Bienvenido
a
este
póster
sesión.
Mi
nombre
es
Renita
Washburn,
y mi colega y I, Dr. María Juan Amón.
Para este proyecto, nosotros examinar el relación
entre legislativo restricciones en el usar de público recursos para abortos
y su impacto en fertilidad tasas basado en materno edad en el Unido Estados.
Nosotros creer eso por examinando estos regulaciones,
nosotros podría oferta conocimiento en potencial impactos de futuro legislativo cambios,
de este modo ayudando y comprensión el dinámica
y potencial consecuencias de semejante política turnos en fertilidad tasas.
Enfermo comenzar por rápidamente que se discute nuestro datos fuentes,
y entonces Enfermo demostrar cómo nosotros usar JMP a llevar a cabo a bidireccional ANOVA
y a a finales de año clase análisis a investigar estos relaciones.
Allá eran dos datos fuentes usado para el estudiar.
El primero era legislación eso era
obtenido de a ley, ATLAS política vigilancia programa conjunto de datos.
El en segundo lugar, nosotros consiguió el 2021 fertilidad tasas de CDC PREGUNTARSE base de datos.
El datos conjuntos eran conjunto juntos
basado en el de la madre estado de residencia en el año,
con a uno año retraso en el nacimiento estado
entonces eso el legislación era en efecto cuando el embarazo comenzó.
Nuestro primero objetivo era a identificar impactos de restricciones
en público recursos en fertilidad tasas.
Nosotros en bancarrota el legislación abajo en tres cubos,
si el estado tenía No restricciones,
si ellos tenía restricciones pero excluido Seguro de enfermedad,
y entonces si ellos eran restricciones, incluido Seguro de enfermedad.
A bidireccional análisis de diferencia era realizado
a determinar si allá era a estadísticamente significativo diferencia
entre el significar fertilidad tasas basado en estos tres cubos en el materno edad.
Nosotros primero comenzó por visualizante estos
tres categorías con el mapa eso nosotros hecho con JMP Gráfico Constructor.
De allá, nosotros observado eso allá era
un desigual número de estados en cada de el restricción categorías.
Nosotros usado a común práctica de correr el análisis con el tasa transformar datos
a evitar cualquier desafíos de el desequilibrio datos.
Enfermo demostrar primero cómo nosotros agregar este categoría a el datos colocar,
y entonces Bueno ir a través de el bidireccional ANOVA.
Primero, tú comenzar con Analizar, Distribución.
Eran yendo a poner en el variable eso nosotros desear a hacer el rango transformación en,
cual es fertilidad tasas y a Y y golpear DE ACUERDO.
Nosotros ir abajo a nuestro hermoso rojo triángulo entonces a Ahorrar y Rangos.
Eso es yendo a ahorrar el categoría
de de más bajo a más alto de el fertilidad tasas sobre nuestro principal datos colocar.
Eran justo de cheques eso es allá.
Próximo, con el resultados de el rango fertilidad tasas,
eran yendo a usar eso a hacer nuestro bidireccional ANOVA.
Atrás a Analizar Adaptar Modelo,
eran yendo a agregar en no el original fertilidad tasas,
pero eso clasificado fertilidad tasa eso nosotros justo creado a nuestro Y.
Eran yendo a agregar en nuestro dos independiente
variables en lleno factorial, entonces eso nosotros poder hacer eso bidireccional
para el materno edad y eso restricción categoría voluntad golpear Correr.
Entonces él da a nosotros el mismo resultados eso nosotros quería obviamente esperar,
pero es usando aquellos rango transformaciones.
Nosotros poder ir abajo y mirar en el efecto resumen a ver eso allá son
estadísticamente significativo interacciones yendo en allá.
El bidireccional ANOVA identificar eso allá eran estadísticamente significativo diferencias
en aquellos fertilidad tasas basado en materno edad y el presencia de restricciones.
Específicamente, nosotros observado eso mujer siglos 15 a 29 tenía más bajo fertilidad tasas
cuando allá eran No restricciones presente en su estado.
El próximo objetivo era a identificar
patrones en el estado aborto provocado restricción composición.
Nosotros usar a tarde en clase análisis porque nosotros tenía estos binario,
estos Sí o No indicadores para seis diferente categorías de interés.
Ellos eran relacionado a gobierno fondos, gobierno instalaciones,
y otro varios programas como estado seguro programas para estado empleados.
Bien manifestación cómo nosotros usar JMP agrupamiento a grupo aquellos estados juntos
basado en estos seis diferente categorías,
y entonces cómo nosotros usar Gráfico Constructor a ayuda a nosotros mostrar el resultados
y interpretar a ellos a pequeño más fácil.
A correr el a finales de año clase análisis,
eran yendo a analizar agrupamiento, a finales de año clase análisis.
Eran yendo a poner en nuestro seis binario indicadores en nuestro Y.
Entonces nosotros podría ajustar el número de grupos y él quería correr más que
justo tres, pero eran justo yendo a usar tres para nuestro propósitos a mantener él simple.
Después correr él, nosotros tener este de alto nivel
caracterización acerca de cada uno de el grupos.
Pero vamos crear un adicional visualización eso será comenzar ración a nosotros
interpretar cómo el estados cayó afuera en cada uno de el tres grupos.
A hacer eso, eran yendo a ir a Gráfico Constructor.
Eran yendo a llevar nuestro estado de residencia
y poner él abajo en mapa forma eso vamos JMP saber eso eran falto a hacer a mapa.
Entonces eran yendo a poner nuestro mayoría probable grupo, cual es agregado a el datos colocar
después nosotros correr eso ACV, y eran yendo a usar eso a de hecho color él.
Este da a nosotros a en realidad rápido mirar
en cómo cada de nuestro estados eso de hecho tenía restricciones,
cual de el tres grupos ellos cayó afuera en.
Entonces estás capaz a usar Gráfico Constructor de nuevo
a crear otro visualizaciones como nosotros hizo eso permitir tú a comparar cada
de el estados composición de su restricciones y su fertilidad tasas
usando el tres grupos eso nosotros creado con el Análisis del ciclo de vida.
Cuando nosotros hizo eso,
qué nosotros observado es eso cuando allá eran restricciones en múltiple tipos de público
recursos, él era a menudo asociado con más alto fertilidad tasas para aquellos estados.
I justo desear a agradecer tú para visita el póster sesión.
El meta era en realidad a demostrar cómo nosotros
usado JMP a examinar el relaciones entre aborto provocado restricciones eso eran
apuntando público recursos y fertilidad tasas al otro lado de múltiple materno edad grupos.
Por amaestrado el bidireccional ANOVA en eso rango transformar datos,
nosotros observado eso mujer siglos 15 a 29
tenía más bajo fertilidad tasas cuando allá eran No restricciones.
A través de el usar de tarde en clase análisis
y visualmente analizar el resultados, nosotros observado eso restricciones en múltiple
categorías de público restricciones eran asociado con más alto fertilidad tasas.
Agradecer tú de nuevo.
