"일원 분석"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 검정, 적합 및 표시 옵션이 포함되어 있습니다. 옵션에는 ANOVA(분산 분석), 비모수 검정, 동등성 검정 및 그룹 간 차이를 평가하는 다중 비교 방법이 있습니다. PDF(확률 밀도 함수) 및 CDF(누적 분포 함수) 그림을 사용하면 X 범주별 반응 분포를 시각화할 수 있습니다. 옵션은 산점도에 시각화를 추가하고, 통계 보고서를 제공하거나, 추가 분석을 시작합니다.
블록 변수가 사용되면 블록이 있는 일원 ANOVA 모형이 데이터에 적합됩니다. 추가 분석 옵션은 제한됩니다.
참고: "그룹 적합" 메뉴는 Y 또는 X 변수를 여러 개 지정한 경우에만 표시됩니다. "그룹 적합" 메뉴 옵션을 사용하여 보고서를 배열하거나 R²을 기준으로 정렬할 수 있습니다. 자세한 내용은 선형 모형 적합의 그룹 적합 옵션에서 확인하십시오.
"일원 분석"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
분위수
일원 분석 그림에 상자 그림을 표시하거나 숨기고 분위수 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 일원 분석 보고서에서 확인하십시오.
평균/ANOVA
(X 변수의 수준이 세 개 이상인 경우에만 사용 가능) 일원 분석 그림에 평균 다이아몬드를 표시하거나 숨기고 ANOVA 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 평균/ANOVA/합동 t 보고서에서 확인하십시오.
평균/ANOVA/합동 t
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 일원 분석 그림에 평균 다이아몬드를 표시하거나 숨기고 ANOVA 보고서를 표시하거나 숨깁니다. ANOVA 보고서에는 두 그룹의 분산이 같다고 가정하는 합동 t-검정 보고서가 포함됩니다.
평균 및 표준편차
일원 분석 그림에 평균 선, 오차 막대 및 표준편차 선을 표시하거나 숨기고 요약 통계량 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 평균의 표준 오차에는 개별 그룹 표준편차가 사용됩니다. 이러한 그래프 요소에 대한 자세한 내용은 평균 선, 오차 막대 및 표준편차 선에서 확인하십시오.
t-검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 분산이 같지 않다는 가정하에 t-검정 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 t-검정 보고서에서 확인하십시오.
평균 분석 방법
ANOM(평균 분석) 방법을 사용하여 여러 그룹을 비교하기 위한 옵션을 포함합니다. 자세한 내용은 평균 분석 보고서에서 확인하십시오. ANOM 방법에 대한 자세한 내용은 Nelson et al. (2005)에서 확인하십시오.
참고: 시작 창에서 블록 변수를 지정하고 블록 및 X 요인 수준의 각 조합에 동일한 개수가 있는 경우 ANOM 차트가 사용 가능한 유일한 "평균 분석" 차트입니다. 시작 창에서 블록 변수를 지정하고 개수가 동일하지 않은 경우 사용 가능한 "평균 분석" 옵션이 없습니다.
ANOM
그룹 평균을 전체 평균과 비교하기 위한 ANOM 결정 차트를 표시하거나 숨깁니다. 이 방법은 데이터가 대략적으로 정규 분포되었다고 가정합니다. 자세한 내용은 평균 분석의 예에서 확인하십시오.
변환 순위를 사용한 ANOM
그룹 평균의 비모수 비교를 위한 "변환 순위를 사용한 ANOM" 결정 차트를 표시하거나 숨깁니다. "변환 순위를 사용한 ANOM"은 각 그룹 평균의 변환 순위를 전체 평균의 변환 순위와 비교합니다. ANOM 검정은 변환된 관측값에 일반적인 ANOM 절차와 임계값을 적용합니다.
팁: 데이터가 명확하게 비정규 데이터이고 정규 데이터로 변환할 수 없는 경우 이 방법을 사용합니다.
분산에 대한 ANOM
(X 변수의 수준이 세 개 이상이고 각 그룹에 네 개 이상의 관측값이 있는 경우에만 사용 가능) 그룹 표준편차(또는 분산)를 제곱근 평균 제곱 오차(또는 평균 제곱 오차)와 비교하기 위한 ANOMV 결정 차트를 표시하거나 숨깁니다. 이 방법은 데이터가 대략적으로 정규 분포되었다고 가정합니다. 분산에 대한 ANOM 검정과 관련된 자세한 내용은 Wludyka & Nelson(1997) 및 Nelson et al. (2005)에서 확인하십시오. 예는 분산에 대한 평균 분석의 예에서 확인하십시오.
Levene(ADM)을 사용한 분산에 대한 ANOM
그룹 분산을 비교하기 위해 비정규성에 로버스트한 ANOMV-LEV 결정 차트를 표시하거나 숨깁니다. 이 방법은 ADM(중앙값과의 절대 편차)의 그룹 평균을 전체 평균 ADM과 비교합니다. "Levene(ADM)을 사용한 분산에 대한 ANOM" 검정에 대한 자세한 내용은 Levene 연구 자료(1960) 또는 Brown and Forsythe 연구 자료(1974)에서 확인하십시오.
팁: 데이터가 비정규 데이터이고 정규 데이터로 변환할 수 없다고 의심되는 경우 "Levene(ADM)을 사용한 분산에 대한 ANOM"을 사용합니다. Levene(ADM)을 사용한 분산에 대한 ANOM은 이상치 및 비정규성에 로버스트합니다.
범위에 대한 ANOM
(균형 설계 및 특정 그룹 크기에만 사용 가능) 그룹 범위를 그룹 범위 평균과 비교하기 위한 "범위에 대한 ANOM" 결정 차트를 표시하거나 숨깁니다. 이 검정은 퍼짐에 대한 측도로서 범위를 기준으로 한 척도 차이에 대한 검정입니다. 자세한 내용은 Wheeler 연구 자료(2003)에서 확인하십시오. 자세한 내용은 범위에 대한 ANOM 검정의 제한 사항에서 확인하십시오.
평균 비교
지정된 그룹 평균 집합 간의 다중 비교를 위한 옵션을 포함합니다. 자세한 내용은 평균 비교 보고서에서 확인하십시오.
개별 쌍 비교(스튜던트 t)
모든 평균 쌍에 대한 Fisher LSD 다중 비교 보고서를 표시하거나 숨기고, 비교 원을 일원 분석 그림에 표시하거나 숨깁니다.
전체 쌍 비교(Tukey HSD)
모든 평균 쌍에 대한 Tukey-Kramer 다중 비교 보고서를 표시하거나 숨기고, 비교 원을 일원 분석 그림에 표시하거나 숨깁니다.
최량 비교(Hsu MCHB)
최량과의 Hsu 다중 비교 보고서를 표시하거나 숨기고, 비교 원을 일원 분석 그림에 표시하거나 숨깁니다.
대조군 비교(Dunnett)
대조군과의 Dunnett 다중 비교 보고서를 표시하거나 숨기고, 비교 원을 일원 분석 그림에 표시하거나 숨깁니다.
팁: "대조 수준" 열 특성을 요인 열에 추가하여 "대조군 비교(Dunnett)"를 선택할 때마다 대조군을 지정하지 않도록 할 수 있습니다. 자세한 내용은 JMP 사용의 대조 수준에서 확인하십시오.
단계별 개별 쌍 비교(Newman-Keuls)
Newman-Keuls 단계별 쌍체 비교 보고서를 표시하거나 숨깁니다. Newman-Keuls 검정은 모임별 오차율을 제어하지 않습니다.
비모수
그룹 위치의 비모수 비교를 위한 옵션을 포함합니다. 자세한 내용은 비모수 검정 보고서에서 확인하십시오.
Wilcoxon/Kruskal-Wallis 검정
Wilcoxon 순위 스코어에 기반한 하나 이상의 검정을 표시하거나 숨깁니다. Wilcoxon 순위 스코어는 데이터의 단순 순위입니다. Wilcoxon 검정은 로지스틱 분포를 따르는 오차에 가장 강력한 순위 검정입니다.
X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우 Wilcoxon 검정은 Mann-Whitney 검정과 동일합니다. 이 경우 보고서에는 0.5 연속성 수정을 사용하는 Wilcoxon 2표본 정규 근사 검정 테이블과 연속성 수정을 사용하지 않는 Kruskal-Wallis 카이제곱 근사 검정 테이블이 포함됩니다.
X 변수의 수준이 세 개 이상인 경우 단순 순위에 기반한 검정을 Kruskal-Wallis 검정이라고 합니다.
보고서에 대한 자세한 내용은 Wilcoxon Kruskal-Wallis, 중앙값, Friedman 순위 및 Van der Waerden 검정 보고서에서 확인하십시오. 예는 비모수 Wilcoxon 검정의 예에서 확인하십시오.
중앙값 검정
중앙값 순위 스코어에 기반한 검정을 표시하거나 숨깁니다. 중앙값 순위 스코어는 순위가 중앙값 순위보다 높은지 아니면 낮은지에 따라 0 또는 1입니다. 중앙값 검정은 이중 지수 분포를 따르는 오차에 가장 강력한 순위 검정입니다. 보고서에 대한 자세한 내용은 Wilcoxon Kruskal-Wallis, 중앙값, Friedman 순위 및 Van der Waerden 검정 보고서에서 확인하십시오.
Van der Waerden 검정
Van der Waerden 순위 스코어에 기반한 검정을 표시하거나 숨깁니다. Van der Waerden 순위 스코어는 데이터 순위를 1 + 스코어 값으로 나눈 값입니다. 스코어 값은 정규 분포 함수의 역을 적용하여 정규 스코어로 변환된 관측값의 수입니다. Van der Waerden 검정은 정규 분포를 따르는 오차에 가장 강력한 순위 검정입니다. 보고서에 대한 자세한 내용은 Wilcoxon Kruskal-Wallis, 중앙값, Friedman 순위 및 Van der Waerden 검정 보고서에서 확인하십시오.
Kolmogorov Smirnov 검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 경험적 분포 함수를 기반으로 반응 분포가 그룹 간에 동일한지 여부를 판별하는 검정을 표시하거나 숨깁니다. 보고서에 대한 자세한 내용은 Kolmogorov-Smirnov 2표본 검정 보고서에서 확인하십시오.
Friedman 순위 검정
(시작 창에서 각 블록 내의 관측값 수가 동일한 블록 변수를 지정한 경우에만 사용 가능) Friedman 순위 스코어에 기반한 검정을 표시하거나 숨깁니다. Friedman 순위 스코어는 블록 변수의 각 수준 내에 있는 데이터의 순위입니다. 이 검정의 모수 버전은 반복 측정 ANOVA입니다. 보고서에 대한 자세한 내용은 Wilcoxon Kruskal-Wallis, 중앙값, Friedman 순위 및 Van der Waerden 검정 보고서에서 확인하십시오.
참고:"Friedman 순위 검정"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 Nemenyi 검정을 위한 옵션이 포함되어 있습니다. 이 검정은 Tukey-Kramer 다중 비교 검정의 비모수 버전입니다. Friedman 순위 검정이 통계적으로 유의한 경우 Nemenyi 검정을 사용하여 어떤 항목 쌍이 다른지 평가합니다.
참고:
– Wilcoxon, 중앙값, Van der Waerden 및 Friedman 순위 검정의 경우 X 변수의 수준이 세 개 이상이면 일원 검정에 대한 카이제곱 근사가 수행됩니다.
– 시작 창에서 블록 변수를 지정하고 블록 및 X 요인 수준의 각 조합에 동일한 개수가 있는 경우 Friedman 순위 검정이 사용 가능한 유일한 "비모수" 옵션입니다. 시작 창에서 블록 변수를 지정하고 개수가 동일하지 않은 경우 사용 가능한 "비모수" 옵션이 없습니다.
Jonckheere Terpstra 검정
범주 간의 정렬된 차이에 대한 추세 검정을 표시하거나 숨깁니다. 이 검정은 약물 용량과 같이 관심 있는 순서가 범주에 존재할 때 적절합니다. 대립가설은 범주가 순서화되어 있다는 것입니다.
정확 검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 정확 검정을 수행하기 위한 옵션을 포함합니다. 자세한 내용은 정확 검정 보고서에서 확인하십시오.
Wilcoxon 정확 검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 정확 방법을 사용한 Wilcoxon 스코어 검정을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 비모수 Wilcoxon 검정의 예에서 확인하십시오.
중앙값 정확 검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 정확 방법을 사용한 중앙값 스코어 검정을 표시하거나 숨깁니다.
Van Der Waerden 정확 검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 정확 방법을 사용한 Van der Waerden 정규 스코어 검정을 표시하거나 숨깁니다.
Kolmogorov Smirnov 정확 검정
(X 변수의 수준이 정확히 두 개인 경우에만 사용 가능) 경험적 분포 함수를 기반으로 반응 분포가 그룹 간에 동일한지 여부를 판별하는 검정을 표시하거나 숨깁니다.
주의: 정확 검정은 큰 표본 크기를 계산하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
비모수 다중 비교
그룹 위치의 비모수 다중 비교를 위한 옵션을 포함합니다.
Wilcoxon 개별 쌍 비교
각 쌍에 대한 Wilcoxon 검정을 표시하거나 숨깁니다. 이 절차에서는 전체 유의 수준을 제어하지 않습니다. 이 값은 "평균 비교" 메뉴에 있는 개별 쌍 비교(스튜던트 t) 옵션의 비모수 버전입니다. 자세한 내용은 Wilcoxon 개별 쌍 비교, Steel-Dwass 전체 쌍 비교 및 Steel 대조군 비교 보고서에서 확인하십시오.
Steel-Dwass 전체 쌍 비교
각 쌍에 대한 Steel-Dwass 검정을 표시하거나 숨깁니다. 이 검정은 "평균 비교" 메뉴에 있는 전체 쌍 비교(Tukey HSD) 옵션의 비모수 버전입니다. 자세한 내용은 Wilcoxon 개별 쌍 비교, Steel-Dwass 전체 쌍 비교 및 Steel 대조군 비교 보고서에서 확인하십시오.
Steel 대조군 비교
그룹화 변수의 각 수준을 대조 수준과 비교하기 위한 Steel 검정을 표시하거나 숨깁니다. 이 검정은 "평균 비교" 메뉴에 있는 대조군 비교(Dunnett) 옵션의 비모수 버전입니다. 자세한 내용은 Wilcoxon 개별 쌍 비교, Steel-Dwass 전체 쌍 비교 및 Steel 대조군 비교 보고서에서 확인하십시오.
Dunnett 전체 쌍 비교(결합 순위 기준)
Dunn 방법을 사용한 각 쌍의 비교를 표시하거나 숨깁니다. Dunnett 방법은 비교 대상인 쌍뿐만 아니라 모든 데이터에 대한 순위를 계산합니다. 보고되는 p 값은 Bonferroni 조정을 반영합니다. 이 값은 조정되지 않은 p 값에 비교 개수를 곱한 것입니다. 조정된 p 값이 1을 초과할 경우 1로 보고됩니다. 자세한 내용은 Dunnett 전체 쌍 비교(결합 순위 기준) 및 Dunnett 대조군 비교(결합 순위 기준) 보고서에서 확인하십시오.
Dunnett 대조군 비교(결합 순위 기준)
Dunn 방법을 사용한 그룹화 변수의 각 수준과 대조 수준의 비교를 표시하거나 숨깁니다. Dunnett 방법은 비교 대상인 쌍뿐만 아니라 모든 데이터에 대한 순위를 계산합니다. 보고되는 p 값은 Bonferroni 조정을 반영합니다. 이 값은 조정되지 않은 p 값에 비교 개수를 곱한 것입니다. 조정된 p 값이 1을 초과할 경우 1로 보고됩니다. "대조 수준" 열 특성을 요인 열에 추가하여 "Steel 대조군 비교" 또는 "Dunnett 대조군 비교(결합 순위 기준)"를 선택할 때마다 대조군을 지정하지 않도록 할 수 있습니다. 자세한 내용은 JMP 사용의 대조 수준에서 확인하십시오. Dunnett 전체 쌍 비교(결합 순위 기준) 및 Dunnett 대조군 비교(결합 순위 기준) 보고서의 내용도 참조하십시오.
참고: 비모수 검정 선택은 데이터에 따라 달라집니다. 전체 쌍에 대한 가설에 사용할 검정을 선택하는 방법에 대한 지침은 Boos and Duan(2021) 연구 자료에서 확인하십시오.
이분산
그룹 분산 동일성에 대한 네 개의 검정과 표준편차가 같지 않은 동일 평균에 대한 Welch ANOVA 검정을 표시하거나 숨깁니다. 그룹 분산 동일성 검정은 O'Brien, Brown-Forsythe, Levene 및 Bartlett입니다. 자세한 내용은 이분산 보고서에서 확인하십시오.
동등성 검정
동등성, 우월성 또는 비열등성 검정을 위한 방법을 포함합니다. 자세한 내용은 동등성 검정 보고서에서 확인하십시오. 이러한 검정은 실제적 또는 임상적으로 유의한 유사성을 감지하려는 경우에 유용합니다. 모수 검정과 비모수 검정을 사용할 수 있습니다.
평균
평균에 대한 동등성, 우월성 또는 비열등성 검정 옵션이 있는 창을 시작합니다. 분산 가정 및 임계 차이를 지정합니다.
표준편차
표준편차에 대한 동등성, 우월성 또는 비열등성 검정 옵션이 있는 창을 시작합니다. 임계 비율을 지정합니다.
로버스트
로버스트 평균 추정값에 대한 옵션을 포함합니다. 로버스트 방법을 사용하면 이상치가 분석에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 로버스트 추정값은 두꺼운 꼬리 분포에 대해 최소 제곱 추정값보다 더 효율적입니다. 자세한 내용은 로버스트 적합 보고서에서 확인하십시오.
로버스트 적합
일원 분석 그림에 로버스트 평균 선을 표시하거나 숨기고, 그룹 평균의 Huber 추정값을 포함하는 "로버스트 적합" 보고서를 표시하거나 숨깁니다.
Cauchy 적합
일원 분석 그림에 로버스트 평균 선을 표시하거나 숨기고, Cauchy 오차 분포를 가정하여 그룹 평균의 추정값을 포함하는 "Cauchy 적합" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 이 로버스트 방법은 극단 이상치에 적절합니다.
검정력
ANOVA 분석을 위한 검정력 계산을 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 검정력 보고서에서 확인하십시오. 검정력 계산 및 예에 대한 자세한 내용은 선형 모형 적합의 검정력 계산에서 확인하십시오.
a 수준 설정
a 수준을 지정할 수 있습니다. 일반 유의 수준 목록에서 선택하거나, "기타"를 선택하여 수준을 지정할 수 있습니다.
참고: 유의 수준은 분석과 보고서 전체에 적용됩니다. 여기에는 신뢰 한계, 평균 다이아몬드, 비교 원 및 다중 비교 분석이 포함됩니다. 동등성 검정을 위한 유의 수준은 별도로 설정됩니다.
정규 분위수 그림
각 그룹의 데이터 분위수를 표시하기 위한 옵션을 포함합니다. 자세한 내용은 정규 분위수 그림의 예에서 확인하십시오.
분위수별 실제값 그림
일원 분석 그림 오른쪽에 분위수 그림을 표시하거나 숨깁니다. 분위수 그림은 Y 변수에 대한 일원 분석 세로 축을 공유합니다. 각 그룹의 누적 확률은 가로 축에 있습니다. 이 그림에는 X 변수의 각 수준 내에서 계산된 분위수가 표시됩니다.
실제값별 분위수 그림
가로 축에 Y 변수가 있고 세로 축에 누적 확률이 있는 분위수 그림을 표시하거나 숨깁니다. 이 그림에는 범주형 X 변수의 각 수준 내에서 계산된 분위수가 표시됩니다.
적합선
(분위수 그림이 열려 있는 경우에만 사용 가능) 열려 있는 각 분위수 그림에서 X 변수의 각 수준에 대한 데이터에 적합된 참조선을 표시하거나 숨깁니다.
정규 분위수 라벨
(분위수 그림이 열려 있는 경우에만 사용 가능) 열려 있는 각 분위수 그림에 정규 분위수 척도를 표시하거나 숨깁니다.
CDF 그림
일원 분석 보고서에서 모든 그룹에 대한 CDF(누적 분포 함수)를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 CDF 그림의 예에서 확인하십시오.
밀도
그룹 간 밀도를 시각화하기 위한 옵션을 포함합니다. 자세한 내용은 밀도 옵션의 예에서 확인하십시오.
밀도 비교
각 그룹에 대한 확률 밀도 함수가 중첩된 그림을 표시하거나 숨깁니다.
밀도의 합성
각 그룹의 개수에 따라 가중치가 부여된 합산 밀도 그림을 표시하거나 숨깁니다. "밀도의 합성" 그림은 X 변수의 범위에서 각 그룹이 총 밀도에 어떻게 기여하는지 보여 줍니다.
밀도의 비율
X 변수의 각 수준별로 밀도에 대한 기여도를 보여 주는 그림을 표시하거나 숨깁니다. 기여도는 X 변수의 전체 범위에서 총 밀도의 비율로 표시됩니다.
매칭 열
지정된 매칭 변수를 기반으로 일원 분석 그림에서 매칭 적합선 및 해당 적합선을 표시하거나 숨깁니다. 서로 다른 그룹의 관측값을 동일한 참가자로부터 얻은 경우처럼 분석의 데이터를 매칭(쌍체) 데이터로부터 얻은 경우에 이 옵션을 사용합니다. 자세한 내용은 매칭 열 보고서에서 확인하십시오.
저장
다음과 같은 통계량을 현재 데이터 테이블에 새 열로 저장합니다.
잔차 저장
Y 변수에서 X 변수의 각 수준에 대한 Y 변수의 평균을 뺀 값을 저장합니다.
표준화한 데이터 저장
X 변수의 각 수준에 대한 Y 변수의 표준화된 값을 저장합니다. 표준화된 값은 중심화된 반응을 각 수준 내의 표준편차로 나눈 값입니다.
정규 분위수 저장
X 변수의 각 수준 내에서 계산된 정규 분위수 값을 저장합니다.
예측값 저장
X 변수의 각 수준에 대한 Y 변수의 예측 평균을 저장합니다.
표시 옵션
그림의 요소를 추가하거나 제거합니다. 관련되지 않은 일부 옵션은 표시되지 않을 수 있습니다.
모든 그래프
일원 분석 그림을 표시하거나 숨깁니다.
점
일원 분석 그림에 데이터 점을 표시하거나 숨깁니다.
상자 그림
각 그룹에 대한 이상치 상자 그림을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 이상치 상자 그림에서 확인하십시오. 예는 일원 분석 수행에서 확인하십시오.
평균 다이아몬드
일원 분석 그림에 평균 다이아몬드를 표시하거나 숨깁니다. 각 평균 다이아몬드는 해당 그룹 평균의 95% 신뢰 구간에 걸쳐 있으며 평균 위치에 가로선이 있습니다. 95% 신뢰 구간은 합동 표준편차를 사용하여 계산됩니다. 자세한 내용은 평균 다이아몬드 및 X 축 비례에서 확인하십시오.
평균 선
각 그룹의 평균에 선을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 평균 선, 오차 막대 및 표준편차 선에서 확인하십시오.
평균 CI 선
각 그룹의 95% 신뢰 상한 및 하한 위치에 선을 표시하거나 숨깁니다. 95% 신뢰 수준은 합동 표준편차를 사용하여 계산됩니다.
평균 오차 막대
평균으로부터 1 표준 오차 위와 아래에 해당하는 오차 막대와 함께 각 그룹의 평균을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 평균 선, 오차 막대 및 표준편차 선에서 확인하십시오.
총 평균
Y 변수의 전체 평균을 표시하거나 숨깁니다.
표준편차 선
각 그룹 평균의 1 표준편차 위와 아래에 선을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 평균 선, 오차 막대 및 표준편차 선에서 확인하십시오.
비교 원
(다중 비교 보고서가 열려 있는 경우에만 사용 가능) 비교 원을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 비교 원에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오. 예는 일원 분석 수행에서 확인하십시오.
여러 평균 연결
그룹 평균을 연결하는 직선을 표시하거나 숨깁니다.
평균의 평균
그룹 평균의 평균을 표시하거나 숨깁니다.
X 축 비례
("매칭 열" 옵션을 선택한 경우에는 사용 불가능) 가로 축에 간격을 지정합니다. 이 옵션을 선택하면 간격이 각 수준의 관측값 수에 비례합니다. 자세한 내용은 평균 다이아몬드 및 X 축 비례에서 확인하십시오.
퍼진 점
데이터 점의 퍼짐을 지정합니다. 이 옵션을 선택하면 데이터 점이 구간 너비 전체에 퍼집니다.
지터링된 점
데이터 점의 퍼짐에 추가되는 랜덤 잡음 유형을 지정합니다. 이 옵션에는 표식이 중첩되지 않게 하기 위한 여러 유형의 지터가 포함되어 있습니다. 사용 가능한 지터 유형에 대한 설명은 그래프 분석의 점에서 확인하십시오.
매칭 선
("매칭 열" 옵션을 선택한 경우에만 사용 가능) 매칭 변수의 각 수준 평균을 연결하는 선을 표시하거나 숨깁니다.
매칭 점선
("매칭 열" 옵션을 선택하고 매칭 변수의 값이 X 변수의 수준에 대해 모두 결측인 경우에만 사용 가능) 매칭 변수의 결측 수준을 통과하여 평균을 연결하는 점선을 표시하거나 숨깁니다. 결측 셀 평균 대신 사용되는 값은 이원 ANOVA 모형을 사용하여 구합니다.
히스토그램
원래 그림 오른쪽에 가로 배열 히스토그램을 표시하거나 숨깁니다.
로버스트 평균 선
("로버스트" 옵션을 선택한 경우에만 사용 가능) 각 그룹의 로버스트 평균에 선을 표시하거나 숨깁니다.
범례
정규 분위수, CDF(누적 분포 함수) 및 PDF(확률 밀도 함수) 그림에 대한 범례를 표시하거나 숨깁니다.
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.