그룹간 비교는 통계분석의 기본 내용으로, 간단히 말해서 둘 이상의 그룹 간의 지표를 비교하는 것으로, 이 지표는 연속변수 또는 범주형 변수가 될 수 있습니다. 모든 통계적 분석은 그룹 간의 비교와 거의 불가분의 관계에 있습니다. 예를 들어, 무작위 대조 시험에서 주요 목적은 두 그룹의 효능을 비교하는 것이고, 다변량 분석에서 그룹 간의 비교는 일반적으로 기준 결과로 사용되며 모든 사람에게 보여야 합니다.
오늘은 JMP에 거의 모든 그룹 비교를 실현할 수 있는 마법 같은 함수 테이블이 있다는 것을 소개하겠습니다.
무엇인가요 NS 맞다 와이 ?
간단히 말해서 그룹요인을 x로 하고 분석대상변수를 종속변수 y로 한다. x 및 y의 변수 유형에 따라 JMP 소프트웨어는 적절한 방법을 자동으로 결정합니다.
이 기능이 왜 그렇게 마술적입니까? 이 문서에서는 여러 측면에서 별도로 설명합니다.
- 그룹 간의 공통 비교 방법 선택;
- 거시적 관점에서 그룹 간의 일반적인 비교 방법을 연결합니다.
- 사례를 통해 JMP의 함수 테이블을 사용하여 그룹 간의 모든 비교를 구현하는 방법.
그룹 간의 구체적인 비교 방법에 대해서는 일련의 기사에서 차례로 소개합니다.
그룹 간 비교 방법을 선택하는 방법은 무엇입니까?
그룹 수, 분석 변수의 유형 등에 따라 그룹 간 비교 방법은 여러 가지가 있습니다.
연속변수군 간의 비교를 위한 통계적 방법에는 주로 t검정, 분산분석, 순위합검정 등이 있다. 연속변수군간 비교를 위해 통계적 방법을 선택할 때 그림 1을 참고할 수 있으며, 데이터 분석 시 이 그림을 주의 깊게 참조하면 비정규 데이터를 분석하기 위해 t-test를 사용하지 않거나 동질성 테스트를 잊어버릴 수 있습니다. 편차. 실수.
그림 1 연속변수 그룹 간의 비교 방법 선택 아이디어
통계 방법을 선택할 때 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 연구 설계(완전히 무작위 또는 쌍을 이루는 설계)
- 그룹 수(2개 그룹 또는 여러 그룹)
- 정규 분포(정규 또는 비정규)
- 분산의 동질성(짝수 또는 불균일한 분산)
범주형 변수 간의 비교를 위한 주요 통계 방법은 카이제곱 검정과 순위합 검정입니다. 방법 선택은 그림 2에 나와 있습니다.
범주형 변수를 비교하기 위한 통계적 방법을 선택할 때 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 연구 설계(완전히 무작위 또는 쌍을 이루는 설계)
- 그룹 수 비교(두 그룹 또는 여러 그룹)
- 결과 지표의 유형(2개 범주 또는 다중 범주, 순서 또는 무질서)
방법 선택은 주로 결과 지수의 특성과 관련이 있습니다(그룹화 변수가 아님에 유의).
- 이진 결과인 경우 카이제곱 검정이 사용됩니다.
- 다중범주 결과라면 결과지표가 순서가 있는지, 무질서한지, 무질서한 변인이면 카이제곱 검정을, 순서변인이면 순위합 검정을 사용하는지를 고려할 필요가 있다.
그림 2 범주형 변수 그룹 간의 비교 방법 선택 아이디어
JMP 표의 그룹 간 비교
JMP에서는 대부분의 그룹 간의 비교가 X 적합 Y 함수 테이블(그림 3)에서 수행될 수 있습니다. 즉, t 검정, 순위 합 검정, 분산 분석 또는 카이-제곱 검정이든 상관없이 모두 이 모듈을 통과하십시오.
그림 3 X 메뉴로 Y 맞추기
Y 함수 테이블을 X에 맞추는 인터페이스는 그림 4와 같으며, 먼저 직관적인 느낌을 받을 수 있습니다.
그림 4 X를 사용하여 Y 메뉴 인터페이스에 맞추기
이 메뉴는 특정 방법(예: t-검정, 분산 분석)에 익숙한 사람들에게는 약간 혼란스러울 수 있습니다.
알 수 있듯이 그림 4의 왼쪽 하단에는 x가 분류 또는 연속, y가 분류 또는 연속인지 여부에 따라 4가지 방법이 결합됩니다.
① X는 범주형 변수이고 Y는 연속형 변수로 t 검정, 분산 분석 및 순위합 검정 등 단일 요인 분석 결과를 출력할 수 있습니다.
② X는 범주형 변수, Y는 범주형 변수로 카이제곱 검정의 결과인 우발값을 출력합니다.
③ X는 연속 변수, Y는 연속 변수, 단일 요인 선형 회귀를 출력합니다.
④ X는 연속변수, Y는 범주형 변수, 로지스틱 회귀를 출력한다.
따라서 이것이 JMP 함수 테이블의 특징이며 t검정, 카이제곱검정, 분산분석 등의 구조가 동일하고 그룹화 변수이기 때문에 목적에 따라 통계적 방법을 분류한다. , 분석 지표 , 위에서 언급한 두 가지 상황에 해당합니다. 즉, 그룹간 비교는 Fit Y with X의 함수표에 포함되어 있지만 Fit Y with X의 함수표의 기능은 그룹간 비교에 국한되지 않고 다음에서 계속 소개한다. 기사.
사용하는 방법 NS 맞다 와이 」그룹 간 비교 완료
다음으로, 그룹 간의 비교를 달성하기 위해 "fit Y with X"를 사용하는 방법을 알아보는 사례를 살펴보겠습니다.
다음 정보가 있다고 가정합니다(그림 5). 우리의 목적은 호흡곤란 수준이 다른 사람들의 신체 건강 점수에 차이가 있는지 여부를 조사하는 것입니다. 즉, 호흡곤란의 정도는 그룹화 변수 X(논증, 설명 변수라고도 함)이고, 신체 건강 점수는 분석 변수 Y(결과 변수, 종속 변수라고도 함)입니다.
그림 5 이 기사에서 사용된 데이터
"분석" → "Y에 X 맞춤"을 클릭하여 그림 6과 같이 작업 인터페이스를 입력합니다. 호흡곤란은 그룹화 변수이므로 "X, 요인"에 신체건강점수를 결과지표로, "Y, 반응"에 입력하고 확인을 클릭하여 결과 인터페이스로 진입합니다.
그림 6 그룹 간 비교 작업의 개략도
결과는 그림 7에 나와 있습니다. 이 결과를 보면 결과에 그림 7과 같은 그림이 하나만 있기 때문에 어리둥절할 수 있습니다.
이것은 JMP의 주요 기능이기도 합니다. 즉, 메뉴에서 선택하지 않고 목적에 따라 결과 인터페이스에서 원하는 결과를 표시할 수 있습니다. 결과에서 선택하는 이점이 있으며 메뉴 작업 인터페이스로 다시 전환하는 데 사용되지 않습니다.
그림 7 출력 결과 그래프
그림 7의 왼쪽 상단 모서리에 있는 작은 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하면 사용 가능한 결과가 매우 풍부하다는 것을 알 수 있습니다(그림 8). 여기에는 다음과 같은 연속 변수 그룹 간의 비교에 사용할 수 있는 다양한 방법이 포함됩니다. t-검정, 분산 분석, 다양한 비모수 검정, 동등성 검정, 분산 동질성 검정 등 실제 상황에 따라 확인하여 결과의 해당 부분을 표시할 수 있습니다.
그림 8 연속 변수 그룹 간의 비교 결과 인터페이스
예를 들어, 이 예에서 그룹화 변수 호흡곤란을 두 그룹으로 나누어 그림 1에서 아이디어를 되돌아보고 비교할 수 있습니다. 두 그룹의 지속적인 데이터 비교를 위해 고려할 수 있는 방법은 t-test 조정된 t-검정(t'-검정) 및 비 매개변수 검증.
결국 어떤 방법을 선택해야 하는지는 통계 소프트웨어의 문제가 아니라 분석가 자신의 작업이므로 두 가지 신체 건강 점수 집합이 정규 분포를 충족하는지, 분산이 균일한지 여부를 먼저 확인해야 합니다. 이 두 조건이 충족되면 t 검정의 결과를 확인할 수 있고, 그렇지 않으면 비모수 검정 방법을 선택해야 할 수도 있습니다.
예를 들어, 두 그룹이 동일한 분산을 가지고 있는지 알고 싶다면 그림 8에서 "Unequal Variance"를 확인할 수 있습니다. 확인 후 결과 인터페이스에는 분산 테스트의 동질성에 대한 더 많은 결과가 표시됩니다(그림 9). 결과는 P 값이 0.05보다 훨씬 작으며 분산이 균일하다고 간주할 수 없음, 즉 t 검정을 직접 사용할 수 없음을 보여줍니다.
결과는 또한 불균일한 분산 조건에서 두 그룹의 비교 결과, 즉 그림의 마지막 부분에 Welch 테스트 결과를 제공합니다. 두 그룹의 값이 같지 않습니다. 그 결과, 두 그룹의 신체 건강 점수가 통계적으로 차이가 있음을 알 수 있습니다.
그림 9 분산의 동질성 테스트 결과
JMP 그룹간 기능 비교표 4 큰 특징
위의 예비 소개를 통해 JMP 통계 분석의 네 가지 주요 특성을 발견할 수 있는 그룹 간 비교 작업의 JMP 구현에 대해 모든 사람이 어느 정도 이해하고 있다고 생각합니다.
1. 조작은 매우 간단합니다
JMP의 조작 메뉴는 매우 간단합니다. x와 y만 선택하면 됩니다. 즉, 그룹화 변수와 종료 변수를 명확하게 구분할 수만 있으면 됩니다. 이것은 연구자에게 문제가 되지 않습니다.
2. 탐색적 자율 분석
JMP의 결과 인터페이스는 분석가에게 큰 이니셔티브를 제공합니다.필요에 따라 특정 결과를 확인하거나 확인할 수 있습니다.
이것은 모든 연속 변수 대신 t 테스트를 사용해야 하는 방법을 먼저 명확히 해야 하기 때문에 실제로 좋은 것입니다. 연속형 변수의 분산의 정규성과 동질성을 파악한 후 결과를 바탕으로 원하는 결과를 확인해야 합니다.
삼. 어디서나 대화형 시각화
대화형 시각화 기능이 있는 소프트웨어로서 JMP 분석 결과 중 그래픽으로 표시할 수 있는 부분은 결과를 그래픽으로 표시하므로 분석가가 그룹 간의 차이를 보다 직관적으로 찾을 수 있습니다. 대화형 시각적 분석은 JMP에서 도처에 있다고 말할 수 있습니다.
4. 2차 탐색 및 결과 분석
JMP 결과 인터페이스에서는 다양한 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 수정 옵션도 제공하고 있으며, 결과의 그래픽 및 결과를 언제든지 수정할 수 있으며 탐색적 분석을 유연하게 수행할 수 있어 매우 편리합니다.
간단한 사례를 통해 JMP 그룹 비교의 강력한 기능을 소개합니다.다음 기사에서는 특정 그룹 비교 방법과 JMP에서 작동하는 방법, JMP 다운로드 및 실행 방법에 대해 자세히 설명합니다. 데이터 분석 여정.
원래의: 모든 데이터 그룹의 비교를 실현하는 마법 같은 JMP 메뉴
[권장자료] 데이터 분석을 위해 꼭 배워야 할 10가지 기술:
