グループ間の比較は、統計分析の基本的な内容です。簡単に言えば、2つ以上のグループ間の指標を比較することです。この指標は、連続変数またはカテゴリ変数にすることができます。統計分析は、グループ間の比較とほとんど切り離せません。たとえば、ランダム化比較試験では、主な目的は2つのグループの有効性を比較することです。多変量解析では、グループ間の比較は通常、ベースライン結果として使用され、すべての人に示す必要があります。
今日は、JMPに魔法の関数テーブルがあり、ほぼすべてのグループ比較を実現できることを紹介します。この関数テーブルは、XからYに適合します。
とはNSフィットy ？
簡単に言えば、グループ因子はxと見なされ、分析される変数は従属変数yと見なされます。 xとyの変数タイプに応じて、JMPソフトウェアは適切な方法を自動的に決定します。
なぜこの機能はとても魔法のようなのですか？この記事では、いくつかの側面とは別に説明します。
- グループ間の一般的な比較方法の選択。
- マクロの観点からグループ間の一般的な比較方法をリンクします。
- ケースを通して、JMPの関数テーブルを使用してグループ間のすべての比較を実現する方法。
グループ間の具体的な比較方法については、一連の記事で次々と紹介していきます。
グループ間の比較方法の選び方は？
グループの数、分析変数のタイプなどに応じて、グループ間で比較する方法は多数あります。
連続変数グループ間の比較の統計的手法には、主にt検定、分散分析、順位和検定などがあります。連続変数グループ間の比較のための統計的方法を選択するときは、図1を参照できます。データ分析中にこの図を注意深く参照すると、t検定を使用して非正規データを分析したり、均一性テストを忘れたりすることはありません。分散の間違い。
図1連続変数グループ間の比較方法を選択するためのアイデア
統計的手法を選択する際の主な考慮事項は次のとおりです。
- 研究デザイン（完全にランダムまたはペアのデザイン）
- グループの数（2つのグループまたは複数のグループ）
- 正規分布（正規または非正規）
- 分散の均一性（均一または不均一な分散）
カテゴリ変数を比較するための主な統計的方法は、カイ2乗検定と順位和検定です。メソッドの選択を図2に示します。
カテゴリ変数を比較するための統計的手法を選択する場合、考慮すべき主な要因は次のとおりです。
- 研究デザイン（完全にランダムまたはペアのデザイン）
- グループの数を比較します（2つのグループまたは複数のグループ）
- 結果指標のタイプ（2つのカテゴリーまたは複数のカテゴリー;順序付けまたは無秩序）
方法の選択は、主に結果インデックスの性質に関連しています（グループ化変数ではないことに注意してください）。
- バイナリ結果の場合、カイ2乗検定が使用されます。
- 複数のカテゴリの結果である場合は、結果インジケーターが順序付けられているか無秩序であるかを考慮する必要があります。無秩序変数の場合はカイ2乗検定を使用し、順序変数の場合は順位和検定を使用します。
図2カテゴリ変数グループ間の比較方法を選択するためのアイデア
JMP表のグループ間の比較
JMPでは、グループ間の比較のほとんどはXフィットY関数テーブル（図3）で実行できます。つまり、t検定、順位和検定、分散分析、カイ2乗検定のいずれであってもすべてです。このモジュールを通過して達成します。
図3YとXメニューの適合
Y関数テーブルをXに合わせるインターフェースを図4に示します。最初に、直感的な印象を与えることができます。
図4Xを使用してYメニューインターフェイスに合わせる
このメニューは、特定の方法（t検定、分散分析など）に慣れている人にとっては少し混乱するかもしれません。
お気づきのように、図4の左下では、xが分類されているか連続であるか、yが分類されているか連続であるかに応じて、次の4つの方法が組み合わされています。
①Xはカテゴリ変数、Yは連続変数であり、t検定、分散分析、順位和検定などの単一因子分析結果を出力できます。
②Xはカテゴリ変数、Yはカテゴリ変数であり、偶発性、つまりカイ2乗検定の結果を出力します。
③Xは連続変数、Yは連続変数で、単一因子線形回帰を出力します。
④Xは連続変数、Yはカテゴリ変数であり、ロジスティック回帰が出力されます。
したがって、これがJMP関数テーブルの特徴です。t検定、カイ2乗検定、分散分析など、構造が同じであり、グループ化変数であるため、目的から統計手法を分類します。 、分析指標。これは、上記の2つの状況に対応します。つまり、グループ間の比較は、Fit Y with Xの関数テーブルに含まれていますが、Fit Y with Xの関数テーブルの関数は、グループ間の比較に限定されません。以下で紹介します。論文。
使い方NSフィットY 」グループ間の比較を完了する
次に、「YとXを合わせる」を使用してグループ間の比較を行う方法を見てみましょう。
次の情報があるとします（図5）。私たちの目的は、呼吸困難のレベルが異なる人々の身体的健康スコアに違いがあるかどうかを調査することです。言い換えると、呼吸困難の程度はグループ化変数X（引数、説明変数とも呼ばれます）であり、身体的健康スコアは分析変数Y（結果変数、従属変数とも呼ばれます）です。
図5この記事で使用されているデータ
図6に示すように、[分析]→[YをXに合わせる]をクリックして、操作インターフェイスに入ります。呼吸困難はグループ化変数であるため、結果インジケーターとして「X、ファクター」と身体的健康スコアに入れ、「Y、応答」に入れ、「OK」をクリックして結果インターフェースに入ります。
図6グループ間の比較操作の概略図
結果を図7に示します。この結果を見ると、図7に示されている画像が1つしかないため、戸惑うかもしれません。
これもJMPの主要な機能です。つまり、メニューで選択する代わりに、結果インターフェイスで目的に応じて目的の結果を表示できます。結果で選択することには利点があります。メニュー操作インターフェイスに戻るために使用する必要はありません。
図7出力結果グラフ
図7の左上隅にある小さな赤い三角形のメニューをクリックすると、利用可能な結果が非常に豊富であることがわかります（図8）。これには、連続変数グループ間の比較に使用できるさまざまな方法が含まれます。 t検定、分散分析、さまざまなノンパラメトリック検定、同等性検定、等分散性検定などとして。実際の状況に応じて確認し、結果の対応する部分を表示することができます。
図8連続変数グループ間の比較結果インターフェース
たとえば、この例では、グループ化変数の呼吸困難が2つのグループに分けられます。図1のアイデアを振り返って比較できます。2つのグループの連続データ比較の場合、考慮できる方法にはt検定が含まれます。調整されたt検定（t '検定）および非パラメーター検証。
最終的にどちらの方法を選択する必要があるかについては、これは統計ソフトウェアの問題ではなく、分析者自身の作業です。最初に、2セットの身体的健康スコアが正規分布を満たしているかどうかと分散が均一であるかどうかを判断する必要があります。これら2つの条件が満たされている場合は、t検定の結果を確認できます。そうでない場合は、ノンパラメトリック検定方法を選択する必要があります。
たとえば、2つのグループの分散が同じかどうかを知りたい場合は、図8の「不等分散」を確認できます。確認後、結果インターフェイスには、分散の均一性テストに関するより多くの結果が表示されます（図9）。結果は、P値が0.05をはるかに下回り、分散が均一であるとは見なされないこと、つまり、t検定を直接使用できないことを示しています。
この結果は、分散が不均一な条件下での2つのグループの比較結果、つまり図の最後の部分のウェルチの検定結果も示しています。この結果は、分散が分散している状況でこの方法を使用できることを明確に示しています。 2つのグループのは等しくありません。結果から、2つのグループの身体的健康スコアは統計的に異なることがわかります。
図9分散の均一性のテスト結果
JMPグループ間の比較関数表4大きな特徴
上記の予備的な紹介を通じて、グループ間の比較操作のJMP実装について、誰もがある程度理解していると思います。そこから、JMP統計分析の4つの主要な特性を見つけることができます。
1.1。 操作は非常に簡単です
JMPの操作メニューは非常にシンプルで、xとyを選択するだけで済みます。つまり、どちらがグループ化変数でどちらが終了変数であるかを明確に区別できる場合に限ります。これは研究者にとって問題ではありません。
2.2。 探索的自律分析
JMPの結果インターフェースは、アナリストに大きなイニシアチブを与えます。必要に応じて、特定の結果を確認または確認できます。
これは実際には良いことです。すべての連続変数ではなく、最初に使用するメソッドを明確にする必要があるため、t検定を使用する必要があります。連続変数の分散の正規性と均一性を把握し、その結果に基づいて目的の結果を確認する必要があります。
3.3。 どこでもインタラクティブな視覚化
インタラクティブな視覚化を特徴とするソフトウェアとして、グラフィカルに表示できるJMP分析結果の一部は、結果をグラフィカルに表示します。これにより、アナリストはグループ間の違いをより直感的に見つけることができます。 JMPではインタラクティブな視覚分析が普及していると言えます。
4.4。 結果の2番目の調査と分析
JMP結果インターフェースでは、さまざまなメソッドを提供するだけでなく、さまざまな変更オプションも提供します。グラフィックと結果の結果はいつでも変更でき、探索的分析を柔軟に実行できるので非常に便利です。
簡単なケースで、JMPグループ比較の強力な機能を紹介します。フォローアップ記事では、特定のグループ比較方法と、JMPでの操作方法、JMPのダウンロード方法、およびYourを開く方法について詳しく説明します。データ分析の旅。
オリジナル：すべてのデータグループの比較を実現する魔法のJMPメニュー
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