Esta sesión utiliza un estudio de caso sobre tipos de tratamientos médicos para mostrar cómo se examinan los datos, se determina un objetivo para el análisis y luego se prepara la tabla de datos para lograr ese objetivo.
Vea cómo:
- Examinar datos de tres tablas diferentes.
- Tabla 1: Resultados matutinos de abril y mayo
- Tabla 2: Resultados de la tarde de abril y mayo
- Tabla 3: Todos los resultados de junio
- Unir tablas (Tablas>Unir) y seleccionar ID de variable común y una combinación interna para capturar datos superpuestos/comunes de ambas tablas
- Aplicar tipos de modelado
- Estandarizar atributos (Cols>Estandarizar atributos>Propiedades de columna)
- Tabla de pila (Tablas>Pila)
- Concatenar tablas (Tablas>Concatenar)
- Usar texto en columnas
- Agregar una columna de fórmula
- Recodificar
- Utilice el orden de valores para definir el orden de las variables en todos los gráficos
- Ocultar filas
- Cuando oculta filas, se ocultan en todos los gráficos, incluidos todos los gráficos abiertos.
- Ocultar filas no las excluye de los cálculos y análisis
- Excluir columnas
- Las columnas excluidas no se consideran en su análisis
- Las columnas excluidas permanecen visibles en la cuadrícula de datos
Consejo: Al preparar datos JMP (unir, concatenar, apilar, dividir, etc.), marque Mantener el diálogo abierto. Si desea verificar su trabajo, marque Crear columna de origen para brindarle información que lo ayudará durante la verificación. Puede eliminar la columna de origen de la tabla final más adelante.
Marque Crear columna de origen para agregar una columna a la tabla; marque Mantener el diálogo abierto en caso de que desee verificar su trabajo.
Tabla de datos final preparada
Preguntas respondidas por Alisa @alisa_h_lowery y Olivia @O_Lippincott durante los seminarios web en vivo:
P: ¿Por qué concatenó en lugar de unirse?
R: Concatenar agrega filas. Unirse agrega columnas.
P: ¿Puede darnos algunas ideas sobre cuáles son las diferencias en el resultado que se pueden esperar en algunas plataformas comunes cuando modelo datos numéricos como ordinales versus continuos?
R: Si el tipo de modelado es continuo=triángulo azul, JMP lo tratará como cualquier cosa que pueda informar como decimal o como promedio. Las barras rojas o verdes significan que son datos nominales u ordinales y JMP los trata como categorías. A menudo, JMP contará los datos cuando sean datos continuos y podrá informar el promedio.
P: ¿Cuál es la diferencia entre unir y apilar?
R: Apilar es hacer que los datos sean altos o apilar columnas variables una encima de otra. Unirse es agregar columnas o variables a otra tabla. Puede reorganizar su tabla de datos JMP apilando dos o más columnas en una sola columna nueva, conservando los valores de las otras columnas. O puede apilar un conjunto de columnas en varios grupos. Las diversas formas en que puede apilar columnas se explican en Opciones de apilamiento. Ver: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/stack-columns-in-data-tables.shtml
P: Con Concatenate, ¿no corre el riesgo de duplicar datos y cómo minimizaría esto?
R: Puede usar Filas>Selección de filas>Filas duplicadas si sospecha que tiene duplicados.
P: Me pregunto cuál es la mejor manera de preparar los datos para que JMP lleve a cabo ANOVA de medidas repetidas y el posterior análisis multivariado: ¿formato largo o ancho? ¿JMP prefiere uno sobre el otro? (R parece preferir largo). Contexto: estoy haciendo un experimento longitudinal con ratones con más de 50 mediciones de referencia, y todas se repiten cada X meses hasta que mueren.
R: Puede analizar en formato largo o ancho las medidas repetidas. Verificar https://www.jmp.com/en_us/learning-library/topics/mixed-models-and-repeated-measures.html
P: ¿Cómo se agrega "Conjunto de datos ficticios de Notes"?
R: Ver: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Notes-in-Data-Table/td-p/266172
P: ¿Podemos transferir datos de MATLAB a JMP para omitir el paso de Excel?
R: Sí, si tiene un archivo, use Archivo>Abrir> y luego elija el tipo de archivo MATLAB. Asegúrese de mostrar todos los tipos de archivos (Todos los archivos).
P: Si los datos son un punto negro en el gráfico de control, no se mostrarán en el análisis. Lo será si es cero.
R: Correcto. Dependiendo de su situación y del problema que esté tratando de resolver, puede optar por recodificar los datos faltantes a 0 o algo que tenga sentido para su contexto, para estar seguro en una nueva columna y conservar los datos originales.
P: Si combina columnas con el mismo nombre y su contenido es diferente, ¿la columna resultante solo tendrá una coma entre los dos valores y la tratará como texto no estructurado?
R: En el ejemplo, creó una ID de columna y la unió mediante la ID de columna. La unión básica por columnas no fusionará texto de dos tablas diferentes en la misma columna.
P: ¿El decimal fijo cambia los valores o simplemente cambia la forma en que se muestran los valores en la tabla?
R: Tal como se muestra en la mesa. Si tiene muchos valores después del decimal, se conservarán y cuando cambie el valor FIXED DEC>WIDTH DEC a un número mayor verá más lugares decimales.
P: Si usamos Unir, ¿unimos columnas una al lado de la otra, en comparación con Concatenar?
R: Unir es agregar columnas, concatenar es agregar filas.
P: ¿Existe alguna manera de ocultar las columnas de datos que ya han sido delimitadas/separadas y que ya no se van a utilizar? Ocultar en lugar de eliminar.
R: Sí, puedes ocultar columnas desde el panel de columnas. Comience haciendo clic derecho en el nombre de la columna.
P: ¿Cómo dividió el nombre de la columna (Fecha/Hora) en 2 columnas?
A: Utilidades>Texto a columna
P: ¿Podría cambiar el tipo de modelo de continuo a discreto? ¿Podría cambiarlo si una instancia redondeara hacia arriba o hacia abajo y en otra instancia los valores discretos simplemente eliminaran el lugar decimal por completo y no redondearan hacia arriba?
R: No en los tipos de datos y modelos. Puedes usar una fórmula para redondear hacia arriba o hacia abajo.
P: ¿Repasarás otras opciones de recodificación?
R: Ver vídeo corto:
