同一份表格，列类型设错了，分析方式就可能改变；图上的点隐藏了，计算时却未必排除。JMP怎么进行数据分析JMP数据分析结果异常怎么办，下面以JMP 19.2中文界面为例，介绍基础分析和异常检查方法。

　　一、JMP怎么进行数据分析

　　先明确各行、各列的含义。测量值、产品编号和批次即使都用数字记录，也不能全部作为连续变量处理。

　　1、导入数据并设置列类型

　　数值列夹有单位、说明或特殊缺失标记时，可能被读成字符列，导入后需要核对。

　　①点击【文件】→【打开】，选择Excel文件，在导入向导中核对工作表、表头和数据范围。

　　②完成导入后，双击列名打开【列信息】，检查【数据类型】和【建模类型】。

　　③测量值设为【数值型】、【连续型】；批次或产品类别按含义设为【名义型】，等级数据按需要设为【有序型】。

　　④与原始表格抽查行数、数值和单位，确认没有将合计行或备注读入观测数据。

　　2、查看分布和基本统计量

　　分布可以帮助发现录入错误及组别混杂。除了平均值，还应查看中位数和离散程度。

　　①点击【分析】→【分布】，选择待分析变量，点击【Y，列】→【确定】。

　　②查看直方图、箱线图和统计量；分类变量查看频数，核对类别名称和数量。

　　③点击图中的异常点，回到数据表查看对应记录，与原始资料核对。

　　3、分析两个变量之间的关系

　　【以X拟合Y】根据建模类型选择平台：两个连续变量查看散点和回归，连续响应与分类因子进入组间比较。

　　①点击【分析】→【以X拟合Y】，将结果变量放入【Y，响应】，解释变量放入【X，因子】，点击【确定】。

　　②两列均为连续型时，点击“二元”报表旁的红色小三角，选择【拟合线】。

　　③Y连续、X为分类变量时，查看各组分布和样本量，再从相应红色小三角菜单选择适用的均值比较。

　　4、建立包含多个因素的模型

　　【拟合模型】可以同时分析多个因素。下面的标准最小二乘法适用于连续响应。

　　①点击【分析】→【拟合模型】，选择响应列，点击【Y】。

　　②选择解释变量，点击【添加】，检查模型效应列表。

　　③在【特质】中选择【标准最小二乘法】，点击【运行】，查看参数、效应检验和拟合表现。

　　二、JMP数据分析结果异常怎么办

　　先判断差异发生在哪里：图形类型不对、有效样本减少，还是模型结果与预期不同。不要在未核对数据之前反复切换检验方法。

　　1、分析平台或图形类型与预期不同

　　数字形式的分类编码，如果被设为连续型，会被当作数值分析。反过来，测量值设成名义型，也会按类别处理。

　　①打开【列信息】，按变量实际含义修正【数据类型】和【建模类型】。

　　②连续型选项不可用时，先检查列是否为字符型，清理数值中的单位或非数值内容，再转换类型。

　　③重新运行【分布】或【以X拟合Y】，确认图形及分析平台已经改变。

　　2、均值、样本量与原表不一致

　　缺失值、排除行、过滤条件，以及误指定的频数或权重，都可能改变计算结果。仅隐藏数据点不会自动排除该观测。

　　①检查相关变量的缺失值及当前行状态，对照报告中的有效样本量。

　　②需要恢复被误排除的行时，选中这些行，点击【行】→【排除/撤销排除】。

　　③检查数据过滤器和分析窗口中的【频数】、【权重】、【依据】，取消误设的角色和条件。

　　④从报表红色小三角中选择【重新运行】→【重新运行分析】，再次核对结果；原有排除依据有效时予以保留。

　　3、少数异常值明显影响结果

　　箱线图标出的离群点只是检查线索，不能直接认定为错误。不同批次、量程变化或真实极端值，都需要结合记录判断。

　　①点击异常点，核对原始数值、单位、采集时间和所属批次。

　　②确认是录入错误时修正数值；属于真实观测时保留，并检查是否需要按批次分别分析。

　　③需要评估影响时，在数据副本中比较保留与排除该观测的结果，记录原因和差异，不直接删除原始行。

　　4、回归显著性或拟合表现异常

　　拟合优度高，不代表模型适合所有用途。曲线关系、分组差异和残差不均匀，都可能使简单线性模型的解释受到限制。

　　①先在散点图中检查关系是否近似线性，有没有明显分组或少数点主导拟合。

　　②对二元线性拟合，点击拟合报表的红色小三角，选择【标绘残差】，查看预测值与残差的关系。

　　③残差呈弯曲或漏斗形时，结合分析目的检查非线性、变换或方差差异，再选择适用模型。

　　④结果不显著时核对样本量和估计的不确定性，保留有依据的设置，不为了得到显著结果反复删变量。

　　三、JMP分析完成后怎么保存和复核结果

　　数据更新后需要重新分析，并保留设置和数据版本，方便后续复核。

　　1、保存分析设置

　　数据表脚本可以保存分析设置。复现结果时，仍需要对应的数据和行状态。

　　①点击报表顶部红色小三角，选择【保存脚本】→【至数据表】。

　　②点击【文件】→【另存为】，保存JMP数据表，并在记录中注明数据来源和处理日期。

　　③重新打开数据表，点击保存脚本旁的绿色小三角，检查能否重新生成分析。

　　2、复核数据变化后的结果

　　比较两次分析时，变量角色、缺失处理和过滤范围都应一致。仅保留结果截图，很难解释数值变化来自哪里。

　　①更新数据后重新运行分析，核对有效样本、分组数量和变量角色。

　　②将数据版本、排除理由及模型设置与结果一起保存，区分数据变化与方法调整造成的差异。

　　总结

　　希望这篇关于“JMP怎么进行数据分析JMP数据分析结果异常怎么办”的内容能帮到大家。数据分析让我们有机会更清楚地了解工作中的问题，也为交流和判断提供了共同依据。一份结果是否有用，既取决于数据，也与问题本身是否明确有关。熟悉软件需要时间，遇到疑问时多了解一些，日常工作也能少一些阻碍。保持对数据的认真态度，接受结果中的不确定性，才能积累更可靠的分析经验。希望大家学有所用，让这些知识服务于实际工作。如果有JMP软件选择或版本方面的需求，欢迎联系我们咨询。