데이터 분석 과정에서, 하나 이상의 표시기 열을 여러 표시기 열로 나누어야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 인구조사 결과에서 다양한 연령대의 남성과 여성의 분포를 이해할 수 있고, 분석이나 도면의 목적으로 키를 성별에 따라 두 개의 열로 분할하는 등의 작업을 할 수 있습니다. 오늘은 JMP에서 하나의 데이터 열을 여러 열로 분할하는 방법을 보여드리겠습니다.
반복 측정 데이터가 있고 시점과 측정값이 두 개의 변수로 기록되어 있다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어 공통 남녀 비교 피라미드 차트도 그리기 전에 남성과 여성 데이터를 두 개의 변수로 나누어야 합니다. 오늘은 이 두 가지 사례를 바탕으로 JMP를 소개하겠습니다. 또 다른 유용한 기능 - 분할.
먼저, 총 15개의 반복 측정 샘플 데이터를 살펴보겠습니다. 각 피험자를 세 그룹으로 나누어 서로 다른 치료를 받았고, 측정은 3번 반복되었으며, 데이터 기록(가로채기된 부분)은 그림과 같습니다. 1 .
그림 1
반복 측정 ANOVA를 수행하려면 세 시점의 측정값을 시점을 기준으로 세 개의 열로 분리해야 합니다. 도구 모음에서 테이블을 클릭하여 대화 상자를 분할합니다. →분할 (나뉘다) , 그림에 표시된 것처럼 2.
그림 2
시점을 분할 기준 상자에 넣은 다음 측정값을 분할 열에 넣습니다. 즉, 시점에 따라 측정값을 시점 수와 동일한 수의 열로 분할합니다. 나머지 열을 모두 유지하도록 선택할 수 있으며, 후속 분석에 필요하지 않은 경우 그림 3과 같이 모두 삭제하거나 저장하려는 열을 수동으로 선택할 수도 있습니다. .
이미지 3
데이터 열을 분할하면 필연적으로 새로운 데이터 테이블이 형성되므로 새 데이터 테이블의 이름을 바꿀 수 있습니다. 아래에서는 간단한 gif를 사용합니다. 동적 시연 수행(그림 참조) 4 .
그림 4
분할 후 생성된 새 데이터 테이블은 그림 5에 표시됩니다. 표시됩니다. 원본 데이터는 45 컬럼, 각 대상은 세 시점 각각에 대해 하나의 컬럼을 차지하며, 분할 후 새로운 데이터는 15 열에서 각 주제는 하나의 열을 차지하고 세 개의 시점은 각각 t1-t3 반복 측도 분산 분석의 데이터 형식 요구 사항을 충족할 수 있는 세 개의 열이 표시됩니다.
그림 5
JMP를 사용해야 하는 또 다른 예를 들어보겠습니다. 그림과 같이 공통 성별 피라미드와 같은 기능 분할 상황 6
그림 6
이런 그래프를 만들려면 남성과 여성의 데이터를 두 개의 변수로 나누어 나열해야 하는데, 일반적인 상황에서는 성별이 독립변수로 존재하는 경우가 많기 때문에 이 경우 오늘 설명한 분할 방법을 사용해야 합니다. .하위 기능.
특정 데이터를 애니메이션으로 표시하는데, 남성과 여성 당뇨병 환자의 BMI를 표시한다고 가정해 보겠습니다. 가치 분포를 분할하는 방법은 무엇입니까? 그림과 같이 7 애니메이션에 나오는 것처럼.
그림 7
새로운 데이터 테이블이 생성되면 그래프를 만들 수 있습니다. 피라미드 다이어그램을 만드는 방법에 대해서는 계속해서 JMP 시리즈를 지켜봐 주시기 바랍니다. 사진 앨범을 만들어 보세요.
열을 나누고 쌓는 것은 JMP의 모든 사람이 하는 일입니다. 데이터 정리는 매우 일반적이고 실용적인 기능입니다. # 데이터 분석을 배워야 한다 10 스킬에 대한 일련의 기사가 지속적으로 푸시되고 있으니 계속 지켜봐주세요! 다운로드 JMP 기사를 따라 연습해 보세요!
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원본 링크: 데이터 정리의 "분할" - 하나의 열을 여러 열로 빠르게 분할
참고: 이 기사는 이 시리즈의 여섯 번째 호입니다. 딸깍 하는 소리 #데이터분석은 10가지를 배워야 한다 기술 , 다른 기사를 검토합니다.
