데이터 분석 과정에서 종종 100명과 5개의 관찰 시점이 생성한 100열 5열 데이터 테이블을 500열 1열로 변환하는 것과 같이 여러 지표 열을 하나의 열로 결합해야 하는 경우가 있습니다. 데이터 테이블 드로잉 및 분석의 추가 요구를 충족시키기 위해. 그렇다면 JMP에서 빠르게 구현하는 방법은 무엇입니까? 오늘 이 기사에서는 JMP에서 여러 데이터 열을 병합하고 처리하는 방법을 소개합니다.
데이터를 분석할 때 종종 다음과 같은 상황이 발생합니다: 한 사람이 동시에 여러 개의 주요 분석 지표를 가지고 있습니다(예: 후속 데이터의 여러 시점) 데이터를 가져올 때 일반적으로 다른 열(예: 5 5개 열로 가져온 시점 데이터). 이러한 종류의 가져오기가 직관적으로 보이지만 분석 중에 이러한 열을 동일한 열에 배치해야 하는 경우가 있습니다.
5개의 열만 좋으면 하나씩 복사하는 데 시간이 많이 걸리지 않습니다. 하지만 열이 20개 이상이라면 어떻게 될까요? 시간이 많이 걸리고 힘들 뿐만 아니라 복사 및 붙여넣기도 오류가 발생하기 쉽습니다. 오늘 우리는 데이터 정리의 "스태킹"이 여러 열을 하나의 열로 빠르게 병합하는 동시에 식별 변수를 추가하여 다른 표시기를 표시하는 방법을 이해할 것입니다.
아래에서는 JMP와 함께 제공되는 데모 데이터를 사용하여 데이터 스태킹을 구현하는 방법을 보여줍니다. 상단 메뉴 "도움말 "--> " 샘플 데이터 라이브러리 아래 그림 1과 같이 "에서 데모 데이터를 찾습니다.
그림 1: JMP 도움말 파일 및 데모 데이터
이번에는 예를 들어 샘플 데이터베이스의 Blood Pressure.jmp 데이터 파일을 사용합니다. 데이터의 전반적인 상황은 그림 2에 나와 있습니다.
그림 2 데모 데이터
20명의 피험자들을 4개의 그룹으로 나누었고, 변수 BP 8M은 월요일 8시 혈압 측정값을 의미한다. 따라서 데이터는 월요일, 수요일, 금요일 매일 3개의 다른 시점에서 각 피험자의 혈압 측정값을 기록합니다. 맞습니다, 이것은 표준 반복 측정 데이터이며 많은 의사들이 임상 실습에서 이 형식으로 데이터를 수집합니다.
첫 번째 단계: 여러 열 표시기를 하나의 열 표시기로 쌓기
먼저 이와 같은 상황을 상상해 봅시다. 데이터를 얻은 후 4개의 피험자 그룹의 혈압 측정값이 다른지 비교하려고 합니다. 이때 혈압 측정값은 종속변수 y가 되며, 측정 시점 및 그룹화는 독립 변수 x1 및 x2, 현재 데이터 형식이 분명히 다음 분석의 요구 사항을 충족하지 않습니다.
우리는 9개 시점의 열을 두 개의 열, 즉 시점의 한 열과 측정된 값의 다른 열, 그리고 일대일 대응으로 쌓을 필요가 있습니다. JMP에서 작동하는 방법? 한 걸음만!
그림 3-메뉴 "테이블 "선택하다 " 스택 ", 누적 대화 상자가 나타납니다.
- 스택 열 – 쌓을 열 선택
- 출력 테이블 이름 – 스택 입력 테이블 이름
- 누적 데이터 열/소스 레이블 열- 누적 후 두 개의 새로운 변수를 만들 것이므로 하나는 시점(소스 레이블 열)이고 다른 하나는 혈압 측정 값(스택 데이터 열)이므로 변수 이름을 별도로 설정할 수 있습니다. 수정하지 않으면 새 변수는 시스템 기본값을 사용합니다 [ 데이터 】와 함께【 상표 ] 변수 이름으로;
작업 프로세스는 그림 4에 나와 있습니다.
그림 4-Column Stacking 작업 과정 시연
따라서 새로 생성된 데이터 테이블은 그림 5에 나와 있습니다.
그림 5-열이 누적된 후 새 데이터 테이블이 생성됩니다.
20명의 피험자가 각각 9개의 시점에서 혈압 값을 측정하였으므로 새로 생성된 데이터 테이블에는 180개의 관측치가 있으며 레이블과 데이터는 누적 전 시점과 혈압 값입니다. 이런 식으로 후속 분석을 진행할 수 있습니다.
2단계: 다중 열 표시기를 다중 열 표시기로 쌓기
다른 분석 목적을 위해 다음과 같이 생각할 수 있습니다. 작업은 이전과 동일합니다.
그러나 차이점은 분석 목적의 필요성입니다.
그림 6-다중 시퀀스 컬럼 스태킹
다음은 연속 3열 변수가 하나의 열에 쌓이고 총 3열이 쌓이기 때문에 서수 열의 수를 3으로 쓰고 "연속"을 선택한 다음 그림 7과 같이 확인을 클릭합니다.
그림 7
생성된 데이터 테이블은 그림 8에 나와 있습니다. 각 주제의 일일 데이터는 다음과 같은 열입니다.
그림 8
일일 데이터 정렬 및 요약에서 여러 열을 하나의 열로 쌓는 것 외에도 하나의 열이 여러 열로 분할되는 상황도 있습니다. 우리는 나중에 기사 분할에서 "스택"의 역동작을 소개할 것입니다. 즉, 분할의 의미는 무엇입니까? 주의 사항은 무엇입니까? 후속 조치를 기대해 주세요# 정보 분석 10 스킬 칼럼!
원본 링크: 데이터 정리의 "스태킹" - 다중 열 데이터 병합 처리의 아티팩트
권장 읽기:
참고: 이 기사는 이 기사 시리즈의 다섯 번째 호입니다. 클릭 #데이터분석10 기술 다른 기사를 검토하기 위해.
