어떤 시리얼이 건강한 식단에 도움이 될까요? Cereal.jmp 샘플 데이터(인기 시리얼의 상자에서 수집한 실제 데이터)는 섬유질 함량, 칼로리 및 기타 영양 정보에 대한 통계량을 제공합니다. 가장 건강한 시리얼을 파악하려면 히스토그램 및 기술 통계량, 상관관계 및 이상치 탐지, 산점도 및 군집 분석을 단계별로 해석합니다.
분포 플랫폼은 히스토그램, 추가 그래프 및 보고서를 사용하여 단일 변수(단변량 분석)의 분포를 보여 줍니다. 단변량이란 관련 변수가 두 개(이변량) 또는 여러 개(다변량)가 아니라 하나뿐임을 의미합니다. 그러나 단일 보고서에서 여러 개별 변수의 분포를 검토할 수도 있습니다. 각 변수의 보고서 내용은 변수가 범주형(명목형 또는 순서형)인지 연속형인지에 따라 달라집니다.
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도움말 > 샘플 데이터 라이브러리를 선택하고 Cereal.jmp를 엽니다.
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분석 > 분포를 선택합니다.
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Y, 열을 클릭한 후 확인을 클릭합니다.
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Cereal.jmp에서 "Fiber One"이 포함된 행에는 라벨이 있습니다. 이 라벨은 그래프의 데이터 점 옆에 시리얼 이름을 표시합니다. 전체 라벨을 표시하려면 맨 오른쪽 세로 경계선을 오른쪽으로 드래그하십시오. 라벨이 없는 데이터 점 위에 커서를 놓으면 "All Bran with Extra Fiber"가 표시됩니다.
그림 6.3 Nabisco 시리얼의 분포
그림 6.4 섬유질이 많은 시리얼
그림 6.5 고섬유질 저지방 시리얼
참고: 다변량 플랫폼에 대한 자세한 내용은 Multivariate Methods의 "Correlations and Multivariate Techniques" 장에서 확인하십시오.
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Cereal.jmp 데이터 테이블에서 "열" 패널 상단에 있는 아래쪽 삼각형을 클릭하여 행을 선택 취소합니다.
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그림 6.6 행 선택 취소
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분석 > 다변량 방법 > 다변량을 선택합니다.
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그림 6.7 상관 보고서
그림 6.8 산점도 행렬의 일부
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"Fat" 행에서는 "Nat. Bran Oats & Honey", "Cracklin’ Oat Bran" 및 "Banana Nut Crunch"를 나타내는 파란색 x 표식이 타원 바깥쪽에 나타납니다. 이러한 배치는 해당 데이터가 시리얼의 지방 함량 때문에 이상치임을 나타냅니다.
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"다변량"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 쌍별 상관을 선택하여 "쌍별 상관" 보고서를 표시합니다.
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그림 6.9 쌍별 상관 보고서의 일부
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가장 관련성이 높은 쌍이 보고서의 맨 위에 나타납니다. 쌍의 p 값이 작은 것은 상관관계의 증거를 나타냅니다. 가장 유의한 상관관계는 "Tot Carbo"(총 탄수화물)와 "Calories" 사이의 상관관계입니다.
그림 6.10 p 값이 작은 변수 쌍
군집화는 여러 변수 중에서 유사한 값을 공유하는 관측값들을 함께 그룹화하는 다변량 기법입니다. 계층적 군집화는 행을 계층적 순서로 결합하여 트리로 표현합니다. 고섬유질과 같은 특정 특성을 지닌 시리얼을 군집으로 그룹화하여 시리얼 간의 유사점을 확인할 수 있습니다.
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Cereal.jmp가 표시된 상태에서 분석 > 군집화 > 계층적 군집화를 선택합니다.
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그림 6.11 계층적 군집화 보고서의 일부
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"계층적 군집화"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 군집 색 표시를 선택합니다.
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그림 6.12 색상이 적용된 군집
"All-Bran with Extra Fiber"와 "Fiber One"이 군집 1로 그룹화된 방식에 주목하십시오. 이들 시리얼은 해당 군집 내 다른 두 시리얼보다 더 유사합니다.
그림 6.13 군집 1의 유사한 시리얼
그림 6.14 군집 선택
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군집 내 유사 특성을 확인하려면 "계층적 군집화"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 군집 요약을 선택합니다.
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그림 6.15 군집 요약
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"계층적 군집화"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 산점도 행렬을 선택합니다.
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그림 6.16 군집 1 특성
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