データをランクに変換するにはどうすればよいでしょうか?こんにちは、
異なる観測所の落葉の程度を比較したいです。そこで、観測所ごとに 3 本の木をサンプリングし、各木について樹冠の下部、中央、上部でサンプリングしました。2 元配置分散分析を使用して、観測所間および木のレベル間に違いがあるかどうかを確認したいです。しかし、問題は分散が非常に不均等であることです。
そこで、JMP を使用してデータのランク変換を実行する方法を知りたいと思いました。その後、通常の 2 元配置分散分析を実行します。
前もって感謝します
アドリアン
Re: データをランクに変換するにはどうすればいいですか?データを順位に変換する簡単な方法は、分布プラットフォームを使用することです。まず、「分析」 > 「分布」に移動し、対象の変数をYロールに配置します。グループ化変数がある場合は、「By」ロールに配置します。「OK」をクリックします。次に、回答の横にある赤い三角形のドロップダウンメニューをクリックし（By変数を使用している場合は、事前にCtrlキーを押したままにして、グループレベル全体にアクションをブロードキャストしてください）、保存 > 「順位」または「平均順位」を選択します。この方法では、順位が元のデータテーブルに保存されます。
ランク変換について葉の落下量は、葉をサンプリングして葉1枚あたりの落下量を推定し、その後、葉1枚あたりの平均落下量を計算することで測定しました。
そして、葉の落ち込みが最も大きい場所（樹冠の上部、中央、下部）を確認し、どのステーションが他のステーションよりも著しく葉が落ちているかを確認したいと思います。ランク変換についておい、
ご協力ありがとうございます。acrsin 平方根変換を試しましたが、分散はまだ不等です。
ロジスティック回帰を使用した場合、木の異なるレベル間での落葉の程度を比較することはできませんよね?
再度、感謝しますランク変換について最初の質問ですが、測定システムは適切ですか？落葉はどのように測定していますか？データは分類されていますか？
2つ目の質問（セット）。何を確認したいですか？樹木内、樹木間、あるいは観測点間での変動の違いを調べたいですか？管理図と変動チャートを用いて、違いを確認しましょう。ランク変換について私の最初の考えは、データを正規化する変換を見つけることができれば、作業がずっと楽になるだろうということです。データの順位付けを始めると答えるのが難しくなるデータに関する質問（ステーション A とステーション B の樹木の落葉の程度など）に答えることができるからです。しかし、別の点として、順位付けを通常の二元配置分散分析に入力すると、一定の分散を持つ独立した正規分布の残差という仮定を実際には保持していないように思われます。そうでないことを実証するのが難しくなるだけです（そして実際には、順位付けを分析しているのであれば、残差が正規分布ではないことはわかっています）。
データ変換として検討できるものの一つに、逆正弦平方根変換があります。これは、データが割合である場合に通常推奨される変換です（例えば、http://udel.edu/~mcdonald/stattransform.html を参照）。この変換は、スケールの両端（つまり0%と100%）における分散をある程度正規化しますが、その場合でも、極端な端を正規化することはあまりできません。
データに、ほぼ完全に葉が落ちている、またはほとんど葉が落ちていないインスタンスが多数含まれている場合は、ロジスティック回帰（たとえば、http://udel.edu/~mcdonald/statlogistic.html を参照）を使用して、バイナリ変数（「葉が落ちている」/「葉が落ちていない」）または順序変数（1 =「葉が落ちていない」、2 =「部分的に葉が落ちている」、3 =「完全に葉が落ちている」）を分析することを検討してください。これにより、場所、木の種類、樹齢、樹高などの説明変数をデータに適合させることができます。ロジスティック回帰は、「モデルの適合」プラットフォーム内で提供されます。実行するロジスティック回帰のタイプに応じてパーソナリティを変更し、応答変数のモデリング タイプが「名義」または「順序」に設定されていることを確認します（そうでない場合、2 つのロジスティック回帰オプションはグレー表示されます）。ランク変換についてアドリアン、
データを落葉状況で並べ替えて、「rank」という名前の新しい列を作成し、この列に数式を適用します。行関数「sequence」によって、この列の行に 1 から指定した番号が付けられ、落葉状況で並べ替えられているため、順位が付けられます。
ただし、結び付けられた観測が多数ある場合には、これは役に立ちません。
