使用 JMP 的“Fit X and Y”工具后，我如何知道我刚刚做了什么测试？我正在尝试对数据集的年龄和回收频率之间进行关系分析。在选择和过滤了一些年龄后（因为我的很多受访者由于某种原因没有给出他们的年龄），我使用了 Fit X and Y tool 工具，并为 X 因素选择了年龄，为 Y 因素选择了回收频率。然后我单击“确定”，它给了我以下结果。
但是，JMP 并未表明它对您的数据执行了哪种特定类型的测试。尽管它在左下角确实显示了一个有用的表格，显示了双变量、单向、逻辑和偶然性，但它没有在结果窗口中显示特定的测试类型。但如果我想做未来的分析，我如何知道它做了什么特定类型的测试，特别是如果它是我没有听说过的测试？ JMP 与 SPSS 有很大不同，因为您并没有真正选择测试类型。有什么建议。
数据探索和可视化回复：在使用 JMP 的“拟合 X 和 Y”工具后，我如何知道我刚刚做了什么测试？我明白了……这有点投机，但它仍然可以用于研究来讨论结果。 谢谢！
回复：在使用 JMP 的“拟合 X 和 Y”工具后，我如何知道我刚刚做了什么测试？缺失数据代表某些东西并且通常提供信息 - 事实上，JMP 有许多平台正是出于这个目的使用选项“信息性缺失”。数据丢失通常是有原因的 - 如果是因为有人忘记记录它，它可能不会有太大帮助。但是，像年龄（或收入）这样的变量经常缺失，因为数据收集是自愿的（例如，调查），并且根据谁响应和谁不响应进行选择。因此，在您的情况下，也许有一部分人对回收感兴趣但不想提供他们的年龄（可能是因为他们比同龄人年长）。他们的回收行为可能与提供其年龄的回收行为有很大不同。因此，从分析中省略它们可能会错过一个重要的发现。如果那些不提供年龄的人的年龄真的是随机的，那么“年龄缺失”类别将不会提供信息——但否则可能是。
回复：在使用 JMP 的“拟合 X 和 Y”工具后，我如何知道我刚刚做了什么测试？非常感谢您富有洞察力的评论。 这里的数据只是来自我的调查的试点测试。 所以如果我发现我遗漏了很多年龄数据，我应该将它们包括在内吗？ 我可以问一下，在分析中仍然包含这些缺失的数据会有什么好处，因为它们不代表任何东西？
回复：在使用 JMP 的“拟合 X 和 Y”工具后，我如何知道我刚刚做了什么测试？TXNelson 是正确的，但我想添加一个（未经请求的）评论。有 9 个数据点和如此狭窄的年龄范围，这种逻辑回归几乎没有意义。实际上，我想说这毫无意义。你最好只让年龄成为名义上的，然后用 X 来拟合 Y（你会得到一个列联表和一个毫无意义的卡方检验）。它确实让我想知道你的数据。如果许多观察值都缺少年龄，则不应忽略这些点，而应将它们编码为“缺失”并在分析中使用它们（年龄作为名义值）。如果 21-24 岁是有意义的年龄差异，那么列联表应该足以了解这种关系（如果有的话）。在这种情况下，逻辑回归在我看来似乎隐藏了您所拥有数据的真正有限性。
回复：在使用 JMP 的“拟合 X 和 Y”工具后，我如何知道我刚刚做了什么测试？显示输出顶部的轮廓框表示已执行的分析：
Logistic Fit of 17 平均而言，您在校园内回收的频率：按年龄
您还可以转到红色小三角并选择适合您提供给“以 X 拟合 Y”平台的数据类型的其他选项和分析。 一旦您做出初始选择，JMP 不会为您提供静态显示环境。 这就是 JMP 和 SPSS 的不同之处。 JMP 允许您查看初始分析，然后直接从该点继续进行子分析、制图和子集设置，而无需返回初始对话框进行更改，然后重新运行分析。
最后，如果您转到红色三角形并选择“保存脚本”，您可以保存将重新运行分析的脚本。 您可以保存脚本的地方之一，它会执行您运行分析的数据表。 这样，您随时可以随时返回并直接从数据表重新创建分析。
