최근까지도 Emma Lookabaugh는 들어 본 적이 없었습니다. JMP . 올 봄에 수상 경력에 빛나는 연구 프로젝트에서 처음 사용하면 팬이되었습니다.
엠마는 노스 캐롤라이나 주립 대학 노스 캐롤라이나의 롤리 (Raleigh)에있는 JMP 사무실에서 멀지 않은 곳에 SAS 본부. 노스 캐롤라이나 주 골드 스 보로에서 우송 한 그녀는 식물 생물학 및 생물학 분야에서 이중 전공을, 졸업 한 5 월에는 유전학에서 미성년자 학위를 취득하게됩니다. 그러나 그녀는 아직 그 지역을 떠나지 않을 것입니다. 그녀는 이번 가을 NCSU에서 식물 병리학 연구를 시작했습니다.
Emma는 학부 명예 연구 프로젝트의 일환으로 JMP를 사용했으며 NCSU 심포지엄의 포스터에서 지난 주에 그녀의 연구를 발표했습니다. 약 300 명의 학생들이 NCSU 심포지엄에서 연구를 발표하고 28 개의 상을 수여했습니다. 엠마의 포스터는 명예 강의 카테고리에서 수상했습니다. 과학 연구 단체 인 Sigma Xi는 이번 주 연례 연회에서 우승자를 인정하고 학부 연구상을 수상했습니다.
나는 Emma에게 그녀의 우승 연구 프로젝트와 JMP에 대한 인상을달라고 부탁했다.
Arati : 포스터에 발표 한 연구 결과를 요약 할 수 있습니까?
엠마 : 나는 나의 명예 연구 요구 사항에 대한 프로젝트를 가르치는 영예를 보냈다. 저는 가을 학기 Tom Wentworth 박사의 생태 교육 과정 조교로 일했습니다. 우리는 학습 결과 (평균 시험 점수로 측정)에 대한 출석 및 학습 습관과 결합 된 보충 학습 자료 (자체 테스트 및 적극 학습 연습)의 효과를 측정하고자했습니다.
우리는 미래의 원거리 교육 과정으로 전환 될 수있는 특정 생태학 과정의 잠재력을 측정하기를 원했습니다. 우리는 네 가지 주요 관심사 (학습 습관, 적극적인 학습 연습 완료,자가 테스트 및 출석 완료)를 다루는 설문 조사 질문으로부터 데이터를 수집했습니다. 그런 다음 평균 응답 점수를 종속 응답 변수로, 분산 된 분석을 범주 형 설명 요소로 사용했습니다.
모델을 실행 한 후에 우리는 적극적 학습 연습의 출석 및 완료가 평균 시험 점수에 영향을 미치지 않는 반면자가 테스트 완료 및 학습 시간은 통계적으로 유의미한 p- 값을 가짐을 발견했습니다. 학습 및 자체 테스트의 완료 시간 모두 원격 교육의 핵심 요소 인 두 가지 유형의 "독립적 학습 활동"입니다. 또한 출석률이 시험 점수에 영향을 미치지 않는다는 사실은이 생태학 과정이 훌륭한 원격 교육 과정이라는 아이디어를 강화했습니다. 또한 GPA 및 주요 코드와 같은 다른 변수를 검토하여 학생들의 전반적인 성과 중에서 어떤 패턴을 찾을 수 있는지 알아 보았습니다.
Arati : 왜이 연구를하기로 결심 했습니까?
엠마 : 나는 실험실에서 나와서 교수 프로젝트를하고 싶었습니다. 나는 멘토와 만나서 옵션에 대해 이야기를 나누었고 재미 있고 일종의 구체적인 결과를 제공 할 수있는 몇 가지 다른 것들에 관해 이야기했습니다. 우리는 학생들을위한 포괄적 인 웹 사이트를 만드는 데 많은 시간을 할애했으며 모든 능동적 인 학습과 자기 테스트를 만들었습니다. 우리가 과정을 학생에게 더 친숙하게 보내는 데 소비 한 여분의 시간이 실제로 학생들에게 어떤 유익을 주는지를 알아 내고 싶었습니다. 이 연구에서 얻은 많은 정보는 장래의 코스 계획에서 매우 중요합니다.
Arati : 통계 및 통계 소프트웨어 ? 예를 들어 통계 과정을 들었습니까?
엠마 : 고등학교 때 AP 통계가 발표 된 이래 통계 과정을 밟지 않았습니다. 나는 통계 소프트웨어에 대한 경험이 거의 없었다. (저는 Excel에서 통계 응용 프로그램을 일부 사용했습니다.)
Arati : JMP에 대해 어떻게 생각하니?
엠마 : JMP는 사용자에게 매우 친숙했습니다. 통계 컨설팅을 위해 Consuelo Arellano 박사의 사무실로 들어갈 때까지는 JMP에 대해 들어 본 적이 없었습니다. 그녀는 JMP에 대해 언급 했으므로 집에 돌아가서 대학을 통한 면허 .
다음 회의에서 프로그램의 기본 사항 (테이블을 결합하고 Excel에서 데이터 세트를 전송하는 방법)을 보여준 다음 X 도구에 의한 Y 맞춤, 배포 분석 및 모델 맞춤과 같은 기본 도구 중 일부를 보여주었습니다. 기본적으로 포인트 앤 클릭 방식의 학습 방법을 사용했습니다. 나는 사전 책을 가지고 있지 않았고 사전 경험이 없었기 때문에 나는 소프트웨어를 사용하는 것이 여전히 편안 할 수 있었다.
나는 사용의 용이성과 더 정교한 도구를 사용할 수있는 능력에 깊은 인상을 받았습니다 (다시 기본 Excel과 비교). 커다란 테이블에 가입하는 것이 얼마나 쉽고 행을 정렬 할 때마다 성냥을 어지럽히는 것에 대해 걱정할 필요가 없었습니다. 나는 JMP의 결과물을 좋아했다. 그것은 우리에게 아주 좋은 그래프와 포스터 이미지를주었습니다. 솔직히 말하면 JMP가 훨씬 뛰어나다 고해서 더 이상 Excel을 내 통계 요구 사항에 사용하지 않을 것이라고 말할 수 있습니다.
Arati : 포스터에서 JMP를 어떻게 사용 했습니까?
엠마 : 우리는 JMP를 사용하여 모든 데이터를 컴파일했습니다. 나는 통계가 아닌 사람에게 이해하기가 더 쉬워 보였기 때문에 포스터에 JMP 모델을 사용했다. 포스터에는 효과 테스트 테이블이있는 모델 예측 플롯이 있었고 LS는 모델 효과의 플롯을 나타 냈습니다. 또한 JMP 배포 막대 그래프를 사용했습니다.
