다변량 플랫폼 옵션
"다변량"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
다변량 상관
"상관" 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 이 테이블은 각 반응(Y) 변수 쌍 간의 선형 관계 강도가 요약된 상관계수 행렬입니다. 이 옵션은 기본적으로 설정되어 있습니다. 자세한 내용은 Pearson 곱적률 상관계수에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
참고: 이 상관 행렬은 시작 창에서 선택한 방법으로 계산됩니다.
상관 확률
"상관 확률" 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 이 테이블은 p 값 행렬입니다. 각 p 값은 변수 사이의 실제 상관이 0이라는 귀무가설 검정에 해당합니다. 즉, 두 반응 변수 사이에 선형 관계가 없는지에 대한 검정입니다.
상관 CI
상관의 양쪽 꼬리 신뢰 구간을 표시하거나 숨깁니다.
팁: 기본 신뢰 계수는 95%입니다. 신뢰 계수를 변경하려면 "a 수준 설정" 옵션을 사용하십시오.
역상관
역상관 행렬을 나타내는 "역상관" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 행렬의 대각 요소는 변수가 다른 변수의 선형 함수에 얼마나 가까운지에 대한 함수입니다. 역상관 테이블에서 대각선은 1/(1 – R2)의 값입니다. R2은 다른 모든 변수를 기반으로 해당 변수를 모델링하는 단순 선형 모형에서 계산됩니다. 다중상관이 0이면 대각선 역요소가 1입니다. 다중상관이 1이면 역요소가 무한대가 되고 결측으로 보고됩니다. 역상관에 대한 통계 상세 정보는 역상관 행렬에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
부분 상관
부분 상관 행렬을 나타내는 "부분 상관" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 부분 상관 행렬에는 다른 모든 변수의 효과를 조정한 후 변수 쌍 사이의 관계에 대한 측도가 표시됩니다. 이 테이블은 역상관 행렬에 음수를 취하고, 단위 대각값으로 척도화된 것입니다. 즉, 대각 요소가 1이 되도록 행렬이 척도화됩니다.
부분 상관 확률
p 값 행렬을 나타내는 "부분 상관 확률" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 각 p 값은 변수 사이의 실제 부분 상관이 0이라는 귀무가설 검정에 해당합니다. 즉, 다른 변수의 효과를 조정한 후 두 반응 변수 사이에 선형 관계가 없는지에 대한 검정입니다.
참고: 자유도가 충분하지 않으면 "부분 상관 확률" 옵션을 사용할 수 없습니다. 이는 관측값보다 변수가 더 많을 때 발생할 수 있습니다.
공분산 행렬
변수 쌍이 함께 변화하는 정도를 측정하는 공분산 행렬을 표시하거나 숨깁니다.
쌍별 상관
각 Y 변수 쌍에 대한 Pearson 곱적률 상관계수가 나열된 "쌍별 상관" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 상관은 쌍별 제거 방법으로 계산됩니다. 변수 쌍 중 어느 한 변수에 대해 결측값이 있으면 개수 값이 달라집니다. 또한 "쌍별 상관" 보고서는 유의 확률을 보여 주고 막대 차트로 상관관계를 비교합니다. 모든 결과는 쌍별 방법을 기반으로 합니다.
참고: 이 옵션은 고려 중인 변수 중 하나에 대해 결측인 행을 제외합니다.
Hotelling T2 검정
Y로 입력한 변수의 다변량 분포 평균에 대한 1표본 검정을 수행할 수 있습니다. "Hotelling T2 검정" 옵션을 선택하면 귀무가설 하에서 평균 벡터를 지정할 수 있는 창이 나타납니다. 각 변수에 대해 가설 평균을 입력합니다. 이 검정에서는 Y 변수의 다변량 정규성을 가정합니다. "Hotelling T2 검정" 보고서에는 다음 정보가 제공됩니다.
변수
Y로 입력된 변수입니다.
평균
각 변수의 표본 평균입니다.
가설 평균
지정한 귀무가설 평균입니다.
검정 통계량
Hotelling T2 통계량 값입니다.
F 비
검정 통계량 값입니다. n개의 행과 k개의 변수가 있는 경우 F 비는 다음과 같이 정의됩니다.
Prob > F
검정의 p 값입니다. 귀무가설 하에서 F 비는 k 및 n - k 자유도의 F 분포를 따릅니다.
참고: 보고서를 제거하려면 "Hotelling T2 검정" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 검정 제거를 선택합니다.
단순 통계량
이 메뉴에는 각 열에 대한 단순 통계량(평균, 표준편차, 합, 최소값 및 최대값)을 표시하거나 숨기는 두 가지 옵션이 포함되어 있습니다. 결측값이 있거나 "로버스트" 방법을 사용하는 경우 단변량 및 다변량 단순 통계량이 다를 수 있습니다.
단변량 단순 통계량
다른 열의 값이나 결측값에 관계없이 각 열에 대해 계산되는 통계량을 표시합니다. 이러한 값은 분포 플랫폼에서 생성되는 값과 일치합니다.
다변량 단순 통계량
시작 창에서 선택한 분산 추정 방법과 결측 데이터가 있는지 여부에 부합하는 통계량을 표시합니다. 결측 관측값이 없으면 "로버스트" 방법에만 이 옵션을 사용할 수 있습니다. 결측 관측값이 있으면 "쌍별"을 제외한 모든 분산 추정 방법에 이 옵션을 사용할 수 있습니다. "REML", "ML" 또는 "로버스트" 방법의 경우 선택한 방법으로 평균 벡터와 공분산 행렬이 추정됩니다. "행별" 방법의 경우 하나 이상의 결측값이 있는 모든 행이 평균 및 분산 계산에서 제외됩니다.
비모수 상관
쌍별 상관에 대한 비모수 측도가 포함된 하위 메뉴를 표시합니다. 각 옵션은 선택한 연관성 측도에 대한 유의 확률을 제공하고 연관성 값을 막대 차트에 표시하는 비모수 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 세 가지 비모수 상관 측도가 있습니다.
Spearman Rho
데이터 값 대신 데이터 값의 순위에 대해 계산된 상관계수입니다.
Kendall Tau
관측값의 부합/비부합 쌍의 개수를 기반으로 합니다. 관측값의 X 값이 더 클 때 Y 값도 더 큰 쌍이 부합 쌍이고, 관측값의 X 값이 더 클 때 Y 값이 더 작은 쌍은 비부합 쌍입니다. 동일 쌍, 즉 X 값이 같거나 Y 값이 같은 관측값 쌍에 대해서는 수정이 적용됩니다.
Hoeffding D
–0.5 ~ 1 범위의 통계 척도입니다. 큰 양수 값은 종속성을 나타냅니다. 이 통계량은 2 x 2 분류 테이블에 대한 카이제곱 통계량의 관측값에 대해 가중 합에 근사한 값을 산출합니다. 2 x 2 테이블은 각 데이터 값을 임계값으로 설정하여 만들어집니다. 이 통계량은 일반적인 독립성 이탈을 더 많이 감지합니다.
참고: 비모수 상관은 시작 창에서 다른 분산 추정 방법을 선택한 경우에도 쌍별 방법을 사용하여 계산됩니다.
참고: 가중치 변수가 지정된 경우 결측 및 0 값 가중치는 비모수 상관 계산에서 제외됩니다. 다른 모든 가중치 값은 1로 처리됩니다.
이 세 가지 방법에 대한 통계 상세 정보는 비모수 연관성 측도에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
a 수준 설정
상관 신뢰 구간에 대한 알파 값을 지정할 수 있습니다. 0.01, 0.05, 0.10 및 0.50의 네 가지 알파 값이 나열됩니다. 다른 값을 입력하려면 기타를 선택합니다.
산점도 행렬
각 반응 변수 쌍의 산점도 행렬을 표시하거나 숨깁니다. 이 옵션은 기본적으로 설정되어 있습니다. 자세한 내용은 산점도 행렬에서 확인하십시오.
색상 맵
"색상 맵" 메뉴에는 7개 유형의 색상 맵이 포함되어 있습니다. 메뉴의 각 옵션은 해당 유형의 색상 맵을 표시하거나 숨깁니다. 다음 유형의 색상 맵을 사용할 수 있습니다.
상관 색상 맵
빨간색(+1) ~ 파란색(-1)의 척도로 변수 간 상관을 보여 주는 셀 그림을 생성합니다.
p 값 색상 맵
p = 0(빨간색) ~ p = 1(파란색)의 척도로 상관 유의성을 보여 주는 셀 그림을 생성합니다.
상관 군집화
유사한 변수를 함께 군집화하는 셀 그림을 생성합니다. 상관은 "상관 색상 맵"의 상관과 같지만 변수 위치가 다를 수 있습니다.
쌍별 상관 색상 맵
파란색(+1) ~ 빨간색(-1)의 척도로 변수 간 쌍별 상관을 보여 주는 셀 그림을 생성합니다.
Spearman r 색상 맵
파란색(+1) ~ 빨간색(-1)의 척도로 변수 간 Spearman r 비모수 상관을 보여 주는 셀 그림을 생성합니다.
Kendall t 색상 맵
파란색(+1) ~ 빨간색(-1)의 척도로 변수 간 Kendall t 비모수 상관을 보여 주는 셀 그림을 생성합니다.
Hoeffding D 색상 맵
파란색(+1) ~ 빨간색(-1)의 척도로 변수 간 Hoeffding D 비모수 상관을 보여 주는 셀 그림을 생성합니다.
평행 좌표 그림
변수의 평행 좌표 그림을 표시하거나 숨깁니다.
타원 3D 그림
95% 신뢰 타원체가 있는 3차원 산점도를 표시하거나 숨깁니다. 이 옵션을 선택하면 세 개의 변수와 해당 축을 지정해야 합니다.
부분 상관 다이어그램
부분 상관 다이어그램 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 이 옵션은 부분 상관 행렬에 대해 고유값 분해를 수행하고, 결과를 사용하여 부분 상관의 시각적 표현을 제공합니다. 다이어그램 표시를 변경할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 자세한 내용은 부분 상관 다이어그램에서 확인하십시오.
이상치 분석
이 메뉴에는 Mahalanobis 거리, 잭나이프 거리 및 T2 통계량 방법 중 하나를 사용하여 다변량 관점의 거리를 측정하는 그림을 각각 표시하거나 숨기기 위한 옵션이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 이상치 분석에서 확인하십시오.
항목 신뢰도
이 메뉴에는 각각 항목 신뢰도 보고서를 표시하거나 숨기기 위한 옵션이 포함되어 있습니다. 보고서는 Cronbach a 또는 표준화 a를 사용하여 일련의 측정기에서 전체 반응을 얼마나 일관되게 측정하는지 나타냅니다. 자세한 내용은 항목 신뢰도에서 확인하십시오.
결측 데이터 대치
(데이터 테이블에 결측값이 포함된 경우에만 사용 가능) 데이터 테이블을 복제하고 모든 결측값을 추정값으로 대체하는 새 데이터 테이블을 생성합니다. 대치된 값은 각 행의 비결측값에 따른 조건부 기대값입니다. 시작 창에서 선택한 방법으로 추정된 평균 및 공분산 행렬이 결측값 대치 계산에 사용됩니다. 그런 다음 모든 다변량 검정 및 옵션을 대치된 데이터 집합에 사용할 수 있습니다.
결측값 대치 계산식 저장
(데이터 테이블에 결측값이 포함된 경우에만 사용 가능) 결측값이 포함된 열에 대해 결측값 추정에 사용된 계산식을 포함하는 새 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열 이름은 결측값 대치됨 <열 이름>입니다.
다음 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 “Local Data Filters in JMP Reports”, “Redo Menus in JMP Reports”, “Save Platform Preferences” 및 “Save Script Menus in JMP Reports”에서 확인하십시오.
로컬 데이터 필터
특정 보고서에서 사용되는 데이터를 필터링할 수 있는 로컬 데이터 필터를 표시하거나 숨깁니다.
다시 실행
분석을 반복하거나 다시 시작할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 이 기능을 지원하는 플랫폼에서 "자동 재계산" 옵션은 해당하는 보고서 창에서 데이터 테이블에 대한 변경 사항을 즉시 반영합니다.
플랫폼 환경 설정
현재 플랫폼 환경 설정을 보거나, 현재 JMP 보고서의 설정과 일치하도록 플랫폼 환경 설정을 업데이트할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
스크립트 저장
보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
그룹별 스크립트 저장
기준 변수의 모든 수준에 대한 플랫폼 보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 기준 변수를 지정한 경우에만 사용할 수 있습니다.
참고: 이 플랫폼의 추가 옵션은 스크립트를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 "도움말" 메뉴의 "스크립트 인덱스"에서 여십시오. 또한 "스크립트 인덱스"에서 이 섹션에 설명된 옵션의 스크립트 예제도 찾을 수 있습니다.