Henry T. Bahnson, 베나로야 연구소 수석 생물통계학자
공중 보건 지침은 전문가 그룹이 발표된 문헌과 준비된 보고서를 검토한 후 보건 정책 권고안을 논의하는 합의 회의에서 수립되는 경우가 많습니다. 이러한 회의는 전문가들이 데이터를 다르게 해석하고, 만약 다르게 수행되었다면 어떤 결과가 나타났을지 추측하기 때문에(예: 다양한 공변량 보정 또는 하위군 효과 조사) 종종 빠르게 진행되고 역동적이며 예측 불가능합니다. 실시간 데이터 분석을 통해 질문에 답변하고 주장을 처리할 수 있는 능력은 이러한 합의 회의에 큰 가치를 더할 수 있습니다. 본 프레젠테이션에서는 JMP 사용자가 데이터 세트와 분석을 더욱 효과적으로 준비하여 질문과 주장에 효율적이고 민첩하게 대응하는 방법을 다룹니다. 다루는 주제는 다음과 같습니다. 민첩한 분석을 위한 메타데이터 생성 및 데이터 세트 구조, 분석 및 시각화 테마를 정의하기 위한 행 상태 생성, 열 속성 설정, 열 전환기와 함께 사용할 변수를 테마로 그룹화, 대시보드 구성 및 질문 예측을 위한 분석 방법. 마지막으로, 실시간 분석을 통해 주장의 사실 여부를 확인하고, 질문에 동적으로 대응하고, 궁극적으로 근거 기반 의학에 대한 권장 사항을 도출하는 데 도움이 되는 회의에 데이터 과학자들이 참여해야 하는 이유를 설명하고 그 이유를 제시합니다.
