如何比较派生和验证队列的基线数据？我的主管指派我独立执行风险分析并为我的研究结果评分模型。 在清理我的数据并将我的样本量的三分之二指定为派生队列，将另一个指定为验证队列后，下一步是比较基线特征是否具有统计显着性。 目前，这两个队列样本大小位于两个不同的数据表中，具有相似数量的列标签但不同的原始数字，因为派生样本较大。 我不知道如何比较（差异），例如这两个队列之间的年龄。 请问有人可以帮助我如何对JMP进行分析吗？
分析数据表回复：如何比较派生和验证队列的基线数据？您需要阅读帮助下拉菜单中提供的发现 JMP 文档。 在“帮助”菜单下也有可用的教程。 初学者教程和两种方法教程应该可以帮助您了解前进的方向。回复：如何比较派生和验证队列的基线数据？谢谢 txnelson，我将学习探索 JMP。回复：如何比较派生和验证队列的基线数据？让我们稍等片刻。 您能分享一下您是如何创建这两个群组的吗？ 随机选择/分配？ 或者其他什么方法？ 您可以通过选择随机选择/分配以外的任何其他方法来解决真正的分析问题。
“统计上显着”这两个词是什么意思？ 没有可检验的假设，它们意义不大。@txnelson '如何让 JMP' 对总体/样本参数的显着性进行各种测试的建议是合理的。
回复：如何比较派生和验证队列的基线数据？我使用 Table 菜单随机分配了两个队列，然后选择 Subset 将 2/3 分配为派生队列，将另外 1/3 分配为验证队列。所以我发现自己有两个数据集，这是本研究设计的结果，我不知道如何在 JMP 中比较这两个数据集的技术（如果可能）。
这是我第一次使用派生和验证群组进行此类研究。 当然，我有对一组数据进行统计分析的基本技能。我的问题可能看起来很复杂，但实际上并非如此，我需要指导，也许我在某处做错了或者我无法正确解释。回复：如何比较派生和验证队列的基线数据？我有一个庞大的人口数据集，这项研究有 5 年的随访期，旨在制作预测分数（风险模型），最好的研究设计之一是将数据集随机分配到 Derivation Cohort（用于开发分数），然后使用验证队列来评估分数的有效性。但在派生队列中执行关联和预测建模分析之前，我必须比较我感兴趣的变量的两个数据集。 我被困在这一点上。
