정말 간단한 일을 하고 싶습니다. 간단하게 하기 위해 두 개의 그룹이 있다고 가정합니다. 그룹 1에 N=2,000이고 그룹 2에 N=3,000이라고 가정하겠습니다. 각 그룹에 대해 수집된 변수 Y의 전체 평균을 계산하고 싶습니다. 그룹 1의 Y 평균은 4이고 그룹 2의 평균은 8입니다. 여기서 전체 평균은 가중 평균이 아닌 가중 평균이 아닌 6이어야 합니다. "Weight"에 다음 값을 입력해야 한다고 생각했을 수도 있습니다.
그룹 1: 5,000/2,000
그룹 2: 5,000/3,000
그러나 그것들은 예상한 수를 산출하지 않습니다. Analyze:JMP의 "가중치" 옵션을 이해하고 문제에 사용해야 하는 가중치를 알려주시겠습니까?
귀하의 게시물을 잘못 읽지 않는 한 각 그룹의 평균 값을 찾는 한 가지 방법은 두 개의 열로 데이터 테이블을 구성하는 것입니다. "그룹"은 명목 변수로, "Y"는 두 번째 열에 연속 변수로 사용합니다. 그런 다음 기준 창의 "그룹" 변수와 Y, 열 창의 "Y" 변수를 사용하여 간단한 배포 플랫폼을 실행하면 "그룹" 열의 각 값에 대해 하나씩 두 개의 히스토그램과 요약 통계 테이블을 얻을 수 있습니다. . 가중치 창을 귀찮게 할 필요가 없습니다.
첫째, 무게는 주파수가 아닙니다. Freq가 하는 일을 안다면 Weight는 다른 일을 하거나 추가적인 일을 합니다.
다음 두 SAS 기사를 지적하고 싶습니다.
즉, 개별 관찰이 분석에 미치는 영향을 변경하려는 경우에만 가중치를 사용합니다. 예를 들어, 위의 두 번째 기사에서와 같이 분석에 대한 이상값의 영향을 완화하고 싶을 수 있습니다.
따라서 가중치를 사용할지 여부와 사용 방법에 대해 스스로에게 물어볼 수 있습니다. 가중치가 분석에 어떤 영향을 미칠 수 있으며 영향을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.
당신이 제공한 예와 당신이 설명하는 방식에 따르면, 나는 당신이 일종의 요약 데이터를 가지고 있다고 상상할 수 있을 뿐입니다. 그런 다음 가중치를 사용하여 개별 그룹의 요약 통계에서 기여도를 "수정"하려고 합니다. 그러나 도움말>샘플 색인 아래에 있는 일부 도구를 제외하고는 JMP 플랫폼이 요약 데이터를 처리하도록 설계되었다는 사실을 알지 못합니다. 데이터가 원래 형식이면 동료가 말한 것처럼 가중치가 필요하지 않습니다.
나는 당신이 원하는 것을 이해하지만 그것이 필요한 이유는 아니라고 생각합니다. 그리고 위의 답변에 동의합니다. 무게가 적절하지 않을 수 있습니다.
간단하게 하려면 2단계 접근 방식을 사용합니다. 먼저 그룹 평균을 계산한 다음 평균의 평균을 계산합니다(빈도 무시).
따라서 이는 각 그룹에 균등하게 가중치를 부여하고 평균은 6임을 의미합니다(두 번째 스크린샷 참조).
그러나 JMP의 표준은 다른 사람들이 이미 지적했듯이 각 행의 가중치가 동일하다는 것입니다. 그리고 하나의 "적층 테이블"에서 이 작업을 정말로 수행해야 하는 경우 해당 방식으로 가중치를 계산해야 원하는 결과를 얻을 수 있지만 더 많은 그룹을 사용하면 매우 복잡하고 혼란스러울 수 있으므로 권장하지 않습니다. .
설명을 위해 아래 스크립트를 참조하십시오.
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 ) ) );
