カテゴリ変数を比較する方法皆さんこんにちは、
/* JMP 14.1.0 を使用 */
今日の私の質問は単純ですが、私が見つけた同様のトピックはすべて、より複雑なトピックにしか回答していないので、ここにいます。
プロセス 1 とプロセス 2 など、さまざまなプロセス条件のカテゴリ変数を比較しています。プロセスごとに項目がテストされ、カテゴリ別のクラス (例: 良い、悪い、中程度など) が割り当てられます。特定のクラスについて、アイテムの合計パーセンテージが統計的に異なるかどうかを知りたいです。 たとえば、プロセス 1 の「良品」アイテムの比率は、プロセス 2 の「良品」アイテムの比率とは統計的に異なります。 両方のプロセスのサンプル サイズは、約 300 です。
fit Y by X プラットフォームを使用して、プロセスごとにクラスをプロットしてみました。 利用可能なさまざまな分析の中で、必要なのは「対応の分析」（別の言語でjmpを使用すると、正確な翻訳ではない可能性があります）であると推測しています。これにより、「c1」と「c2」をプロットしたグラフが得られます。 各クラスの c1 値から、プロセスごとに統計的に異なるかどうかについての情報が得られると思いますが、どちらに進むかはわかりません。
洞察はありますか？
Re: カテゴリ変数を比較する方法こんにちは、私にも問題があります。
jmp を使用してカテゴリ別の消費者調査を行おうとしています。8 つの異なる行と 10 の異なる列があります。 各行の各列の有意性と、各列の行間の有意性の両方を確認したい。 各列のみに意味を示す文字があることを意味しますが、各列と各行の両方の下に文字を表示したいです。そのページでそれらすべてを見るにはどうすればよいですか?
Re: カテゴリ変数を比較する方法統計とモデリングの観点からは、状況はまったく同じです。 必ず、応答のモデリング タイプを序数に変更し、値の順序列プロパティを追加して、正しい順序を確立してください。 因子 (多様性) には、ノミナル モデリング タイプを使用する必要があります。
Re: カテゴリ変数を比較する方法こんにちは、私には答えがありませんが、同じ主題に関するさらなる質問です。
さまざまな種類のオリーブの木のsikcness応答をテストしています.カテゴリ応答 (レベル 0、レベル 1、レベル 2....) と 10 の異なる種類があります。
品種ごとの感染度の度数を求めた。 すべての品種間の違いをテストする方法はありますか (品種 1 のレベル 1 が品種 2、品種 3 と異なる場合...)、または品種をカップルごとにテストする必要がありますか?
ありがとう
Re: カテゴリ変数を比較する方法したがって、多項カテゴリ応答、結果 = {良い、悪い、中程度など) と、カテゴリ因子、プロセス = {1、2} があります。 応答では序数モデリング タイプを使用する必要があります。 因子はノミナル モデリング タイプを使用する必要があります。 Analyze > Fit Y by X から始めて、Outcome を Y ロールに、Process を X ロールに割り当てます。 この設定により、Contingency プラットフォームが起動します。 デフォルトの分析では、ピアソン検定と尤度比のカイ 2 乗検定が提供されますが、関連性は想定されていません。
コレスポンデンス分析は、テストで有意な関連性があることが示された場合に、関連性を解釈するのに役立つグラフィカルな分析です。 これは、2 つの異なる変数 (結果、プロセス) を一緒にプロットできる「バイプロット」の形式です。 原点は重心に基づいており、2 つの次元は分割表の行と列の間の距離の差を最大化します。 重要で信頼できる唯一の側面は、原点から離れる方向です。 距離は比較できません。 したがって、行レベルと列レベルが原点から同じ方向に離れている場合、これら 2 つのレベルの間には強い正の関連があります。 それらが原点から反対方向に離れている場合、それらの間には強い負の関連があります。 コレスポンデンス分析は、仮説検定を提供しません。 このような決定には、カイ 2 乗検定を使用します。
