Después de aprender a limpiar datos en JMP, comience un análisis estadístico básico. En este artículo y los artículos siguientes, presentaremos el proceso de análisis de la regresión lineal uno por uno.
Antes de realizar un análisis multivariante de regresión lineal, a menudo es necesario realizar primero un análisis univariante. Sin embargo, el análisis univariado de las operaciones de software más utilizadas es engorroso y es necesario reemplazar continuamente las variables independientes para repetir la operación, de modo que se pueda llevar a cabo el análisis univariado de múltiples variables independientes.
Sin embargo, en JMP El software puede realizar el análisis univariante de todas las variables independientes al mismo tiempo. El artículo de hoy va a compartir cómo usar JMP Complete un análisis unidireccional multivariante de una sola vez.
¿Por qué hacer regresión lineal?
El análisis multivariante es más común en la práctica que el análisis univariante con solo una variable de grupo descrito anteriormente, porque la gran mayoría de los resultados se ven afectados por más de un factor. Por ejemplo, comparar la eficacia de dos medicamentos diferentes en el tratamiento de la diabetes, incluso si hay una diferencia en la eficacia entre los dos grupos, puede no ser atribuible a factores farmacológicos, porque muchos factores como el IMC, la presión arterial, la dieta, la etc., también afectará la eficacia del tratamiento farmacológico. Si estos factores desequilibrados entre los dos grupos afectarán el efecto de evaluación del fármaco. Por lo tanto, en la práctica, a menudo usamos el análisis multivariado.
Lo que solemos decir es "ajustar" por la influencia de factores como la edad y el sexo, o que fumar es un "factor pronóstico independiente" para el cáncer de pulmón, estos se refieren al análisis multivariante. La regresión lineal se usa a menudo en el análisis multivariante de resultados cuantitativos y se usa principalmente para describir la relación lineal entre una o más variables independientes y los resultados cuantitativos. Cuando queremos explorar los factores de riesgo para un resultado cuantitativo, generalmente primero consideramos la regresión lineal y luego consideramos otras alternativas si la regresión lineal no es apropiada.
Análisis univariado de regresión lineal
El llamado análisis univariado, es decir, cada vez que haces una regresión, ponlo primero 1 variables independientes y observar la relación entre cada variable independiente y la variable dependiente.
En la actualidad, muchos software estadísticos solo pueden ingresar una variable independiente al realizar un análisis univariado y luego obtener el resultado; si desea ver el efecto de otra variable independiente, debe volver atrás y hacerlo de nuevo.
Imagina si hay 20 variables independientes, necesitas hacer el mismo trabajo 20 veces. Este proceso es muy engorroso y requiere mucho tiempo. JMP El software proporciona una herramienta única para el análisis univariante de todas las variables independientes .
Tome los datos de la Figura 1 como ejemplo para explorar los posibles factores que influyen en las puntuaciones de aptitud física.
Figura 1 Datos de ejemplo (visualización parcial)
En JMP, haga clic en el menú "Analizar" → "Ajustar Y con X" (Figura 2), y en el cuadro de diálogo emergente, importe la puntuación de salud física en "Y, respuesta" e importe todas las variables independientes en "X , factor" (imagen 3).
Figura 2 Diagrama esquemático del funcionamiento de "Encajar Y con X" El primer paso
Figura 3 El segundo paso del diagrama de operación de "Ajustar Y con X"
La salida predeterminada se muestra en la Figura 4 (solo se muestran 3 variables independientes y el resto se omiten), y solo se muestra en la página el diagrama de dispersión de cada variable independiente y variable dependiente.
Figura 4 La salida de "Ajustar Y con X"
Si quieres Ver los resultados de las pruebas del análisis univariado de cada variable independiente , debe realizar algunas operaciones posteriores en JMP. Es importante señalar que los pasos son diferentes para variables continuas y variables categóricas.
variable continua
Para variables continuas, tome la edad como ejemplo, haga clic en la flecha roja hacia abajo a la izquierda de "Ajuste binario" en la interfaz de resultados → seleccione "Línea de ajuste" (Figura 5).
Figura 5 Diagrama esquemático del funcionamiento del análisis univariado de variables continuas
Los resultados de salida se muestran en la Figura 6. En la figura se puede ver que existe una relación lineal negativa entre la edad y la puntuación de salud física. A partir de los resultados de las pruebas estadísticas, la relación lineal entre la edad y la puntuación de salud física fue estadísticamente significativa al nivel de la prueba de 0,05 (P=0,0275).
Figura 6 Resultados del análisis univariado de variables continuas
Variables categóricas
Para las variables categóricas, tomando como ejemplo la bebida, haga clic en la flecha roja hacia abajo a la izquierda de "...análisis unidireccional" → seleccione "Medios/ANOVA/t agrupada" (Figura 7).
Figura 7 Diagrama esquemático del funcionamiento del análisis univariado de variables categóricas
Los resultados de salida se muestran en la Figura 8. Los resultados de la prueba t y el análisis de varianza unidireccional también se dan en los resultados, y los resultados de los dos son consistentes. Los resultados mostraron que la relación entre el consumo de alcohol y la puntuación de salud física no fue estadísticamente significativa (P=0,8871).
Figura 8 Resultados univariados para variables categóricas
Al ver esto, puede preguntarse: en el caso de muchas variables independientes, cada variable independiente tiene que operar "línea ajustada" o "media/análisis de varianza/t combinada", ¿será muy engorroso el proceso?
JMP Hay una forma conveniente de resolver este problema, que puede mostrar los resultados de las pruebas estadísticas de todas las variables independientes muy rápidamente. .
- por Variables continuas, primera pulsación control llave , luego haga clic en la flecha roja hacia abajo a la izquierda de "Ajuste binario" para cualquier variable independiente → seleccione " línea ajustada ", que puede realizar la salida de resultados de análisis univariados para todas las variables continuas.
- por Variables categóricas ,lo mismo con Presiona primero control llave , luego haga clic en la flecha roja hacia abajo a la izquierda de cualquier variable categórica, elegir " significar / Análisis de variación / conjunto t " , que permite la salida de resultados de análisis univariados para todas las variables categóricas.
Lo anterior es el análisis univariado de todas las variables independientes basado en JMP compartido hoy. Luego describiremos cómo realizar un análisis multivariante de regresión lineal en JMP. ¡Manténganse al tanto!
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