Questa sessione utilizza uno studio di caso sui tipi di trattamento medico per mostrare come esaminare i dati, stabilire un obiettivo per l'analisi e quindi preparare la tabella dati per raggiungere tale obiettivo.
Scopri come:
- Esaminare i dati da tre tabelle diverse
- Tabella 1: Risultati mattutini di aprile e maggio
- Tabella 2: Risultati pomeridiani di aprile e maggio
- Tabella 3: Tutti i risultati di giugno
- Unisci tabelle (Tabelle>Unisci) e seleziona un ID variabile comune e un join interno per acquisire dati sovrapposti/comuni da entrambe le tabelle
- Applica tipi di modellazione
- Standardizza attributi (Cols>Standardizza attributi>Proprietà colonna)
- Stack Table (Tabelle>Stack)
- Concatenare tabelle (Tabelle>Concatena)
- Usa testo in colonne
- Aggiungere una colonna formula
- Ricodificare
- Utilizzare l'ordinamento dei valori per definire l'ordine delle variabili su tutti i grafici
- Nascondi righe
- Quando nascondi le righe, queste vengono nascoste in tutti i grafici, compresi tutti i grafici aperti
- Nascondere le righe non le esclude dai calcoli e dalle analisi
- Escludi colonne
- Le colonne escluse non vengono considerate nella tua analisi
- Le colonne escluse rimangono visibili nella griglia dati
Mancia: Quando si preparano i dati JMP (join, concatenate, stack, split, ecc.) selezionare Keep Dialog Open. Se si desidera controllare il proprio lavoro, selezionare Create Source Column per fornire informazioni utili durante il controllo. È possibile eliminare la Source Column dalla tabella finale in seguito.
Seleziona Crea colonna sorgente per aggiungere una colonna alla tabella; seleziona Mantieni aperta la finestra di dialogo se vuoi controllare il tuo lavoro.
Tabella dati finale preparata
Domande a cui hanno risposto Alisa @alisa_h_lowery e Olivia @O_Lippincott durante i webinar in diretta:
Perché ha concatenato anziché unire?
A: Concatenate aggiunge righe. Join aggiunge colonne.
Puoi darmi qualche idea sulle differenze di output che ci si può aspettare in alcune piattaforme comuni quando modellizzo dati numerici come ordinali o continui?
R: Se il tipo di modellazione è continuous=blue triangle, JMP lo tratterà come qualsiasi cosa tu possa segnalare come decimale o come media. Le barre rosse o verdi indicano che si tratta di dati nominali o ordinali e JMP li tratta come categorie. Spesso JMP conterà quei dati in cui, in quanto dati continui, puoi segnalare la media.
Qual è la differenza tra join e stacking?
R: L'impilamento è l'alzamento dei dati o l'impilamento di colonne variabili una sopra l'altra. L'unione è l'aggiunta di colonne o variabili a un'altra tabella. Puoi riorganizzare la tua tabella dati JMP impilando due o più colonne in una singola nuova colonna, conservando i valori delle altre colonne. Oppure puoi impilare un set di colonne in più gruppi. I vari modi in cui puoi impilare le colonne sono spiegati in Stack Options. Vedi: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/stack-columns-in-data-tables.shtml
Con Concatenate non si rischia la duplicazione dei dati e come si può ridurre al minimo questo rischio?
R: Se sospetti di avere dei duplicati, puoi usare Righe>Selezione righe>Righe duplicate.
Mi chiedo come preparare al meglio i dati per JMP per eseguire misure ripetute ANOVA e successiva analisi multivariata: formato lungo o ampio? JMP preferisce uno rispetto all'altro? (R sembra preferire il formato lungo). Contesto: sto conducendo un esperimento longitudinale sui topi con oltre 50 misurazioni di base, e tutte vengono ripetute ogni X mesi fino alla loro morte.
A: Puoi analizzare in formato lungo o largo per misure ripetute. Dai un'occhiata https://www.jmp.com/en_us/learning-library/topics/mixed-models-and-repeated-measures.html
Come si aggiunge "Notes Fictional Dataset",
A: Vedi: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Notes-in-Data-Table/td-p/266172
Possiamo trasferire i dati da MATLAB a JMP saltando il passaggio Excel?
R: Sì, se hai un file usa File>Apri> quindi scegli il tipo di file MATLAB. Assicurati di mostrare tutti i tipi di file (Tutti i file).
Se i dati sono un punto nero nel grafico di controllo, non verranno mostrati nell'analisi. Verranno mostrati se sono zero.
A: Corretto. A seconda della situazione e del problema che stai cercando di risolvere, puoi scegliere di ricodificare i dati mancanti a 0 o a qualcosa che abbia senso per il tuo contesto, per essere al sicuro in una nuova colonna in modo da mantenere i dati originali.
Se si uniscono colonne con lo stesso nome ma il loro contenuto è diverso, la colonna risultante conterrà solo una virgola tra i due valori e verrà trattata come testo non strutturato?
A: Nell'esempio, ha creato un ID di colonna e unito tramite l'ID di colonna. L'unione di base tramite colonne non unirà il testo di due tabelle diverse nella stessa colonna.
I decimali fissi modificano i valori o cambiano solo il modo in cui vengono visualizzati nella tabella?
R: Esattamente come viene visualizzato sulla tabella. Se hai molti valori dopo il decimale, verranno mantenuti e quando cambi il valore FIXED DEC>WIDTH DEC in un numero più grande vedrai più cifre decimali.
Se utilizziamo Join, uniamo le colonne una accanto all'altra, rispetto a Concatenate?
A: Unire significa aggiungere colonne, concatenare significa aggiungere righe.
Esiste un modo per nascondere le colonne di dati che sono già state delimitate/separate e che non verranno più utilizzate? Nascondere anziché eliminare.
R: Sì, puoi nascondere le colonne dal pannello delle colonne. Inizia cliccando con il tasto destro del mouse sul nome della colonna.
Come hai suddiviso la colonna Nome colonna (Data/Ora) in 2 colonne?
A: Utilità>Testo in colonna
Potresti cambiare il tipo di modello da continuo a discreto? Potresti cambiarlo se un'istanza arrotondasse per eccesso o per difetto e un'altra istanza i valori discreti eliminassero completamente la cifra decimale e non arrotondassero per eccesso?
A: Non nei tipi di dati e modelli. Puoi usare una formula per arrotondare per eccesso o per difetto.
Puoi illustrarci altre opzioni di ricodifica?
A: Guarda il breve video:
