Esta sesión utiliza un estudio de caso sobre tipos de tratamiento médico para mostrar cómo examinar sus datos, determinar un objetivo para el análisis y luego preparar la tabla de datos para lograr ese objetivo.
Vea cómo:
- Examinar datos de tres tablas diferentes
- Tabla 1: Resultados matutinos de abril y mayo
- Tabla 2: Resultados de la tarde de abril y mayo
- Tabla 3: Todos los resultados de junio
- Unir tablas (Tablas>Unir) y seleccionar el ID de variable común y una unión interna para capturar datos superpuestos/comunes de ambas tablas
- Aplicar tipos de modelado
- Estandarizar atributos (Columnas>Estandarizar atributos>Propiedades de columnas)
- Tabla apilable (Tablas>Apilable)
- Concatenar tablas (Tablas>Concatenar)
- Usar texto en columnas
- Agregar una columna de fórmula
- Recodificar
- Utilice el orden de valores para definir el orden de las variables en todos los gráficos
- Ocultar filas
- Cuando oculta filas, se ocultan en todos los gráficos, incluidos todos los gráficos abiertos.
- Ocultar filas no las excluye de los cálculos y análisis
- Excluir columnas
- Las columnas excluidas no se consideran en su análisis.
- Las columnas excluidas permanecen visibles en la cuadrícula de datos
Consejo: Al preparar datos JMP (unir, concatenar, apilar, dividir, etc.), marque Mantener diálogo abierto. Si desea verificar su trabajo, marque Crear columna de origen para obtener información que lo ayude durante la verificación. Puede eliminar la columna de origen de la tabla final más tarde.
Marque Crear columna de origen para agregar una columna a la tabla; marque Mantener diálogo abierto en caso de que desee verificar su trabajo.
Tabla de datos final preparada
Preguntas respondidas por Alisa @alisa_h_lowery y Olivia @O_Lippincott durante los seminarios web en vivo:
P: ¿Por qué concatenó en lugar de unir?
A: La concatenación agrega filas. La unión agrega columnas.
P: ¿Puede darme algunas ideas sobre cuáles son las diferencias en la salida que se pueden esperar en algunas plataformas comunes cuando modelo datos numéricos como ordinales o continuos?
R: Si el tipo de modelado es continuo = triángulo azul, JMP lo tratará como cualquier cosa que pueda informar como decimal o como promedio. Las barras rojas o verdes significan que son datos nominales u ordinales y JMP los trata como categorías. A menudo, JMP contará esos datos como datos continuos; puede informar el promedio.
P: ¿Cuál es la diferencia entre unir y apilar?
R: Apilar es hacer que los datos sean altos o apilar columnas de variables una sobre otra. Unir es agregar columnas o variables a otra tabla. Puede reorganizar su tabla de datos JMP apilando dos o más columnas en una sola columna nueva, conservando los valores de las otras columnas. O bien, puede apilar un conjunto de columnas en varios grupos. Las distintas formas en que puede apilar columnas se explican en Opciones de apilamiento. Consulte: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/stack-columns-in-data-tables.shtml
P: Con Concatenar, ¿no se corre el riesgo de duplicar datos y cómo se puede minimizar esto?
R: Puede utilizar Filas>Selección de filas>Filas duplicadas si sospecha que tiene duplicados.
P: Me pregunto cuál es la mejor manera de preparar los datos para que JMP realice un ANOVA de medidas repetidas y un posterior análisis multivariante: ¿formato largo o ancho? ¿JMP prefiere uno sobre el otro? (R parece preferir el largo). Contexto: Estoy realizando un experimento longitudinal con ratones con más de 50 mediciones de referencia, y todas se repiten cada X meses hasta que mueren.
A: Puedes analizar en formato largo o ancho para medidas repetidas. Consulta https://www.jmp.com/en_us/learning-library/topics/mixed-models-and-repeated-measures.html
P: ¿Cómo se agrega "Conjunto de datos ficticios de notas"?
A: Ver: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Notes-in-Data-Table/td-p/266172
P: ¿Podemos transferir datos de MATLAB a JMP para omitir el paso de Excel?
R: Sí, si tiene un archivo, utilice Archivo>Abrir> y luego elija el tipo de archivo MATLAB. Asegúrese de mostrar todos los tipos de archivo (Todos los archivos).
P: Si los datos son un punto negro en el gráfico de control, no se mostrarán en el análisis. Sí aparecerán si son cero.
R: Correcto. Según tu situación y el problema que intentas resolver, puedes optar por recodificar los datos faltantes a 0 o a algo que tenga sentido para tu contexto, para que queden seguros en una nueva columna y así conservar los datos originales.
P: Si fusiona columnas con el mismo nombre y sus contenidos son diferentes, ¿la columna resultante solo tendrá una coma entre los dos valores y la tratará como texto no estructurado?
R: En el ejemplo, creó un identificador de columna y unió los datos por ese identificador. La unión básica por columnas no fusionará texto de dos tablas diferentes en la misma columna.
P: ¿El decimal fijo cambia los valores o solo cambia la forma en que se muestran los valores en la tabla?
R: Tal como se muestra en la tabla. Si tiene muchos valores después del decimal, se conservarán y, cuando cambie el valor de FIXED DEC>WIDTH DEC a un número mayor, verá más decimales.
P: Si usamos Unir, ¿se unen las columnas una al lado de la otra, en comparación con Concatenar?
A: Unir es agregar columnas, concatenar es agregar filas.
P: ¿Existe alguna manera de ocultar columnas de datos que ya se han delimitado o separado y que ya no se van a utilizar? Ocultar en lugar de eliminar.
R: Sí, puedes ocultar columnas desde el panel de columnas. Comienza haciendo clic derecho en el nombre de la columna.
P: ¿Cómo dividió el nombre de la columna (Fecha/Hora) en 2 columnas?
A: Utilidades>Texto a columna
P: ¿Podría cambiar el tipo de modelo de continuo a discreto? ¿Podría cambiarlo para que en una instancia los valores discretos se redondeen hacia arriba o hacia abajo y en otra instancia los decimales se eliminen por completo y no se redondeen hacia arriba?
R: No está en los tipos de datos y modelos. Puedes usar una fórmula para redondear hacia arriba o hacia abajo.
P: ¿Podrías repasar otras opciones de recodificación?
A: Ver video corto:
