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Mi nombre es 2-Click Clovis y realmente me apasiona el análisis de datos y, lo más importante, ¡la eficiencia del tiempo ! JMP fue una herramienta integral para mi trabajo anterior en las industrias de semiconductores y fabricación. Desde que me uní a JMP, he aprendido muchos consejos y trucos nuevos. ¡Nunca me perdonaré por no saber lo que sé ahora porque podría haber ahorrado tantas horas en mi flujo de trabajo de análisis de datos! Mi misión es compartir mis nuevos conocimientos con todos los usuarios actuales de JMP para ayudarlos a recuperar su valioso tiempo.
Después de demostrar qué tan rápido JMP puede realizar análisis y manipulación de datos de rutina en comparación con otras herramientas, le mostraré la forma más rápida de hacerlo dentro de JMP.
ANOVA y comparación de medias
Durante los últimos años trabajando en JMP, he tenido el privilegio de brindar capacitación y realizar demostraciones de JMP para ingenieros y científicos de muy diversas industrias. Durante estas demostraciones, he notado que, aunque los datos y los nombres de las variables son muy diferentes entre las industrias, los ingenieros y científicos están interesados nueve de cada diez veces en los mismos análisis y conceptos estadísticos clave.
Uno de estos análisis estadísticos vitales y universales que trasciende las industrias es el análisis de varianza unidireccional (ANOVA), combinado con la posibilidad de comparar las medias entre varios grupos independientes.
El ANOVA unidireccional se utiliza para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de dos o más grupos independientes. Pone a prueba la hipótesis nula de que todas las medias del grupo son iguales. La hipótesis alternativa es que al menos dos medias de grupo son estadísticamente significativamente diferentes entre sí.
Es importante tener en cuenta que el ANOVA unidireccional no puede indicar qué grupos específicos son significativamente diferentes entre sí para tres o más grupos independientes. Sólo te dice que al menos dos grupos son diferentes. Afortunadamente para nosotros, JMP no solo tiene capacidad ANOVA sino que también tiene algunas pruebas post hoc para revelar qué grupos específicos difieren cuando hay un resultado ANOVA unidireccional estadísticamente significativo. El ejemplo de hoy utiliza la prueba post hoc de diferencia honestamente significativa (HSD) de Tukey y supone que las varianzas poblacionales en cada grupo son iguales.
Recuerdo haber intentado hacer todos estos cálculos yo mismo y haber pasado horas corrigiendo pequeños errores en el camino. Tener una plataforma prediseñadas donde todo lo que necesito hacer es arrastrar y soltar rápidamente nombres de variables en roles específicos es un gran cambio. ¡Estoy muy emocionado de transmitirte este conocimiento en este blog!
Ajustar Y por X en JMP
El ejemplo de hoy involucra tres marcas de máquinas de escribir (Regal, Speedtype y Word-O-Matic) cuya velocidad de escritura fue probada. Hay dos columnas en esta tabla: marca y velocidad. La tabla se puede descargar si desea seguirla; es un archivo adjunto a esta publicación de blog.
Para realizar un ANOVA unidireccional, comience seleccionando la opción Ajustar Y por X en el menú de análisis. A continuación, arrastre y suelte y haga clic en la variable de respuesta continua (en este caso, "velocidad") en el rol Y y en la variable de factor categórico ("marca") en el rol X. Haga clic en Aceptar. Inicialmente, el informe contiene un diagrama de dispersión de velocidad versus marca.
Haga clic en el triángulo rojo, luego haga clic en Medias/ANOVA. El informe ahora incluye diamantes medios en el diagrama de dispersión, un resumen de la tabla de ajuste, una prueba ANOVA con un valor p y estadísticas resumidas para cada grupo.
La línea en el centro de cada rombo representa la media del grupo y el intervalo vertical representa el intervalo de confianza del 95 % para la media del grupo. De un vistazo rápido, se puede observar que la media de Speedtype es notablemente más alta que la de las otras dos marcas. La sección ANOVA muestra un valor p estadísticamente significativo de 0,0004, lo que significa que podemos rechazar la hipótesis nula de que todas las medias de los grupos son iguales.
Como recordatorio, la prueba ANOVA nos dice que al menos una de las medias del grupo es significativamente diferente de las demás, pero no cuáles son diferentes entre sí. Nuestro siguiente paso es incluir una comparación múltiple de Tukey-Kramer entre todos los pares de medias. Seleccione el triángulo rojo, luego Comparar medias, luego Todos los pares, Tukey HSD.
El informe ahora incluye círculos de comparación a la derecha del diagrama de dispersión inicial. Estos círculos proporcionan una representación visual interactiva de comparaciones de medias grupales. Los círculos de medias significativamente diferentes no se cruzan o se cruzan muy ligeramente. Haga clic en el círculo asociado con la marca Word-O-Matic y observe cómo tanto ella como la marca Regal están resaltadas en rojo. Los círculos rojos corresponden a grupos con medias que no son significativamente diferentes. El círculo Speedtype es gris y no se cruza con los círculos de las otras dos marcas, lo que significa que la media de Speedway es significativamente diferente del grupo resaltado de Regal y Word-O-Matic.
Para obtener resultados más cuantitativos, desplácese hacia abajo hasta el Informe de diferencias ordenadas, que muestra la diferencia entre los niveles de cada comparación, el error estándar de la diferencia, el intervalo de confianza y el valor p.
Tenga en cuenta que los valores p para la diferencia entre Speedtype y Word-O-Matic y la diferencia entre Speedtype y Regal están resaltados en naranja. Dado que ambos están muy por debajo de 0,05, significa que estas diferencias son estadísticamente significativas, lo que coincide con la representación visual de los círculos de arriba.
¡Este flujo de trabajo, que implica solo un par de clics en la interfaz de usuario, se puede aplicar a todo tipo de datos en todo tipo de industrias!
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