JMP でデータ クリーニングを実行する方法を理解したら、基本的な統計分析を開始します。この記事と次の記事では、線形回帰の分析プロセスを一つずつ紹介していきます。
線形回帰多変量分析を実行する前に、まず単変量分析を実行する必要があることがよくあります。しかし、現状では一般的に使用されているソフトウェア操作のほとんどにおける単一因子分析は煩雑であり、複数の独立変数の単一因子分析を継続的に置き換えて操作を繰り返す必要がある。
ただし、 JMPすべての独立変数の単一因子分析をソフトウェアで一度に実現できます。今日の記事はJMPの使用方法を共有することです。 1 回限りの多変量単変量解析を完了します。
なぜ線形回帰を行うのでしょうか?
前述のグループ変数が 1 つだけの単変量分析と比較して、ほとんどの結果は複数の要因の影響を受けるため、実際には多変量分析の方が一般的です。たとえば、糖尿病の治療における 2 つの異なる薬剤の有効性を比較する場合、たとえ 2 つのグループ間で有効性に差があったとしても、BMI、血圧、食事などの多くの要因が影響するため、薬剤要因によるものではない可能性があります。 . は同時に薬物治療の効果にも影響を及ぼしますが、これらの要素が 2 つのグループ間でアンバランスである場合、薬物の評価効果に影響を及ぼします。したがって、実際には多変量解析がよく使用されます。
私たちは通常、年齢や性別などの要因の影響を「補正する」ことや、喫煙は肺がんの「独立した予後因子」であると言いますが、これらは多変量解析を指します。線形回帰は、定量的結果の多変量分析でよく使用され、主に 1 つ以上の独立変数と定量的結果の間の線形関係を説明するために使用されます。定量的な結果のリスク要因を調査したい場合、通常は最初に線形回帰を検討し、線形回帰が適切でない場合は他の代替方法を検討します。
線形回帰の一変量分析
いわゆる単一因子分析、つまり回帰を行うたびに、最初に1独立変数を定義し、各独立変数と従属変数の間の関係を観察します。
現在、多くの統計ソフトウェアが単一因子分析を行う場合、1 つの独立変数のみを入力して結果を得ることができ、別の独立変数の効果を確認したい場合は、前に戻って再度実行する必要があります。
20 個の独立変数がある場合、同じ作業を 20 回前後に行う必要があると想像してください。このプロセスは非常に面倒で時間がかかります。 JMPこのソフトウェアは、すべての独立変数の単一因子分析を一度に実現するツールを提供します。 。
図 1 のデータを例として、身体的健康スコアに影響を与える可能性のある要因を調べます。
図1 サンプルデータ（部分表示）
JMP で、[分析] メニュー → [Y を X に当てはめる] (図 2) をクリックし、ポップアップ ダイアログ ボックスで身体的健康スコアを [Y, 応答] にインポートし、すべての独立変数を [X] にインポートします。 、因子」（画像3）。
図2 「YをXに当てはめる」操作の模式図 ステップ1
図3 「YをXに当てはめる」操作図の第2ステップ
デフォルトの出力結果は図 4 に示されており (3 つの独立変数のみが表示され、残りは省略されています)、ページには各独立変数と従属変数の散布図のみが表示されます。
図 4 「Y を X でフィット」の出力
あなたがしたい場合は各独立変数の一変量解析のテスト結果を表示するの場合は、JMP で後続の操作をいくつか実行する必要があります。連続変数とカテゴリ変数では演算手順が異なることに注意してください。
連続変数
連続変数の場合、年齢を例に挙げ、結果インターフェイスの「バイナリ フィッティング」の左側にある赤い下矢印をクリックし、「フィッティング ライン」を選択します (図 5)。
図5 連続変数の単一因子分析の模式図
出力結果を図 6 に示します。この図から、年齢と身体的健康スコアの間に負の線形関係があることがわかります。統計的テストの結果から、年齢と身体的健康スコアの間の線形関係は、テスト レベル 0.05 で統計的に有意です (P=0.0275)。
図6 連続変数の単一因子分析結果
カテゴリ変数
カテゴリ変数については、飲酒を例に挙げ、「...単一因子分析」の左側にある赤い下矢印をクリックし、「平均の分析/変動の分析/結合t」を選択します(図7)。
図 7 カテゴリ変数の一変量解析の概略図
出力結果を図 8 に示します。t 検定と単一因子分散分析の結果も結果に示されており、2 つの結果は一致しています。その結果、アルコール摂取量と身体的健康スコアとの関係は統計的に有意ではないことが示されました (P=0.8871)。
図 8 カテゴリ変数の単一因子の結果
これを見て、独立変数が多い場合、各独立変数は「フィッティング ライン」または「平均/変動分析/マージ t」を実行する必要がありますが、そのプロセスは煩雑ではないでしょうか?
JMPこの問題を解決する便利な方法が にあり、すべての独立変数の統計検定結果を非常に迅速に表示できます。 。
- ために連続変数の場合は、最初に を押します。 Ctrl鍵をクリックし、任意の独立変数の「バイナリフィッティング」の左側にある赤い下矢印をクリック→「」を選択します。フィッティングライン」は、すべての連続変数の一変量解析結果の出力を実現できます。
- ためにカテゴリ変数、と同じ最初に押してくださいCtrl鍵をクリックし、カテゴリ変数の左側にある赤い下矢印をクリックします。選ぶ」平均/分散分析/組み合わせたt 」 , すべてのカテゴリ変数の一変量解析結果の出力を実現できます。
上記は、現在共有されているすべての独立変数を一度に達成するための JMP に基づく単一因子分析です。次に、JMP で線形回帰の多変量解析を実行する方法を紹介します。乞うご期待！
>> JMP 多変量解析について詳しく見る
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