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我的名字是 2-Click Clovis，我對數據分析以及最重要的是時間效率充滿熱情！ JMP 是我之前在半導體和製造業工作中不可或缺的工具。自從加入 JMP 以來，我學到了很多新的技巧和竅門。我永遠不會原諒自己不知道我現在所知道的，因為我可以在資料分析工作流程中節省很多時間！我的使命是與所有目前的 JMP 用戶分享我的新知識，幫助他們重新獲得寶貴的時間。
在我演示了 JMP 與其他工具相比執行日常資料操作和分析的速度有多快之後，我將向您展示在 JMP 中完成此操作的最快方法。
變異數分析和比較平均值
在 JMP 工作的過去幾年中，我有幸為來自眾多不同行業的工程師和科學家提供培訓並進行 JMP 演示。在這些演示中，我注意到，儘管不同行業的數據和變數名稱有很大不同，但十分之九的工程師和科學家對相同的關鍵統計概念和分析感興趣。
這些超越行業的重要且普遍的統計分析之一是單向變異數分析 (ANOVA)，並且能夠比較多個獨立組之間的平均值。
單向變異數分析用於找出兩個或多個獨立組的平均值之間是否存在統計顯著性差異。它檢定所有組別平均值相等的原假設。另一個假設是至少兩組平均值在統計上彼此顯著不同。
值得注意的是，單向變異數分析無法告訴您對於三個或更多獨立組別而言，哪些特定組別彼此之間有顯著差異。它只是告訴您至少有兩個組是不同的。對我們來說幸運的是，JMP 不僅具有變異數分析功能，而且還具有一些事後檢驗，以揭示當存在統計顯著性單向變異數分析結果時哪些特定組別存在差異。今天的範例使用 Tukey 的誠實顯著差異 (HSD) 事後檢驗，並假設每組中的總體變異數相等。
我記得我自己嘗試完成所有這些計算，並花了幾個小時修復小錯誤。擁有一個預先建置的平台，我需要做的就是快速將變數名稱拖放到特定角色中，這就是遊戲規則的改變者。我很高興能在這個部落格中將這些知識傳遞給您！
在 JMP 中以 X 擬合 Y
今天的範例涉及三個品牌的打字機（Regal、Speedtype 和 Word-O-Matic），對它們進行了打字速度測試。表中有兩列：品牌和速度。如果您想繼續學習，可以下載該表；這是這篇文章的附件。
若要執行單因子變異數分析，請先選擇分析選單下的 Fit Y by X 選項。接下來，拖放點選Y 角色的連續反應變數（在本例中為「速度」）和 X 角色的分類因子變數（「品牌」）。按一下“確定”。該報告最初包含速度與品牌的散點圖。
按一下紅色小三角，然後按一下平均值/變異數分析。該報告現在包括散點圖中的平均菱形、擬合表摘要、帶有 p 值的 ANOVA 檢定以及每組的摘要統計數據。
每個平均菱形中心的線代表組別平均值，垂直跨距代表組別平均值的 95% 信賴區間。快速瀏覽一下，您可以發現 Speedtype 的平均值明顯高於其他兩個品牌。變異數分析部分顯示統計顯著性 p 值為 0.0004，這意味著我們可以拒絕所有組別平均值相等的原假設。
提醒一下，變異數分析檢定告訴我們，一組平均值中至少有一個與其他平均值顯著不同，但沒有告訴我們哪些平均值彼此不同。我們的下一步是在所有平均值對之間進行 Tukey-Kramer 多重比較。選擇紅色三角形，然後選擇比較平均值，然後選擇所有對、Tukey HSD。
該報告現在包括初始散點圖右側的比較圓圈。這些圓圈提供了組別平均值比較的互動式視覺表示。表示顯著不同平均值的圓圈不相交或相交非常輕微。點擊與 Word-O-Matic 品牌關聯的圓圈，觀察它和 Regal 品牌如何以紅色突出顯示。紅色圓圈對應於平均值沒有顯著差異的組別。 Speedtype的圓圈是灰色的，與其他兩個品牌的圓圈不相交，這表明Speedway的平均值與Regal和Word-O-Matic突出顯示的群體有顯著不同。
若要獲得更多定量結果，請向下捲動至有序差異報告，其中顯示每個比較等級之間的差異、差異的標準誤、信賴區間和 p 值。
請注意 Speedtype 和 Word-O-Matic 之間的差異以及 Speedtype 和 Regal 之間的差異的 p 值以橙色突出顯示。由於它們都遠低於 0.05，這意味著這些差異具有統計顯著性，這與上面圓圈的視覺表示相符。
此工作流程只需點擊幾下 UI，即可應用於各種行業的各種數據！
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