Quiero hacer algo muy simple. Para simplificar, supongamos que tengo dos grupos, digamos con N=2000 en el grupo 1 y N=3000 en el grupo 2. Me gustaría calcular una media general de una variable Y que se recopila para cada grupo. La media de Y en el grupo 1 es 4 y en el grupo 2 es 8. La media general aquí sería la media no ponderada y no la media ponderada; debería ser 6. Podría haber pensado que debería poner los siguientes valores para "Peso":
Grupo 1: 5000/2000
Grupo 2: 5000/3000
Pero esos no dan el número esperado. ¿Pueden ayudarme a comprender la opción "Peso" en Analizar: JMP y decirme qué pesos necesito usar para mi problema?
A menos que esté malinterpretando su publicación, una forma de encontrar el valor medio de cada grupo es estructurar la tabla de datos con dos columnas, "Grupo" como variable nominal e "Y" como variable continua en la segunda columna. Luego, ejecute una plataforma de distribución simple con la variable "Grupo" en la ventana Por y la variable "Y" en la ventana de columnas Y y obtendrá dos histogramas y tablas de estadísticas de resumen, una para cada valor en la columna "Grupo". . No necesita preocuparse por la ventana Peso.
Primero, Peso no es Frec. Si sabe lo que hace Freq, entonces Weight hace algo diferente o extra.
Me gustaría señalar los siguientes dos artículos de SAS:
En mi palabra, use Peso solo si desea cambiar la forma en que las observaciones individuales afectan su análisis. Por ejemplo, como en el segundo artículo anterior, es posible que desee moderar la influencia de los valores atípicos en el análisis.
Entonces, ya sea que quiera usar peso o no, y cómo usarlo, es posible que desee preguntarse cómo puede afectar su análisis y cómo interpretar el impacto.
En el ejemplo que dio, y por la forma en que lo describe, solo puedo imaginar que tiene algún tipo de datos de resumen, entonces desea usar Peso para "corregir" las contribuciones de las estadísticas de resumen de grupos individuales. Pero no tengo conocimiento de que ninguna plataforma JMP haya sido diseñada para manejar datos de resumen, aparte de algunas herramientas en Ayuda>Índice de muestra. Si sus datos están en su forma original, no necesita Peso como ha dicho mi colega.
Pienso, comprendo lo que queréis, pero no para qué es necesario. Y estoy de acuerdo con las respuestas anteriores, ese peso podría no ser la forma correcta.
Si quiere hacerlo simple, usaría el enfoque de 2 pasos, primero calculando las medias del grupo y luego calculando las medias de las medias (ignorando la frecuencia).
Entonces, esto significa que desea que cada grupo se pondere de manera uniforme, y el promedio es 6, vea la segunda captura de pantalla.
Pero el estándar en JMP es que cada fila tiene el mismo peso, como ya lo señalaron otros. Y si realmente necesita hacer esto en una "tabla apilada", debe calcular los pesos de esa manera, para que el resultado sea el que desea, pero esto puede volverse bastante complicado y confuso usando más grupos, por lo que no recomiendo .
Solo como ilustración, vea el guión a continuación.
Names Default To Here( 1 );
// generate example table
dt = New Table( "test weight",
add rows( 5000 ),
New Column( "group", formula( If( Row() > 2000, "B", "A" ) ) ),
New Column( "value", formula( If( Row() > 2000, Random Normal( 8, 1 ), Random Normal( 4, 1 ) ) ) ),
New Column( "weight", formula( If( Row() > 2000, 5000 / 6000, 5000 / 4000 ) ) ),
New Column( "mean", formula( Col Mean( :value ) ) ),
New Column( "group mean", formula( Col Mean( :value, :group ) ) )
);
dt << add properties to table(
{new script(
"By Distribution",
Distribution( Stack( 1 ), Continuous Distribution( Column( :value ), Horizontal Layout( 1 ), Vertical( 0 ) ), By( :group ) )
), new script(
"Weighted Distribution",
Distribution( Stack( 1 ), Continuous Distribution( Column( :value ), Horizontal Layout( 1 ), Vertical( 0 ) ), weight( :weight ) )
)}
);
dt_sum = dt << summary( subgroup( :group ), Mean( value ) );
dt_sum << New Column( "all mean", Formula( Mean( :"Mean(value, A)"n, :"Mean(value, B)"n ) ) );
