Nell'articolo precedente abbiamo introdotto Tre modi comuni per importare i dati di Excel in JMP : copia e incolla, importa direttamente e genera fogli dati direttamente dalla scheda JMP in Excel.
Questo articolo continua a fornire le conoscenze di base e il funzionamento del software JMP - Tipi di variabili e impostazioni per le etichette delle variabili .
Il tipo di variabile in sé non è difficile, ma in JMP, se puoi davvero utilizzare le impostazioni del tipo di variabile in modo flessibile, troverai un colorato mondo di risultati. Quindi, se dai un'occhiata più da vicino a questo articolo, scoprirai che ci sono così tanti trucchi e segreti nascosti nell'impostazione del tipo di variabile nel JMP originale.
Prendiamo come esempio un set di dati denominato "Diabete". Dopo aver importato i dati, viene visualizzato lo stato mostrato nella Figura 1.
Figura 1 Dati di esempio
01 dal nome della variabile
Se vuoi cambiare il nome di una variabile , come cambiare "Sesso" in "Sesso", Ci sono due modi per farlo .
- Innanzitutto, fai clic con il pulsante destro del mouse sul nome della variabile che desideri modificare, fai clic con il pulsante sinistro del mouse per selezionare "Informazioni sulla riga", inserisci il nome della variabile che desideri modificare nella finestra a comparsa e fai clic su OK, come mostrato nella Figura 2.
Figura 2 Modifica del metodo del nome della variabile 1
- Un altro modo è selezionare la variabile di cui si desidera modificare il nome nella tabella delle righe variabili sul lato sinistro della finestra, premerla nuovamente per passare alla modalità modificabile (come mostrato in Figura 3), inserire il nuovo nome della variabile, fare clic su spazio vuoto o premere Invio.
Figura 3 Modifica del metodo del nome della variabile 2
02 tipo variabile
" informazioni sulla linea " La finestra può non solo modificare il nome della variabile, ma anche il tipo di variabile.
Durante l'importazione dei dati, JMP determina due tipi per ciascuna variabile, come mostrato nella Figura 4, che sono " tipo di dati " e " Tipo di modellazione " .
Figura 4 Diagramma schematico dei tipi di variabili
- " tipo di dati " determina la variabile in JMP formato di archiviazione in , ci sono quattro tipi di menu a discesa, come mostrato nella Figura 5. In circostanze normali, i nostri dati riguarderanno solo due tipi: tipo numerico e tipo di carattere: le variabili numeriche sono tutte cifre e possono essere utilizzate, mentre le variabili possono contenere lettere, cifre o una combinazione di lettere e cifre e non possono eseguire operazioni.
Qui possiamo cambiare il "Tipo di dati", ma c'è una cosa che richiede un'attenzione speciale: Se modifichi una variabile carattere in un tipo numerico, tutti i valori dei caratteri nella variabile diventeranno mancanti e non potranno essere recuperati. Quindi, se non è necessario, non provare facilmente a modificare le impostazioni predefinite del sistema.
Figura 5 Diagramma schematico dei tipi di dati
- " Tipo di modellazione " Deciso JMP Come gestire questa variabile nell'analisi dei dati , il menu a discesa include più opzioni. In generale, utilizziamo solo le prime tre: continua, ordinale e nominale, vedere la Figura 7.
Dopo aver chiarito il tipo di variabile, diamo un'occhiata L'impostazione del tipo di variabile è corretta JMP Qual è l'impatto della rappresentazione grafica, della tabulazione e dell'analisi statistica e come trasformare i tipi di variabile .
03 Il tipo di variabile determina il modo in cui JMP eseguirà il rendering di tabelle e 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 lo stato delle tabelle e dei grafici presentati da JMP quando "età" è usata come una variabile "nominale" Stato di tabelle e grafici.
Quando crei una tabella, trascina l'età nell'obiettivo orizzontale della tabella e la coordinata verticale dell'età "continua" apparirà automaticamente "somma". Puoi anche aggiungere indicatori come media e deviazione standard per descrivere variabili continue (Figura 6) . );
Figura 6 Statistiche per variabili continue tabulate
L'ordinata dell'età "nominale" mostra automaticamente il numero di ciascun valore dell'età (poiché l'età è ora una variabile multicategoria) e puoi anche aggiungere indicatori come le percentuali di riga per descrivere tu stesso le variabili categoriali (Figura 7).
Figura 7 Statistiche per variabili categoriali tabulate
Durante il disegno, quando trasciniamo l'età nell'asse X del generatore di grafici e facciamo clic sul pulsante della barra orizzontale sopra, l'età "continua" apparirà come una mappa di distribuzione della distribuzione dell'età e ogni colonna rappresenta la distribuzione dell'età all'interno di una certa età range numero di osservazioni (figura 8);
Figura 8 Diagramma di distribuzione della visualizzazione variabile continua
Considerando che ogni barra per l'età "nominale" rappresenta il numero di osservazioni per quel valore di età (che rappresenta una classe in una variabile multiclasse) (Figura 9).
Figura 9 Grafico della frequenza della visualizzazione delle variabili categoriali
Forse non sei molto chiaro sul metodo grafico nell'esempio in questo momento, non preoccuparti, lo presenteremo in dettaglio in seguito.
04 JMP Il modello appropriato può essere selezionato automaticamente in base al tipo di variabile
nel primo "5 motivi per cui il software JMP è giusto per te? 》 Come accennato in , JMP è un software semi-intelligente che può scegliere automaticamente alcuni metodi di base in base al tipo di variabili. Entriamo più nel dettaglio qui.
Prendendo come esempio il modello di regressione generalizzato, 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, ordinale e nominale come variabile dipendente nei dati di esempio.
quando noi sarà continuo Y mettere in a Y (variabile dipendente). , la distribuzione fornita da JMP per impostazione predefinita è Normalità , la distribuzione che può essere selezionata dall'elenco a discesa è mostrata nella Figura 10. Si noti che la regressione logistica è attualmente grigia e non può essere selezionata.
Figura 10 Il metodo di preset variabile continua
quando noi il nominale Y mettere in a Y (variabile dipendente) box, la distribuzione fornita da JMP per impostazione predefinita è binomiale (Figura 11) e le altre opzioni nell'elenco a discesa sono grigie (non selezionabili).
Figura 11 Metodo di preimpostazione delle variabili categoriali
quando noi sarà ordinato Y mettere in a Y (variabile dipendente) box, la distribuzione fornita da JMP per impostazione predefinita è ordinale Logistica (Fig. 12), ad eccezione di "Polynomial" nel menu a tendina, tutte le altre opzioni sono grigie (non selezionabili).
Figura 12 Il metodo della variabile ordinale preimpostata
05 I risultati della stima dei parametri sono diversi quando diversi tipi di variabili vengono utilizzati come argomenti
Sempre prendendo come esempio la regressione generalizzata, generiamo nuove variabili raggruppate per fasce di età per età (tipo continuo), le impostiamo rispettivamente come tipo nominale e tipo ordinale, prendiamo Y (tipo continuo) come variabile dipendente e utilizziamo età (tipo continuo) type) come variabile dipendente rispettivamente. ), age (nominale) ed età (ordinale) sono usati come argomenti per costruire un modello di regressione generalizzato.I risultati sono mostrati nelle Figure 13-15.
Quando l'argomento è una variabile continua , esiste un solo parametro stimato per la variabile (Figura 13), che indica la variazione media della variabile dipendente per ogni aumento di età di 1 anno.
Figura 13 Risultati della stima dei parametri per argomenti continui
Quando l'età viene inserita nel modello come variabile multicategoriale , il modello presuppone che l'ultima categoria classificata sia utilizzata come riferimento e dal confronto di ciascuna delle restanti categorie con il riferimento si ottiene una stima del parametro (Figura 14). Ad esempio, in questo esempio, dividiamo l'età in 3 gruppi di età: <50, 50-59, >=60. Prendendo >=60 come riferimento, i restanti 2 gruppi di età sono stati confrontati con questa classe. I significati mostrano i risultati di <50 rispetto a >=60 e 50-59 rispetto a >=60, rispettivamente.
Figura 14 Risultati della stima dei parametri per variabili categoriali
Naturalmente, come gruppi di riferimento possono essere impostate anche altre classi, che possono essere modificate dall'ordine di valore Per i dettagli, fare riferimento all'operazione "ordine di valore" descritta più avanti.
Quando l'età viene inserita nel modello come variabile ordinale , i risultati mostrano un confronto di due classi adiacenti (Figura 15). Il suo significato mostra i risultati di 50-59 rispetto a <50, >=60 rispetto a 50-59, rispettivamente.
Figura 15 Risultati della stima dei parametri di variabili ordinate
Confrontando la Figura 14 e la Figura 15, non è difficile comprendere la differenza tra i risultati nominali (classificazione non ordinata) e ordinali.
06 Come modificare il tipo di variabile?
Esistono due modi per modificare il tipo di variabile:
Un modo è Modifica le informazioni sulla riga (Figura 16);
Figura 16 Modifica del metodo del tipo di variabile 1
Un altro modo è Nella tabella delle righe variabili sul lato sinistro della tabella dei dati Fare clic sull'icona davanti alla variabile per cambiarla (Figura 17).
Figura 17 Metodo 2 per modificare il tipo di variabile
Quando si cambia il tipo di variabile, ci sono alcune cose a cui prestare attenzione:
(1) "Tipo di modellazione" è continuo La variabile il cui "tipo di dati" può essere solo numerico ;
(2 ) Il tipo di modellazione è variabile nominale , il cui "Tipo di dati" Può essere numerico o carattere , durante la modellazione, JMP lo utilizza come Nessun ordine variabili discrete di ;
(3) "Tipo di modellazione" è ordinale , come il tipo nominale, il "tipo di dati" della sua variabile Può essere numerico o carattere , durante la modellazione, JMP lo utilizza come In ordine variabili discrete di .
Ora che comprendiamo l'impatto dei tipi di variabile su tracciatura, reporting e analisi, vediamo come regolare l'ordine dei valori. Anche questo è un argomento a cui le persone spesso prestano attenzione.
07 Come regolare l'ordine dei valori per nominale e ordinale?
Per nominale e ordinale, è importante imparare a regolare l'ordine dei valori delle variabili.
Se il valore della variabile è 1, 2, 3, ecc. cifre, in questo caso non preoccuparti dell'ordine, il software determinerà l'ordine delle variabili in base alla dimensione delle cifre. Ad esempio, quando viene visualizzato il grafico, le coordinate verranno ordinate in base a queste cifre.
Ma se il tuo valore utilizza lettere o altri caratteri come "alto", "medio", "basso", ecc., JMP imposta automaticamente l'ordine delle variabili in ordine alfabetico, ovvero "alto", "basso", "medio" ordine .
Per le variabili i cui valori sono lettere o altri caratteri, a volte non sono nell'ordine desiderato. Come nell'esempio sopra, l'ordine predefinito (ordine alfabetico) di JMP è in realtà "alto", "basso", "medio". In questo caso, sia nel grafico che nei risultati dell'analisi statistica, è in questo ordine Visualizza , ovviamente questo non soddisfa le nostre aspettative. Quello che ci aspettiamo di vedere è l'ordine "alto", "medio", "basso". Ciò richiede l'apprendimento di come modificare l'ordine dei valori delle variabili.
Esistono due modi per modificare l'ordine dei valori delle variabili:
(1) Selezionare la riga che si desidera modificare, Proprietà della riga del menu di scelta rapida → ordine di valore (Figura 18);
Figura 18 Regolazione dell'ordine dei valori per i tipi nominali e ordinali Metodo 1
(2) Fare clic su Proprietà riga nella finestra Informazioni riga → ordine di valore (Figura 19);
Figura 19 Regolazione dell'ordine dei valori dei tipi nominale e ordinale Metodo 2
08 etichetta variabile
Per le variabili categoriali, sebbene possiamo inserire direttamente i dati sotto forma di caratteri, come i suddetti alto, medio e basso, nella maggior parte dei casi, inseriamo i dati in forma digitale (come alto, medio e basso). medio e basso sono registrati rispettivamente come 1, 2 e 3), questo è per comodità dell'analisi e la tabella dei dati appare ordinata.
Ma dal punto di vista della visualizzazione dei risultati, in realtà preferiamo vedere il significato rappresentato da ciascuna categoria (ad esempio, "alto", "medio" e "basso" sono visualizzati direttamente nella figura invece di 1, 2 e 3) . In questo caso è necessario utilizzare la funzione data tag .
Quanto segue ti introdurrà JMP di " etichetta di valore " Funzione , Una volta impostate, le etichette possono essere utilizzate direttamente nel grafico generato, risparmiando tempo e aumentando la leggibilità dei risultati.
Anche in questo caso, ci sono due modi per impostare le etichette dei valori:
- Uno è Fare clic su Proprietà riga nella finestra Informazioni riga → etichetta di valore (Figura 20);
Figura 20 Impostazione del metodo dell'etichetta variabile 1
- In secondo luogo, dopo aver selezionato la riga, Proprietà della riga del menu di scelta rapida → etichetta di valore (Figura 21);
Figura 21 Impostazione del metodo dell'etichetta della variabile 2
Se improvvisamente non vuoi guardare l'etichetta in futuro, ma vuoi vedere i dati originali, è molto semplice. Non è necessario eliminare l'etichetta del valore impostato. Basta fare clic con il pulsante destro del mouse sulla variabile e nel menu che appare, metti la scritta "Usa etichetta valore" davanti a Basta spuntare il segno di spunta (Figura 22).
Figura 22 Cancellazione delle etichette di valore
Quanto sopra è la guida pratica a JMP che vi proponiamo in questo numero. Se non hai ancora provato JMP, benvenuto Scarica la versione di prova di JMP , segui l'articolo per esercitarti!
