Von Scott Wise und Chris Kirchberg – JMP Global Enablement Team
Anmerkung des Herausgebers: In diesem zweimonatlichen Blog werden interessante Einsatzmöglichkeiten statistischer Erkenntnisse zur Lösung tiefgründiger Fragen aus den Bereichen Wirtschaft, Ökonomie, Sport, Gesundheit, Ernährung, Geschichte und Psychologie gesucht. In unserem Blog für Januar/Februar stellen wir die Frage: „Was können uns Vulkane über die Datenanalyse beibringen?“ Dabei werden wir einige coole Einsatzmöglichkeiten von JMP-Visualisierungen und -Analysen vorstellen, die uns bei der Beantwortung unserer Frage helfen.
Wie U2 in ihrem Song „Volcano“ aus dem Jahr 2014 singt: „Du willst nicht, du willst nicht wissen … etwas in dir will explodieren.“ Eine der unausweichlichen Wahrheiten auf den Philippinen ist die Tatsache, dass man nie weit von einem potenziell aktiven Vulkan entfernt ist, egal wo man sich im Land befindet. Die wunderschöne Inselkette liegt direkt am pazifischen „Ring of Fire“ und ist auf uralte Vulkanaktivität zurückzuführen. Der unten abgebildete Vulkan ist der aktive Taal-Vulkan, der nur etwa 23 Meilen von unserer Heimatstadt San Pablo City in Südluzon entfernt ist und zuletzt in den späten 1970er Jahren ausgebrochen ist. 
Tatsächlich liegt unsere Stadt physisch innerhalb des San Pablo-Vulkanfelds (aktiv, aber inaktiv) und ist von den folgenden Vulkanen umgeben: Mt. Banahaw (aktiv und möglicherweise erloschen), Mt. Maquiling (aktiv, aber nur inaktiv) und dem Taal-Vulkan (sehr aktiv!). Diese vergangene, gegenwärtige und möglicherweise zukünftige vulkanische Aktivität bedeutet, dass es ein großartiger Ort ist, um einige der besten tropischen Früchte der Welt anzubauen (da Vulkanasche für einen wunderbaren Boden sorgt). Da wir jedoch unsere tropische Obstfarm und unser Weingut beherbergen, ist die bloße Tatsache, dass einer dieser „schlafenden Riesen“ jederzeit ausbrechen könnte, ein beunruhigender Gedanke. Aber die laufende Erforschung von Vulkanen hat das Feld der Statistik stark inspiriert und kann uns helfen, uns noch besser zu konzentrieren, wenn wir viele Daten sowohl im Gesundheits- als auch im Industriebereich analysieren.
In der Vulkanforschung wird häufig der VEI (Volcanic Explosivity Index) als Maß verwendet. Dieser 1982 von Vulkanologen entwickelte Wert ermöglicht die Indizierung von Ausbrüchen basierend darauf, „wie viel vulkanisches Material ausgeworfen wird, bis zu welcher Höhe und wie lange der Ausbruch dauert.“ (Quelle: Wikipedia). Nachfolgend finden Sie eine Karte, die den durchschnittlichen VEI der letzten 2.000 Jahre für Vulkane mit bekannten Ausbrüchen im Umkreis von 600 Meilen um unseren Heimatort (grünes Sternchen) zeigt.
VEI-Messungen geben jedoch nicht die ganze Wahrheit über die Auswirkungen eines Ausbruchs wieder, insbesondere wenn es um kurz- und langfristige Auswirkungen auf die unmittelbare Bevölkerung geht. Zu den langfristigen Auswirkungen können Veränderungen des globalen Wetters aufgrund der Menge an Vulkanasche und -material gehören, die in die Atmosphäre freigesetzt wird und Tausende von Kilometern entfernt Ernteausfälle verursachen kann. Was die kurzfristigen Auswirkungen betrifft, gibt es jedoch eine schwindelerregende Vielfalt an Möglichkeiten, wie ein Vulkan jeden töten kann, der sich zufällig in der Nähe eines Ausbruchs befindet. Das Bild aus Hollywoodfilmen, in dem man vor brodelnden Lavaströmen davonläuft und großen Felsbrocken ausweicht, ist jedoch nicht die wahre Gefahr. Lavaströme sind zerstörerisch, bewegen sich aber auch langsam und man kann ihnen entkommen. Herabfallendes Vulkanmaterial ist ein Problem, aber eine übermäßige Ansammlung von Asche, die zum Einsturz von Gebäuden führt und landwirtschaftliche Ernten erstickt, ist oft viel besorgniserregender. 
Die häufigsten kurzfristigen Todesursachen während eines Ausbruchs sind pyroklastische Ströme (superheiße Gaswellen) und Lahare (eine Art vulkanischer Schlammstrom). Erschwerend kommt hinzu, dass die Frage, ob Ihre Stadt von einem nahegelegenen Ausbruch betroffen wäre, weitgehend von vielen Faktoren abhängt, wie z. B. Lage, Topografie, atmosphärische Bedingungen, Art/Beschaffenheit des Vulkans und andere. Eine gute Diskussion hierzu finden Sie auf der Volcano World-Website der Oregon State University ( http://volcano.oregonstate.edu/how-do-volcanoes-affect-people ). Eines ist jedoch klar: Die Richtung des Ausbruchs und die Stärke der Explosion sind für das Überleben Ihrer Stadt von großer Bedeutung! Moderne Vulkanologen untersuchen zahlreiche Messungen (von vulkanischen Gasausstößen über seismische Aktivitäten und Topografie bis hin zu Bodenverformungsstudien) an vielen verschiedenen Standorten aktiver Vulkane, um die Bedrohung durch einen Ausbruch und die möglichen Auswirkungen auf die umliegenden Gemeinden zu verstehen. Diese zeitnahe Vulkanüberwachung hat die Vorhersage und Katastrophenvorsorge vor Ausbrüchen verbessert, ist aber immer noch darauf angewiesen, dass Vulkanologen unter den vielen erfassten Daten auf die richtigen Indikatormessungen achten. Eine gute Übersicht finden Sie auf der Website des USGS Volcano Monitoring ( https://volcanoes.usgs.gov/vhp/monitoring.html ).
Dies ist eine gute Analogie zu den Herausforderungen, die wir bei der Analyse moderner Daten haben. Oft stehen uns viele Messdaten zur Verfügung, um unsere wichtigsten Prozesse und Designs zu überwachen. Allerdings müssen auch wir wissen, welche Kennzahlen am wichtigsten sind. Außerdem müssen wir wissen, welche Stärke und Richtung diese Kennzahlen haben. Nur dann können wir genaue Vorhersagen darüber treffen, was wir tun müssen, um uns zu verbessern und potenzielle Ausbrüche schlechter Leistung zu verhindern. Vulkane kommen uns dabei wieder zu Hilfe, denn sie haben uns zu einem beliebten statistischen Diagramm inspiriert, das aufgrund der Art und Weise, wie es Daten visualisiert, passenderweise „Volcano Plot“ heißt! 
Source: Wikipedia Quelle: Wikipedia
Das Vulkandiagramm ist ein beliebtes statistisches Diagramm, das beim Screening vieler Mittelwertvergleiche zwischen zwei Bedingungen verwendet wird. Es wird häufig in der klinischen und genomischen Forschung verwendet und ist auch ein sehr wirksames Screening-Tool in industriellen Umgebungen, in denen viele Parameter gemessen werden. Der Wert der Verwendung eines Vulkandiagramms besteht darin, dass Sie damit nicht nur schnell die wichtigsten Werte von Interesse erkennen, sondern auch ein Gefühl für die Richtung und Stärke der Vergleiche bekommen. Im Beispiel des Vulkandiagramms unten ist jeder Punkt ein Indikator für einen Mittelwertvergleich zwischen zwei Bedingungen (sagen wir A und 
. Das Muster aller Punkte im Diagramm scheint tatsächlich dem Ausstoß von Material aus einem ausbrechenden Vulkan zu ähneln. Betrachten Sie die durch die roten Pfeile hervorgehobenen Punkte. Sie haben negative log p-Werte auf der Y-Achse, was ein statistisches Maß für die Signifikanz ist. Tatsächlich haben alle Punkte über der gestrichelten roten Linie auf der Y-Achse eine Signifikanz von über 95 %. Diese angegebenen Punkte liegen jedoch auch weit links von der X-Achse, was einen starken negativen Unterschied zwischen dem Mittelwertvergleich von A und B zeigt. Bei Vulkandiagrammen sind also die Punkte, die in den oberen rechten und linken Ecken des Diagramms auftauchen, diejenigen mit der höchsten Signifikanz und den größten Unterschieden. Sie werden auch feststellen, dass das Diagramm Log-Transformationen nutzt, die uns helfen, diese Mittelwertvergleiche besser in einem Diagramm darzustellen.
Es wurde ein Begleitblog erstellt („So erstellen Sie ein Vulkandiagramm in JMP“), in dem Sie mehr Details zur Funktionsweise von Vulkandiagrammen erhalten, einschließlich schrittweiser Anleitungen zum einfachen Erstellen Ihres eigenen. Im Rest unseres Blogs zeigen wir, wie uns ein Vulkandiagramm bei der Analyse einiger gängiger industrieller Situationen, in denen wir viele Vergleiche durchgehen müssen, sehr helfen kann. Zuerst haben wir einen Datensatz namens Probe (aus den JMP-Hilfedateien) geöffnet, der viele Microarray-Probemessungen darstellt (394 Messspalten). Dann haben wir eine Prozess-Screening-Analyse in JMP ausgeführt, die Statistiken zu mittleren Vergleichspaaren nach Prozessebene (alt und neu) für alle Messspalten bereitstellt. Die resultierenden Tabellen, die generiert werden, enthalten alle Informationen, die wir zum Generieren eines Vulkandiagramms benötigen. Das erste Diagramm, das wir unter Berücksichtigung aller 394 mittleren Vergleichspaare erstellt haben, ergibt jedoch ein Diagramm, das nicht wie unser Beispiel-Vulkandiagramm oben aussieht (siehe unten).
In diesem Probe-Volcano-Diagramm haben wir uns entschieden, den FDR-Logworth auf der Y-Achse zu verwenden (was ein konservativeres Maß für die Vergleichssignifikanz ist als der negative Logarithmus des P-Werts und zur Kontrolle der Falschentdeckungsrate verwendet wird). Beim Betrachten des obigen Diagramms gibt es viele Dinge, die signifikant sind (über der roten Linie FDR LogWorth = 1,3, die unsere 95-%-Vertrauensmarke darstellt). Zudem gibt es drei blaue Punkte mit großen Unterschieden, wodurch die Punkte mit den geringsten Unterschieden übermäßig in die Mitte der X-Achse komprimiert werden. Zudem war der Maßstab der signifikanten FDR-Werte für viele der Faktoren ziemlich groß. Daher wurde entschieden, hineinzuzoomen, um nur die Punkte im FDR-LogWorth-Bereich von 0 bis 5 und die Differenz zwischen -100 und 100 (der rot eingekreiste Bereich) anzuzeigen. Mit unserem Zoom-Tool für Grafiken können wir leicht ins Detail gehen und die gewünschte Grafikansicht unten erhalten. 
Jetzt können wir interessante Punkte in den Probedaten besser erkennen, die unsere Aufmerksamkeit verdienen könnten. Obwohl sich immer noch viele Punkte um die Differenz von 0 herum angesammelt haben, sehen wir in der oberen linken Ecke PS_RPNBR mit einer Differenz von -64,69 (was bedeutet, dass der Mittelwert von A kleiner als der Mittelwert von B ist) und einem FDR LogWorth von 4,3 (hoch signifikant). Ebenso sehen wir in der oberen rechten Ecke 30Z5_RVREF100U mit einer Differenz von 71,63 (was bedeutet, dass der Mittelwert von A größer als der Mittelwert von B ist) und einem FDR Logworth von 3,5 (hoch signifikant).
Unser Vulkandiagramm zeigt also gut die Vergleichspunkte auf, die unsere Aufmerksamkeit am meisten verdienen, und gibt uns einen guten Einblick in die Bedeutung, Stärke und Richtung dieser Vergleiche. Hoffentlich hilft Ihnen dies auch, wenn Sie das nächste Mal viele Messungen vergleichen müssen und eine gute Grafik benötigen, die Ihnen hilft, die besten Entscheidungen zu treffen. Und das alles verdanken wir unserem Freund, dem Vulkan, und ich kann beruhigt sein, wenn ich daran denke, dass irgendwo da draußen auf dem Gipfel eines meiner nahegelegenen Vulkane ein Vulkanologe Daten sammelt, die vielleicht in einem Vulkandiagramm über Sensordaten zur Vulkanüberwachung angezeigt werden! Aber in der Zwischenzeit werde ich fragen, ob wir den Vulkangöttern ein paar Mangos opfern können, um unsere Chancen zu erhöhen und diese beeindruckenden Vulkane inaktiv und glücklich in der Sonne schlafen zu lassen! Sonst würde ich vielleicht wie der King (Elvis Presley) „völlig durchgeschüttelt“ enden, der sang: „Sie berührte meine Hand, was für ein Schauer lief mir über den Rücken … Ihre Lippen sind wie ein heißer Vulkan … Ich kann stolz sagen, dass sie mein Butterblumenblatt ist … Ich bin verliebt … Ich bin völlig durchgeschüttelt.“
