JMP和Minitab的比較(方差分析)

近來在網上看到很多比較JMP和Minitab的文章,從基本的描述性統計到高端的DOE,分門別類,內容豐富,不可謂不透徹,比較的結果,也大都認爲JMP在非常多的方面都遠勝于Minitab。美中不足的是,筆者始終沒找到有關“方差分析”的主題。其實我們公司在統計分析方面用得最多的就是方差分析ANOVA,本人對這兩個軟件都操練過(早年用Minitab多些,現在基本上用JMP),所以就在這方面爲大家做個拾遺補缺吧。

假設我們要研究A、B、C三種不同藥物對人體引起的疼痛效果是否存在顯著差異,在最新版的JMP7和Minitab15中輸入“疼痛”和“藥物”兩列數據,想得到方差分析的結果。

對比項目一:操作的便捷性。

JMP的操作路徑爲:主菜單Analyze > Fit Y By X,確定“Y”爲“疼痛”、“X”爲“藥物”後,從紅三角的下拉菜單中選擇“Means/Anova”,即可得到如圖一所示的報表;Minitab的操作路徑爲:主菜單Stat > ANOVA > One-Way,確定“Response”爲“疼痛”、“Factor”爲“藥物”後,即可得到如圖二所示的報表。如果需要輸出統計圖形,還要點擊“Graph”按鈕,在選項內做一些設定。從操作層面上來看,兩者的便捷性差不多,Minitab的操作步驟稍微多了一些。

圖一 JMP的輸出結果

圖二 Minitab的輸出結果

對比項目二:統計分析的具體內容。

方差分析的最重要輸出結果就是那張“ANOVA Table方差分析表”,JMP和Minitab都做到了。其他內容,諸如判定系數R-square、子組均值的置信區間等等,兩者也都有涉及,只是形式略有不同,看不出孰高孰低。但是,如果考慮到JMP自由靈活的“輸出報表定制化”這一特點,我們又不得不傾向于JMP多一些。

對比項目三:統計圖形的效果。

圖三是用JMP軟件制作而成的統計圖形,A、B、C三種不同藥物之間的差異程度可以分別通過單值圖Individual Value Plot、箱線圖Boxplot、置信菱形圖Mean Confidence Diamond Plot和直方圖Histogram四種不同形式的統計圖形表達方式在一個畫面上同時展現出來,對用戶的視覺影響力非常強大,而且還可以自由控制輸出的類型和數量,感覺非常友好。圖四是用Minitab軟件制作而成的統計圖形,只有單值圖Individual Value Plot和箱線圖Boxplot這兩種統計圖形表達方式,表現效果弱了許多。

圖三 JMP輸出的統計圖形

圖四 Minitab輸出的統計圖形

對比項目四:統計分析的拓展性。

在方差分析的基礎上拓展起來的統計技術主要有兩個:精確研究樣本兩兩之間關系的Multiple Comparison(多重比較法)和處理樣本方差不等時均值比較的Welch ANOVA(Welch方差分析法)。先說“多重比較法”,JMP和Minitab都能實現此項功能。但具有明顯區別的是:Minitab純粹是用複雜的統計數字來表達更加複雜難懂的分析結果(如圖五所示),而JMP在輸出統計分析報表的同時,還適當地應用“Comparison Circle Plot比較環圖”生動形象地表示原本枯燥的統計結果(如圖六所示)。再說“Welch方差分析法”,目前Minitab還不能實現此功能;而JMP可以從下拉菜單裏面選擇命令來實現此功能,得到類似圖七所示的結果。筆者認爲這是在方差分析領域,JMP領先Minitab優勢最大的一個項目。看來,越是涉及到高級專業的統計概念,JMP的優勢就越顯著。

圖五 Minitab的多重比較分析結果

圖六 JMP的多重比較分析結果(圖形部分)

圖七 JMP的Welch方差分析的結果

經過上述深度比較,筆者認爲JMP在“方差分析”方面遙遙領先于Minitab。這個結論與其他朋友的統計軟件使用評比的結論不謀而合。怪不得現在有越來越多的全球大公司,如Seagate希捷、BOA美洲銀行等都願意不惜代價,用JMP軟件替換掉原先的Minitab軟件。

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JMP和Minitab的比較(單樣本均值的假設檢驗)
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