JMP의 "X 및 Y 맞춤" 도구를 사용한 후 방금 어떤 테스트를 했는지 어떻게 알 수 있나요?데이터 세트의 연령과 재활용 빈도 간의 관계 분석을 수행하려고 합니다. 일부 연령을 선택하고 필터링한 후(많은 응답자가 어떤 이유로든 나이를 제공하지 않았기 때문에) X 및 Y 맞춤 도구를 사용하고 X 요소로 연령을 선택하고 Y 요소로 재활용 빈도를 선택했습니다. 그런 다음 확인을 클릭하면 아래와 같은 결과가 나왔습니다.
그러나 JMP는 데이터에 대해 어떤 특정 유형의 테스트를 수행했는지 표시하지 않습니다. 왼쪽 하단에는 이변량, 일방향, 로지스틱 및 우발성을 보여주는 유용한 테이블이 표시되지만 결과 창에는 특정 테스트 유형이 표시되지 않습니다. 하지만 향후 분석을 하고 싶다면, 특히 내가 들어본 적이 없는 테스트인 경우 어떤 특정 유형의 테스트를 수행했는지 어떻게 알 수 있습니까? JMP는 테스트 유형을 실제로 선택하지 않는다는 점에서 SPSS와 매우 다릅니다. 어떤 제안이라도.
데이터 탐색 및 시각화Re: JMP의 "Fit X and Y" 도구를 사용한 후 방금 수행한 테스트를 어떻게 알 수 있습니까?알겠습니다... 약간 추측적인 측면이 있지만 결과를 논의하기 위한 연구에서 여전히 사용될 수 있습니다. 감사!
Re: JMP의 "Fit X and Y" 도구를 사용한 후 방금 수행한 테스트를 어떻게 알 수 있습니까?누락된 데이터는 무언가를 나타내며 종종 정보를 제공합니다. 실제로 JMP에는 정확히 해당 목적을 위해 "정보 누락" 옵션을 사용하는 여러 플랫폼이 있습니다.일반적으로 데이터가 누락되는 이유가 있습니다. 누군가가 기록을 잊어버렸기 때문이라면 별로 도움이 되지 않을 것입니다.그러나 데이터 수집은 자발적이고(예: 설문조사) 응답할 사람과 응답하지 않는 사람의 선택이 있기 때문에 연령(또는 소득)과 같은 변수가 누락되는 경우가 많습니다.따라서 귀하의 경우 아마도 하위 그룹의 사람들이 재활용에 관심이 있지만 나이를 제공하고 싶지는 않을 것입니다(아마도 그들이 동료보다 나이가 많기 때문일 수 있음).그들의 재활용 행동은 나이를 알려주는 행동과 크게 다를 수 있습니다.따라서 분석에서 이를 생략하면 잠재적으로 중요한 발견을 놓칠 수 있습니다.연령을 제공하지 않는 사람들의 연령이 정말로 임의적이라면 "연령 누락" 범주는 정보가 되지 않을 것이지만 그렇지 않으면 그럴 수 있습니다.
Re: JMP의 "Fit X and Y" 도구를 사용한 후 방금 수행한 테스트를 어떻게 알 수 있습니까?통찰력 있는 의견을 보내주셔서 감사합니다. 여기에 있는 데이터는 내 설문조사를 위한 파일럿 테스트에서 가져온 것입니다. 따라서 많은 연령 데이터가 누락된 경우 해당 데이터를 누락된 예로 포함해야 합니까? 이 누락된 데이터는 아무 것도 나타내지 않기 때문에 분석에 계속 포함하는 것이 어떤 이점이 있는지 여쭤봐도 될까요?
Re: JMP의 "Fit X and Y" 도구를 사용한 후 방금 수행한 테스트를 어떻게 알 수 있습니까?TXNelson은 정확하지만 (요청하지 않은) 의견을 추가하고 싶습니다.9개의 데이터 포인트와 이렇게 좁은 연령대로 인해 이 로지스틱 회귀는 거의 의미가 없습니다.사실 무의미하다고 합니다.연령을 명목상으로 지정하고 X x로 Y 맞춤을 수행하는 것이 더 나을 것입니다(분할표와 무의미한 카이 제곱 검정을 얻음).그것은 내가 당신의 데이터에 대해 궁금해하게 만듭니다.많은 관측치에서 연령이 누락된 경우 해당 포인트를 생략하지 말고 "누락"으로 코딩하고 분석에 사용합니다(연령을 명목으로 사용).21-24세의 연령에 유의미한 차이가 있는 경우 분할표로 관계가 어떻게 생겼는지 확인하는 데 충분해야 합니다(있는 경우).이 경우 로지스틱 회귀는 보유한 데이터의 실제 제한된 특성을 숨기는 것 같습니다.
Re: JMP의 "Fit X and Y" 도구를 사용한 후 방금 수행한 테스트를 어떻게 알 수 있습니까?표시된 출력의 상단에 있는 개요 상자는 수행된 분석을 나타냅니다.
Logistic Fit of 17 평균적으로 캠퍼스에서 얼마나 자주 재활용합니까: 연령별
또한 빨간색 삼각형으로 이동하여 Fit Y by X 플랫폼에 제공한 데이터 유형에 적합한 추가 옵션 및 분석을 선택할 수 있습니다. JMP는 초기 선택을 한 후에는 정적 디스플레이 환경을 제공하지 않습니다. 이것이 JMP와 SPSS가 다른 점입니다. JMP를 사용하면 초기 대화 상자로 돌아가서 변경한 다음 분석을 처음부터 다시 실행할 필요 없이 초기 분석을 확인한 다음 해당 지점에서 직접 계속하여 하위 분석 및 차트 작성 및 부분 집합화를 수행할 수 있습니다.
마지막으로 빨간색 삼각형으로 이동하여 "스크립트 저장"을 선택하면 분석을 다시 실행할 스크립트를 저장할 수 있습니다. 스크립트를 저장할 수 있는 위치 중 하나는 분석을 실행한 데이터 테이블입니다. 이렇게 하면 필요할 때마다 데이터 테이블에서 직접 분석을 다시 생성할 수 있습니다.
