欢迎
到
这
海报
会议。
我的
姓名
是
蕾妮塔
沃什伯恩
和 我的 同事 和 我， 博士 玛丽 让·阿蒙。
为了 这 项目， 我们 检查 这 关系
之间 立法 限制 在 这 使用 的 民众 资源 为了 堕胎
和 他们的 影响 在 生育力 利率 基于 在 母体 年龄 在 这 团结的 各州。
我们 相信 那 经过 检查 这些 规章制度
我们 可以 提供 洞察力 进入 潜在的 影响 的 未来 立法 变化，
因此 协助 和 理解 这 动力学
和 潜在的 结果 的 这样的 政策 轮班 在 生育力 利率。
患病的 开始 经过 迅速地 讨论 我们的 数据 消息来源
和 然后 患病的 证明 如何 我们 使用 JMP 到 履行 a 双向 方差分析
和 a 迟到 班级 分析 到 调查 这些 人际关系。
那里 是 二 数据 来源 用过的 为了 这 学习。
这 第一的 曾是 立法 那 曾是
获得 从 a 法律， 图集 政策 监视 程序 数据集。
这 第二， 我们 得到 这 2021 生育力 利率 从 美国疾病控制与预防中心 想知道 数据库。
这 数据 套 是 合并 一起
基于 在 这 母亲的 状态 的 住宅 在 这 年，
和 a 一 年 落后 在 这 出生 地位
所以 那 这 立法 曾是 在 影响 什么时候 这 怀孕 开始了。
我们的 第一的 客观的 曾是 到 确认 影响 的 限制
在 民众 资源 在 生育力 利率。
我们 打破 这 立法 向下 进入 三 水桶，
无论 这 状态 有 不 限制，
无论 他们 有 限制 但 排除 医疗补助计划
和 然后 无论 他们 是 限制， 包括 医疗补助。
A 双向 分析 的 方差 曾是 执行
到 决定 无论 那里 曾是 a 统计学上 重要的 不同之处
之间 这 意思是 生育力 利率 基于 在 这些 三 水桶 在 这 母体 年龄。
我们 第一的 开始 经过 可视化 这些
三 类别 和 这 地图 那 我们 制成 和 JMP的 图形 建造者。
从 那里， 我们 观察到 那 那里 曾是
一个 不均匀 数字 的 各州 在 每个 的 这 限制 类别。
我们 用过的 a 常见的 实践 的 跑步 这 分析 和 这 速度 转换 数据
到 避免 任何 挑战 从 这 失衡 数据。
患病的 证明 第一的 如何 我们 添加 这 排行 到 这 数据 放，
和 然后 出色地 去 通过 这 双向 方差分析。
第一的， 你 开始 和 分析， 分配。
是 去 到 放 在 这 多变的 那 我们 想 到 做 这 秩 转型 在，
哪个 是 生育力 利率 和 到 Y 和 打 好的。
我们 去 向下 到 我们的 迷人的 红色的 三角形 然后 到 节省 和 等级。
那是 去 到 节省 这 排行
的 从 最低 到 最高 的 这 生育力 利率 到 我们的 主要的 数据 放。
是 只是 检查 那 它是 那里。
下一个， 和 这 结果 的 这 秩 生育力 利率
是 去 到 使用 那 到 做 我们的 双向 方差分析。
后退 到 分析 合身 模型，
是 去 到 添加 在 不是 这 原来的 生育力 利率
但 那 排名 生育力 速度 那 我们 只是 创建 到 我们的 和。
是 去 到 添加 在 我们的 二 独立的
变量 在 满的 阶乘， 所以 那 我们 能 做 那 双向
为了 这 母体 年龄 和 那 限制 类别 将要 打 跑步。
然后 它 给予 我们 这 相同的 输出 那 我们 会 明显地 预计，
但 它是 使用 那些 秩 转变。
我们 能 去 向下 和 看 在 这 影响 概括 到 看 那 那里 是
统计学上 重要的 互动 去 在 那里。
这 双向 方差分析 确认 那 那里 是 统计学上 重要的 差异
在 那些 生育力 利率 基于 在 母体 年龄 和 这 在场 的 限制。
具体来说， 我们 观察到 那 女性 年龄 15 到 29 有 降低 生育力 利率
什么时候 那里 是 不 限制 展示 在 他们的 状态。
这 下一个 客观的 曾是 到 确认
图案 在 这 状态 流产 限制 作品。
我们 使用 a 上课迟到 分析 因为 我们 有 这些 二进制，
这些 是的 或者 不 指标 为了 六 不同的 类别 的 兴趣。
他们 是 有关的 到 政府 资金， 政府 设施，
和 其他 各种各样的 程序 喜欢 状态 保险 程序 为了 状态 雇员。
出色地 演示 如何 我们 使用 JMP的 聚类 到 团体 那些 各州 一起
基于 在 这些 六 不同的 类别，
和 然后 如何 我们 使用 图形 建造者 到 帮助 我们 展示 这 结果
和 解释 他们 a 小的 更轻松。
到 跑步 这 迟到 班级 分析，
是 去 到 分析 聚类， 迟到 班级 分析。
是 去 到 放 在 我们的 六 二进制 指标 进入 我们的 和。
然后 我们 可以 调整 这 数字 的 集群 和 它 会 跑步 更多的 比
只是 三， 但 是 只是 去 到 使用 三 为了 我们的 目的 到 保持 它 简单的。
后 跑步 它， 我们 有 这 高水平
特征描述 关于 每个 一 的 这 集群。
但 我们来吧 创造 一个 额外的 可视化 那将 开始 帮助 我们
解释 如何 这 各州 跌倒 出去 在 每个 一 的 这 三 集群。
到 做 那， 是 去 到 去 到 图形 建造者。
是 去 到 拿 我们的 状态 的 住宅
和 放 它 向下 在 地图 形状 那 让我们 JMP 知道 那 是 想要 到 制作 a 地图。
然后 是 去 到 放 我们的 最多 可能 簇， 哪个 是 额外 到 这 数据 放
后 我们 跑步 那 生命周期评估 (LCA) 和 是 去 到 使用 那 到 实际上 颜色 它。
这 给予 我们 a 真的 快的 看
在 如何 每个 的 我们的 各州 那 实际上 有 限制，
哪个 的 这 三 集群 他们 跌倒 出去 进入。
然后 你是 有能力的 到 使用 图形 建造者 再次
到 创造 其他 可视化 喜欢 我们 做过 那 允许 你 到 比较 每个
的 这 各州 作品 的 他们的 限制 和 他们的 生育力 利率
使用 这 三 集群 那 我们 创建 和 这 生命周期评估。
什么时候 我们 做过 那，
什么 我们 观察到 是 那 什么时候 那里 是 限制 在 多种的 类型 的 民众
资源， 它 曾是 经常 联系 和 更高 生育力 利率 为了 那些 各州。
I 只是 想 到 感谢 你 为了 观看 这 海报 会议。
这 目标 曾是 真的 到 证明 如何 我们
用过的 JMP 到 检查 这 关系 之间 流产 限制 那 是
瞄准 民众 资源 和 生育力 利率 穿过 多种的 母体 年龄 团体。
经过 表演 这 双向 方差分析 在 那 秩 转换 数据，
我们 观察到 那 女性 年龄 15 到 29
有 降低 生育力 利率 什么时候 那里 是 不 限制。
通过 这 使用 的 上课迟到 分析
和 视觉上 分析 这 结果， 我们 观察到 那 限制 在 多种的
类别 的 民众 限制 是 联系 和 更高 生育力 利率。
感谢 你 再次。
