범주형 변수를 비교하는 방법안녕하세요 여러분,
/* JMP 14.1.0 사용 */
오늘 내 질문은 간단하지만 내가 찾은 모든 유사한 주제는 더 복잡한 주제에만 응답했기 때문에 여기에 있습니다.
나는 서로 다른 공정 조건, 즉 공정 1과 공정 2의 범주형 변수를 비교하고 있습니다.각 프로세스에 대해 항목을 테스트하고 범주 등급(예: 좋음, 나쁨, 중간 등)을 지정합니다.특정 클래스의 경우 항목의 총 비율이 통계적으로 다른지 알고 싶습니다. 예를 들어 프로세스 1의 '양호' 항목 비율은 프로세스 2의 '양호' 항목 비율과 통계적으로 다릅니다. 두 프로세스 모두 샘플 크기가 약 300개로 비슷합니다.
나는 X 플랫폼에 맞는 Y를 사용하여 프로세스별로 클래스를 플로팅했습니다. 사용 가능한 다양한 분석에서 내가 필요로 하는 것은 'c1'을 'c2'로 표시하는 그래프를 제공하는 "대응 분석"(다른 언어로 jmp 사용, 정확한 번역이 아닐 수 있음)인 것 같습니다. 나는 각 클래스의 c1 값이 한 프로세스에서 다른 프로세스로 통계적으로 다른지 여부에 대한 정보를 제공하지만 어떤 방식으로 진행되는지 확실하지 않다고 생각합니다.
통찰력이 있습니까?
Re: 범주형 변수를 비교하는 방법안녕하세요, 저도 프롤렘이 있습니다.
jmp를 통해 범주별 소비자 조사를 시도했는데 8개의 다른 행과 10개의 다른 열이 있습니다. 각 행에 대한 각 열의 의미와 각 열의 행 사이의 의미를 모두 보고 싶습니다. 각 열에만 의미를 나타내는 문자가 있지만 각 열과 각 행 아래에 있는 문자를 모두 보고 싶습니다.해당 페이지에서 어떻게 모두 볼 수 있습니까?
Re: 범주형 변수를 비교하는 방법통계 및 모델링 관점에서 볼 때 귀하의 상황은 정확히 동일합니다. 서수에 대한 응답의 모델링 유형을 변경하고 값 순서 열 속성을 추가하여 올바른 순서를 설정해야 합니다. 요인(다양성)은 명목 모델링 유형을 사용해야 합니다.
Re: 범주형 변수를 비교하는 방법안녕하세요, 답변이 없지만 동일한 주제에 대한 추가 질문입니다.
우리는 다양한 종류의 올리브 나무에 대한 질병 반응을 테스트하고 있습니다. 범주형 응답(수준 0, 수준 1, 수준 2....)과 10가지 종류가 있습니다.
우리는 각 품종에 대한 감염 수준의 빈도를 얻었습니다. 모든 품종 간의 차이점을 테스트할 수 있는 방법이 있습니까(품종 1의 수준 1이 품종 2, 품종 3과 다른 경우...) 아니면 품종을 커플별로 테스트해야 합니까?
감사
Re: 범주형 변수를 비교하는 방법따라서 다항 범주형 응답인 결과 = {좋음, 나쁨, 중간 등) 및 범주형 요인 프로세스 = {1, 2}가 있습니다. 응답은 서수 모델링 유형을 사용해야 합니다. 요인은 명목 모델링 유형을 사용해야 합니다. Analyze > Fit Y by X에서 시작하여 Outcome을 Y 역할에 할당하고 Process를 X 역할에 할당합니다. 이 설정은 Contingency 플랫폼을 시작합니다. 기본 분석은 연관성이 없다고 가정하는 Pearson 및 우도비 카이 제곱 검정을 제공합니다.
대응성 분석은 테스트에서 유의미한 연관성이 있는 것으로 나타나는 경우 연관성을 해석하는 데 도움이 되는 그래픽 분석입니다. 두 개의 서로 다른 변수(Outcome, Process)를 함께 플롯할 수 있는 'biplot'의 한 형태입니다. 원점은 중심을 기준으로 하며 두 차원은 분할표의 행과 열 사이의 거리 차이를 최대화합니다. 중요하고 신뢰할 수 있는 유일한 측면은 원점에서 멀어지는 방향입니다. 거리는 비교할 수 없습니다. 따라서 행 수준과 열 수준이 원점에서 같은 방향으로 떨어져 있으면 이 두 수준 사이에 강한 양의 연관성이 있습니다. 원점에서 반대 방향으로 떨어져 있으면 둘 사이에 강한 부정적인 연관성이 있습니다. 대응 분석은 가설 검정을 제공하지 않습니다. 이러한 결정에는 카이 제곱 검정을 사용하십시오.
