평소 JMP 유저분들과 접하고 있으면, 우리가 생각할 수 없는 기능을 「JMP의 좋은 기능」이라고 들여 주실 수 있습니다.
이번에 소개하는 JMP의 「By」변수를 지정하는 기능도, 나에게 있어서는 일상적으로 사용하는 기능이기 때문에, 당연하다고 하는 선입관이 있어, 지금까지 특별히 어필해 오지 않았습니다.
그러나 최근, 이 By의 기능에 대해 「매우 편리하다」, 「JMP를 사용하고 있어 매우 도움이 된다」라고 하는 코멘트를 복수의 JMP 유저로부터 받게 되었습니다.
마지막으로, 최근 일본에서 공개된, By 변수의 유용성을 소개하는 유저 사례도 아울러 소개합니다.
By変数の指定とそのレポートBy 변수 지정 및 보고서
By 변수 지정 및 보고서
JMP를 사용하면 분석 메뉴의 많은 플랫폼에서 By에 열을 지정하여 지정된 변수 범주별로 분석을 수행할 수 있습니다.
예를 들어, JMP의 샘플 데이터 「Powder Metallurgy.jmp」를 사용해, 「성형 방법」에 의한 「신축율」에 차이가 있는지를 조사하고 싶습니다.그 때, 분말의 종류(5종류)마다 조사하고 싶다고 하는 경우, [이변량의 관계]로, 열 「분말의 종류」를 [By]에 지정합니다.
보고서는 파우더 유형 카테고리(Type 1~Type 5)별로 보고서를 표시합니다.
또한 [By]에는 여러 열을 지정할 수 있습니다. 여러 열을 지정하면 해당 변수의 범주 조합마다 보고서가 표시됩니다.
By 변수를 사용할 때 유용한 기능
'JMP 18'에서는 '그룹 플랫폼'이라는 기능이 추가되었습니다.
아래 그림은 By 변수를 지정했을 때의 리포트를 「JMP 18」과 「JMP 17 이전」으로 비교한 것입니다.
JMP 17 이전에는 모든 보고서에 옵션을 적용하려면 Ctrl 키를 누른 상태에서 빨간색 삼각형 버튼을 클릭하고 옵션을 선택해야 했습니다.
JMP 18에서 편리한 기능
여기에서는 JMP 18에서 By 변수를 사용할 때 편리하게 된 기능을 3가지 들 수 있습니다.
1. 레이아웃 변경
By 변수를 사용하면 카테고리별로 보고서가 위아래로 표시되지만 카테고리 수가 많으면 스크롤이 복잡해집니다.
이 경우 레이아웃 옵션을 사용하면 아래 그림과 같이 여러 줄로 정렬하거나 탭 형식으로 표시할 수 있습니다.
2. 모든 보고서에 옵션을 일괄 적용
앞에서 설명한 것처럼 보고서 왼쪽 상단의 빨간색 삼각형 버튼에서 모든 보고서에 일괄 적으로 옵션을 적용할 수 있습니다.
아래 그림은 평균/ANOVA 옵션을 모든 보고서에 적용한 예입니다.
로컬 데이터 필터(보고서를 필터링하는 기능)와 열 스위처(분석 대상 열을 전환하는 기능)도 일괄 적용이 가능합니다.
3. 보고서를 적합도로 정렬
순서 옵션을 사용하면 여러 보고서를 적합도(R 제곱) 순서로 정렬할 수 있습니다. 아래 그림은 순서 > 적합도, 내림차순 옵션을 사용할 때의 보고서입니다. R-제곱의 큰 순서로 왼쪽에서 오른쪽으로 보고서가 정렬됩니다.
By 변수에 지정한 변수의 카테고리수가 많을 경우, 표시되는 리포트의 수는 많아집니다.
사용자 사례 소개
최근 에너지 위즈 주식회사의 사례 를 JMP 사용자 사례로 공개했습니다.
이 사례에서는 By 변수의 유용성에 대해 다음과 같이 설명합니다.
「『일변량의 분포』로 신속하게 히스토그램을 작성해, 한층 더 『By 변수』를 사용하면, 월별이나 제품별의 히스토그램을 일괄로 그릴 수 있습니다.어떤 변수의 집단이 히스토그램의 어느 근처에 위치하고 있는지를, 우선 처음으로 확인하는 것도 자주 있습니다」
JMP의 활용의 구체예로서, 매우 참고가 되는 표현이라고 느끼고 있습니다.
메모
By 변수를 이용해 데이터를 깊게 파고내는 것은 탐색적 데이터 분석의 관점에서 유용합니다. 다만, 많은 관련성을 한 번에 조사하게 되므로, 검정을 실시하는 경우는 다중성의 문제나, 샘플수의 감소에 의한 검출력의 저하 등에 주의를 기울일 필요가 있습니다.
by 마스카와 나오히로(JMP Japan)
마스카와 나오히로 - JMP 사용자 커뮤니티
