Scott Wise 및 Chris Kirchberg 작성 – JMP 글로벌 활성화 팀
편집자 주: 이 2개월 주기 블로그는 비즈니스, 경제, 스포츠, 건강, 음식, 역사, 심리학을 다루는 심오한 질문을 해결하기 위해 통계적 발견의 흥미로운 용도를 찾고자 합니다. 1월/2월 블로그에서는 "화산은 데이터 분석에 대해 무엇을 가르쳐 줄 수 있을까?"라는 질문을 던질 것입니다. 그 과정에서 JMP 시각화 및 분석의 멋진 용도를 소개하여 질문에 답할 것입니다.
U2가 2014년 "Volcano"라는 노래에서 부른 것처럼 "당신은 알고 싶지 않고, 알고 싶지도 않아요... 당신 안의 무언가가 터지고 싶어해요." 필리핀에 있는 것의 피할 수 없는 진실 중 하나는 당신이 나라 어디에 있든 잠재적으로 활동하는 화산에서 그리 멀리 떨어져 있지 않다는 사실입니다. 태평양의 "불의 고리"를 따라 위치한 아름다운 섬 사슬의 탄생은 고대 화산 활동 때문입니다. 아래 사진의 화산은 활화산인 타알 화산으로, 남부 루손의 우리 고향인 산 파블로 시에서 불과 23마일 떨어져 있으며 마지막으로 1970년대 후반에 분화했습니다. 
사실, 우리 마을은 물리적으로 산 파블로 화산 지대(활동 중이지만 휴면 상태)에 위치하고 있으며, 다음 화산으로 둘러싸여 있습니다. 바나호 산(활동 중이지만 아마도 멸종), 마킬링 산(활동 중이지만 휴면 상태), 타알 화산(매우 활동 중!)입니다. 과거, 현재, 그리고 잠재적으로 미래의 화산 활동은 지구상에서 가장 좋은 열대 과일을 재배하기에 좋은 곳이라는 것을 의미합니다(화산재가 훌륭한 토양을 만들어주기 때문입니다). 그러나 열대 과일 농장과 와이너리 운영의 본거지로서, 이러한 "잠자는 거인" 중 하나가 언제든지 폭발할 수 있다는 사실 자체가 불안한 생각입니다. 그러나 화산에 대한 지속적인 연구는 통계 분야에 큰 영감을 주었으며, 건강 및 산업 환경에서 많은 데이터를 분석할 때 더욱 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다.
화산 연구에서 일반적인 척도는 VEI(화산 폭발 지수)입니다. 1982년 화산학자들이 만든 이 지표는 "얼마나 많은 화산 물질이 분출되었는지, 어떤 높이까지 분출되었는지, 분출이 얼마나 오래 지속되었는지"를 기준으로 분출을 색인화할 수 있게 해줍니다. (출처: 위키피디아). 아래는 우리 거주지에서 600마일 이내에서 분출이 알려진 화산에 대한 지난 2,000년 동안의 평균 VEI를 보여주는 지도 시각 자료입니다(녹색 별표).
하지만 VEI 측정은 특히 즉각적인 인구에 대한 단기 및 장기적 영향에 대해 이야기할 때 분출의 영향에 대한 전체 이야기를 말해주지 못합니다. 장기적 영향에는 대기 중으로 방출된 화산재와 수천 마일 떨어진 곳에서 농작물이 실패할 수 있는 물질의 양으로 인한 지구 날씨의 변화가 포함될 수 있습니다. 하지만 단기적 영향의 경우 화산이 분출 근처에 있는 사람에게 사망을 초래할 수 있는 어지러울 정도로 다양한 방법이 있습니다. 하지만 거품이 이는 용암류에서 도망치고 큰 바위를 피하는 할리우드 영화 이미지가 진짜 위험은 아닙니다. 용암류는 파괴적이지만 느리게 움직이고 탈출할 수 있습니다. 떨어지는 화산재는 우려 사항이지만, 재가 과도하게 축적되어 건물이 무너지고 농작물이 질식하는 것은 훨씬 더 큰 걱정거리입니다. 
분화 중 단기 사망의 실제 주요 원인은 대부분 화쇄류(초고온 가스파)와 라하르(화산 유형의 진흙 흐름) 때문입니다. 상황을 더욱 악화시키는 것은 귀하의 마을이 인근 분화로 인한 위험에 영향을 받을지 여부가 위치, 지형, 대기 조건, 화산 유형/구성 등과 같은 여러 요인에 크게 좌우된다는 것입니다. 이에 대한 좋은 토론은 Oregon State University의 Volcano World 웹사이트( http://volcano.oregonstate.edu/how-do-volcanoes-affect-people )에서 찾을 수 있습니다. 그러나 분명한 것은 분화의 방향과 폭발의 강도가 귀하의 마을의 생존에 매우 중요하다는 것입니다! 현대 화산학자는 활화산의 여러 다른 위치에서 화산 가스 방출에서 지진 활동, 지형, 지반 변형 연구에 이르기까지 많은 측정을 연구하여 분화의 위협과 주변 지역 사회에 미칠 수 있는 영향을 이해합니다. 이 근시 화산 모니터링은 분화 전 예측 및 재난 대비를 개선했지만 여전히 화산학자가 수집되는 많은 지표 측정 중 올바른 지표 측정에 주의를 기울이는 데 의존하고 있습니다. 좋은 개요는 USGS 화산 모니터링 사이트( https://volcanoes.usgs.gov/vhp/monitoring.html )를 참조하세요.
이는 현대 데이터를 분석하는 데 있어 우리가 겪는 어려움에 대한 좋은 비유로 밝혀졌습니다. 종종 우리는 주요 프로세스와 설계를 모니터링하기 위해 사용할 수 있는 많은 데이터 측정값을 가지고 있습니다. 그러나 우리 역시 가장 중요한 측정값이 무엇인지 알아야 합니다. 또한 이러한 측정값의 강점과 방향이 무엇인지 알아야 합니다. 그래야만 성과가 좋지 않은 잠재적 폭발을 개선하고 막기 위해 무엇을 해야 하는지에 대한 정확한 예측을 할 수 있습니다. 화산은 다시 한번 우리에게 도움이 되었는데, 데이터를 시각화하는 방식 때문에 적절하게 Volcano Plot이라고 불리는 인기 있는 통계 그래프에 영감을 주었습니다! 
Source: Wikipedia 출처: 위키피디아
Volcano Plot는 두 가지 조건 간의 많은 평균 비교를 스크리닝할 때 사용되는 인기 있는 통계적 그래프입니다. 임상 및 게놈 연구에 많이 사용되며 많은 매개변수가 측정되는 산업 환경에서 매우 강력한 스크리닝 도구이기도 합니다. Volcano Plot를 사용하는 가치는 관심 있는 가장 중요한 값을 빠르게 볼 수 있을 뿐만 아니라 비교 간의 방향과 강도를 파악할 수 있다는 것입니다. 아래의 Volcano Plot 예에서 각 점은 두 가지 조건 간의 평균 비교를 나타내는 지표입니다(예: A 및 
. 그래프의 모든 점의 패턴은 분출하는 화산에서 물질이 뿜어져 나오는 것과 유사해 보입니다. 빨간색 화살표로 강조 표시된 점을 살펴보겠습니다. Y축에 음의 log p-값이 있는데, 이는 유의도의 통계적 척도입니다. 사실, Y축의 빨간색 점선 위에 있는 모든 점은 유의도가 95% 이상입니다. 하지만 이 표시된 지점은 X축의 훨씬 왼쪽에 있으며, 이는 A와 B 평균 비교 사이에 강한 음의 차이가 있음을 보여줍니다. 따라서 Volcano Plots에서 차트의 오른쪽과 왼쪽 높은 모서리에 표면화되는 지점은 가장 높은 유의도와 차이가 있는 지점입니다. 또한 그래프가 로그 변환을 활용하여 차트에서 이러한 평균 비교를 더 잘 그래프화하는 데 도움이 된다는 것을 알 수 있습니다.
동반 블로그 ("JMP에서 화산 플롯을 만드는 방법") 가 생성되었으며, 여기에서는 화산 플롯이 작동하는 방식에 대한 자세한 내용과 자체 플롯을 쉽게 만드는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 블로그의 나머지 부분에서는 많은 비교를 거쳐야 하는 일반적인 산업 상황을 분석하는 데 화산 플롯이 어떻게 큰 도움이 될 수 있는지 보여드리겠습니다. 먼저 많은 마이크로어레이 프로브 측정값(394개 측정 열 가치)을 나타내는 Probe(JMP 도움말 파일에서)라는 데이터 세트를 열었습니다. 그런 다음 JMP에서 프로세스 스크리닝 분석을 실행하여 모든 측정 열에 대한 프로세스 수준(이전 및 신규)별 평균 비교 쌍 통계를 제공했습니다. 생성된 결과 표에는 화산 플롯을 생성하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어 있습니다. 그러나 394개 평균 비교 쌍을 모두 살펴보는 첫 번째 차트는 위의 예제 화산 플롯과 달라 보이는 차트를 생성합니다(아래 참조).
이 Probe Volcano 플롯에서 우리는 Y축에 FDR Logworth를 활용하기로 했습니다(이것은 P 값의 Negative Log보다 더 보수적인 비교 유의성 척도이며 거짓 발견률을 제어하는 데 사용됩니다). 위의 차트를 보면, 많은 중요한 사항이 있습니다(95% 신뢰 수준인 빨간색 FDR LogWorth = 1.3 선). 또한, 파란색으로 세 개의 점이 큰 차이를 보여 더 가까운 차이 점을 X축 중앙으로 지나치게 압축했습니다. 또한 많은 요인에서 중요한 FDR 값의 규모가 상당히 컸습니다. 따라서 0~5의 FDR LogWorth 범위에 있는 점과 -100과 100의 차이(빨간색 동그라미로 표시된 영역)만 보기 위해 확대하기로 했습니다. 그래프 확대 도구를 사용하면 아래에서 쉽게 드릴다운하여 원하는 그래프 보기를 얻을 수 있습니다. 
이제 우리는 Probe 데이터에서 우리의 주의를 요하는 흥미로운 점을 더 잘 볼 수 있습니다. 여전히 Difference 0 주변에 많은 점이 모여 있지만, 왼쪽 상단 모서리를 보면 Difference가 -64.69(A의 평균이 B의 평균보다 작음을 의미)이고 FDR Logworth가 4.3(매우 유의함)인 PS_RPNBR을 볼 수 있습니다. 마찬가지로 오른쪽 상단 모서리를 보면 Difference가 71.63(A의 평균이 B의 평균보다 큼을 의미)이고 FDR Logworth가 3.5(매우 유의함)인 30Z5_RVREF100U를 볼 수 있습니다.
그래서, 우리의 Volcano 플롯은 우리의 주의를 가장 많이 요하는 비교 지점을 표면화하는 데 좋은 일을 하고 있으며, 이러한 비교의 중요성, 강도 및 방향에 대한 훌륭한 통찰력을 제공합니다. 이것이 다음에 많은 측정값을 비교해야 하고 최상의 결정을 내리는 데 도움이 되는 좋은 그래픽을 원할 때 도움이 되기를 바랍니다. 그리고 우리는 모두 우리의 친구 Volcano에게 빚졌고, 저는 근처 화산 중 하나의 꼭대기 어딘가에서 화산학자가 화산 모니터링 센서 데이터에 대한 Volcano 플롯에 표시될 수 있는 데이터를 수집하고 있다고 생각하며 마음이 편해졌습니다! 하지만 당장은 화산 신에게 망고 몇 개를 희생하여 확률을 분산하고 이 인상적인 화산을 휴면 상태로 유지하고 햇볕 아래에서 행복하게 잠들게 할 수 있는지 물어보겠습니다! 그렇지 않으면 나도 엘비스 프레슬리가 부른 "그녀가 내 손을 만졌어, 얼마나 오싹한지... 그녀의 입술은 뜨거운 화산 같아... 그녀가 내 미나리꽃이라고 말할 수 있어서 자랑스러워... 사랑에 빠졌어... 완전히 흔들렸어"처럼 "올 쇼크 업"이 될지도 몰라.
