데이터 분석 과정에서, 하나 이상의 지표 열을 다중 열 지표로 세분화해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 인구 조사 결과에서 다양한 연령대의 남성과 여성의 분포를 이해하거나, 분석 또는 매핑 요구 사항을 위해 키를 성별 등에 따라 두 개의 열로 분할합니다. 오늘은 JMP 실습에서 하나의 데이터 열을 여러 열로 분할하는 방법을 보여 드리겠습니다.
반복되는 측정 데이터가 있다고 가정하면 시점과 측정값이 두 개의 변수로 기록되는데, 예를 들어 일반적인 남녀 비교 피라미드 차트도 그리기 전에 남성과 여성 데이터를 두 개의 변수로 분리해야 합니다. 오늘 우리는 이 두 가지 예를 바탕으로 모든 사람에게 JMP를 소개할 것입니다. -split의 또 다른 실용적인 기능.
먼저 반복 측정의 샘플 데이터를 살펴보면 총 15개 피험자들을 세 그룹으로 나누어 각기 다른 치료를 받았고, 측정을 3회 반복하였으며, 데이터 기록(절단된 부분)은 그림과 같다. 1 .
그림 1
반복측정 분산분석을 하기 위해서는 3개의 시점에서 측정된 값을 시점에 따라 3개의 열로 나누어야 한다. 도구 모음에서 테이블을 클릭하여 대화 상자 분할(테이블) → 분할 (나뉘다) , 보여진 바와 같이 2.
그림 2
split by box에 시점을 넣은 후 split column에 측정값을 넣습니다. 나머지 열을 모두 유지하도록 선택할 수 있으며 후속 분석에 필요하지 않은 경우 그림 3과 같이 모두 삭제하거나 저장할 열을 수동으로 선택할 수도 있습니다. .
이미지 3
데이터 열을 분할하면 필연적으로 새 데이터 테이블이 형성되므로 새 데이터 테이블의 이름을 변경할 수 있습니다. 아래에서는 간단한 gif를 사용합니다. 역동적인 시연 수행, 사진 참조 4 .
그림 4
분할 후 생성된 새 데이터 테이블은 그림 5에 나와 있습니다. 표시됨. 원래 정보는 45 열, 각 참가자는 세 시점에서 열을 차지합니다. 분할 후 새 데이터는 15 열, 각 참가자는 한 열을 차지하며 세 개의 시점은 다음과 같습니다. t1-t3 반복 측정 분산 분석의 데이터 형식 요구 사항을 충족할 수 있도록 3개의 열이 표시됩니다.
그림 5
JMP를 사용해야 하는 이유를 하나 더 나열하겠습니다. 그림과 같이 우리의 공통 젠더 피라미드와 같은 분할 기능의 상황 6
이미지 6
이러한 그래프를 만들려면 남성과 여성의 데이터를 컬럼으로 분리하여 두 개의 변수로 사용해야 하는데 정상적인 상황에서는 젠더가 독립변수로 존재하는 경우가 많기 때문에 이 경우 오늘의 split 함수를 사용해야 합니다. .
특정 데이터를 표시하기 위해 동영상을 사용하는데 당뇨병이 있는 남녀의 BMI를 보여주는 그림을 만들고 싶다고 가정해 봅시다. 가치 분포를 분할하는 방법은 무엇입니까? 보여진 바와 같이 7 애니메이션에서 볼 수 있듯이.
그림 7
새 데이터 테이블이 생성되면 그래프를 만들 수 있습니다. 피라미드 차트를 만드는 방법에 대해서는 이 JMP 시리즈가 계속될 예정이니 많은 관심 부탁드립니다. 사진첩을 만들어 보세요.
컬럼 분할 및 스태킹은 JMP의 모든 사용자입니다. 데이터 정리는 매우 일반적이고 실용적인 기능입니다. # 데이터 분석은 배워야 한다 10 팁 시리즈 기사는 계속해서 푸시될 예정이니 계속 지켜봐 주세요! 다운로드 JMP 그것을 시도하고 기사를 따라 연습하십시오!
권장 읽기:
원본 링크: 데이터 정리의 "분할" — 한 열을 여러 열로 빠르게 분할
참고: 이 기사는 이 기사 시리즈의 6번째 호입니다. 클릭 #데이터 분석은 배워야 할 10가지 기술 다른 기사를 검토하기 위해.
