이전 기사에서 소개한 Excel 데이터를 JMP로 가져오는 세 가지 일반적인 방법 : Excel의 JMP 탭에서 직접 복사 및 붙여넣기, 가져오기 및 데이터 시트 생성.
이 기사는 계속해서 JMP 소프트웨어의 기본 지식과 작동을 제공합니다. 변수 유형 및 변수 레이블 설정 .
변수 유형 자체는 어렵지 않지만 JMP에서 실제로 변수 유형 설정을 유연하게 사용할 수 있다면 다채로운 결과의 세계를 찾을 수 있습니다. 따라서 이 기사를 자세히 살펴보면 원본 JMP의 변수 유형 설정에 숨겨진 많은 트릭과 비밀이 있음을 알 수 있습니다.
"Diabetes"라는 데이터 세트를 예로 들어 데이터를 가져오면 그림 1과 같은 상태가 표시됩니다.
그림 1 예제 데이터
01 변수 이름에서
변수의 이름을 변경하려면 , "성별"을 "성별"로 변경하는 것과 같이, 두 가지 방법이 있습니다. .
- 먼저, 변경하고자 하는 변수명을 우클릭하여 "Line Information"을 선택하고 팝업창에 변경하고자 하는 변수명을 입력하고 확인을 클릭하면 그림 2와 같이 된다.
그림 2 변수 이름 변경 방법 1
- 다른 방법은 창 왼쪽의 변수 행 테이블에서 이름을 변경하려는 변수를 선택하고 다시 눌러 편집 가능 모드로 전환하고(그림 3 참조) 새 변수 이름을 입력하고 공백 또는 Enter 키를 누릅니다.
그림 3 변수 이름 변경 방법 2
02 변수 유형
" 라인 정보 " 이 창은 변수 이름뿐만 아니라 변수 유형도 변경할 수 있습니다.
데이터를 가져올 때 JMP는 그림 4와 같이 각 변수에 대해 두 가지 유형을 결정합니다. " 데이터 형식 " 그리고 " 모델링 유형 " .
그림 4 변수 유형의 개략도
- " 데이터 형식 " 에서 변수를 결정합니다. JMP 저장 형식 , 그림 5와 같이 4가지 유형의 드롭다운 메뉴가 있습니다. 일반적인 상황에서 데이터에는 숫자 유형과 문자 유형의 두 가지 유형만 포함됩니다. 문자, 숫자 또는 문자와 숫자의 조합이며 작업을 수행할 수 없습니다.
여기서 "데이터 유형"을 변경할 수 있지만 특별한 주의가 필요한 한 가지가 있습니다. 문자 변수를 숫자형으로 변경하면 변수의 모든 문자 값이 누락되어 복구할 수 없습니다. 따라서 필요하지 않은 경우 시스템의 기본 설정을 쉽게 수정하려고 하지 마십시오.
그림 5 데이터 유형의 개략도
- " 모델링 유형 " 결정했다 JMP 데이터 분석에서 이 변수를 처리하는 방법 , 드롭다운 메뉴에는 여러 옵션이 포함되어 있습니다. 일반적으로 연속, 순서 및 명목이라는 처음 세 가지 옵션만 사용합니다(그림 7 참조).
변수 유형을 명확히 한 후 살펴보자. 변수 유형의 설정이 정확합니다. JMP 그래프, 표 및 통계 분석의 영향은 무엇이며 변수 유형을 변환하는 방법 .
03 변수 유형은 JMP가 테이블과 그래프를 렌더링하는 방법을 결정합니다.
그림 6과 8은 "연속" 변수로 "연령"을 사용했을 때 JMP가 제시한 표와 그래프의 상태를 보여주고, 그림 7과 9는 "연령"을 변수로 사용했을 때 JMP가 제시한 표와 그래프의 상태를 보여줍니다. "명목" 변수 테이블 및 그래프의 상태.
표를 만들 때 표의 가로 대상에 나이를 드래그하면 "연속" 나이의 세로 좌표가 자동으로 "합"으로 나타납니다. 평균 및 표준 편차와 같은 지표를 추가하여 연속 변수를 설명할 수도 있습니다(그림 6). . );
그림 6 표로 작성된 연속 변수에 대한 통계
"명목" 연령의 세로 좌표는 각 연령 값의 수를 자동으로 표시하고(나이는 이제 다중 범주 변수이기 때문에), 행 백분율과 같은 지표를 추가하여 범주형 변수를 직접 설명할 수도 있습니다(그림 7).
그림 7 표로 작성된 범주형 변수에 대한 통계
그림을 그릴 때 그래프 생성기의 X축에 나이를 드래그하고 위의 가로 막대 버튼을 클릭하면 "연속" 나이가 나이 분포 분포도처럼 나타나며 각 열은 특정 나이 내의 나이 분포를 나타냅니다. 범위 관찰 횟수(그림 8);
그림 8 연속변수 표시의 분포도
반면 "명목" 연령에 대한 각 막대는 해당 연령 값(다중 클래스 변수의 클래스를 나타냄)에 대한 관찰 수를 나타냅니다(그림 9).
그림 9 범주형 변수 표시의 빈도 플롯
지금 예제에서 차트 방법에 대해 잘 모르실 수도 있습니다. 걱정하지 마세요. 나중에 자세히 소개하겠습니다.
04 JMP 변수 유형에 따라 적절한 모델을 자동으로 선택할 수 있습니다.
처음에는 "JMP 소프트웨어가 적합한 5가지 이유 》 에서 언급했듯이 JMP는 변수 유형에 따라 몇 가지 기본 방법을 자동으로 선택할 수 있는 반지능형 소프트웨어입니다. 여기서 더 자세히 알아보자.
일반화 회귀 모델을 예로 들어 상단 메뉴 열에서 Analysis→Fit Model을 선택하고 팝업 대화 상자의 오른쪽에 있는 특성 상자에서 Generalized Linear를 선택합니다. 연속, 순서 및 명목 Y를 표본 데이터의 종속 변수로 설정합니다.
언제 우리가 계속될 것이다 와이 에 넣다 와이 (종속변수) 상자 , 기본적으로 JMP에서 제공하는 분포는 다음과 같습니다. 정규성 , 드롭다운 목록에서 선택할 수 있는 분포는 그림 10에 나와 있습니다. 이때 로지스틱 회귀는 회색이며 선택할 수 없습니다.
그림 10 연속변수 프리셋 방식
언제 우리가 명목상의 와이 에 넣다 와이 (종속변수) 상자에서 기본적으로 JMP에서 제공하는 분포는 다음과 같습니다. 이항식 (그림 11) 및 드롭다운 목록의 다른 옵션은 회색(선택할 수 없음)입니다.
그림 11 범주형 변수 사전 설정 방법
언제 우리가 주문됩니다 와이 에 넣다 와이 (종속변수) 상자에서 기본적으로 JMP에서 제공하는 분포는 다음과 같습니다. 서수 물류 (그림 12), 드롭다운 메뉴의 "다항식"을 제외하고 다른 모든 옵션은 회색입니다(선택 불가).
그림 12 서수 변수 사전 설정 방법
05 다른 유형의 변수를 인수로 사용하면 매개변수 추정 결과가 다릅니다.
여전히 일반화 회귀를 예로 들어 연령별로 그룹화한 새로운 변수(연속형)를 생성하여 각각 명목형과 서수형으로 설정하고 Y(연속형)를 종속변수로 취하고 연령(연속형)을 사용합니다. type)을 각각 종속변수로 사용), age(명목), age(ordinal)를 인수로 사용하여 일반 회귀모형을 구성하고 그 결과를 그림 13-15에 나타내었다.
인수가 연속 변수인 경우 , 변수에 대한 매개변수 추정값은 하나뿐이며(그림 13), 이는 연령이 1년 증가할 때마다 종속 변수의 평균 변화를 의미합니다.
그림 13 연속 인수에 대한 모수 추정 결과
연령이 다중 범주형 변수로 모델에 입력된 경우 , 모델은 마지막 순위 범주가 참조로 사용된다고 가정하고 나머지 범주 각각을 참조와 비교하면 매개변수 추정값이 산출됩니다(그림 14). 예를 들어, 이 예에서는 연령을 <50, 50-59, >=60의 3개 연령 그룹으로 나눕니다. >=60을 기준으로 하여 나머지 2개 연령 그룹을 이 클래스와 비교했습니다. 의미는 각각 <50 대 >=60, 50-59 대 >=60의 결과를 나타냅니다.
그림 14 범주형 변수에 대한 모수 추정 결과
물론 다른 클래스도 참조 그룹으로 설정할 수 있으며, 이는 값 순서에 따라 조정이 가능하며, 자세한 사항은 후술하는 "값 순서" 연산을 참고하시기 바랍니다.
모델에 나이를 서수 변수로 입력한 경우 , 결과는 두 개의 인접한 클래스의 비교를 보여줍니다(그림 15). 그 의미는 각각 <50에 비해 50-59, 50-59에 비해 >=60의 결과를 나타낸다.
그림 15 순서변수의 모수 추정 결과
그림 14와 그림 15를 비교하면 명목(무순 분류)과 서수 결과의 차이를 이해하는 것은 어렵지 않다.
06 변수 유형을 변경하는 방법은 무엇입니까?
변수 유형을 변경하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
한 가지 방법은 행 정보 편집 (그림 16);
그림 16 변수 유형 변경 방법 1
또 다른 방법은 데이터 테이블의 왼쪽에 있는 변수 행 테이블에서 변수 앞에 있는 아이콘을 클릭하여 변경합니다(그림 17).
그림 17 변수 유형 변경 방법 2
변수 유형을 변경할 때 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
(1) "모델링 유형"은 마디 없는 "데이터 유형"이 있는 변수 숫자만 가능 ;
(2 ) 모델링 유형 명목변수 , "데이터 유형" 숫자 또는 문자일 수 있습니다. , 모델링할 때 JMP는 다음과 같이 사용합니다. 주문 없음 이산 변수 ;
(3) "모델링 유형"은 서수 , 명목 유형과 마찬가지로 변수의 "데이터 유형" 숫자 또는 문자일 수 있습니다. , 모델링할 때 JMP는 다음과 같이 사용합니다. 순서대로 이산 변수 .
이제 변수 유형이 플로팅, 보고 및 분석에 미치는 영향을 이해했으므로 값의 순서를 조정하는 방법을 살펴보겠습니다. 이것은 사람들이 자주 주목하는 주제이기도 합니다.
07 명목 및 서수 값의 순서를 조정하는 방법은 무엇입니까?
명목 및 순서의 경우 변수 값의 순서를 조정하는 방법을 배우는 것이 중요합니다.
변수 값이 1, 2, 3 등의 숫자인 경우 이 경우 순서에 대해 걱정하지 마십시오. 소프트웨어는 숫자의 크기에 따라 변수의 순서를 결정합니다. 예를 들어, 그래프가 표시될 때 좌표는 이 숫자에 따라 정렬됩니다.
그러나 값이 "높음", "중간", "낮음" 등과 같은 문자 또는 기타 문자를 사용하는 경우 JMP는 기본적으로 알파벳 순서(예: "높음", "낮음", "중간" 순서)의 변수 순서를 사용합니다. .
값이 문자 또는 기타 문자인 변수의 경우 원하는 순서가 아닌 경우가 있습니다. 위의 예와 같이 JMP의 기본순서(알파벳순)는 실제로 "높음", "낮음", "중간"이며, 이 경우 차트와 통계분석 결과 모두 이 순서로 표시됩니다. , 분명히 이것은 우리의 기대를 충족시키지 못합니다. 우리가 볼 것으로 예상되는 것은 "높음", "중간", "낮음"의 순서입니다. 이를 위해서는 변수 값의 순서를 수정하는 방법을 배워야 합니다.
변수 값의 순서를 변경하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
(1) 수정하려는 라인을 선택하고, 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴 행 속성 → 가치 순서 (그림 18);
그림 18 명목 및 서수 유형의 값 순서 조정 방법 1
(2) 행 정보 창에서 행 속성 클릭 → 가치 순서 (그림 19);
그림 19 명목형과 서수형의 값 순서 조정 방법 2
08 변수 레이블
범주형 변수의 경우 앞서 언급한 높음, 중간, 낮음과 같은 문자 형태로 데이터를 직접 입력할 수 있지만 대부분의 경우 디지털 형식(예: 높음, 중간, 낮음)으로 데이터를 입력합니다. 중간, 낮음은 각각 1, 2, 3으로 기록) 이는 분석의 편의를 위한 것으로 데이터 테이블이 깔끔해 보인다.
그러나 결과 표시의 관점에서 우리는 실제로 각 범주가 나타내는 의미를 보는 것을 선호합니다(예: "높음", "중간" 및 "낮음"은 그림에 1, 2, 3 대신 직접 표시됨) . 이 경우 데이터 태그 기능을 사용해야 합니다. .
다음은 당신에게 소개합니다 JMP 의 " 값 레이블 " 기능 , 설정이 완료되면 생성된 그래프에서 레이블을 직접 사용할 수 있어 시간을 절약하고 결과의 가독성을 높일 수 있습니다.
다시 말하지만 값 레이블을 설정하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
- 하나는 행 정보 창에서 행 속성 클릭 → 값 레이블 (그림 20);
그림 20 변수 레이블 설정 방법 1
- 둘째, 행을 선택한 후, 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴 행 속성 → 값 레이블 (그림 21);
그림 21 변수 레이블 설정 방법 2
나중에 갑자기 레이블을 보고 싶지 않고 원본 데이터를 보고 싶다면 매우 간단합니다. 설정한 값 레이블을 삭제할 필요가 없습니다. 설정한 값 레이블을 삭제할 필요가 없습니다. 변수를 선택하고 나타나는 메뉴에서 "값 레이블 사용" 앞에 체크 표시를 하십시오(그림 22).
그림 22 값 레이블 취소
위의 내용은 이번 호에서 제공하는 JMP에 대한 실용적인 가이드입니다. 아직 JMP를 경험하지 못했다면 환영합니다. JMP 평가판 다운로드 , 기사를 따라 연습하십시오!
