단방향 분석을 위한 동적 Y 변수안녕하세요 여러분,
단방향 분석을 위해 동적 Y 변수를 스크립팅한 다음 평균을 결합된 테이블에 출력하려고 합니다. 이렇게 하는 것이 올바른 방법입니까?
dt = Data Table ("Analysis");
ColNamesList = d1 << get column names (string );
For( i = N Items( ColNamesList ), i >= 1, i--,
OW = (dt << Oneway( Y( Column(ColNamesList) ),
X(:SITE),
Mean ( 1 ),
Automatic Recalc( 0 )
)) << Report;
);
dtCombined = Report( OW[1] )[Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;미리 감사드립니다!
해석학데이터 테이블스크립팅Re: 단방향 분석을 위한 동적 Y 변수실행: 테이블에서 작동합니까?
그렇다면 이것이 올바른 방법입니다!
그렇지 않다면 어디에서 문제가 발생하는지 알려주십시오.
Re: 단방향 분석을 위한 동적 Y 변수죄송합니다. 실수로 해결 버튼을 클릭했습니다.
스크립트는 오류를 표시하지 않았습니다. 그러나 출력으로 보이는 그래프도 없었습니다.
스크립트 로그에는 스크립팅 가능만 표시됩니다.
Re: 단방향 분석을 위한 동적 Y 변수~에게 @XiangCD_MP_User , 스크립트에 몇 가지 문제가 있습니다. 내가 당신의 작업을 받았다면 :site별로 데이터 테이블의 각 연속 열에 대해 단방향 분석을 수행하고 데이터 테이블을 평균으로 저장합니다.
그렇다면 다음과 같이 할 것입니다.
또는 하나의 "Fit Group" 문으로 모든 것을 모으는 것과 같은 다른 가능성이 있습니다. 가장 좋은 방법은 스크립팅 기술과 스크립트가 실행되어야 하는 정확한 환경에 따라 다릅니다.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp" );
// dt = Data Table ("Analysis");
OW_lst = {};
ColNamesList = dt << get column names( string, "Continuous" );
// When using single report windows, you would need to collect the result table from each of them
/*
For( i = N Items( ColNamesList ), i >= 1, i--,
Insert Into( OW_lst, dt << Oneway( Y( Column( ColNamesList[i] ) ), X( :sex ), Means( 1 ), Automatic Recalc( 0 ) ) )
);
*/
// Generate new report window to collect all analyses
nw = New Window( "Oneway Collection",
hlb = H List Box(
For( i = N Items( ColNamesList ), i >= 1, i--,
// collect references to each analysis in OW_lst
Insert Into( OW_lst, dt << Oneway( Y( Column( ColNamesList[i] ) ), X( :sex ), Means( 1 ), Automatic Recalc( 0 ) ) )
)
)
);
// Message will collect all similar tables in one data table
dtCombined = Report( OW_lst[1] )[Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;
// Alternatively you would be able to get the same result w/o working with a list like follows
//(nw << XPATH( "//TableBox" ))[2] << Make Combined Data Table;Re: 단방향 분석을 위한 동적 Y 변수@XiangCD_MP_User ,
분석> 스크리닝 메뉴에서 반응 스크리닝을 사용해 볼 수 있습니다. 여전히 열 이름 목록을 Y 변수 자리 표시자로 전달할 수 있습니다. Response Screening의 출력은 빨간색 삼각형의 옵션을 통해 각 X 수준에 대한 평균을 저장하거나 각 Y에 대한 평균이 있는 Pvalue 테이블을 허용합니다.
또한 문자열과 일치하는 모든 열을 찾아 목록에 넣으면(지금 하고 있는 것처럼 보입니다) Response Screening의 Y 변수 내에서 Eval()을 사용하여 변수 이름을 사용할 수 있습니다. 또는 열 그룹으로 그룹화하고 응답 선별 내에서 열 그룹을 참조할 수 있습니다. 효과적으로 원하는 대로 루프를 수행하고 동적입니다.
다음과 같은 것:
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Probe.jmp" );
dt << Response Screening(
X( :Process ),
Y( Column Group( "Responses" ) ),
PValues Table on Launch( 1 ),
Save Means
);
이렇게 하면 각 비교에 대해 p-값과 Y의 평균이 출력됩니다.
