나는 경제학자로서 직업 생활을 시작했다. 나는 통계 학자와 일하기 시작한 후 언젠가 " Heckman 2 단계 모델 "동료에게. 그는 그것을 들어 보지 못했고, 몇 분 후에 서로 이야기를 나누었을 때, 나는 방정식을 적었습니다. "오."그가 말했다. "당신은 수단 변수 모델을 의미합니다."
그래서 누군가가 "JMP가 [유명인의 이름] [통계적 이름] [선택 전문 용어]를 가지고 있습니까?"라고 묻자 나에게 공감 스럽다. 모든 기술 분야에는 자체 언어가 있으며 랜달 먼로 우리 기조 연설에서 논의 된 2016 디스커버리 서밋 Cary의 컨퍼런스는 전문 용어를 배우는 것이 기술적으로 당신의 분야에서 능숙하다는 것을 보여주는 일부입니다. 자신의 분야에서 주로 일하는 사람이라면 그 단어와 구절에 대해 마술 같은 것이 아무것도 없다는 사실을 잊어 버릴 수 있습니다. 그들은 일련의 단계 또는 연구의 본문에 속하는 것입니다.
JMP 는 다목적 통계 도구이므로 통계 테스트에 대해 이야기하는 경우 JMP가이를 수행 할 수있는 가능성이 있습니다. 네가 본 데 익숙하지 않은 이름 일 수도있다.
Statistician의 관점에서 "삼각형 테스트"
그만큼 삼각형 테스트 예를 들어, 패널리스트에게 맛보기 위해 세 가지 샘플을주는 감각 분석 테스트입니다. 그 중 두 가지는 동일한 공식입니다. 그 중 하나는 다른 수식입니다. 패널리스트의 임무는 어떤 것이 다른지를 알려주는 것입니다. 패널리스트가 차이를 알 수없는 경우 (수식이 동일하거나 패널리스트가 차이에 민감하지 않기 때문에) 정답을 임의로 선택하는 확률은 1/3 (1/3) . 다른 테스트가 있습니다.
- 그만큼 듀오 트리오 시험은 3 개의 샘플을 제시하는 대신 다른 것을 묻는 대신, 참조 샘플과 2 개의 미확인 샘플을 제공하는 것을 제외하고는 유사합니다. 패널리스트의 임무는 두 개의 표시되지 않은 샘플 중 어느 것이 기준 샘플과 동일한지를 결정하는 것입니다. 패널리스트가 차이를 알 수없는 경우 정답을 무작위로 선택할 확률은 1/2 (1에서 2)입니다.
- 그만큼 2 중 5 테스트는 삼각형 테스트 패널리스트에게는 5 개의 샘플이 주어집니다. 3 개는 동일한 견본이고 2 개는 다릅니다. 패널리스트가 서로 다른 두 가지를 선택할 확률은 1 / 5 * 1 / 4입니다. (5 명 중 1 명, 그리고 그 중 하나가 이미 선택되었으며, 4 명 중 1 명).
- 에서 쌍 비교 테스트에서 패널리스트는 두 개의 샘플을 보여주고 하나를 선택하도록 요청했습니다. 때때로 패널리스트는 취향이 더 좋은 것을 선택하도록 요청받습니다. 때로는 패널리스트에게 속성 중 더 많은 것이있는 것을 선택해야하는 경우가 있습니다 (예 : '더 단맛'또는 '더 강렬한'). 패널리스트가 그 차이를 알 수없는 경우, 정답의 확률은 1/2 (1 2)입니다.
이 모든 테스트는 감각 분석에서 다른 절차와 다른 목적을 가지고 있지만 통계학 자에게는 각 레벨에 대해 주어진 귀무 가설을 가진 비율의 모든 카이 제곱 테스트입니다. 위의 각각에 대한 귀무 가설은 "차이가 없습니다."귀무 가설이 사실 일 때 "정답"확률이 변경됩니다.
Duo-Trio 및 Paired Comparison의 경우 귀무 가설 하에서 정답 확률은 1/2입니다. 삼각형 테스트의 경우 귀무 가설 하에서 정답 확률은 1/3이며, 정답 확률은 1/20 (1 / 5 * 1 / 4)입니다.
JMP에는 배포 플랫폼을 통해 이와 같은 테스트를 수행 할 수있는 기능이 있습니다. 아래에서는 단계를 보여주고 내가 작성한 추가 기능 JMP에서 테스트를 쉽게 실행할 수 있습니다.
일반적인 감각 검사의 4 가지 유형에 대한 추가 기능
JMP의 장점은 모든 분석의 모든 세부 사항을 생각하고 싶지 않은 사람들이 통계에 액세스 할 수 있다는 것입니다. 지난 몇 버전에서는 애드 인 및 애드 인 빌더를 사용하여 소프트웨어를보다 쉽게 사용자 정의 할 수있게되었습니다. 나는 위의 각 테스트에 대해 정확한 마우스 클릭과 올바른 비율의 목록을 유지하기를 원하지 않는 사람들을 위해 자신 만의 추가 기능을 작성했습니다. 패널리스트가 대답을 "올바르게"받았는지 그리고 어떤 종류의 테스트를 원하는지 알 수있는 칼럼 만 있으면됩니다.
너는 할 수있다. Add-Ins 라이브러리에서 내 관능 검사 추가 기능을 다운로드하십시오. .
이전에 JMP 애드 인을 설치 한 적이 없다면 걱정하지 마십시오! 우리의 문서에는 단계별 지침 .
추가 기능을 실행하면 원하는 테스트 유형과 데이터 표의 어떤 열에 패널리스트가 테스트를 올바르게 수행했는지 여부를 묻는 대화 상자가 열립니다. 스크립트는 어느 수준이 올바른 수준인지 결정할 때 약간의 지능을 가지고 있습니다. 올바르게 선택했는지 확인하려면 "데이터 설정 방법"절을 참조하십시오.
JMP에서 4 가지 테스트를 수행하는 방법 : 세부 정보
첨부 된 예제 테이블에는 시뮬레이션 된 삼각형 테스트가 포함되어 있습니다. 배포 스크립트를 실행하면 정답의 비율 ( "예"대 "아니오")과 실제 차이가 있는지에 대한 가설 테스트가 표시됩니다.
보시다시피, 가설의 Prob (귀무 가설 하의 확률)은 0.333333 = 1 / 3이고 "아니오"의 가설 확률은 0.666667 = 2 / 3이다.
테스트는 기본적으로 켜져 있지 않지만 관심있는 배포판에 연결된 빨간색 삼각형 메뉴 (기본 플랫폼의 빨간색 삼각형 메뉴가 아니라 아래에있는 빨간색 삼각형 메뉴)에서 요청할 수 있습니다.
테스트를 요청하면 JMP는 귀무 가설에 따라 확률을 입력 할 수있는 창을 제공합니다.
데이터 설정 방법
사람이 테스트를 "올바르게"받았는지 여부를 알려주는 데이터 테이블의 열이 필요합니다. 저는 보통 올바른 열을 0과 1로 코딩합니다 (0 = 아니오 / 부정확, 1 = 예 / 올바른). 일부 소프트웨어 프로그램은 정답을 1과 2로 코딩합니다 (1 = 아니오 / 부정확, 2 = 예 / 정답). 또는 "예"및 "아니요"또는 "맞음"및 "틀림"이있는 텍스트 필드 일 수 있습니다. 올바른 값이 가설의 각 값에 할당되어 있는지 확인하는 한 이들 중 아무 것도 작동합니다 테스트.
비율의 테스트는 범주 형 열에 대해서만 사용할 수 있으므로 데이터 테이블에서 모델링 유형이 공칭으로 설정되어 있는지 확인하십시오. 숫자 코드가있는 경우 값 레이블을 추가하면 사용자 (및 사용자)가 어떤 레벨을 의미하는지 기억할 수 있습니다. 추가 보너스로, 내가 추가 기능을 쓴 "예"및 "아니오"또는 "올바른"및 "잘못된"어떤 데이터 수준을 정답과 잘못된 답변과 관련된 결정할 때 값 레이블을 확인합니다. 데이터 테이블과 스크립트를 사용자에게 넘기는 경우 값 라벨을 추가하면 항상 값이 올바른지 확인합니다.
그래서 예! JMP는 Triangle Test, Duo-Trio Test, Two-Out-Of-Five Test를 비롯하여 감각 데이터를 분석하는 데 유용한 도구가 많이 있습니다.
