Dans l'article précédent, nous vous avons présenté Trois méthodes courantes pour importer des données Excel dans JMP : Copiez et collez, importez directement et générez des tableaux de données directement à partir de l'onglet JMP dans Excel.
Cet article continue de vous apporter les connaissances de base et le fonctionnement du logiciel JMP. Le type de variable et le paramétrage de l'étiquette de variable .
Le type de variable en lui-même n'est pas difficile, mais dans JMP, si vous pouvez vraiment utiliser les paramètres de type de variable de manière flexible, vous trouverez un monde coloré de résultats. Alors, regardez de plus près cet article et vous constaterez qu'il y a tellement d'astuces et de secrets cachés dans les paramètres de type de variable dans le JMP d'origine.
Prenons comme exemple un ensemble de données nommé «Diabète». Après avoir importé les données, il sera montré dans la figure 1.
Figure 1 Exemple de données
01 En parlant de noms de variables
Si vous souhaitez changer le nom d'une variable , Comme le remplacement de «sexe» par «sexe», Il y a deux façons de le faire .
- La première consiste à cliquer avec le bouton droit de la souris sur le nom de la variable que vous souhaitez modifier et à cliquer avec le bouton gauche de la souris pour sélectionner «Informations sur la ligne». Remplissez la case avec le nom de la variable que vous souhaitez modifier dans la fenêtre contextuelle et cliquez sur OK, comme illustré à la figure 2.
Figure 2 Comment changer plusieurs noms 1
- Une autre méthode consiste à sélectionner la variable dont vous souhaitez modifier le nom dans le tableau des lignes de variables sur le côté gauche de la fenêtre, appuyez à nouveau pour passer en mode modifiable (comme illustré à la figure 3), remplissez le nouveau nom de variable et cliquez sur l'espace vide ou appuyez sur Entrée. pouvez.
Figure 3 Comment changer plusieurs noms 2
02 Type de variable
" Informations sur la ligne " La fenêtre peut non seulement changer le nom du numéro, mais également changer le type de numéro.
Lors de l'importation de données, JMP détermine deux types pour chaque variable, comme le montre la figure 4, qui sont " Type de données " avec " Type de modélisation " .
Figure 4 Diagramme schématique des types de variables
- " Type de données " Détermine la variable dans JMP Format de stockage dans , Le menu déroulant a quatre types, comme le montre la figure 5. Dans des circonstances normales, nos données n'impliqueront que deux types: numérique et type de caractère: les variables numériques sont tous des chiffres, qui peuvent être utilisés, et le type de caractère Les variables peuvent contenir des lettres, des chiffres ou une combinaison de lettres et de chiffres et ne peuvent pas être utilisées.
Ici, nous pouvons changer le "type de données", mais il y a un point qui nécessite une attention particulière: Si vous remplacez une variable de caractère par une valeur numérique, toutes les valeurs de caractère de la variable deviendront des valeurs manquantes et ne pourront pas être restaurées. Par conséquent, si cela n'est pas nécessaire, n'essayez pas facilement de modifier les paramètres prédéfinis du système.
Figure 5 Diagramme schématique des types de données
- " Type de modélisation " Décidé JMP Comment gérer cette variable lors de l'analyse des données , Le menu déroulant comprend plusieurs options. En général, nous n'utiliserons que les trois premières: continue, ordonnée et nominale, comme le montre la figure 7.
Après avoir clarifié le type de variable, jetons un œil Le réglage du type de variable est correct JMP Quels sont les effets du mappage, de la tabulation et de l'analyse statistique, et comment modifier les types de variables .
03 Le type de variable détermine la manière dont JMP présentera vos tableaux et graphiques
Les figures 6 et 8 montrent l'état des tableaux et graphiques présentés par JMP lorsque «l'âge» est utilisé comme variable «continue»; les figures 7 et 9 montrent comment JMP se présente lorsque «l'âge» est utilisé comme variable «nominale» Le statut des tableaux et des graphiques.
Lors de la tabulation, faites glisser l'âge dans l'en-tête horizontal de la tabulation, l'axe vertical de l'âge «continu» apparaîtra automatiquement «total», vous pouvez également ajouter la moyenne, l'écart type et d'autres indicateurs utilisés pour décrire les variables continues (Figure 6 );
Figure 6 Statistiques affichées dans la tabulation des variables continues
L'ordonnée de l'âge «nominal» affiche automatiquement le nombre de chaque valeur d'âge (car l'âge est utilisé comme variable multi-catégorielle à ce moment), et vous pouvez également ajouter des indicateurs tels que des pourcentages de ligne pour décrire les variables catégorielles (Figure 7).
Figure 7 Statistiques présentées dans le tableau des variables classifiées
Lors du dessin, lorsque nous faisons glisser l'âge sur l'axe X du générateur de graphiques et que nous cliquons sur le bouton du graphique à barres en haut, l'âge «continu» est la carte de distribution de la distribution par âge, et chaque colonne représente l'âge dans une certaine tranche d'âge. Nombre d'observations (figure 8);
Figure 8 Diagramme de distribution de l'affichage des variables continues
Et chaque colonne de l'âge «nominal» représente le nombre d'observations de cette valeur d'âge (représentant une classe dans une variable multi-classes) (figure 9).
Figure 9 Diagramme de fréquence de l'affichage des variables de classification
Peut-être que vous n'êtes pas très clair sur le diagramme de l'exemple à l'instant. Ne vous inquiétez pas, nous vous le présenterons en détail plus tard.
04 JMP Le modèle approprié peut être automatiquement sélectionné en fonction du type de variable
Dans le premier post "5 raisons de vous dire pourquoi le logiciel JMP vous convient le mieux? 》 Comme mentionné dans l'article, JMP est un logiciel semi-intelligent qui peut automatiquement faire des choix de méthodes de base en fonction du type de variable. Permettez-moi d'en parler plus ici.
Prenez le modèle de régression généralisée comme exemple, sélectionnez Analyse → Ajuster le modèle dans la colonne du menu supérieur, puis sélectionnez Linéaire généralisé dans la zone de trait sur le côté droit de la boîte de dialogue contextuelle. Nous définissons Y continu, ordonné et nominal comme variables dépendantes dans les données d'échantillon.
lorsque nous Continu Oui mettre dans un Oui (Variable dépendante) Plus tard, la distribution donnée par JMP par défaut est Normalité , La distribution sélectionnable dans la liste déroulante est illustrée à la figure 10. Notez que la régression logistique est grise et ne peut pas être sélectionnée.
Figure 10 La méthode de préréglage variable continue
lorsque nous Nominal Oui mettre dans un Oui (Variable dépendante) Après la boîte, la distribution par défaut donnée par JMP est Binôme (Figure 11) et les autres options de la liste déroulante sont grisées (non sélectionnables).
Figure 11 Méthode de préréglage des variables de classification
lorsque nous Ordonné Oui mettre dans un Oui (Variable dépendante) Après la boîte, la distribution par défaut donnée par JMP est Commandé La logistique (Figure 12), à l'exception de "polynôme" dans le menu déroulant, toutes les autres options sont grises (non sélectionnables).
Figure 12 Méthode de préréglage des variables ordonnées
05 Les résultats de l'estimation des paramètres sont différents lorsque différents types de variables sont utilisés comme arguments
En prenant toujours la régression généralisée comme exemple, nous générons l'âge (type continu) en nouvelles variables regroupées par groupe d'âge, et les définissons respectivement comme type nominal et type ordonné, avec Y (type continu) comme variable dépendante et l'âge (type continu) respectivement. ), l'âge (type nominal) et l'âge (type ordonné) sont utilisés comme arguments pour construire un modèle de régression généralisé. Les résultats sont présentés dans la figure 13-15.
Lorsque l'argument est une variable continue , Il n'y a qu'une seule valeur d'estimation de paramètre de la variable (figure 13), ce qui signifie que pour chaque augmentation d'un an de l'âge, la variation moyenne due à la variable.
Figure 13 Résultats de l'estimation des paramètres des paramètres continus
Lorsque l'âge entre dans le modèle en tant que variable multi-classes , Le modèle présélectionne la dernière catégorie comme référence et la comparaison de chacune des catégories restantes avec la référence génère une estimation de paramètre (Figure 14). Par exemple, dans cet exemple, nous divisons l'âge en 3 groupes d'âge: <50, 50-59,> = 60. Prenez> = 60 comme référence et comparez les deux autres groupes d'âge avec cette catégorie. Les significations montrent respectivement les résultats de la comparaison de <50 avec> = 60 et 50-59 avec> = 60.
Figure 14 Résultats de l'estimation des paramètres des variables de classification
Bien sûr, vous pouvez également définir d'autres classes comme groupe de référence, qui peut être ajusté par la séquence de valeurs. Pour plus de détails, voir l'opération "séquence de valeurs" décrite plus loin.
Lorsque l'âge entre dans le modèle en tant que variable ordonnée , Le résultat montre la comparaison de deux catégories adjacentes (Figure 15). Les significations montrent respectivement les résultats de la comparaison de 50-59 et <50,> = 60 et 50-59.
Figure 15 Résultats de l'estimation des paramètres des variables ordonnées
En comparant la figure 14 et la figure 15, il n'est pas difficile de comprendre la différence entre les résultats du type nominal (classification non ordonnée) et du type ordonné.
06 Comment changer le type de numéro?
Il existe deux façons de modifier le type de numéro:
Une façon est Modifier les informations en ligne (Figure 16);
Figure 16 Méthode 1 pour changer le type de numéro
Une autre façon est Dans le tableau des lignes de variables sur le côté gauche du tableau de données Cliquez sur l'icône avant la variable pour la modifier (Figure 17).
Figure 17 Méthode 2 pour changer le type de numéro
Lorsque vous changez le type de numéro, il y a plusieurs choses à faire attention:
(1) Le "type de modélisation" est Continu Variable, son "type de données" Ne peut être que numérique ；
(2 ) "Type de modélisation" est Variable nominale , Son "type de données" Cela peut être un nombre ou un caractère , Lors de la modélisation, JMP le considère comme Pas de commande Variables discrètes ；
(3) Le "type de modélisation" est Commandé , Comme le type nominal, le "type de données" de sa variable Peut être numérique ou caractère , Lors de la modélisation, JMP le considère comme En ordre Variables discrètes .
Après avoir compris l'impact des types de variables sur le dessin, la création de rapports et l'analyse, voyons comment ajuster l'ordre des valeurs. C'est aussi un sujet auquel les gens prêtent souvent attention.
07 Comment ajuster l'ordre des valeurs des types nominaux et ordonnés?
Pour les types nominaux et ordonnés, il est plus important d'apprendre à ajuster l'ordre des valeurs de variable.
Si la valeur de la variable est 1, 2, 3 ... etc., dans ce cas, il n'y a pas lieu de s'inquiéter du problème d'ordre, le logiciel déterminera l'ordre de la variable en fonction de la taille du chiffre. Par exemple, lorsque des graphiques sont affichés, les coordonnées seront triées en fonction de ces chiffres.
Mais si votre valeur utilise des lettres telles que "élevé", "moyen", "faible" ou d'autres caractères, JMP détermine par défaut l'ordre de la variable par ordre alphabétique, à savoir "élevé", "faible", " ordre "moyen".
Pour les variables dont les valeurs sont des lettres ou d'autres caractères, leur ordre n'est parfois pas celui attendu. Comme dans l'exemple ci-dessus, l'ordre par défaut (ordre alphabétique) de JMP est en fait «élevé», «faible» et «moyen». Dans ce cas, que ce soit dans le graphique ou dans le résultat de l'analyse statistique, il est dans cet ordre Montrer, évidemment cela ne répond pas à nos attentes. Ce que nous nous attendons à voir, c'est l'ordre de «élevé», «moyen» et «faible». Cela nécessite d'apprendre à modifier l'ordre des valeurs des variables.
Il existe deux façons de modifier la séquence des valeurs de variable:
(1) Sélectionnez la ligne que vous souhaitez modifier, Propriétés de la ligne du menu contextuel → Ordre des valeurs (Figure 18);
Figure 18 Méthode 1 d'ajustement de l'ordre des valeurs des types nominaux et ordonnés
(2) Cliquez sur les propriétés de la ligne dans la fenêtre d'informations sur la ligne → Ordre des valeurs (Figure 19);
Figure 19 Méthode 2 d'ajustement de l'ordre des valeurs des types nominaux et ordonnés
08 Libellé variable
Pour les variables de classification, bien que nous puissions entrer directement sous forme de caractères lors de la saisie, tels que le haut, le moyen et le bas mentionnés ci-dessus, dans la plupart des cas, nous saisissons les données sous forme numérique (par exemple, élevé, Le moyen et le bas sont enregistrés respectivement comme 1, 2 et 3), c'est pour la commodité de l'analyse, et le tableau de données semble soigné.
Mais du point de vue des résultats, nous voulons en fait voir la signification de chaque catégorie (comme afficher directement «élevé», «moyen» et «faible» dans la figure au lieu de 1, 2, 3). Dans ce cas, vous devez utiliser la fonction d'étiquette de données .
Permettez-moi de vous présenter JMP de " Étiquette de valeur " traits , Une fois définies, les étiquettes peuvent être utilisées directement dans le graphique généré, ce qui fait gagner du temps et augmente la lisibilité des résultats.
De même, il existe deux façons de définir des étiquettes de valeur:
- L'un est Cliquez sur les propriétés de la ligne dans la fenêtre d'informations sur la ligne → Étiquette de valeur (Figure 20);
Figure 20 Méthode 1 de définition des étiquettes de variable
- Deuxièmement, après avoir sélectionné la ligne, Propriétés de la ligne du menu contextuel → Étiquette de valeur (Figure 21);
Figure 21 Méthode 2 de définition des étiquettes de variable
Si, à l'avenir, vous ne voulez soudainement pas regarder l'étiquette et que vous voulez voir les données d'origine, c'est également très simple. Vous n'avez pas besoin de supprimer l'étiquette de valeur qui a été définie. Il vous suffit de cliquer avec le bouton droit de la souris sur la variable et, dans le menu qui apparaît, de définir la valeur Cochez simplement la case (Figure 22).
Figure 22 Annuler l'étiquette de valeur
Ce qui précède est le guide pratique de JMP que nous vous avons présenté dans ce numéro. Si vous n'avez pas expérimenté JMP, bienvenue Télécharger la version d'essai JMP , Suivez l'article pour pratiquer!
