<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola a todos.Soy nuevo en JMP y en esta comunidad de usuarios.Actualmente estoy realizando un análisis de los datos recopilados en mi organización y estoy "atascado" sobre cómo obtener la información que necesito de los datos.
A 86 encuestados (gerentes de programas de conservación) se les preguntó qué estrategias de conservación de una lista de 24 (etiquetadas de la a a la x) que estaban usando en sus programas.No se les dio un límite sobre cuántos podían elegir.Estamos tratando de determinar la combinación de estrategias elegida con más frecuencia, para determinar si existen ciertos "modelos" o "tipologías" bajo los cuales se pueden categorizar estos proyectos.
El número medio de estrategias elegidas por cada encuestado es de unas 10.Buscamos descifrar de 5 a 10 "modelos" o "tipologías" en función de las combinaciones de estrategias más frecuentes.Tengo los datos configurados en una matriz con cada estrategia en su propia columna (a, b, c, ...) y cada encuestado en su propia fila.Si se eligió una estrategia, su letra está en la celda, si no se elige, la celda se deja en blanco.También tengo otra versión en la que la elección se indica con un 1 y la no elección con un 0.
¡Cualquier idea sobre cómo podríamos romper esta nuez sería muy bienvenida!
Un cordial saludo,
Nikki
Hola,
Otra opción (gracias a melinda.thielbar para la sugerencia) sería usar la plataforma categórica usando la opción de asociaciones condicionales.Esto calculará el condicional probabilidad de una respuesta dada una respuesta diferente.Aquí está otro puesto de asociación condicional en la comunidad con los detalles de cómo acceder desde dentro de la plataforma categórica.También se pueden encontrar detalles adicionales en la página 48 del libro Consumer Research (Ayuda-->Libros-->Consumer Research O usando el Investigación del consumidor documentación en línea).
Adjunto dos tablas de datos con los análisis.
La primera tabla es solo su archivo de Excel importado como una tabla de datos JMP con el análisis categórico usando la opción de asociación condicional.
La segunda tabla es la salida de la asociación condicional.Generé esta tabla haciendo clic derecho en la tabla producida a partir del informe de asociación condicional y seleccionando "Convertir en tabla de datos".
Luego recreé el diagrama de celdas utilizando la plataforma de gráficos de diagramas de celdas.Puede volver a ejecutar desde el script de la tabla haciendo clic con el botón derecho en la secuencia de comandos de la tabla y elija ejecutar secuencia de comandos para reiniciar el análisis.
Gracias por usar la comunidad de usuarios de JMP.
Háganos saber si esto funciona para usted.
Mejor,
Stan
la secuencia de comandos consiste principalmente en crear una tabla de datos similar a lo que creo que describiste.Como sugirió Robot, puede ejecutar la plataforma contra sus datos sin un script.
para ejecutar el script:
Ver->Registro (por si acaso hay mensajes)
Archivo->Nuevo->Script (ctrl-t)
copiar y pegar desde arriba
Editar->Ejecutar script (ctrl-r)
Puede leer el script y encontrar algunas variables para modificar (ruido, personas, tipos) y volver a ejecutarlo.Probablemente sea mejor si cierra la tabla de datos y el clúster de la ejecución anterior antes de ejecutarlo nuevamente, pero no es obligatorio.
Hay una guía de secuencias de comandos (PDF) en Ayuda->Libros->Guía de secuencias de comandos que también ayudará.
o Introducción
craig
Aquí hay algo de JSL para generar una tabla con un script para probar la idea de agrupación.Lo de los números primos es solo una forma de hacer que los diferentes tipos de personas tengan diferentes conjuntos de respuestas.
// sintetiza algunos datos con 86 filas de 24 preguntas donde hay clases=7
// tipos de personas que responden las preguntas.
// el script RunMe en la tabla volverá a aleatorizarse y agregará colores por Tipo y
// ejecutar la plataforma Cluster.El "ruido" aleatorio significa que los grupos no están
// Perfecto; los colores en un grupo son de "tipo", pero el ruido podría
// hacer amable estar demasiado lejos de lo ideal.
// aviso: la plataforma de clúster no usa "tipo" pero aún así los agrupa bastante bien.
ruido=.15; // agregar 0 ruido obtendrá respuestas perfectas. ruido>.2 no va a encontrar mucho
personas = 86; // número de personas.prueba 500
clases=7; // número de tipos de personas
Nueva tabla ("clúster",
Agregar filas (personas),
Nuevo guión (
"Correme",
f = Función( {k, qn}, // f(amable, n) responde la N-ésima pregunta para una persona "amable"
// usando mod(prime*n,prime) para codificar las respuestas
{kp = [127 131 137 139 149 151 157 163 167 173 179 181 191 193 197 199
211 223 227 229 233 239 241 251 257 263 269 271 277 281 283 293 307 311
313 317 331 337 347 349 353 359 367 373 379 383 389 397 401 409 419 421
431 433 439 443 449 457 461 463 467 479 487 491 499 503 509 521 523 541
547 557 563 569 571 577 587 593 599 601 607 613 617 619 631 641 643 647
653 659 661 673 677 683 691 701 709 719 727 733]}, // necesito "tipos" de estos
v = Mod( kp * qn, 113 ); // 113 también es primo y menor que el primer primo de arriba
// 55 es aproximadamente la mitad de 113; aproximadamente la mitad de las preguntas se responderán con 1
// *excepto* a medida que aumenta el ruido, la respuesta que habría sido 0 o 1
// es más probable que se voltee
If( v < 55,Random Uniform() < (1-ruido),Random Uniform() < (ruido));
);
Por cada fila(
Para (icol = 1, icono <= 24, icono + +,
c = Eval( Eval Expr( Columna( Expr( 1 + icol ) ) ) );
c[] = f( tipo, icol );
)
);
currentdatatable()<
Clúster jerárquico (
Y(:Q 01,:Q 02,:Q 03,:Q 04,:Q 05,:Q 06,:Q 07,:Q 08,:Q 09,:Q 10,:Q 11,:Q 12,
:Q 13,:Q 14,:Q 15,:Q 16,:Q 17,:Q 18,:Q 19,:Q 20,:Q 21,:Q 22,:Q 23,:Q 24),
Método( "Promedio"), // Barrio, Promedio, Centroide, Único, Completo
Estandarizar datos (1), Escala de dendrograma ("Escala de distancia"), Número de grupos (7),
SendToReport(Dispatch({}, "Dendrogram", OutlineBox, {SetHorizontal( 1 )} ) )
);
),
Nueva columna ("tipo", fórmula (entero aleatorio (1, tipos))), // número de diferentes tipos de personas
Nueva columna ("Q 01"), Nueva columna ("Q 02"), Nueva columna ("Q 03"), Nueva columna ("Q 04"),
Nueva columna ("Q 05"), Nueva columna ("Q 06"), Nueva columna ("Q 07"), Nueva columna ("Q 08"),
Nueva columna ("Q 09"), Nueva columna ("Q 10"), Nueva columna ("Q 11"), Nueva columna ("Q 12"),
Nueva columna ("Q 13"), Nueva columna ("Q 14"), Nueva columna ("Q 15"), Nueva columna ("Q 16"),
Nueva columna ("Q 17"), Nueva columna ("Q 18"), Nueva columna ("Q 19"), Nueva columna ("Q 20"),
Nueva columna ("Q 21"), Nueva columna ("Q 22"), Nueva columna ("Q 23"), Nueva columna ("Q 24")
);
Hola Nikki,
Pruebe esto y vea si se acerca a lo que está buscando:
1) Seleccione todas las columnas con 1 y 0 en su tabla de datos (las columnas indicadoras)
2) Elija la opción Combinar columnas del menú Cols->Utilities (asumiendo que tiene la versión 12)
una. Introduzca un nuevo nombre de columna en el cuadro de diálogo
b. Elija un delimitador (el valor predeterminado es una coma)
C. Seleccione la casilla de verificación "Las columnas son columnas indicadoras"
3) Elija Tabular en el menú Analizar
una. Coloque la nueva columna en la zona de colocación de las filas
b. Marque la casilla "Ordenar por recuento de columnas de agrupación" en la parte inferior izquierda
Esto te dará una tabla ordenada por las combinaciones con mayor frecuencia. A continuación, puede seleccionar la opción de gráfico en el menú del triángulo rojo o convertirla en una tabla de datos y utilizar Graph Builder.
Nota: si no tiene la versión 12, deberá crear una columna de fórmula para concatenar las letras de respuesta en una cadena. Sin embargo, es posible que desee agregar algo de lógica para omitir las entradas en blanco.
Espero que esto ayude.
-Alemán
