Nell'articolo precedente, ti abbiamo presentato Tre modi comuni per importare dati Excel in JMP : Copia e incolla, importa direttamente e genera tabelle di dati direttamente dalla scheda JMP in Excel.
Questo articolo continua a fornirti le conoscenze di base e il funzionamento del software JMP— Il tipo di variabile e l'impostazione dell'etichetta della variabile .
Il tipo di variabile in sé non è difficile, ma in JMP, se puoi davvero usare le impostazioni del tipo di variabile in modo flessibile, troverai un mondo colorato di risultati. Quindi, dai un'occhiata più da vicino a questo articolo e scoprirai che ci sono così tanti trucchi e segreti nascosti nelle impostazioni del tipo di variabile nel JMP originale.
Prendiamo come esempio un set di dati denominato "Diabetes". Dopo aver importato i dati, verrà mostrato nella Figura 1.
Figura 1 Dati di esempio
01 A proposito di nomi di variabili
Se vuoi cambiare il nome di una variabile , Come cambiare "genere" in "genere", Ci sono due modi per farlo .
- Il primo è fare clic con il pulsante destro del mouse sul nome della variabile che si desidera modificare e fare clic con il pulsante sinistro del mouse per selezionare "Informazioni sulla riga". Compilare la casella con il nome della variabile che si desidera modificare nella finestra a comparsa e fare clic su OK, come mostrato nella Figura 2.
Figura 2 Come modificare più nomi 1
- Un altro modo è selezionare la variabile di cui si desidera modificare il nome nella tabella delle righe delle variabili sul lato sinistro della finestra, premerla di nuovo per passare alla modalità modificabile (come mostrato nella Figura 3), inserire il nuovo nome della variabile e fare clic sullo spazio vuoto o premere Invio. può.
Figura 3 Come modificare più nomi 2
02 Tipo variabile
" Informazioni sulla linea " La finestra non solo può cambiare il nome del numero, ma anche cambiare il tipo di numero.
Durante l'importazione dei dati, JMP determina due tipi per ciascuna variabile, come mostrato nella Figura 4, che sono " Tipo di dati " con " Tipo di modellazione " .
Figura 4 Diagramma schematico dei tipi di variabili
- " Tipo di dati " Determina la variabile in JMP Formato di archiviazione in , Il menu a discesa ha quattro tipi, come mostrato nella Figura 5. In circostanze normali, i nostri dati riguarderanno solo due tipi: numerico e tipo di carattere: le variabili numeriche sono tutte cifre su cui è possibile operare e il tipo di carattere Le variabili possono contenere lettere, cifre o una combinazione di lettere e cifre e non possono essere utilizzate.
Qui possiamo cambiare il "tipo di dati", ma c'è un punto che richiede particolare attenzione: Se si modifica una variabile di carattere in un valore numerico, tutti i valori di carattere nella variabile diventeranno valori mancanti e non potranno essere ripristinati. Pertanto, se non è necessario, non provare facilmente a modificare le impostazioni predefinite di sistema.
Figura 5 Diagramma schematico dei tipi di dati
- " Tipo di modellazione " Deciso JMP Come trattare questa variabile durante l'analisi dei dati , Il menu a discesa include più opzioni. In generale, utilizzeremo solo le prime tre: continua, ordinata e nominale, come mostrato nella Figura 7.
Dopo aver chiarito il tipo di variabile, diamo un'occhiata L'impostazione del tipo di variabile è corretta JMP Quali sono gli effetti della mappatura, della tabulazione e dell'analisi statistica e come modificare i tipi di variabili .
03 Il tipo di variabile determina il modo in cui JMP presenterà le tabelle e i grafici
Le Figure 6 e 8 mostrano lo stato delle tabelle e dei grafici presentati da JMP quando "età" è usata come variabile "continua"; Le Figure 7 e 9 mostrano come si presenta JMP quando "età" è usata come variabile "nominale" Lo stato di tabelle e grafici.
Durante la tabulazione, trascina l'età nell'intestazione orizzontale della tabulazione, l'asse verticale dell'età "continua" apparirà automaticamente "totale", puoi anche aggiungere la media, la deviazione standard e altri indicatori usati per descrivere le variabili continue (Figura 6 );
Figura 6 Statistiche visualizzate nella tabulazione delle variabili continue
L'ordinata dell'età "nominale" mostra automaticamente il numero di ciascun valore di età (poiché l'età viene utilizzata come variabile multi-categoriale in questo momento) e puoi anche aggiungere indicatori come le percentuali di riga per descrivere le variabili categoriali (Figura 7).
Figura 7 Statistiche mostrate nella tabulazione delle variabili classificate
Quando si disegna, quando trasciniamo l'età nell'asse X del generatore di grafici e facciamo clic sul pulsante del grafico a barre in alto, l'età "continua" è la mappa di distribuzione della distribuzione dell'età e ogni colonna rappresenta l'età in un determinato intervallo di età. Numero di osservazioni (Figura 8);
Figura 8 Diagramma di distribuzione della visualizzazione variabile continua
E ogni colonna dell'età "nominale" rappresenta il numero di osservazioni di quel valore di età (che rappresenta una classe in una variabile multi-classe) (Figura 9).
Figura 9 Diagramma di frequenza della visualizzazione delle variabili di classificazione
Forse non sei molto chiaro sul diagramma dell'esempio in questo momento. Non preoccuparti, lo introdurremo in dettaglio più avanti.
04 JMP Il modello appropriato può essere selezionato automaticamente in base al tipo di variabile
Nel primo post "5 motivi per dirti perché il software JMP è più adatto a te? 》 Come accennato nell'articolo, JMP è un software semi-intelligente che può effettuare automaticamente alcune scelte di metodo di base in base al tipo di variabile. Lasciatemi parlare di più qui.
Prendi il modello di regressione generalizzata come esempio, seleziona Analisi → Adatta modello nella colonna del menu in alto e seleziona Lineare generalizzata nella casella dei tratti sul lato destro della finestra di dialogo a comparsa. Impostiamo Y continua, ordinata e nominale come variabili dipendenti nei dati del campione.
quando noi Continuo Y mettere in un file Y Casella (Variabile dipendente) Successivamente, la distribuzione fornita da JMP per impostazione predefinita è Normalità , La distribuzione selezionabile dall'elenco a discesa è mostrata nella Figura 10. Notare che la regressione logistica è grigia e non può essere selezionata.
Figura 10 Il metodo di preimpostazione variabile continua
quando noi Nominale Y mettere in un file Y (Variabile dipendente) Dopo la casella, la distribuzione predefinita fornita da JMP è Binomiale (Figura 11) e le altre opzioni nell'elenco a discesa sono grigie (non selezionabili).
Figura 11 Metodo di preimpostazione delle variabili di classificazione
quando noi Ordinato Y mettere in un file Y (Variabile dipendente) Dopo la casella, la distribuzione predefinita fornita da JMP è Ordinato Logistica (Figura 12), ad eccezione di "polinomio" nel menu a discesa, tutte le altre opzioni sono grigie (non selezionabili).
Figura 12 Metodo preimpostato delle variabili ordinate
05 I risultati della stima dei parametri sono diversi quando vengono utilizzati diversi tipi di variabili come argomenti
Sempre prendendo come esempio la regressione generalizzata, generiamo età (tipo continuo) in nuove variabili raggruppate per gruppo di età e le impostiamo rispettivamente come tipo nominale e tipo ordinato, con Y (tipo continuo) come variabile dipendente e età (tipo continuo) rispettivamente. ), età (tipo nominale) ed età (tipo ordinato) sono usati come argomenti per costruire un modello di regressione generalizzato.I risultati sono mostrati nella Figura 13-15.
Quando l'argomento è una variabile continua , Esiste un solo valore di stima del parametro della variabile (Figura 13), il che significa che per ogni anno di aumento dell'età, la variazione media è dovuta alla variabile.
Figura 13 Risultati della stima dei parametri dei parametri continui
Quando l'età entra nel modello come variabile multi-classe , Il modello preseleziona l'ultima categoria come riferimento e il confronto di ciascuna delle restanti categorie con il riferimento genera una stima dei parametri (Figura 14). Ad esempio, in questo esempio, dividiamo l'età in 3 gruppi di età: <50, 50-59,> = 60. Prendi> = 60 come riferimento e confronta gli altri due gruppi di età con questa categoria. I significati mostrano rispettivamente i risultati del confronto di <50 con> = 60 e 50-59 con> = 60.
Figura 14 Risultati della stima dei parametri delle variabili di classificazione
Ovviamente puoi anche impostare altre classi come gruppo di riferimento, che possono essere regolate dalla sequenza di valori.Per i dettagli, vedere l'operazione "sequenza di valori" descritta più avanti.
Quando l'età entra nel modello come variabile ordinata , Il risultato mostra il confronto di due categorie adiacenti (Figura 15). I significati mostrano rispettivamente i risultati del confronto tra 50-59 e <50,> = 60 e 50-59.
Figura 15 Risultati della stima dei parametri delle variabili ordinate
Confrontando la Figura 14 e la Figura 15, non è difficile capire la differenza tra i risultati del tipo nominale (classificazione non ordinata) e il tipo ordinato.
06 Come modificare il tipo di numero?
Esistono due modi per modificare il tipo di numero:
Un modo è Modifica le informazioni in linea (Figura 16);
Figura 16 Metodo 1 per modificare il tipo di numero
Un altro modo è Nella tabella delle righe delle variabili sul lato sinistro della tabella dei dati Fare clic sull'icona prima della variabile per modificarla (Figura 17).
Figura 17 Metodo 2 per modificare il tipo di numero
Quando si modifica il tipo di numero, ci sono diverse cose a cui prestare attenzione:
(1) Il "tipo di modellazione" è Continuo Variabile, il suo "tipo di dati" Può essere solo numerico ；
(2 ) "Tipo di modellazione" è Variabile nominale , Il suo "tipo di dati" Può essere un numero o un carattere , Durante la modellazione, JMP lo considera come Nessun ordine Variabili discrete ；
(3) Il "tipo di modellazione" è Ordinato , Come il tipo nominale, il "tipo di dati" della sua variabile Può essere numerico o carattere , Durante la modellazione, JMP lo considera come In ordine Variabili discrete .
Dopo aver compreso l'impatto dei tipi di variabili su disegni, rapporti e analisi, vediamo come modificare l'ordine dei valori. Anche questo è un argomento a cui le persone spesso prestano attenzione.
07 Come regolare l'ordine dei valori dei tipi nominali e ordinati?
Per i tipi nominali e ordinati, è più importante imparare a regolare l'ordine dei valori delle variabili.
Se il valore della variabile è 1, 2, 3 ... ecc., In questo caso non è necessario preoccuparsi del problema dell'ordine, il software determinerà l'ordine della variabile in base alla dimensione della cifra. Ad esempio, quando vengono visualizzati i grafici, le coordinate verranno ordinate in base a queste cifre.
Ma se il tuo valore utilizza lettere come "alto", "medio", "basso" o altri caratteri, l'impostazione predefinita di JMP determina l'ordine della variabile in ordine alfabetico, ovvero "alto", "basso", " ordine medio.
Per le variabili i cui valori sono lettere o altri caratteri, a volte il loro ordine non è quello che ci aspettiamo. Come nell'esempio precedente, l'ordine predefinito (ordine alfabetico) di JMP è in realtà "alto", "basso" e "medio". In questo caso, sia nel grafico che nel risultato dell'analisi statistica, è in questo ordine Spettacolo, ovviamente questo non soddisfa le nostre aspettative. Quello che ci aspettiamo di vedere è l'ordine di "alto", "medio" e "basso". Ciò richiede imparare a modificare l'ordine dei valori delle variabili.
Esistono due modi per modificare la sequenza dei valori delle variabili:
(1) Seleziona la riga che desideri modificare, Proprietà della riga del menu di scelta rapida → Ordine di valore (Figura 18);
Figura 18 Metodo 1 di regolazione dell'ordine dei valori dei tipi nominali e ordinati
(2) Fare clic sulle proprietà della riga nella finestra delle informazioni sulla riga → Ordine di valore (Figura 19);
Figura 19 Metodo 2 per la regolazione dell'ordine dei valori dei tipi nominali e ordinati
08 Etichetta variabile
Per le variabili di classificazione, sebbene possiamo inserire direttamente sotto forma di caratteri durante l'inserimento, come i valori alto, medio e basso sopra menzionati, nella maggior parte dei casi inseriamo i dati in formato digitale (come alto, Medio e basso sono registrati rispettivamente come 1, 2 e 3), questo è per comodità di analisi e la tabella dei dati sembra pulita.
Ma dal punto di vista dei risultati, in realtà vogliamo vedere il significato di ciascuna categoria (ad esempio, visualizzare direttamente "alto", "medio" e "basso" nella figura invece di 1, 2, 3). In questo caso, è necessario utilizzare la funzione etichetta dati .
Lascia che ti presenti JMP di " Etichetta valore " Caratteristiche , Una volta impostate, le etichette possono essere utilizzate direttamente nel grafico generato, risparmiando tempo e aumentando la leggibilità dei risultati.
Allo stesso modo, ci sono due modi per impostare le etichette dei valori:
- Uno è Fare clic sulle proprietà della riga nella finestra delle informazioni sulla riga → Etichetta valore (Figura 20);
Figura 20 Metodo 1 per impostare le etichette delle variabili
- Secondo, dopo aver selezionato la riga, Proprietà della riga del menu di scelta rapida → Etichetta valore (Figura 21);
Figura 21 Metodo 2 per impostare le etichette delle variabili
Se in futuro improvvisamente non vuoi guardare l'etichetta e vuoi vedere i dati originali, è anche molto semplice. Non è necessario eliminare l'etichetta del valore che è stata impostata. Fai clic con il pulsante destro del mouse sulla variabile. Nel menu che appare, inserisci il Basta spuntare il segno di spunta (Figura 22).
Figura 22 Annulla l'etichetta del valore
Quanto sopra è la guida pratica a JMP che ti abbiamo presentato per questo problema. Se non hai provato JMP, benvenuto Scarica la versione di prova di JMP , Segui l'articolo per esercitarti!
