아래 그림은 범주가 많은 데이터에 대해 JMP와 Microsoft Excel(이하, Excel이라고 표기)로 트리맵을 작성한 예입니다.JMP는 "그래프 빌더"플랫폼을 사용합니다.
언뜻 보면, 둘 다 같은 그래프를 그릴 수 있기 때문에, 「어느 소프트로 그려도 차이가 없는 것은?」라고 생각될지도 모릅니다.
그러나 JMP에서는 JMP 특유의 트리 맵의 특징이 있습니다.
트리맵은 다수의 카테고리를 시각적으로 비교하기에 적합한 그래프로, 각 카테고리를 면적의 크고 작은 직관적으로 표현할 수 있습니다.
본 기사에서는, JMP의 「그래프 빌더」를 사용한 트리맵 작성의 기본 조작과, JMP의 트리맵의 특징을 5개 소개합니다.
JMP에서 트리 맵을 만드는 기본 작업
주로 JMP의 샘플 데이터 「Nic Adverse Events.jmp」를 이용합니다.이 데이터에는, 어느 임상 시험에 있어서 발생한 유해 사건(증상이나 이상 등)이 기록되어 있습니다.
위 그림의 막대 그래프에서 알 수 있듯이 많은 종류의 부작용이 보고되었습니다.
기본 동작
"그래프 빌더"를 시작하고 "X"에 [유해 사건 이름](중간 분류)을 드롭한 다음 상단 아이콘에서 [트리맵]을 선택합니다.
게다가 대분류(이 예에서는 유해 사건의 분류), 및 중분류를 중첩하고 싶은 경우는, 대분류에 상당하는 열을 X축에 추가할 때, 중첩상태에 드롭 합니다.
필요에 따라 트리 맵을 장식합니다. 아래 그림의 예에서는 [색상]에 [기관 분류 또는 기관별 대 분류]를, [그룹 라벨](대 분류의 라벨)을 [위]로 지정합니다.
JMP의 「트리맵」의 특징을 5개
여기에서는 JMP에서 트리 맵을 작성할 때의 주요 이점을 5개 소개합니다.
장점 1: 그래프와 데이터 테이블의 연동
아시다시피, JMP에서는 그래프와 테이블이 연동합니다. 트리 맵에서도 조사하고 싶은 직사각형(타일)을 클릭하면, 대응하는 행이 데이터 테이블에서도 선택되어, 다른 변수와의 관계나 특정 조건하에서의 유해 사건의 발생 경향 등을 용이하게 탐색할 수 있습니다.
장점 2 : 개별 표 데이터를 그대로 처리
이번에 다루고 있는 것은, 환자마다의 유해 사건 1건 1건을 기록한 개표 데이터(로우 데이터)입니다.
한편, JMP에서는, 개표 데이터로부터 자동적으로 도수를 집계해, 트리 맵을 작성할 수 있습니다.또, 벌써 집계 끝난 데이터이면, 도수 열(예: 「N」)을 우하의 [도수] 존에 드롭 하는 것으로, 도수의 값을 타일의 면적에 반영시킨 트리맵을 작성할 수 있습니다.
장점 3: 유연한 레이아웃 조정
JMP에서는 트리 맵의 레이아웃을 유연하게 조정할 수 있습니다.여기에서는 3개의 예를 소개합니다.
직사각형 나누기
[레이아웃] 옵션을 사용하여 타일의 배치를 조정할 수 있습니다.
분할 : 기본 설정. 지정된 열의 값 순서에 따라 직사각형이 배치됩니다.
"직사각형 분할": 빈도가 큰 직사각형이 왼쪽 상단에, 빈도가 작은 직사각형이 오른쪽 하단에 배치됩니다.
방향 바이어스
슬라이더를 사용하여 직사각형의 종횡비를 조정할 수 있습니다.
다른 변수별로 정렬
[Y] 영역에 변수를 지정하면 해당 변수에 따라 순서대로 타일을 배치할 수 있습니다.
아래 그림은, 각 도도부현의 면적을 기초로 작성한 트리 맵입니다.
장점 4: 타일에 도수 표시
트리맵은 면적에서 시각적으로 크기를 표시할 수 있지만 면적의 차이가 작으면 정확한 도수를 알기 어려워질 수 있습니다.
이런 경우 '크기 열 값' 옵션을 선택하면 타일에 도수를 표시할 수 있습니다.
장점 5: 로컬 데이터 필터에 의한 분석 조건의 좁히기
JMP의 로컬 데이터 필터 기능을 사용하면 지정된 조건에 따라 분석 대상 데이터를 좁히고 그래프를 다시 그릴 수 있습니다.
아래 그림은 중증도 = "SEVERE"의 조건으로 좁힌 경우의 트리맵입니다.
꼭, JMP의 트리 맵을 유효 활용해 보세요.
by 마스카와 나오히로(JMP Japan)
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