데이터를 순위로 변환하는 방법은?안녕하세요,
저는 여러 관측소의 낙엽 정도를 비교하고 싶습니다. 그래서 관측소당 나무 3그루를 표본 추출했고, 각 나무마다 수관의 아래쪽, 중간, 위쪽에서 표본을 추출했습니다. 관측소와 나무의 수준 사이에 차이가 있는지 확인하기 위해 이원 분산 분석(two-way ANOVA)을 사용하고 싶었습니다. 하지만 문제는 분산이 매우 불평등하다는 것입니다.
그래서 jmp를 사용해서 데이터에 순위 변환을 적용하는 방법이 궁금하네요. 그러면 일반적인 이원 분산 분석(two-way ANOVA)을 하면 될 것 같아요.
미리 감사드립니다
아드리안
Re: 데이터를 순위로 변환하는 방법은?데이터를 순위로 변환하는 빠른 방법은 분포 플랫폼을 사용하는 것입니다. 먼저 분석 > 분포로 이동하여 관심 변수를 Y 역할에 배치합니다. 그룹화 변수가 있는 경우 기준 역할에 배치합니다. 확인을 클릭합니다. 다음으로, 응답 옆에 있는 빨간색 삼각형 드롭다운 메뉴를 클릭합니다(기준 변수가 있는 경우 Ctrl 키를 길게 눌러 그룹 수준에서 작업을 브로드캐스팅합니다). 저장 > 순위 또는 평균 순위를 선택합니다. 이 방법을 사용하면 순위가 원본 데이터 테이블에 저장됩니다.
Re: 랭크 변환낙엽은 잎을 샘플링하여 낙엽량을 추정한 후 잎당 평균 낙엽량을 계산하여 측정했습니다.
그리고 나는 낙엽이 가장 중요한 곳(왕관의 상단, 중간, 하단)을 보고 싶고 또한 어느 역이 다른 역보다 훨씬 더 낙엽이 심한지도 보고 싶습니다.Re: 랭크 변환여기요,
도와주셔서 감사합니다. 아크신 제곱근 변환을 시도해 보았지만 분산이 여전히 같지 않습니다.
그리고 로지스틱 회귀 분석을 사용한다면 나무의 각 레벨 사이의 낙엽 정도를 비교할 수 없겠죠?
다시 한번 감사합니다Re: 랭크 변환첫 번째 질문... 측정 시스템이 적절한가요? 낙엽량은 어떻게 측정하시나요? 데이터는 분류되어 있나요?
두 번째 질문(세트). 무엇을 보고 싶으신가요? 나무 내, 나무 간, 또는 관측소 간 변동이 다른지 알고 싶으신가요? 관리도와 변동성도를 사용하여 차이점을 확인하세요.Re: 랭크 변환제 첫 번째 생각은 데이터를 정규화할 수 있는 변환을 찾을 수 있다면 삶이 훨씬 수월해질 것이라는 것입니다. 특히 데이터에 대한 질문(예: A 지점에서 B 지점보다 나무가 얼마나 더 낙엽되었는지)에 여전히 답할 수 있기 때문에 순위를 매기기 시작하면 답하기 어려울 것입니다. 그러나 별도의 관점으로, 일반적인 이원 분산 분석에 순위를 입력하더라도 여전히 분산이 일정한 독립적인 정규 분포 잔차의 가정을 유지하지 못하는 것 같습니다. 그렇지 않다는 것을 증명하기가 더 어려워질 뿐입니다(실제로 순위를 분석하는 경우 그렇지 않다는 것을 알고 있습니다).
데이터에 대해 고려할 수 있는 변환 중 하나는 아크사인 제곱근 변환입니다. 이는 데이터가 비율일 때 일반적으로 권장되는 변환입니다(예: http://udel.edu/~mcdonald/stattransform.html). 이 변환은 분산을 범위의 양 끝(예: 0%와 100%)으로 정규화하는 데 도움이 되지만, 그 양 끝을 정규화하는 데는 큰 도움이 되지 않습니다.
데이터에 거의 완전한 탈엽 또는 거의 탈엽이 없는 사례가 많이 포함된 경우, 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 이진 변수(즉, "탈엽됨"/"탈엽되지 않음") 또는 순서형 변수(1="탈엽되지 않음", 2="부분적으로 탈엽됨", 3="완전히 탈엽됨")를 분석하는 것을 고려할 수 있습니다(예: http://udel.edu/~mcdonald/statlogistic.html 참조). 이렇게 하면 관측소, 수종, 수목 연령, 수고 등과 같은 설명 변수를 데이터에 적합시킬 수 있습니다. 로지스틱 회귀는 "Fit Model" 플랫폼에서 제공됩니다. 수행하려는 로지스틱 회귀 유형에 맞게 성격을 변경하고 응답 변수의 모델링 유형을 "명목형" 또는 "순서형"으로 설정하기만 하면 됩니다(그렇지 않으면 두 가지 로지스틱 회귀 옵션이 회색으로 표시됩니다).Re: 랭크 변환아드리안,
데이터를 낙엽에 따라 정렬한 다음, "순위"라는 이름의 새 열을 만들고 이 열에 수식을 적용합니다. 행 함수 "순서"는 이 열의 행에 1부터 지정한 번호까지 번호를 매깁니다. 낙엽에 따라 정렬되어 있으므로 순위도 제공됩니다.
하지만 연결된 관찰 결과가 많으면 이 방법은 도움이 되지 않습니다.
