Ich begann mein Berufsleben als Ökonom. Irgendwann nachdem ich angefangen hatte, mit Statistikern zu arbeiten, erwähnte ich die Heckman Zwei-Schritt-Modell Zu einem Kollegen. Er hatte noch nie davon gehört, und nach ein paar Minuten des Gesprächs schrieb ich eine Gleichung auf. "Oh", sagte er. "Sie meinen ein Instrumentalvariablenmodell."
Ich bin also sympathisch, wenn jemand fragt: „Hat JMP einen [Namen der berühmten Person in ihrem Bereich] [statistisch klingenden Namen] [optionaler Fachbegriff aus dem Bereich]?“ Und jeder um mich herum gibt ihnen leere Blicke. Jeder technische Bereich hat eine eigene Sprache und als Randall Munroe in seiner Keynote auf unserer Discovery Summit 2016 Konferenz in Cary ist das Erlernen der Fachsprache ein Teil des Nachweises, dass Sie in Ihrem Bereich technisch versiert sind. Wenn Sie hauptsächlich in Ihrem Bereich arbeiten, vergessen Sie, dass diese Wörter und Sätze nichts Magisches an sich haben. Sie sind die Abkürzung für eine Reihe von Schritten oder für eine Recherche.
JMP ist ein universelles statistisches Werkzeug. Wenn Sie also von einem statistischen Test sprechen, stehen die Chancen gut, dass JMP dies tun kann. Es hat möglicherweise nicht den Namen, den Sie gewohnt sind.
Der "Dreieckstest" aus Sicht des Statistikers
Das Dreieckstest Zum Beispiel ist ein sensorischer Analyse-Test, bei dem Sie einem Probanden drei Proben nach Geschmack geben. Zwei von ihnen haben die gleiche Formel. Eine davon ist eine andere Formel. Der Diskussionsteilnehmer hat die Aufgabe, Ihnen zu sagen, welche davon verschieden ist. Wenn der Diskussionsteilnehmer den Unterschied nicht erkennen kann (entweder weil die Formeln gleich schmecken oder weil der Diskussionsteilnehmer nicht auf die Unterschiede anspricht), beträgt die Wahrscheinlichkeit, die richtige Antwort zufällig zu wählen, 1/3 (einer von drei). . Es gibt andere solche Tests:
- Das Duo-Trio Der Test ist ähnlich. Anstatt drei Proben vorzulegen und zu fragen, welche davon verschieden ist, erhält der Teilnehmer eine Referenzprobe und anschließend zwei nicht identifizierte Proben. Der Diskussionsteilnehmer hat die Aufgabe zu bestimmen, welche der beiden nicht markierten Proben der Referenzprobe entspricht. Wenn der Diskussionsteilnehmer den Unterschied nicht erkennen kann, ist die Wahrscheinlichkeit, dass er oder sie zufällig die richtige Antwort wählt, 1/2 (eins von zwei).
- Das Zwei von fünf test ist genau das gleiche wie das Dreieckstest , außer dass der Diskussionsteilnehmer fünf Proben erhält. Drei sind dieselbe Probe und zwei sind unterschiedlich. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Diskussionsteilnehmer beide der beiden richtig auswählt, ist 1/5 * 1/4. (Einer von fünf, und dann, wenn einer von ihnen bereits ausgewählt wurde, einer von vier).
- In dem Gepaarter Vergleich test wird dem Diskussionsteilnehmer zwei Beispiele angezeigt und gebeten, eines zu wählen. Manchmal wird der Diskussionsteilnehmer gebeten, auszuwählen, welcher besser schmeckt. Manchmal wird der Diskussionsteilnehmer gebeten zu wählen, welches Attribut mehr ein Attribut hat, z. B. das „süßere“ Aroma oder das „intensivere“ Aroma. Wenn der Diskussionsteilnehmer den Unterschied nicht erkennen kann, ist die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Antwort 1/2 (eine von zwei).
Alle diese Tests haben unterschiedliche Verfahren und unterschiedliche Zwecke in der sensorischen Analyse, aber für einen Statistiker sind dies alles Chi-Quadrat-Tests der Proportionen mit einer gegebenen Nullhypothese für jede Ebene. Die Nullhypothese für jeden der obigen Punkte lautet "Kein Unterschied". Was sich ändert, ist die Wahrscheinlichkeit einer "richtigen" Antwort, wenn die Nullhypothese wahr ist.
Für das Duo-Trio und den Paired-Vergleich beträgt die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Antwort unter der Nullhypothese 1/2. Für den Triangle-Test beträgt die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Antwort unter der Nullhypothese 1/3, und für den Two-of-Five-Test beträgt die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Antwort 1/20 (1/5 * 1/4).
JMP hat die Möglichkeit, einen solchen Test über die Vertriebsplattform durchzuführen. Im Folgenden zeige ich die Schritte und illustriere eine Add-In habe ich geschrieben um das Ausführen der Tests in JMP zu vereinfachen.
Ein Add-In für die 4 häufigsten Arten von einfachen sensorischen Tests
Das Schöne an JMP ist, dass es Statistiken für Menschen zugänglich macht, die nicht über alle Details jeder Analyse nachdenken möchten. In den letzten Versionen haben wir außerdem die Anpassung der Software durch Add-Ins und den Add-In-Builder vereinfacht. Ich habe mein eigenes Add-In geschrieben, um es Leuten zu erleichtern, die keine Liste der richtigen Mausklicks und der richtigen Proportionen für die oben genannten Tests erstellen möchten. Alles, was Sie brauchen, ist eine Kolumne, in der Sie wissen, ob der Diskussionsteilnehmer die richtige Antwort erhalten hat und welche Art von Test Sie wünschen.
Sie können Laden Sie mein sensorisches Test-Add-In aus der Add-Ins-Bibliothek herunter .
Wenn Sie noch nie ein JMP-Add-In installiert haben, machen Sie sich keine Sorgen! Unsere Dokumentation hat Schritt für Schritt Anweisungen .
Wenn Sie das Add-In ausführen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie gefragt werden, welche Art von Test Sie wünschen und in welcher Spalte der Datentabelle sich befindet, ob der Diskussionsteilnehmer den Test richtig gemacht hat. Das Skript verfügt über einige Intelligenz bei der Entscheidung, welche Stufe die richtige Stufe ist. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass die Auswahl richtig ist, lesen Sie den Abschnitt „Einrichten der Daten“.
So führen Sie alle vier dieser Tests in JMP durch: Details
Die angefügte Beispieltabelle enthält einen simulierten Triangle-Test. Wenn Sie das Verteilungsskript ausführen, wird der Anteil der richtigen Antworten ("Ja" und "Nein") in der Spalte mit den richtigen Antworten und ein Hypothesentest daraufhin angezeigt, ob ein wahrer Unterschied besteht.
Wie Sie sehen können, die Hypothesisierter Prob (die Wahrscheinlichkeit unter der Nullhypothese) eines "Ja" beträgt 0,333333 = 1/3 und die hypothetische Wahrscheinlichkeit eines "Nein" ist 0,666667 = 2/3.
Während der Test standardmäßig nicht aktiviert ist, können Sie ihn einfach über das rote Dreieckmenü anfordern, das mit der Interessensverteilung verbunden ist (nicht das rote Dreieckmenü der Hauptplattform, sondern das darunter liegende).
Sobald Sie die Tests angefordert haben, zeigt JMP ein Fenster an, in dem Sie die Wahrscheinlichkeiten unter der Nullhypothese eingeben können.
So richten Sie die Daten ein
Sie benötigen eine Spalte in Ihrer Datentabelle, die angibt, ob die Person den Test „richtig“ erhalten hat. Normalerweise codiere ich die richtige Spalte als 0 und 1 (0 = nein / falsch, 1 = ja / richtig). Einige Softwareprogramme codieren die richtige Antwort als 1 und 2 (1 = nein / falsch und 2 = ja / richtig). Oder es könnte sich um ein Textfeld handeln, das "Ja" und "Nein" oder "Korrigieren" und "Falsch" enthält. Jedes dieser Felder funktioniert, solange Sie sicherstellen, dass jedem Wert in der Hypothese der richtige Anteil zugewiesen wird Prüfung.
Tests der Proportionen sind nur für kategoriale Spalten verfügbar. Stellen Sie daher sicher, dass der Modellierungstyp in der Datentabelle auf Nominal gesetzt ist. Wenn Sie einen numerischen Code haben, ist es hilfreich, ein Wertelabel hinzuzufügen, damit Ihr Benutzer (und Sie!) Sich merken können, welche Stufe was bedeutet. Als zusätzlichen Bonus prüft das Add-In, das ich geschrieben habe, die Wertelabels auf „Ja“ und „Nein“ oder „Richtig“ und „Falsch“, wenn es entscheidet, welche Datenebene mit korrekten und falschen Antworten verknüpft ist. Wenn Sie die Datentabelle und das Skript einem Benutzer übergeben, wird durch Hinzufügen der Wertelabels sichergestellt, dass sie immer die richtigen Werte haben.
Also ja! JMP verfügt über einen Triangle-Test, einen Duo-Trio-Test und einen Two-Out-Of-Five-Test sowie viele andere nützliche Tools zur Analyse Ihrer sensorischen Daten.
