JMP에서 데이터를 정리하는 방법을 배운 후 기본 통계 분석을 시작합니다. 이 글과 다음 글에서는 선형회귀분석의 분석과정을 하나씩 소개한다.
선형 회귀 다변량 분석을 수행하기 전에 먼저 일변량 분석을 수행해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 가장 일반적으로 사용되는 소프트웨어 연산의 일변량 분석은 번거롭고 연산을 반복하기 위해 독립변수를 지속적으로 교체해야 하므로 여러 독립변수에 대한 일변량 분석을 수행할 수 있습니다.
그러나 JMP 소프트웨어는 한 번에 모든 독립 변수의 일변량 분석을 실현할 수 있습니다. 오늘의 기사에서는 JMP를 사용하는 방법을 공유할 것입니다. 일회성 다변량 단방향 분석을 완료합니다.
선형 회귀를 수행하는 이유는 무엇입니까?
대부분의 결과가 둘 이상의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 다변량 분석은 앞에서 설명한 단 하나의 그룹 변수를 사용하는 단변량 분석보다 실제로 더 일반적입니다. 예를 들어, 당뇨병 치료에서 두 가지 다른 약물의 효능을 비교하면 두 그룹 사이에 효능의 차이가 있더라도 BMI, 혈압, 식이, 등도 약물 치료의 효능에 영향을 미치며, 이러한 불균형 요소가 두 그룹 사이에 있으면 약물의 평가 효과에 영향을 미칩니다. 따라서 실제로는 다변수 분석을 자주 사용합니다.
우리가 일반적으로 말하는 것은 연령 및 성별과 같은 요인의 영향에 대해 "조정"하거나 흡연이 폐암에 대한 "독립적 예후 인자"라고 하는데, 이들은 다변수 분석을 참조합니다. 선형 회귀는 종종 양적 결과의 다변량 분석에 사용되며 주로 하나 이상의 독립 변수와 양적 결과 간의 선형 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 정량적 결과에 대한 위험 요소를 탐색하려는 경우 일반적으로 먼저 선형 회귀를 고려한 다음 선형 회귀가 적절하지 않은 경우 다른 대안을 고려합니다.
선형 회귀의 일변량 분석
이른바 일변량 분석, 즉 회귀를 할 때마다 1 독립변수를 살펴보고 각 독립변수와 종속변수의 관계를 관찰합니다.
현재 많은 통계 소프트웨어는 일변량 분석을 할 때 하나의 독립 변수만 넣고 결과를 만들 수 있는데, 다른 독립 변수의 효과를 보려면 다시 돌아가서 수행해야 합니다.
20개의 독립 변수가 있는 경우 동일한 작업을 20번 반복해야 한다고 상상해 보십시오. 이 프로세스는 매우 번거롭고 시간이 많이 걸립니다. JMP 소프트웨어는 모든 독립 변수의 일변량 분석을 위한 일회성 도구를 제공합니다. .
그림 1의 데이터를 예로 들어 체력 점수에 영향을 줄 수 있는 요인을 살펴보십시오.
그림 1 데이터 예(부분 표시)
JMP에서 "분석" 메뉴 → "Y에 X 맞춤"을 클릭하고(그림 2), 팝업 대화 상자에서 신체 건강 점수를 "Y, 응답"으로 가져오고 모든 독립 변수를 "X로 가져옵니다. , 요인"( 이미지 3).
그림 2 "Fit Y with X" 작업의 개략도 첫 번째 단계
그림 3 "Fit Y with X" 작업 다이어그램의 두 번째 단계
기본 출력은 그림 4와 같으며(3개의 독립 변수만 표시되고 나머지는 생략됨) 각 독립 변수와 종속 변수의 산점도만 페이지에 표시됩니다.
그림 4 "Fit Y with X"의 출력
원하는 경우 각 독립변수에 대한 일변량 분석의 검정 결과 보기 , JMP에서 일부 후속 작업을 수행해야 합니다. 연속형 변수와 범주형 변수의 단계가 다르다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
연속 변수
연속 변수의 경우 연령을 예로 들어 결과 인터페이스에서 "이진 피팅" 왼쪽에 있는 빨간색 아래쪽 화살표를 클릭 → "핏 라인"을 선택합니다(그림 5).
그림 5 연속 변수의 일변량 분석 작업의 개략도
출력 결과는 그림 6과 같다. 그림에서 연령과 신체 건강 점수 사이에는 음의 선형 관계가 있음을 알 수 있다. 통계적 검사 결과 연령과 신체건강점수의 선형관계는 검사수준 0.05(P=0.0275)에서 통계적으로 유의하였다.
그림 6 연속변수의 일변량 분석 결과
범주형 변수
범주형 변수의 경우 음주를 예로 들면 "...단방향 분석" 왼쪽에 있는 빨간색 아래쪽 화살표를 클릭하고 → "평균/ANOVA/풀링된 t"를 선택합니다(그림 7).
그림 7 범주형 변수의 일변량 분석 작업의 개략도
출력 결과는 그림 8과 같다. t-test와 one-way ANOVA의 결과도 결과에 나와 있으며, 둘의 결과는 일치한다. 그 결과 음주와 신체건강점수의 관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다(P=0.8871).
그림 8 범주형 변수에 대한 일변량 결과
이를 보고 다음과 같이 질문할 수 있습니다. 독립 변수가 많은 경우 각 독립 변수는 "적합선" 또는 "평균/분산 분석/합동 t"를 수행해야 합니다. 프로세스가 매우 번거롭습니까?
JMP 이 문제를 해결할 수 있는 편리한 방법이 있습니다. 모든 독립 변수의 통계적 검정 결과를 매우 빠르게 표시할 수 있습니다. .
- ~을 위한 연속 변수, 먼저 누름 Ctrl 키 열쇠 , 독립 변수에 대해 "Binary Fit" 왼쪽에 있는 빨간색 아래쪽 화살표를 클릭하고 → " 적합선 ", 모든 연속 변수에 대한 일변량 분석 결과의 출력을 실현할 수 있습니다.
- ~을 위한 범주형 변수 ,와 같다 먼저 누르십시오 Ctrl 키 열쇠 , 범주형 변수 왼쪽에 있는 빨간색 아래쪽 화살표를 클릭합니다. 선택하다 " 평균 / 분산 분석 / 결합 티 " , 모든 범주형 변수에 대한 일변량 분석 결과를 출력할 수 있습니다.
위는 오늘 공유된 JMP를 기반으로 하는 모든 독립변수의 일변량 분석입니다. 그런 다음 JMP에서 선형 회귀의 다변수 분석을 수행하는 방법을 설명합니다. 계속 지켜봐 주세요!
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원본 링크: https://mp.weixin.qq.com/s/uHau9nfIKPAmk9YaPoAb5Q
