Après avoir compris comment effectuer le nettoyage des données dans JMP, lancez une analyse statistique de base. Dans cet article et les articles suivants, nous présenterons le processus d'analyse de la régression linéaire un par un.
Avant d'effectuer une analyse multivariée de régression linéaire, il est souvent nécessaire d'effectuer d'abord une analyse univariée. Cependant, l'analyse factorielle unique de la plupart des opérations logicielles couramment utilisées est lourde à l'heure actuelle, et l'analyse factorielle unique de plusieurs variables indépendantes doit être remplacée en permanence pour répéter l'opération.
Cependant, dans JMP L'analyse factorielle unique de toutes les variables indépendantes peut être réalisée en une seule fois dans le logiciel. L'article d'aujourd'hui explique comment utiliser JMP Effectuez une analyse univariée multivariée unique.
Pourquoi faire une régression linéaire ?
Par rapport à l'analyse univariée avec une seule variable de groupe décrite ci-dessus, l'analyse multivariée est plus courante dans la pratique, car la plupart des résultats sont affectés par plus d'un facteur. Par exemple, en comparant l'efficacité de deux médicaments différents dans le traitement du diabète, même s'il existe une différence d'efficacité entre les deux groupes, celle-ci peut ne pas être attribuée à des facteurs médicamenteux, car de nombreux facteurs tels que l'IMC, la tension artérielle, l'alimentation, etc. .affectera également l'effet du traitement médicamenteux en même temps, si ces Si les facteurs sont déséquilibrés entre les deux groupes, cela affectera l'effet d'évaluation du médicament. Par conséquent, nous utilisons souvent l'analyse multivariée dans la pratique.
On dit généralement que "corriger" l'influence de facteurs tels que l'âge et le sexe, ou que le tabagisme est un "facteur pronostique indépendant" du cancer du poumon, font référence à l'analyse multivariée. La régression linéaire est souvent utilisée dans l'analyse multivariée des résultats quantitatifs, et est principalement utilisée pour décrire la relation linéaire entre une ou plusieurs variables indépendantes et les résultats quantitatifs. Lorsque nous voulons explorer les facteurs de risque pour un résultat quantitatif, nous considérons généralement d'abord la régression linéaire, puis envisageons d'autres méthodes alternatives si la régression linéaire ne convient pas.
Analyse univariée de régression linéaire
L'analyse dite à facteur unique, c'est-à-dire que chaque régression est mise en 1 variables indépendantes et observer la relation entre chaque variable indépendante et la variable dépendante.
À l'heure actuelle, lorsque de nombreux logiciels statistiques effectuent une analyse à un seul facteur, ils ne peuvent insérer qu'une seule variable indépendante, puis produire un résultat ; si vous voulez voir l'effet d'une autre variable indépendante, vous devez revenir en arrière et recommencer.
Imaginez s'il y a 20 variables indépendantes, vous devez faire le même travail 20 fois dans les deux sens. Ce processus est très fastidieux et prend du temps. JMP Le logiciel fournit un outil pour réaliser l'analyse factorielle unique de toutes les variables indépendantes en même temps .
Prenez les données de la figure 1 comme exemple pour explorer les facteurs d'influence possibles du score de santé physique.
Figure 1 Exemple de données (affichage partiel)
Dans JMP, cliquez sur le menu "Analyze" → "Fit Y by X" (Figure 2), et dans la boîte de dialogue contextuelle, importez le score de santé physique dans "Y, response" et importez toutes les variables indépendantes dans "X , facteur" (image 3).
Figure 2 Schéma de principe de l'opération d'« ajustement de Y avec X » Étape 1
Figure 3 La deuxième étape du schéma de fonctionnement de "raccorder Y avec X"
Les résultats de sortie par défaut sont présentés dans la figure 4 (seules 3 variables indépendantes sont affichées et les autres sont omises), et seul le nuage de points de chaque variable indépendante et variable dépendante est présenté sur la page.
Figure 4 Sortie de "Ajuster Y par X"
Si tu veux Afficher les résultats des tests de l'analyse univariée pour chaque variable indépendante , vous devez effectuer certaines opérations ultérieures dans JMP. Il convient de noter que les étapes de l'opération sont différentes pour les variables continues et les variables catégorielles.
variable continue
Pour les variables continues, prenez l'âge comme exemple, cliquez sur la flèche rouge vers le bas sur le côté gauche de "Binary Fitting" dans l'interface de résultat → sélectionnez "Fitting Line" (Figure 5).
Figure 5 Diagramme schématique de l'analyse factorielle unique de variables continues
Le résultat de sortie est illustré à la figure 6. On peut voir sur la figure qu'il existe une relation linéaire négative entre l'âge et le score de santé physique. D'après les résultats des tests statistiques, la relation linéaire entre l'âge et le score de santé physique est statistiquement significative au niveau de test de 0,05 (P = 0,0275).
Figure 6 Résultats de l'analyse factorielle unique des variables continues
Variables catégorielles
Pour les variables catégorielles, prenez l'exemple de la consommation d'alcool, cliquez sur la flèche rouge vers le bas sur le côté gauche de "... Analyse factorielle unique" → sélectionnez "Analyse des moyennes/Analyse des variations/T fusionné" (Figure 7).
Figure 7 Diagramme schématique de l'analyse univariée des variables catégorielles
Les résultats de sortie sont présentés dans la figure 8. Les résultats du test t et de l'ANOVA à facteur unique sont également donnés dans les résultats, et les résultats des deux sont cohérents. Les résultats ont montré que la relation entre la consommation d'alcool et le score de santé physique n'était pas statistiquement significative (P = 0,8871).
Figure 8 Résultats à facteur unique des variables catégorielles
En voyant cela, vous pouvez vous demander : dans le cas de nombreuses variables indépendantes, chaque variable indépendante doit fonctionner "ligne d'ajustement" ou "analyse moyenne/variation/t fusionné", le processus sera-t-il lourd ?
JMP Il existe un moyen pratique de résoudre ce problème dans , qui peut afficher très rapidement les résultats des tests statistiques de toutes les variables indépendantes .
- pour Pour les variables continues, appuyez d'abord sur ctrl clé , puis cliquez sur la flèche rouge vers le bas sur le côté gauche de "Binary Fitting" de n'importe quelle variable indépendante → sélectionnez " Ligne de montage ”, qui peut réaliser la sortie des résultats d'analyse univariée de toutes les variables continues.
- pour Variables catégorielles ,même avec appuyez d'abord ctrl clé , puis cliquez sur la flèche rouge vers le bas à gauche de n'importe quelle variable catégorielle, choisir " moyenne / Analyse de variance / combiné t " , qui peut réaliser la sortie des résultats d'analyse univariée de toutes les variables catégorielles.
Ce qui précède est l'analyse factorielle unique basée sur JMP pour obtenir toutes les variables indépendantes en même temps partagées aujourd'hui. Ensuite, nous présenterons comment effectuer une analyse multivariée de régression linéaire dans JMP. Restez à l'écoute!
>> En savoir plus sur l'analyse multivariée JMP
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