요약 데이터를 사용하여 카이 제곱 테스트 수행Minitab에서 전환하는 고객으로부터 이 질문을 받았습니다.누구든지 이런 일이 발생 했습니까?모든 제안에 감사드립니다.
제가 가지고 있는 세 가지 과제/질문은 범주형 데이터 분석 및 카이-제곱 테스트에 관한 것입니다.
(1) 표 1과 같이 양방향 테이블이 있는 경우 열 형식 테이블을 생성하지 않는 한 JMP에 직접 입력할 수 없습니다(표 2). 하나에서 다른 것으로 변환하는 데 꽤 많은 시간이 걸리기 때문에 이것은 약간 번거로운 것 같습니다... JMP에 이와 같은 기능이나 기능이 있는지 조언해 주십시오.
1 번 테이블
표 2
(2) 위의 데이터에 대한 카이 제곱 검정을 완료하고 내 알파 유의 수준보다 낮은 p-값을 얻은 경우 어떤 샘플/그룹이 다음과 유의하게 다른지 어떻게 알 수 있습니까? 나머지? ANOVA를 사용하는 JMP에는 각 그룹/표본 간의 차이점을 알려주기 위해 각 쌍 학생의 t-검정과 Tukey의 HSD 검정이 있습니다. 여러 범주형 데이터 세트로 이 작업을 수행하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 Minitab은 아래 그림 1에 따라 그룹을 구분할 수 있는 p-값과 예상 대 관찰의 표/차트를 제공합니다.
그림 1
(3) 위의 과제 #2는 2개의 결과가 있는 여러 범주형 데이터 세트에 대한 것이었습니다. 결과가 3개 이상인 경우에는 어떻게 합니까? 예를 들어 5개 그룹(Area)과 3개 결과(인보이스 오류 유형)를 비교한 아래 표 3을 참조하십시오. Minitab을 사용하면 연관성에 대한 카이 제곱 검정을 완료할 수 있으며 아래 그림 2에 따라 각 그룹에 대한 예상 관측치와 실제 관측치의 비교를 설명합니다. JMP에서 이 작업을 어떻게 수행할 수 있습니까? 그리고 분석을 수행하기 위해 데이터가 JMP 데이터 테이블에 어떻게 입력됩니까? Minitab에서와 같이 이원표를 사용할 수 있습니까?
표 #3
그림 #2
Re: 요약 데이터를 사용하여 카이 제곱 테스트 수행여기서 범주형 플랫폼이 도움이 될 것입니다.
(1) 사용자는 실제 실패 빈도의 새로운 열을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 범주형 플랫폼에서 다중 탭을 선택하고 거짓 및 실제 실패 열을 응답 빈도 열로 함께 넣습니다. 아래에 LOBP를 X로, 그룹화 범주를 샘플 크기로, 합계를 입력합니다.
(2) 보고서에서 연관 테스트에 대해 상단 빨간색 삼각형 > 테스트 응답 균질성을 선택한 다음 후속 쌍별 테스트에 대해 각 샘플 비교를 선택합니다. 테스트 옵션에서 FDR이 켜져 있어도 쌍별 테스트의 p-값이 수정되지 않는다고 생각합니다. 사용자는 비교 문자를 해석하는 연습이 필요할 수 있습니다. IMO 해당 Minitab 결과의 오른쪽 상단 표와 비교하면 약간 혼란스럽습니다(하지만 저만 그럴 수도 있습니다).
(3) (2)에서와 같은 다중 응답 형식이 여기에서 다시 작동해야 합니다. 3개의 응답 열을 모두 응답 빈도 열로 함께 사용하고 샘플 크기에 대한 새 총 열을 사용하면 됩니다. 그러나 예에서 송장 오류 유형이 상호 배타적인지 궁금합니다. 그렇지 않은 경우 LR 또는 Pearson 테스트가 적절하지 않기 때문입니다. 세 가지 오류 유형을 별도로 분석하거나 적절한 대체 분석을 알고 있는 사람이 있을 수 있습니다.
