그룹간 비교는 통계분석의 기본 내용으로 간단히 말하면 둘 이상의 그룹 간의 지표를 비교하는 것으로 이 지표는 연속변수일 수도 있고 범주형 변수일 수도 있다. 모든 통계 분석은 그룹 간 비교와 거의 분리될 수 없습니다. 예를 들어, 무작위 대조 시험에서는 두 그룹 간의 효능에 차이가 있는지 비교하는 것이 주요 목적이고, 다변량 분석에서는 일반적으로 그룹 간의 비교가 기준 결과로 사용되며 모든 사람에게 보여야 합니다. .
오늘은 그룹 간 거의 모든 비교가 가능한 JMP의 마법 같은 함수표를 소개하겠습니다. 이 함수표는 Fit Y with X입니다.
무엇을 기반으로 엑스 장착 와이 ?
간단히 말하면 그룹요인을 x로 하고, 분석하고자 하는 변수를 종속변수 y로 생각하면 된다. JMP 소프트웨어는 x와 y의 변수 유형을 기반으로 적절한 방법을 자동으로 결정합니다.
이 기능이 왜 그렇게 놀라운가요? 이 문서에서는 각 항목을 여러 측면에서 설명합니다.
- 그룹 간 공통 비교 방법 선택
- 거시적 관점에서 그룹 간 공통 비교 방법을 연결합니다.
- 사례를 통해 JMP의 하나의 함수표를 사용하여 모든 그룹 간 비교를 구현하는 방법을 소개합니다.
그룹 간의 구체적인 비교 방법에 대해서는 나중에 일련의 기사를 통해 소개하겠습니다.
그룹 간 비교 방법을 선택하는 방법은 무엇입니까?
그룹 간 비교 방법은 그룹 수, 분석변수의 종류 등에 따라 다양합니다.
연속변수군간 비교를 위한 통계적 방법으로는 주로 t 검정, 분산분석, 순위합 검정 등이 있다. 연속형 변수군 간의 비교를 위한 통계적 방법을 선택할 때 그림 1을 참고하면 되며, 데이터 분석을 할 때 이 그림을 잘 참고하면 비정규 데이터 분석에 t 검정을 사용하거나 동질성을 잊어버리는 일이 없을 것이다. 분산 테스트. 실수.
그림 1 연속변수 그룹 간 비교 방법 선택을 위한 아이디어
통계 방법을 선택할 때 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 연구 설계(완전 무작위 또는 쌍 설계)
- 그룹 수(2개 이상의 그룹)
- 정규 분포(정규 또는 비정규)
- 분산의 동질성(등분산 또는 불균등분산)
범주형 변수 그룹 간 비교를 위한 주요 통계 방법으로는 카이제곱 검정과 순위합 검정이 있습니다. 방법 선택은 그림 2를 참조하세요.
범주형 변수 그룹 간의 비교를 위해 통계 방법을 선택할 때 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 연구 설계(완전 무작위 또는 쌍 설계)
- 그룹 수 비교(2개 이상의 그룹)
- 결과 지표의 범주(이진 또는 다중 범주, 순서 또는 무질서)
방법의 선택은 주로 결과 지표의 성격과 관련됩니다(그룹화 변수가 아님).
- 이분법적 결과인 경우 카이제곱 검정을 사용합니다.
- 다범주 결과인 경우 결과지표가 순서형인지 무질서형인지를 고려해야 하며, 순서형 변수인 경우 카이제곱 검정을, 순서형 변수인 경우 순위합 검정을 사용한다.
그림 2 범주형 변수 그룹 간의 비교 방법 선택에 대한 아이디어
JMP 그룹 비교 메뉴
JMP에서는 대부분의 그룹 간 비교가 Fit Y에서 달성을 통해 구현될 수 있습니다.
그림 3 X로 Y 메뉴 맞추기
X to Y 함수 테이블을 맞추는 인터페이스는 그림 4에 나와 있습니다. 먼저 직관적인 인상을 받을 수 있습니다.
그림 4 X를 사용하여 Y 메뉴 인터페이스에 맞추기
이 메뉴는 특정 방법(t-test, 분산분석 등)에 익숙한 분들에게는 다소 혼란스러울 수 있습니다.
그림 4의 왼쪽 하단에서 x가 범주형인지 연속형인지, y가 범주형인지 연속형인지에 따라 네 가지 유형의 방법이 결합되어 있음을 알 수 있습니다.
① X는 범주형 변수, Y는 연속형 변수로 t 검정, 분산분석, 순위합 검정 등 단일요인분석 결과를 출력할 수 있다.
② X는 범주형 변수, Y는 범주형 변수로 카이제곱 검정의 결과인 우발성이 출력된다.
③ X는 연속변수, Y는 연속변수, 단일요인선형회귀가 출력된다.
④ X는 연속형 변수, Y는 범주형 변수로 로지스틱 회귀분석이 출력됩니다.
따라서 이것이 JMP 함수표의 특징인데, t 검정, 카이제곱 검정, 분산분석 등 그 구조가 그룹화변수와 동일하기 때문에 통계방법을 목적에 따라 분류한 것이다. 분석지표., 이는 위에서 언급한 ① ②의 두 가지 상황에 해당합니다. 즉, 그룹간 비교는 Fit Y with X 메뉴에 포함되어 있지만 Fit Y with X 메뉴에는 Fit Y with X 메뉴가 포함되어 있습니다.
"와 함께"사용 방법 엑스 장착 와이 "그룹 간 완전 비교
다음으로 "Fit Y with X"를 사용하여 사례를 통해 그룹 간 비교를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.
다음과 같은 데이터가 있다고 가정합니다(그림 5). 우리의 목적은 호흡 곤란 수준이 다른 사람들 사이에 신체 건강 점수에 차이가 있는지 조사하는 것이었습니다. 즉, 호흡곤란 정도를 그룹화변수 X(지수, 설명변수라고도 함)로 하고, 신체건강점수를 분석변수 Y(결과변수, 종속변수라고도 함)로 한다.
그림 5 이 기사에 사용된 데이터
그림 6과 같이 "분석" → "X에 Y 맞추기"를 클릭하여 작업 인터페이스로 들어갑니다. 호흡곤란은 그룹화 변수이므로 "X, 요인"에 입력하고 신체 건강 점수는 결과 지표이므로 "Y, 반응"에 입력하고 확인을 클릭하여 결과 인터페이스로 들어갑니다.
그림 6 그룹 간 비교 작업의 개략도
결과는 그림 7에 나와 있습니다. 이 결과를 보면 <그림 7>과 같은 사진이 한 장밖에 나오지 않아 혼란스러울 수도 있다.
이는 JMP의 주요 기능이기도 합니다. 즉, 필요한 결과를 메뉴에서 선택하지 않고 목적에 따라 결과 인터페이스에 표시할 수 있다는 것입니다. 결과에서 선택하면 메뉴 인터페이스로 전환할 필요가 없다는 장점이 있습니다.
그림 7 출력 결과 다이어그램
그림 7의 왼쪽 상단에 있는 작은 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하면 사용 가능한 결과가 매우 풍부하다는 것을 알 수 있습니다(그림 8). 여기에는 연속 변수 그룹 간 비교에 사용할 수 있는 다양한 방법이 포함되어 있습니다. t-검정, 분산분석, 각종 비모수 검정, 동등성 검정, 분산의 동질성 검정 등 실제 상황에 따라 확인하여 해당 부분 결과를 표시할 수 있습니다.
그림 8 연속변수 그룹 간 비교 결과 인터페이스
예를 들어, 이 예에서는 호흡곤란이라는 그룹화 변수를 두 그룹으로 나누었는데, 그림 1의 아이디어를 다시 참조할 수 있습니다. t 테스트(t' 테스트) 및 비모수 테스트.
결국 어떤 방법을 선택해야 하는가는 통계 소프트웨어의 문제가 아니라 분석가 자신의 몫이므로 먼저 두 세트의 신체건강점수가 정규분포를 만족하는지, 그리고 그 분산이 맞는지 명확히 해야 한다. 이 두 가지 조건이 충족되면 t 테스트 결과를 확인할 수 있고, 그렇지 않으면 비모수적 테스트 방법을 선택해야 할 수도 있습니다.
예를 들어, 두 그룹의 분산이 같은지 알고 싶다면 그림 8에서 "불균등 분산"을 확인할 수 있습니다. 확인 후 결과 인터페이스에는 분산 테스트의 동질성에 대한 일부 결과가 표시됩니다(그림 9). 결과는 P 값이 0.05보다 훨씬 작고 분산이 동일하다고 간주할 수 없음, 즉 t 테스트를 직접 사용할 수 없음을 보여줍니다.
결과는 또한 그림의 마지막 부분에 이분산 조건에서의 두 그룹의 비교 결과, 즉 Welch 검정 결과를 제공하며, 이 결과는 두 그룹의 분산이 다를 때 이 방법을 사용할 수 있음을 명확하게 보여줍니다. 그룹은 불평등합니다. 결과를 보면 두 그룹의 신체건강점수에 통계적인 차이가 있음을 알 수 있다.
그림 9 분산 동질성 테스트 결과
JMP 그룹간 비교함수표 4 큰 특징
위의 사전 소개를 통해 JMP의 그룹 간 비교 작업에 대해 모두가 어느 정도 이해하고 있다고 생각하며, 이를 통해 JMP 통계 분석의 네 가지 주요 특징을 발견할 수 있습니다.
1. 작동이 매우 간단함
JMP의 작업 메뉴는 매우 간단합니다. x와 y만 선택하면 됩니다. 즉, 그룹화 변수와 종료 변수를 명확하게 구분할 수 있는 한 됩니다. 이는 연구자에게는 문제가 되지 않습니다.
2. 탐색적 자율 분석
JMP의 결과 인터페이스는 분석가에게 뛰어난 주도권을 제공하며, 필요에 따라 특정 결과를 확인하거나 확인할 수 있습니다.
연속형 변수가 있을 때마다 t 테스트를 사용하는 대신, 어떤 방법을 사용하고 싶은지 먼저 명확히 해야 하기 때문에 이는 실제로 좋은 것입니다. 연속형 변수의 분산의 정규성과 동질성을 먼저 파악한 후, 그 결과를 바탕으로 원하는 결과를 확인해야 합니다.
삼. 어디서나 대화형 시각화
JMP 분석 결과는 대화형 시각화를 특징으로 하는 소프트웨어로서 그래픽으로 표시할 수 있는 부분에 대해 그래픽으로 표시되므로 분석가가 그룹 간 차이의 크기를 보다 직관적으로 발견할 수 있습니다. 대화형 시각적 분석은 JMP 어디에나 있다고 할 수 있습니다.
4. 결과의 2차 탐사 분석
JMP 결과 인터페이스는 다양한 방법을 제공하는 것 외에도 다양한 수정 옵션도 제공하므로 결과의 그래픽과 결과를 언제든지 수정할 수 있고 탐색적 분석을 유연하게 수행할 수 있어 매우 편리합니다.
간단한 사례를 통해 JMP 그룹 간 비교의 강력한 기능을 소개하고, 이어지는 글에서는 구체적인 그룹 간 비교 방법과 JMP에서의 운용 방법을 자세히 설명하도록 하겠습니다. JMP를 다운로드하고 데이터를 시작하세요. 분석 여행.
원래의: 모든 그룹 간 데이터 비교가 가능한 마법의 JMP 메뉴
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