jamovi 는 R을 사용하는 두 가지 측면을 단순화하는 것을 목표로하는 소프트웨어입니다. 포인트 앤 클릭 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 제공합니다. 또한 많은 다른 기능을 결합한 기능을 제공하여 SPSS 또는 SAS와 유사한 프로그래밍 방법을 R에 제공합니다.

이상적인 연구자는 선택된 분야의 연구, 데이터 분석 및 컴퓨터 프로그래밍 전문가입니다. 그러나 프로그래밍을 잘 유지하려면 정기적 인 연습이 필요하며 각 프로젝트의 데이터 수집에는 수개월 또는 수년이 걸릴 수 있습니다. GUI는 메모리에서 프로그래밍 명령문을 호출하지 않고 메뉴 및 대화 상자에서 필요한 것을 인식하기 만하면되기 때문에 데이터를 가끔씩 분석하는 사람들에게 이상적입니다. 이것이 GUI 기반 연구 도구가  수년간 학술 연구 에 널리 사용 된 이유 입니다.

R Commander , Deducer , Rattle 및 Bluesky Statistics를 비롯하여 가끔 사용자가 강력한 R 언어를 사용할 수 있도록 여러 시도가있었습니다 . R Commander는 40 가지 이상의 플러그인을 사용할 수 있어 특히 성공을 거두었 습니다. 이러한 도구가 도움이되므로 재현성의 핵심 요소가 부족합니다 (나중에 자세히 설명).

jamovi의 개발자는 SPSS 사용자에게 익숙한 GUI를 설계했습니다. 그들의 목표는 2018 년 8 월까지 SPSS의 가장 널리 사용되는 부분을 구현하는 것입니다. 이를 사용하려면 데이터> 열기를 클릭하고 쉼표로 구분 된 값 파일을 선택하십시오 (다른 형식은 곧 지원 될 예정 임). Data> Setup을 선택하고 Continuous, Ordinal, Nominal 또는 Nominal Text 중에서 선택하여 확인 및 / 또는 변경할 수있는 각 열의 데이터 유형을 추측합니다.

또는 jamovi의 데이터 편집기에서 수동으로 데이터를 입력 할 수도 있습니다. 숫자, 과학 표기법 및 문자 데이터는 사용할 수 있지만 날짜는 사용할 수 없습니다. 기본 형식은 숫자이지만 텍스트 문자열이 주어지면 자동으로 명목 텍스트로 변환됩니다. 그것이 오타 (typo) 였다면 삭제하면 즉시 숫자로 다시 변환됩니다. 데이터 값이나 변수 이름을 찾거나 열을 가로 질러 스크롤하는 동안 ID 열을 고정하는 것과 같은 몇 가지 기능을 놓쳤습니다.

데이터를 분석하려면 jamovi의 분석 탭을 클릭합니다. 여기서 각 메뉴 항목에는 다양한 통계 분석 방법의 드롭 다운 목록이 있습니다. 아래 이미지에서 ANOVA 메뉴를 클릭하고 ANOVA를 선택하여 계승 분석을 수행했습니다. 변수를 다양한 모델 역할로 드래그 한 다음 원하는 옵션을 선택했습니다. 각 옵션을 클릭하면 출력이 오른쪽 창에 바로 나타납니다. 즉각적인 피드백을 통해 학습 속도가 빨라지므로 매번 ‘실행’을 클릭해야하는 것보다 훨씬 낫습니다. 그리고 출력을 둘러보고 변경된 내용을 확인하십시오.

표 형식 출력은 기본적으로 학술지 스타일로 수행되며 Microsoft Word에 붙여 넣을 때 편집 또는 게시 할 준비가 된 표 개체입니다.

하나의 테이블이나 그래프 또는 모든 테이블과 그래프를 한 번에 복사 할 수 있습니다. 다음은 그래픽 출력 예제입니다.

jamovi의 “Hadley”스타일을 사용한 상호 작용 플롯. 각 워크숍의 신뢰 구간이 서로 겹치면 자동으로 쉽게 읽을 수 있도록 간격을 오프셋하는 방법에 유의하십시오.

jamovi는 그래픽에 네 가지 스타일을 제공합니다. 기본 기본 배경은 단순한 배경으로, 최소값 – 이상하게도 – 주요 틱 포인트에 격자를 추가합니다. 나는 그 소프트웨어의 모습을 복사하는 SPSS ; 그리고 Hadley Wickham의 인기있는 ggplot2 패키지 스타일을 따르는 Hadley .

현재 거의 모든 그래프는 분석을 통해 생성됩니다. 일련의 그래픽 메뉴가 작동합니다. 개발자가  자신의 Deducer GUI에 사용 된 Ian Fellows의 강력한 Plot Builder 와 비슷한 맞춤 그래픽을 완벽하게 제어 할 수 있기를 바랍니다  .

그래픽 출력은 컴퓨터 화면에서 잘 보이지만 Word에 복사하여 붙여 넣기를 사용하면 상당히 낮은 해상도의 비트 맵입니다. 고해상도 이미지를 얻으려면 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴에서 다른 이름으로 저장을 선택하여 이미지를 SVG, EPS 또는 PDF 파일에 작성해야합니다. Windows 사용자는 일반적인 드롭 다운 메뉴에서 해당 옵션을 볼 수 있지만 Mac 버전의 버그로 해당 옵션이 차단됩니다. 그러나 적절한 확장을 수동으로 추가하면 선택한 형식이 기록됩니다.

jamovi는 완전한 재현성을 제공하며이를 수행 할 수있는 몇 가지 메뉴 기반 GUI 중 하나입니다. SPSS 또는 R Commander와 같은 메뉴 기반 도구는 사람들이 메뉴를 선택할 때 GUI가 작성하는 프로그래밍 코드를 통해 재현성을 제공합니다. 그러나 대화 상자의 설정은 현재 세션간에 저장되지 않습니다. 포인트 앤 클릭 사용자는 종종 해당 코드를 이해할 수 없기 때문에 코드를 재현 할 수 없습니다 . jamovi 파일에는 데이터, 대화 상자 설정, 사용 된 구문 및 출력이 포함됩니다. 다시 열 때, 그것은 마치 모든 분석을 수행하고 결코 떠나지 않은 것처럼 보입니다. 따라서 데이터 수집 프로세스에 몇 가지 관측이 있었거나 데이터 입력 오류가 발견 된 경우 변경 사항을 적용하면 영향을받는 분석을 자동으로 다시 계산합니다.

jamovi는 재현성을 제공하지만 재사용 성을 제공하지는 않습니다 . 변수 변환 및 분석 단계가 저장되고 변경할 수 있지만 데이터 입력 데이터 세트는 변경할 수 없습니다. 이것은 완전히 재사용이 가능할 정도로 가깝습니다. 개발자가 다른 데이터 세트를 선택하도록 허용 한 경우 (예 : 지난주의 분석을 이번 주 데이터에 적용) 강력하고 상당히 독특한 기능입니다. 새로운 데이터는 물론 동일한 이름의 변수를 포함해야합니다. 현재 KNIME 과 같은 워크 플로 기반 GUI 만 그래픽 형태로 재사용 성을 제공합니다.

결과물만큼이나 아주 중요한 기능이 빠져 있습니다. 복잡한 분석에서는 무엇이 무엇인지 추적하기가 너무 쉽습니다. 각 출력 세트의 제목을 변경하는 방법이 필요하며 모든 출력물에 명확하게 레이블을 지정할 필요가 있습니다 (예 : 2 차 합계 방식 사용). 결과물에는 특정 분석을 찾는 데 도움이되는 개요 형식으로 접을 수있는 기능이 필요하며 축소 된 분석을 다른 순서로 끌어 올 수 있습니다.

도움이 될 또 다른 출력 기능은 전체 분석 세트를 Microsoft Word로 내보내는 것입니다. 현재 주요 “햄버거”메뉴 (화면 왼쪽 상단)에서 내보내기> 결과를 ​​찾을 수 있습니다. 그러나 PDF 및 HTML 형식 만 저장합니다. Word에서 HTML 문서를 강제로 열 수는 있지만 jamovi가 목표로하는 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자는이를 수행하는 방법을 모를 수 있습니다. 또한 출력을 HTML로 내보낼 때 Word에서 그래프를 표시하지 않습니다. 그러나 브라우저에서 HTML 파일을 열면 실제로 이미지가 저장되었음을 알 수 있습니다.

배후에서 jamovi의 메뉴는 대화 상자 설정을 자체 jmv 패키지에서 일련의 함수 호출로 변환합니다. 이 함수의 계산은 다른 기존 패키지의 함수에서 빌려옵니다. 따라서 계산의 정확성은 이미 잘 검증되어야합니다. 인용문은 아직 패키지에 포함되어 있지는 않지만 개발자의 할 일 목록에 추가됩니다.

이러한 계산을 수행하는 함수가 이미 존재하는 경우 jamovi 개발자는 왜 자신의 함수 세트를 개발하기로 결정 했습니까? 대답은 논쟁의 여지가 있습니다 : SPSS 또는 SAS 언어처럼 더 잘 작동하는 R 언어의 버전을 개발하는 것입니다. 이러한 언어는 추후 분석보다는 읽기 쉽도록 최적화 된 출력을 제공합니다. 그것은 매력적이고 읽기 쉽고 간결합니다. 예를 들어 기본 R 함수를 사용하여 두 변수에 대한 t- 검정 및 비모수 분석을 비교하면 다음과 같습니다.

jamovi GUI 또는 jmv 패키지를 사용한 동일한 비교는 다음과 같습니다.

jamovi 또는 jmv 패키지에서 출력됩니다.

배후에서 jamovi GUI는 jmv 패키지에서 다음 함수 호출을 실행하고있었습니다. 이것을 RStudio에 입력하면 같은 결과를 얻을 수 있습니다 :

jamovi (및 SAS / SPSS)에는 전체 분석을 수행하는 명령이 하나 있습니다. 예를 들어 방정식 매개 변수, 매개 변수에 대한 t- 검정, anova 테이블, 예측 된 값 및 진단 플롯을 얻기 위해 단일 함수를 사용할 수 있습니다. R에서는 보통 lm, summary, anova, predict 및 plot의 5 가지 기능을 사용합니다. jamovi의 jmv 패키지에서는 하나의 linReg 함수가 모든 단계를 수행합니다.

이 디자인의 영향은 매우 중요합니다. 이에 반해 R Commander의 메뉴는 R의 단편적인 프로그래밍 스타일과 일치합니다. 선형 모델링의 경우 그래픽, 통계 및 모델 메뉴에 25 가지 이상의 관련 메뉴 선택 항목이 있습니다. 회귀에 해당하는 것은 어느 것입니까? 리콜해야합니다. jamovi에서 Regression 메뉴에서 Linear Regression을 선택하면 모든 선택 항목이 관련된 단일 대화 상자로 이동합니다. 아직 20 개가 넘는 항목 중에서 선택할 수 있습니다 (jamovi는 R Commander만큼 많이하지 않습니다). 그러나 모두 유용한 정보입니다.

jamovi에는 출력을 생성하는 데 사용 된 함수를 보여주는 구문 모드가 있습니다 (화면의 오른쪽 상단에있는 삼중 점 메뉴 아래에 있음). 이러한 기능은 jmv 패키지와 함께 제공됩니다.이 패키지는 다른 CRAN 저장소와 마찬가지로 CRAN 저장소에서 사용할 수 있습니다. jamovi의 구문 모드를 사용하여 메모리에서 R을 프로그래밍하는 방법을 배울 수 있지만 물론 R의 단편적인 명령 대신 jmv의 올인원 스타일의 명령을 사용합니다. jmv 함수가 GUI 사용자가 아닌 프로그래머에게 인기가 있는지 여부는 매우 흥미로울 것입니다. 급진적 인 변화이지만 R은 tidyverse 기능 의 사용과 같은 급진적 인 프로그래밍 변화를 보았습니다 .

jamovi의 개발자는 R의 단편적인 접근법의 가치를 인식하지만 추가적인 유연성을 필요로하지 않는 사람들을 쉽게 배울 수있는 대안을 제공하기를 원합니다.

지금까지 보았 듯이 jamovi의 접근 방식은 메뉴와 R 기능을 단순화 시켰지만 세 번째 수준의 단순화를 제공합니다. 20 개의 다른 패키지 (jmv를 설치할 때 표시됨)의 기능을 결합하여 모든 단계를 단일 단계로 설치할 수 있습니다 jmv 함수 호출을 통해 제어 할 수 있습니다. 이것은 논쟁의 여지가있는 디자인 결정이지만 전반적인 목표에 의미가 있습니다.

jamovi의 메뉴를 확장하는 것은 jamovi 라이브러리라는 온라인 저장소에 저장된 추가 기능 모듈을 통해 수행됩니다. 사용 가능한 것을 보려면 Jamovi 창의 오른쪽 상단에있는 큰 “+ 모듈”아이콘을 클릭하기 만하면됩니다. 이 기사를 작성할 때 단 9 건만 사용할 수 있지만 (2012/12/02) 개발자는 R 패키지를 jamovi 라이브러리에 가져 오는 것을 매우 쉽게 만들었습니다. 함수에 대한 메뉴 프런트 엔드를 만드는 것은 쉽지만 게시 품질 출력을 만드는 데 더 많은 작업이 필요합니다.

현재 릴리스의 제한 사항은 데이터 변환이 한 번에 하나의 변수로 완료된다는 것입니다. 결과적으로, 측정 레벨을 설정하고, 대수를 취하고, 기록하는 등의 작업은 아직 전체 변수 세트에서 수행 할 수 없습니다. 이것은 개발자해야 할 일 목록에 있습니다.

내가 놓칠만한 다른 기능으로는 그룹 별 (분할 파일) 분석 및 출력 관리가 있습니다. 이 주제에 대한 토론은 내 게시물 인 R Group-By Modeling을 참조하십시오 .

도움이 될 또 다른 기능은 대화 상자가 여러 변수 (예 : t- 검정, 우연성 테이블)를 선택할 수 있도록하여 여러 테스트를 권장하는 모든 곳에서 p 값을 수정할 수있는 기능입니다. R Commander는 상관 행렬에 대해이 기능을 제공하며 여러 테스트의 문제가 jamovi가 p- 값을 수정하기 위해 제공하는 사후 비교 (post-hoc comparison)에만 국한되지 않음을 사람들이 이해하도록 돕습니다.

버전 0.8.1.2.0에서만 꽤 많은 테스트에서 두 개의 작은 버그 만 발견했습니다. post-hoc 비교를 요구 한 후에, 나중에 선택 상자의 선택을 취소하면 사라지지 않을 것임을 알게되었습니다. 그래픽의 수출을 논의 할 때 위에서 설명한 다른 버그. 개발자들은 jamovi를 “프로덕션 준비”로 간주하며 많은 대학에서 이미 학부 통계 프로그램에서이를 사용하고 있습니다.

요약하면, jamovi는 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스와 다른 많은 기능을 결합한 일련의 기능을 제공합니다. 개발자 인 Jonathan Love, Damian Dropmann 및 Ravi Selker가 SPSS의 기본 기능을 일치시키는 목표를 완수하면 매우 인기가있을 것으로 기대합니다. Excel과 같은 스프레드 시트를 사용할 수있는 능력 만 있으면 사용할 수 있습니다. 그것은 좋은 프로그래머 인 사용자보다 훨씬 많은 사용자 집단입니다. 이번 8 월에 jamovi 1.0을 시험해보기를 기대합니다!

 

 

소스: R에 대한 jamovi : 쉽지만 논란의 여지가있다. r4stats.com