Después de comprender cómo realizar la limpieza de datos en JMP, comience el 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 multivariado de regresión lineal, a menudo es necesario realizar primero un análisis univariado. Sin embargo, el análisis de factor único de la mayoría de las operaciones de software de uso común es engorroso en la actualidad, y el análisis de factor único de múltiples variables independientes debe reemplazarse continuamente para repetir la operación.
Sin embargo, en JMP El análisis factorial único de todas las variables independientes se puede realizar al mismo tiempo en el software. El artículo de hoy es para compartir cómo usar JMP Complete un análisis univariante multivariante de una sola vez.
¿Por qué hacer regresión lineal?
En comparación con el análisis univariado con una sola variable de grupo descrito anteriormente, el análisis multivariado es más común en la práctica, porque la mayoría de los resultados se ven afectados por más de un factor. Por ejemplo, al 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, es posible que no se atribuya a factores farmacológicos, ya que muchos factores como el IMC, la presión arterial, la dieta, etc. También afectará el efecto del tratamiento farmacológico al mismo tiempo, si estos Si los factores están desequilibrados entre los dos grupos, afectará el efecto de evaluación del medicamento. Por lo tanto, a menudo usamos el análisis multivariante en la práctica.
Solemos decir que "corregir" 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 multivariado. 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 consideramos primero la regresión lineal y luego consideramos otros métodos alternativos si la regresión lineal no es adecuada.
Análisis univariado de regresión lineal
El llamado análisis de factor único, es decir, cada vez que haces una regresión, primero pones 1 variables independientes y observar la relación entre cada variable independiente y la variable dependiente.
En la actualidad, cuando muchos software estadísticos realizan análisis de un solo factor, solo pueden ingresar una variable independiente y luego obtener un resultado; si desea ver el efecto de otra variable independiente, debe regresar y hacerlo nuevamente.
Imagina si hay 20 variables independientes, necesitas hacer el mismo trabajo 20 veces de un lado a otro. Este proceso es muy tedioso y requiere mucho tiempo. JMP El software proporciona una herramienta para realizar el análisis de factor único de todas las variables independientes al mismo tiempo .
Tome los datos de la Figura 1 como ejemplo para explorar los posibles factores que influyen en el puntaje de salud física.
Figura 1 Datos de muestra (visualización parcial)
En JMP, haga clic en el menú "Analizar" → "Ajustar Y por 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 de la operación de “ajustar Y con X” Paso 1
Figura 3 El segundo paso del diagrama de operación de "ajustar Y con X"
Los resultados de salida predeterminados se muestran en la Figura 4 (solo se muestran 3 variables independientes y el resto se omiten), y solo se presenta en la página el diagrama de dispersión de cada variable independiente y variable dependiente.
Figura 4 Salida de "Ajustar Y por X"
Si quieres Ver los resultados de la prueba del análisis univariante para cada variable independiente , debe realizar algunas operaciones posteriores en JMP. Cabe señalar que los pasos de operación 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 en el lado izquierdo de "Ajuste binario" en la interfaz de resultados → seleccione "Línea de ajuste" (Figura 5).
Figura 5 Diagrama esquemático del análisis factorial único de variables continuas
El resultado de salida se muestra 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 es estadísticamente significativa al nivel de la prueba de 0,05 (P=0,0275).
Figura 6 Resultados del análisis factorial único de variables continuas
Variables categóricas
Para las variables categóricas, tome el consumo de alcohol como ejemplo, haga clic en la flecha roja hacia abajo en el lado izquierdo de "...Análisis de factor único" → seleccione "Análisis de medias/Análisis de variaciones/t combinada" (Figura 7).
Figura 7 Diagrama esquemático del análisis univariado de variables categóricas
Los resultados de salida se muestran en la Figura 8. Los resultados de la prueba t y el ANOVA de un solo factor 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 de factor único de variables categóricas
Al ver esto, puede preguntarse: en el caso de muchas variables independientes, cada variable independiente debe operar "línea de ajuste" o "análisis de media/variación/t combinada", ¿será engorroso el proceso?
JMP Hay una forma conveniente de resolver este problema en , que puede mostrar los resultados de las pruebas estadísticas de todas las variables independientes muy rápidamente. .
- para Para variables continuas, primero presione control llave y luego haga clic en la flecha roja hacia abajo en el lado izquierdo de "Ajuste binario" de cualquier variable independiente → seleccione " Línea de montaje ”, que puede realizar la salida de los resultados del análisis univariado de todas las variables continuas.
- para Variables categóricas ,lo mismo con presione primero control llave , luego haga clic en la flecha roja hacia abajo a la izquierda de cualquier variable categórica, elegir " promedio / Análisis de variación / conjunto t " , que puede realizar la salida de los resultados del análisis univariado de todas las variables categóricas.
Lo anterior es el análisis de factor único basado en JMP para lograr todas las variables independientes en un momento compartido hoy. Luego, presentaremos cómo llevar a cabo un análisis multivariado de regresión lineal en JMP. ¡Manténganse al tanto!
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