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• 拆分資料集有煩惱？這些實用妙招試試看！

  在日常分析數據的過程中，我們往往只需要整個數據集中的一部分，比如只關註一部分觀測/行（男性或女性、某個年齡段的患者或者是患有某種疾病的患者）或者一部分變量/列等等這些可以稱之為子集的數據集，而拆分原始數據的過程也同時是生成子集的過程。 那麼 如何選擇符合條件的觀測值？如何一鍵拆分數據為多個子集？JMP中又有哪些簡便快捷的隨機抽樣方法？今天就帶大家一起學習資料清理的一個重要部分。   在 JMP 中生成子集   圖1 生成子集的主要操作頁面 那麼具體該如何拆分呢？ 這個對話框裡的每個選項都有何意義？ 又該如何利用好這些選項呢？我們先從最簡單的說起。   01如果只需要一部分變量（列）   比如在下圖的數據集裡，只需要Y和年齡兩個變量（當然實際情況不會是這樣，一般情況下，除非變量特別多，都不需要單獨把一些變量拎出來），你只需...

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 使用JMP快速生成統計報表 - Tabulate的基本應用

  使用 JMP 快速處理資料、進行統計運算，並生成交叉分析圖表，讓統計結果更淺顯易懂。

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 一個神奇的JMP功能表，實現資料的所有組間比較

  組間比較，是統計分析中比較基礎的內容，簡單來說就是對兩組或多組之間的指標進行比較，這個指標可以是連續變數，也可以是分類變數。凡是進行統計分析，幾乎都離不開組間比較。如隨機對照試驗中，主要目的就是比較兩組的療效有無差異；多因素分析中，組間比較通常也做為基線結果需要展示給大家。 今天就要來介紹 JMP 有一個神奇的功能表，幾乎可以實現所有的組間比較，這個功能表就是 --以 X 擬合Y。   什麼是以x擬合y？ 簡單來說就是，把組別因素看作 x，把要分析的變數作為因變數 y。根據 x 和 y 的變數類型，JMP 軟體會自動判斷合適的方法。 為什麼這樣功能會如此神奇？本文就從幾個方面分別說明： 常見組間比較方法的選擇；從宏觀上把常見組間比較方法串起來；通過一個案例介紹如何用 JMP 的一個功能表就實現所有的組間比較。 至於具體的組間比較方法，我們會在後面的系列文章中陸續介紹。   如何選擇組間比較...

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 在JMP中進行常態檢定與變異數同質性檢定

  在上一篇文章《一個神奇的 JMP 功能表，實現資料的所有組間比較》，我們介紹了組間比較常用的方法以及 JMP 操作的基本特色，本篇文章開始，我們將分別對幾種常見的組間比較方法及其操作過程一一介紹。今天的文章將從連續變數的組間比較說起。       對於連續變數的組間比較，如果要選擇合理的分析方法，有幾個前提條件必須先考慮，即常態性和變異數同質性 (Homogeneity of variance)。   什麼是常態性和變異數同質性？ 一般常見的資料分佈形態，有常態分佈、泊松分佈、指數分佈等，常態檢定指的是判斷總體是否符合常態分佈的檢定。變異數同質性檢定，則是對各組樣本間的變異數是否相同進行的檢定。   在連續變數組間比較的實際應用中，很多人常犯的錯誤就是不考慮資料是否符合常態或是變異數，而是直接使用 t 檢定或變異數分析 (ANOVA) 對資料進行統計分析，而正確的分析流程是，在選擇方法前...

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 一文學會3種常用的t檢定 - 獨立樣本t檢定、單樣本t檢定和配對t檢定

  在過去幾篇的文章中，我們已經介紹了組間比較的基本操作、常態檢定和變異數同質性檢定。今天這篇文章將介紹最常用的 t 檢定：獨立樣本 t 檢定、單樣本 t 檢定和配對樣本檢定，並舉例說明如何使用 JMP 完成分析。   常見的三種t檢定 t 檢定主要用於檢定某一樣本統計量是否與總體參數相等，在實際應用中，最常見的有三種場景：獨立樣本 t 檢定、配對樣本 t 檢定和單樣本 t 檢定。 獨立樣本 t 檢定：用於檢定兩組獨立樣本的平均值是否有統計差異單樣本 t 檢定：用於比較樣本資料與一個特定值之間是否有統計學差異配對 t 檢定：用於檢定配對樣本的平均值是否有統計學差異。   本文主要用到兩個資料，一個是軀體健康評分的資料 (圖1)，另一個是皮膚含水量的資料 (圖2)。   圖1 軀體健康評分資料   圖2 皮膚含水量數據   1. 獨立樣本t檢定 所謂獨立樣本，是指樣本所來源的總體之間是相互獨...

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 變異數分析 (ANOVA) 與兩兩比較的思考脈絡與分析方法

  在之前的文章中，我們介紹了組間比較的基本操作，並在上期文章中詳細介紹了t 檢定在JMP中的實現。 t 檢定是用於檢驗兩組均值差異的統計方法，而本文要講的則是用於檢驗多組均值差異的統計方法——變異數分析 (ANOVA)。

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• Exploring 19th century data with a 21st century lens: The Broad Street pump

  John Snow is celebrated as one of the founders of modern day epidemiology. Given the same data points today, how would the exploration of the data look using a 21^st century lens?

  O_Lippincott

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• Some things are better online

  We’ve created an online event that includes the things you know and love about Discovery Summit.

  Diana_Levey

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 使用JMP進行表格視覺化與個性化報表 -- Tabulate 的進階設定

  透過〈使用JMP快速生成統計報表 - Tabulate的基本應用〉這篇文章，你可能已經大致清楚如何生成符合預期格式的表格，但在實際應用上，表格還有一些細節問題需要調整，例如如何儲存表格、設定表格的小數位等。本篇文章將繼續介紹Tabulate模組中的更多功能，包含如何根據研究需求優化表格、進行表格的設置；如何將表格圖形化、讓資料變得很簡單好懂；以及如何存儲表格。

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• A cringeworthy statistics statement: First in a series

  I'm sure we've all heard someone say something that makes you cringe, because you know (for a fact!) that what they are saying isn't right.  Sometimes the person making the statement may even be thought of as an Expert in the field! Read on to see one of my favorites in the world of statistics!    

  JerryFish

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• Mark your calendar for The Effective Statistician’s 200th episode

     

  anne_milley

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• Register now for Discovery Summit Europe this March!

  Chase the thrill of data exploration this March.

  AllisonHines

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  Dec 19, 2023 11:49 AM

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• How long will it last? A deeper look at retirement scenarios

  In the previous post, Pete Hersh asked whether he could expect his retirement to last 40 years. In response, we said it depended on how much retirement you had when there was a market downturn. Retirements starting in the years 1961 – 1964 illustrate this beautifully. With a 2.5% inflation adjusted withdrawal rate and a 40-year retirement horizon, 1961 and 1963 made it all the way through with mon...

  Bill_Worley

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  Dec 19, 2023 11:49 AM

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• Why design experiments? Reason 5: Complex behaviours

  You can understand the complex behaviours of your system or process with design of experiments.

  Phil_Kay

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  Dec 19, 2023 11:34 AM

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• Statistically Speaking: Answers to audience questions on design of experiments

  In October, JMP held a Statistically Speaking webinar on design of experiments. The event attracted a lot of interest, judging by the number of questions the panelists received. While they did a great job addressing many of them, it was not possible to answer all in the time allowed. We’ve therefore decided to answer them in this post.  

  HadleyMyers

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  Dec 19, 2023 11:34 AM

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• Algumas capacidades do JMP Pro para analisar dados genômicos

  Veja um estudo de caso mostrando algumas capacidades do JMP Pro para analisar dados genômicos.   Para aprender todos os detalhes do uso do JMP Pro para análise de dados genômicos, você pode acessar diversos artigos Análise Genômica com JMP Pro.   Neste vídeo, você irá aprender: Verificar a distribuição
  Usar a opção Marker Statistics
  Usar Matriz de Correlações
  Usar Cluster Hierárquico
  Usar Marker Simul...

  WesleySantos

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  Dec 18, 2023 7:30 AM

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• Demonstração do Software JMP Clinical

  WesleySantos

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  Dec 13, 2023 11:32 AM

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• Estadística al alcance de todos (seminario en español )

  MarilynWheatley

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  Dec 12, 2023 11:11 AM

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• 半導體數據專家訪談：應用AI與資料分析加速智慧製造

  半導體產業正迎來AI浪潮，專業數據分析師和JMP顧問的深度對談揭示了AI在半導體製造的關鍵應用。從設計階段到製造、測試，AI透過機器學習、深度學習等技術，提升效率、預測製造缺陷，並在智慧工廠建置中發揮關鍵角色。對於資料分析結合半導體軟體，JMP被推崇為卓越工具，提供即時監控和高效率分析。半導體企業應充分準備，以智動化工廠達到生產效益的最大化。觀看更多話題：半導體專題探討：判別不良晶圓，基於JMP的自動偵測與自動化分析，或試用JMP 30 天體驗半導體資料分析。

  JMP_Taiwan

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  Nov 29, 2023 6:00 AM

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• 一文帶你瞭解實驗設計在醫藥領域的高效應用

  探索醫藥行業中實驗設計的威力，JMP平臺的全面功能如何協助製藥公司優化生產過程、提高藥物品質，以及滿足GMP和法規標準。了解實驗設計如何應用於新藥研發、製劑製程改進、品質控制，以及生產過程優化，助力醫藥行業提供更安全有效的醫療保健服務。了解更多JMP在輝瑞、賽諾菲等龍頭企業的成功案例，加速產業升級。

  JMP_Taiwan

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  Nov 27, 2023 7:00 AM

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