이전 기사에서 소개 한 Excel 데이터를 JMP로 가져 오는 세 가지 일반적인 방법 : Excel의 JMP 탭에서 직접 복사 및 붙여 넣기, 직접 가져 오기 및 데이터 테이블 생성.
이 기사에서는 계속해서 JMP 소프트웨어에 대한 기본 지식과 작동에 대해 설명합니다. 변수 유형 및 변수 레이블 설정 .
변수 유형 자체는 어렵지 않지만 JMP에서 실제로 변수 유형 설정을 유연하게 사용할 수 있다면 다채로운 결과 세계를 찾을 수 있습니다. 따라서이 기사를 자세히 살펴보면 원래 JMP의 변수 유형 설정에 숨겨진 많은 트릭과 비밀이 있음을 알 수 있습니다.
"당뇨병"이라는 데이터 세트를 예로 들어 보겠습니다. 데이터를 가져온 후 그림 1에 표시됩니다.
그림 1 샘플 데이터
01 변수 이름에 대해 말하기
변수 이름을 변경하려면 , "성별"을 "성별"로 변경하는 등 두 가지 방법이 있습니다. .
- 첫 번째는 변경할 변수 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 왼쪽 클릭하여 "Line Information"을 선택합니다. 그림 2와 같이 팝업 창에서 변경하려는 변수 이름을 상자에 입력하고 OK를 클릭합니다.
그림 2 여러 이름을 변경하는 방법 1
- 또 다른 방법은 창 왼쪽의 변수 행 테이블에서 이름을 변경하려는 변수를 선택하고 다시 눌러 편집 가능 모드로 변경하고 (그림 3 참조) 새 변수 이름을 입력 한 다음 빈 공간을 클릭하거나 Enter를 누르는 것입니다. 할 수있다.
그림 3 여러 이름을 변경하는 방법 2
02 가변형
" 라인 정보 " 창에서 번호 이름을 변경할 수있을뿐만 아니라 번호 유형도 변경할 수 있습니다.
데이터를 가져올 때 JMP는 그림 4와 같이 각 변수에 대해 두 가지 유형을 결정합니다. " 데이터 형식 " 와 " 모델링 유형 " .
그림 4 변수 유형의 개략도
- " 데이터 형식 " 변수를 결정합니다. JMP 저장 형식 , 드롭 다운 메뉴에는 그림 5와 같이 4 가지 유형이 있습니다. 일반적인 상황에서 데이터에는 두 가지 유형의 숫자 및 문자 유형 만 포함됩니다. 숫자 변수는 모두 숫자이며 작동 할 수 있지만 문자 유형은 변수는 문자, 숫자 또는 문자와 숫자의 조합을 포함 할 수 있으며 작동 할 수 없습니다.
여기에서 "데이터 유형"을 변경할 수 있지만 특별한주의가 필요한 점이 있습니다. 문자 변수를 숫자 값으로 변경하면 변수의 모든 문자 값이 결 측값이되어 복원 할 수 없습니다. 따라서 필요하지 않은 경우 시스템 사전 설정을 쉽게 수정하지 마십시오.
그림 5 데이터 유형의 개략도
- " 모델링 유형 " 결정적인 JMP 데이터 분석 중이 변수를 처리하는 방법 , 드롭 다운 메뉴에는 여러 옵션이 포함되어 있습니다. 일반적으로 그림 7과 같이 처음 세 가지 (연속, 순서, 명목) 만 사용합니다.
변수 유형을 명확히 한 후 살펴 보겠습니다. 변수 유형의 설정이 맞습니다. JMP 매핑, 표, 통계 분석의 효과는 무엇이며 변수 유형을 변경하는 방법 .
03 변수 유형은 JMP가 테이블과 그래프를 표시하는 방법을 결정합니다.
그림 6과 8은 "연령"이 "연속"변수로 사용될 때 JMP가 제시하는 표와 그래프의 상태를 보여줍니다. 그림 7과 9는 "연령"이 "명목"변수로 사용될 때 JMP가 어떻게 나타나는지 보여줍니다. 표 및 그래프의 상태.
표를 만들 때 연령을 표의 가로 제목으로 드래그하면 "연속"연령의 세로 축이 자동으로 "전체"로 표시되며 평균, 표준 편차 및 연속 변수를 설명하는 데 사용되는 기타 지표를 추가 할 수도 있습니다 (그림 6 );
그림 6 연속 변수 표에 표시된 통계
"명목"연령의 세로 좌표는 각 연령 값의 수를 자동으로 표시합니다 (현재 연령은 다중 범주 변수로 사용되기 때문). 또한 행 백분율과 같은 지표를 추가하여 범주 형 변수를 설명 할 수 있습니다 (그림 7).
그림 7 분류 된 변수의 표에 표시된 통계
그림을 그릴 때 그래프 생성기의 X 축에 나이를 드래그하고 상단의 막대 그래프 버튼을 클릭하면 "연속"나이는 나이 분포의 분포 맵이며 각 열은 특정 나이 범위의 나이를 나타냅니다. 관찰 횟수 (그림 8);
그림 8 연속 변수 디스플레이의 분포 다이어그램
그리고 "명목"연령의 각 열은 해당 연령 값의 관찰 수를 나타냅니다 (다중 클래스 변수의 클래스를 나타냄) (그림 9).
그림 9 분류 변수 디스플레이의 주파수 다이어그램
지금은 예제의 다이어그램에 대해 잘 모르실 수 있으니 걱정하지 마세요. 나중에 자세히 소개하겠습니다.
04 JMP 변수 유형에 따라 적절한 모델을 자동으로 선택할 수 있습니다.
첫 번째 게시물에서 "JMP 소프트웨어가 귀하에게 더 적합한 이유 5 가지를 알려주시겠습니까? 》 기사에서 언급했듯이 JMP는 변수 유형에 따라 몇 가지 기본 방법을 자동으로 선택할 수있는 반 지능적인 소프트웨어입니다. 여기에서 더 자세히 이야기하겠습니다.
일반화 회귀 모델을 예로 들어 상단 메뉴 열에서 Analysis → Fit Model을 선택하고 팝업 대화 상자 오른쪽에있는 트레이 트 상자에서 Generalized Linear를 선택합니다. 표본 데이터에서 연속 형, 순서화 및 명목 Y를 종속 변수로 설정했습니다.
언제 우리가 마디 없는 와이 에 넣어 와이 (종속 변수) 상자 나중에 JMP에서 기본적으로 제공하는 배포는 다음과 같습니다. 정상 성 , 드롭 다운 목록에서 선택 가능한 분포가 그림 10에 나와 있습니다. 로지스틱 회귀는 회색이며 선택할 수 없습니다.
그림 10 연속 변수 사전 설정 방법
언제 우리가 명사 같은 와이 에 넣어 와이 (종속 변수) 상자 뒤에 JMP에서 제공하는 기본 배포는 다음과 같습니다. 이항식 (그림 11), 드롭 다운 목록의 다른 옵션은 회색 (선택할 수 없음)입니다.
그림 11 분류 변수 사전 설정 방법
언제 우리가 질서 있는 와이 에 넣어 와이 (종속 변수) 상자 뒤에 JMP에서 제공하는 기본 배포는 다음과 같습니다. 주문 됨 물류 (그림 12) 드롭 다운 메뉴의 "다항식"을 제외하고 다른 옵션은 회색 (선택 불가능)입니다.
그림 12 순서가 지정된 변수의 사전 설정 방법
05 다른 유형의 변수를 인수로 사용하면 모수 추정 결과가 다릅니다.
여전히 일반화 회귀를 예로 들어 연령 (연속 형)을 연령 그룹별로 그룹화 된 새 변수로 생성하고 각각 명목 형 및 순서 형으로 설정하고, 각각 Y (연속 형)를 종속 변수로, 연령 (연속 형)으로 설정합니다. ), age (명목 형), age (정렬 형)는 일반화 회귀 모델을 구성하기위한 인수로 사용되며 그 결과는 그림 13-15에 나와 있습니다.
인수가 연속 변수 인 경우 , 변수에 대한 모수 추정치는 하나뿐입니다 (그림 13). 즉, 연령이 1 년 증가 할 때마다 변수로 인한 평균 변화가 있음을 의미합니다.
그림 13 연속 매개 변수의 매개 변수 추정 결과
연령이 다중 클래스 변수로 모델에 들어갈 때 , 모델은 마지막 카테고리를 참조로 사전 설정하고 나머지 카테고리를 참조와 비교하면 모수 추정치를 생성합니다 (그림 14). 예를 들어,이 예에서는 연령을 세 가지 연령 그룹 (<50, 50-59,> = 60)으로 나눕니다. > = 60을 참고로 삼고 다른 두 연령대를이 범주와 비교하십시오. 의미는 각각 <50과> = 60을 비교하고 50-59를> = 60과 비교 한 결과를 보여줍니다.
그림 14 분류 변수의 모수 추정 결과
물론 다른 클래스를 참조 그룹으로 설정하여 값 시퀀스로 조정할 수 있습니다. 자세한 내용은 나중에 설명하는 "값 시퀀스"작업을 참조하십시오.
연령이 순서 변수로 모델에 입력 될 때 , 결과는 인접한 두 범주의 비교를 보여줍니다 (그림 15). 그 의미는 각각 50-59와 <50,> = 60과 50-59를 비교 한 결과를 보여줍니다.
그림 15 정렬 된 변수의 매개 변수 추정 결과
그림 14와 그림 15를 비교해 보면 명목 형 (무 순서 분류) 결과와 주문형의 차이를 이해하는 것은 어렵지 않다.
06 번호 유형을 변경하는 방법은 무엇입니까?
숫자 유형을 변경하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
한 가지 방법은 라인 정보 편집 (그림 16);
숫자 유형을 변경하는 방법 1
또 다른 방법은 데이터 테이블의 왼쪽에있는 변수 행 테이블에서 변수 앞의 아이콘을 클릭하여 변경합니다 (그림 17).
그림 17 번호 유형 변경 방법 2
숫자 유형을 변경할 때주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
(1) "모델링 유형"은 마디 없는 변수, "데이터 유형" 숫자 만 가능 ；
(2 ) "모델링 유형"은 공칭 변수 , "데이터 유형" 숫자 또는 문자 일 수 있습니다. , 모델링 할 때 JMP는이를 주문 없음 이산 변수 ；
(3) "모델링 유형"은 주문 됨 , 명목 유형과 마찬가지로 변수의 "데이터 유형" 숫자 또는 문자 일 수 있습니다. , 모델링 할 때 JMP는이를 순서대로 이산 변수 .
그리기,보고 및 분석에 대한 변수 유형의 영향을 이해 한 후 값 순서를 조정하는 방법을 살펴 보겠습니다. 이것은 또한 사람들이 자주 주목하는 주제입니다.
07 명목 및 주문 유형의 값 순서를 조정하는 방법은 무엇입니까?
명목 및 순서 유형의 경우 변수 값의 순서를 조정하는 방법을 배우는 것이 더 중요합니다.
변수 값이 1, 2, 3 ... 등이면이 경우 주문 문제에 대해 걱정할 필요가 없으며 소프트웨어는 숫자의 크기에 따라 변수의 순서를 결정합니다. 예를 들어 그래픽이 표시 될 때 좌표는이 숫자에 따라 정렬됩니다.
그러나 값이 "high", "medium", "low"또는 기타 문자와 같은 문자를 사용하는 경우 JMP는 기본적으로 "high", "low", "와 같은 알파벳 순서로 변수의 순서를 결정합니다. 중간 "주문.
값이 문자 또는 기타 문자 인 변수의 경우 순서가 예상과 다른 경우가 있습니다. 위의 예에서와 같이 JMP의 기본 순서 (알파벳순)는 실제로 "높음", "낮음", "중간"입니다.이 경우 차트 또는 통계 분석 결과에서이 순서입니다. 분명히 이것은 우리의 기대에 미치지 못합니다. 우리가 기대하는 것은 "높음", "중간", "낮음"의 순서입니다. 이를 위해서는 변수 값의 순서를 수정하는 방법을 배워야합니다.
변수 값의 순서를 수정하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
(1) 수정할 행을 선택하고, 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴 행 속성 → 가치 순서 (그림 18);
그림 18 명목 및 주문 유형의 값 순서를 조정하는 방법 1
(2) 행 정보 창에서 행 속성을 클릭합니다. → 가치 순서 (그림 19);
그림 19 명목 및 주문 유형의 값 순서를 조정하는 방법 2
08 가변 라벨
분류 변수의 경우 위에서 언급 한 높음, 중간, 낮음 등 입력시 문자 형태로 직접 입력 할 수 있지만 대부분의 경우 디지털 형식 (예 : 높음, 중간, 낮음)으로 데이터를 입력합니다. 보통과 낮음은 각각 1, 2, 3으로 기록됩니다.) 이는 분석의 편의를위한 것이며 데이터 테이블이 깔끔하게 보입니다.
그러나 결과의 관점에서 실제로 각 범주의 의미를 확인하려고합니다 (예 : 그림에서 1, 2, 3 대신 "높음", "중간"및 "낮음"을 직접 표시). 이 경우 데이터 레이블 기능을 사용해야합니다. .
소개해 드릴게요 JMP 의 " 값 라벨 " 풍모 , 일단 설정되면 생성 된 차트에서 레이블을 직접 사용할 수 있으므로 시간을 절약하고 결과의 가독성을 높일 수 있습니다.
마찬가지로 값 레이블을 설정하는 두 가지 방법이 있습니다.
- 하나는 행 정보 창에서 행 속성을 클릭합니다. → 값 라벨 (그림 20);
그림 20 변수 레이블 설정 방법 1
- 둘째, 행을 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴 행 속성 → 값 라벨 (그림 21);
그림 21 변수 레이블 설정 방법 2
나중에 갑자기 라벨을보고 싶지 않고 원본 데이터를보고 싶은 경우에도 매우 간단합니다. 설정된 값 라벨을 삭제할 필요가 없습니다. 변수를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하기 만하면됩니다. 나타나는 메뉴에 체크 표시 만하면됩니다 (그림 22).
그림 22 값 레이블 취소
위의 내용은 이번 호에서 소개 한 JMP에 대한 실용적인 가이드입니다. JMP 경험이 없으시다면 환영합니다. JMP 평가판 다운로드 , 기사를 따라 연습하세요!
