"카운트" 데이터 분석우리는 5년 동안 내 분야의 출판물에 대한 데이터를 수집하는 연구를 했습니다. 각 간행물에 대해 24개 요소 체크리스트를 작성했습니다. 스프레드시트에는 0-24 범위의 정수 값이 포함된 하나의 열이 있습니다. 체크리스트에서 출판 연도별로 점수를 매긴 출판물을 비교하고 싶습니다(다른 열에 코딩됨). 그러한 비교에 적합한 통계는 무엇입니까? 나는 이것에 대해 혼합 된 조언을 받고 있습니다.
맥 OSRe: "카운트" 데이터 분석데이터가 정상적으로 분포되는 것에 대해 크게 걱정하지 않지만 카운트 데이터가 상단 근처에 모여 있으면 수년에 걸쳐 평균을 비교하는 ANOVA가 오해의 소지가 있을 수 있습니다.시간 경과에 따른 차이가 더 명확하게 나타나도록 카운트 데이터를 변환하는 것이 좋습니다.카운트 데이터가 배포되는 방식에 따라 카운트 데이터의 개별 비닝을 시도할 수도 있습니다.변환이 적절한지, 그렇다면 어떤 종류의 변환(로그, 빈 등)이 의미가 있는지 알려주기 위해 카운트 데이터의 분포를 살펴보는 것이 좋습니다.연도를 서수 변수로 취급해야 한다는 데 동의합니다. 평균 개수가 시간이 지남에 따라 단조롭게 보이지 않는 한, 그렇다면 연속이 더 잘 작동할 수 있습니다.
Re: "카운트" 데이터 분석훌륭한 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 내 데이터는 "가짜" 테이블과 동일하게 구조화되어 있습니다. 귀하의 데이터와 내 데이터의 주요 차이점은 내 "점수"(내 테이블의 "카운트")가 0에서 24까지 정의된 범위의 정수 카운트라는 것입니다. 카운트가 범위의 상단 부근에 밀집되어 있습니다. 데이터가 이산적이고 정규 분포가 아니기 때문에 ANOVA가 좋은 선택이 될 것이라고 생각하지 않았습니다.
Re: "카운트" 데이터 분석안녕 @dweinber ,
데이터 테이블이 어떻게 구성되어 있는지에 대한 스크린샷을 공유할 수 있습니까? 데이터를 구조화한 방식에 따라 데이터를 분할하거나 쌓아야 할 수 있으므로 이를 분석하는 방법에 대한 좀 더 구체적인 세부 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 출판 점수를 Y 값으로 사용하고 출판 연도를 X로 사용하는 분산 분석을 수행하는 데 동의합니다. 연속 변수 대신 서수 변수로 취급하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 연속으로 두면 점수에 대한 ANOVA를 수행할 수 없습니다.
아래 예에서 저는 score라는 열이 있는 가짜 데이터 테이블을 만들었습니다. 이 열은 평균이 12이고 표준 편차가 3인 임의의 정규 숫자이고 출판 연도는 2000년부터 2020년까지의 임의의 정수입니다. 아이디어. 그런 다음 Fit Y by X를 수행하고 Score를 Y로, Pub Year를 X로 캐스팅한 다음 연도별 Score의 ANOVA 분석을 수행할 수 있습니다(Oneway 옆에 있는 빨간색 핫 버튼을 클릭하면... 통계 옵션을 얻을 수 있습니다. 검토). ANOVA에 대해 알아야 할 테스트의 종류를 확인하고 이해하도록 주의하고 ANOVA가 제공하는 출력을 전체 스토리를 말하는 것으로 받아들이지 마십시오.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
Re: "카운트" 데이터 분석더 많은 정보가 필요합니다.24개 항목이 별도의 측정값입니까, 아니면 단일 점수로 결합되어 있습니까?즉, 시간이 지남에 따라 24개의 서로 다른 측정값을 비교하고 있습니까, 아니면 시간이 지남에 따라 단일 측정값을 비교하고 있습니까?방법에 관해서는 두 경우 모두 시간(연도)을 이산 변수로 사용하여 ANOVA를 시도하거나 시간을 연속으로 사용하여 회귀를 시도할 수 있습니다(전자는 후자가 정당한지 결정하는 데 도움이 됩니다).
