Przykładowy raport z aplikacji SZTOS: Obserwacje odstające w porównaniach grup
Raport pokazuje rozkłady wyników w grupach na wykresach i wskazuje obserwacje odstające (np. metodą rozstępu międzykwartylowego), zanim przejdziesz do testu porównującego grupy.
Wyjaśnienie metody i przykład krok po kroku: Kwartyle i rozstęp międzykwartylowy, Testy nieparametryczne.
Dane: zbiór demonstracyjny CRUIZE (N = 303; ankieta o akceptacji autonomicznego samochodu). Raport wygenerowała automatycznie aktualna wersja aplikacji SZTOS, bez ręcznych poprawek – tak wygląda materiał, który dostajesz do dalszej pracy.
Niniejszą analizę i raport opisowy wykonano w Systemie Zautomatyzowanego Tworzenia Opisu Statystycznego - SZTOS (Hryniewicz, Milewska, 2023).Rozstęp międzykwartylowy (ang. IQR) jest często używany do znajdowania wartości odstających w danych. IQR jest to przestrzeń danych pomiedzy 1 i 3 qwartylem. Wartości odstające są tutaj definiowane jako obserwacje, które mieszczą się poniżej Q1 - 1,5 IQR lub powyżej Q3 + 1,5 IQR. Na wykresie pudełkowym najwyższa i najniższa występująca wartość w ramach tego limitu są wskazywane przez wąsy pudełka (często z dodatkową kreską na końcu wąsa) oraz wszelkie wartości odstające jako pojedyncze punkty.
Niniejszy program ma na celu identyfikacje wartości odstających w grupach pod względem zmiennych numerycznych. Pierwszy krok algorymtu w losowej kolejności wybiera zmienną niezależną (grupującą) i zależną (numeryczną), a następnie buduje z nich wykres pudełkowy. Losowość doboru tych zmiennych w budowaniu wykresów pudełkowych ma na celu ograniczenie tendencyjności w kolejności wygładzania wartości odstających. Następnie, na podstawie identyfikacji wartośći odchylających się względem IQR są wprowadzane braki danych. Po ich identyfikacji i wstawieniu, braki te są uzupełniane techniką losowych lasów ang. random forests. Dodatkowo, jeśli zmiennych zależnych jest więcej niż dwie, to dane z pierwszej analizy wygładzania przechodzą wygładzone do następnej analizy wygładzania i następnej itd. Zaleca się ostrożność w wykorzystywaniu tej procedury.
Technika losowych lasów
Wypełnianie braków danych metodą losowych lasów zostało wykonane za pośrednictwem pakietu „missForest” z repozytorium CRAN (Stekhoven & Bühlmann, 2012) w programie R. Jest to nieparametryczna metoda, która wykorzystuje technikę losowych lasów (ang. random forests) do maksymalizacji predykcji wartości w miejscach braków danych (Breiman, 2001). Technika lasów losowych polega na losowej selekcji (ze zwracaniem) obserwacji ze wskazanego zbioru danych w celu utworzenia licznych trzew decyzyjnych (zawierających różne zmienne i obserwacje ze zbioru danych), pozwalających po agregacji na predykcję (metodą przewidywania) lub klasyfikację (metodą głosowania) zmiennych zależnych (ilościowych lub jakościowych). Technika uzupełniania braków danych oparta o metodę losowych lasów polega z grubsza na iteracyjnej realizacji 3 kroków. W pierwszym kroku ustalana jest ilość i jakość (jakościowe vs ilościowe) braków danych. W drugim, braki danych są wypełniane wartością średnią lud dominantą. W trzecim korku następuje predykcja regresyjna lub klasyfikacyjna tych braków danych metodą losowych lasów. W procedurze przwidywania wartrości w miejscach braków jest wykorzystywany cały zbiór danych. Kroki te są powtarzane do momentu zminimalizowania błędu predykcji lub klasyfikacji.
Wyniki analizy są przedstawione na serii rysunków oraz w tabalach. Rysunek przedstawia dane surowe oraz te same dane, ale wygładzone, przewidywaniem przez technikę losowych lasów. Tabela przedstawia te zestawienia w sposób tebelaryczny.
Analizę wykonano na zbiorze liczącym N = 303 obserwacji.
Zmienne w zbiorze biorące udział w przewidywaniu braków danych to: Płeć; Edukacja; Grupa badana; Wiek; Łatwość korzystania1; Łatwość korzystania2; Łatwość korzystania3; Łatwość korzystania4; Użyteczność1; Użyteczność2; Użyteczność3; Użyteczność4; Intencja kupna1; Intencja kupna2; Intencja kupna3; Intencja kupna4; Obawy; Cele; Łatwość; Użyteczność; Intencja zakupu.
Bibliografia
Hryniewicz, K., Milewska, A. (2023). SZTOS: System Zautomatyzowanego Tworzenia Opisu Statystycznego (Wersja SZTOS) [Oprogramowanie]. https://sztos-it.com/
Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62008-0_35
Stekhoven, D. J., & Bühlmann, P. (2012). Missforest-Non-parametric missing value imputation for mixed-type data. Bioinformatics, 28(1), 112–118. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr597
Rysunek nr 1
Różnice między grupami zmiennej Grupa badana pod względem wartości zmiennej Łatwość - Dane surowe i dane po imputacji (odpowiednio górny i dolny rysunek)
Nota: Nr id = pozycja wiersza w zbiorze danych; Czerwona kropka oznacza średnią; Czerwona kreska oznacza medianę
Tabela nr 1
Obserwacje odstające dla pary zmiennych - dane surowe i po imputacji
| id | Grupa badana | Łatwość - dane surowe | Łatwość - dane po imputacji |
|---|---|---|---|
| 31 | Policjanci | 1 | 2.20 |
| 76 | Policjanci | 1 | 2.27 |
| 228 | Papugi | 1 | 2.21 |
| 292 | Policjanci | 1 | 2.24 |
Nota: id = pozycja wiersza w zbiorze danych
Rysunek nr 2
Różnice między grupami zmiennej Grupa badana pod względem wartości zmiennej Obawy - Dane surowe i dane po imputacji (odpowiednio górny i dolny rysunek)
Nota: Nr id = pozycja wiersza w zbiorze danych; Czerwona kropka oznacza średnią; Czerwona kreska oznacza medianę
Brak wydruku Tabeli nr 2 ze względu na brak obserwacji odstających poza IQR
Rysunek nr 3
Różnice między grupami zmiennej Grupa badana pod względem wartości zmiennej Intencja zakupu - Dane surowe i dane po imputacji (odpowiednio górny i dolny rysunek)
Nota: Nr id = pozycja wiersza w zbiorze danych; Czerwona kropka oznacza średnią; Czerwona kreska oznacza medianę
Brak wydruku Tabeli nr 3 ze względu na brak obserwacji odstających poza IQR
Podsumowanie wierszowe obserwacji odstających w modelach regresji
Numery wierszy (obserwacji) w bazie danych które pojawiły się w analizie jako obserwacje odstające przynajmniej jeden raz, to ; c( 31,76,228,292 )
Rysunek nr 1
Zróżnicowane kategorii zmiennej Grupa badana pod względem wyników zmiennej Obawy
Rysunek nr 2
Zróżnicowane kategorii zmiennej Grupa badana pod względem wyników zmiennej Łatwość
Rysunek nr 3
Zróżnicowane kategorii zmiennej Grupa badana pod względem wyników zmiennej Intencja zakupu
Masz pytania do raportu🔮⁉️
Kliknij i porozmawiaj z naszą statystyczną asystentką Danką💁♀✅
Chcesz taki raport dla swoich danych?
Policzymy Twoje wyniki i przygotujemy tabele, wykresy oraz opis w standardzie APA, który dopracujesz w pracy dyplomowej, doktoracie lub artykule. Pomagamy jak statystyk i redaktor – autorem pracy zostajesz Ty. Konsultacja i wycena są bezpłatne.
Inne przykładowe raporty
Polityka prywatności · Preferencje prywatności (cookies) · Kontakt
SZTOS IT Sp. z o.o., ul. Wyzwolenia 50,1D/11, 80-537 Gdańsk · NIP 9571170036 · KRS 0001089876 · REGON 527872203