안녕하세요,
잠재 고객 클래스 분석을 사용하여 설문 조사 분석에 정보를 제공 할 수 있는지 고객과 논의 중입니다.
"신뢰"에 대한 질문에 "응답"이 "많음", "일부", "너무 많지 않음", "아직 전혀 없음", "거부 됨"에 대해 질문한다고 상상해보십시오. 그런 다음 개인 습관, 공공 기관에 대한 자신감, 지역 사회, 전반적인 국가 별 정보, 건강, 구매 패턴 등에 관한 다른 많은 질문이 있습니다. 예를 들어 2016 PEW 연구 센터의 미국 동향 패널에서 수행됩니다. 다른 사람들은 모든 질문을 받고 일부는 하위 그룹과 다른 하위 그룹 등이 있다고 말했습니다.
다른 질문의 세부 사항을 살펴보기 전에 모든 질문에 대답해야하는 질문으로 먼저 클러스터를 만드는 것이 합리적입니까? Latent Class Clustering을 사전 단계로 사용하고 예를 들어 MCA, Categorical, Modeling 및 기타 클러스터를 사용합니다.
지앤 (Jian)은 자동차 속성과 연계 될 수있는 설문 조사에서 예측 변수를 얻기 위해 요인 분석을 사용하는 설문 조사 분석의 훌륭한 예를 가지고 있습니다. 나는 이런 종류의 비슷한 것을 평가합니다.
그러나 내가 확실하지 않은 것은 :이 통계가 맞습니까? 아니면 내가 돌봐야 할 가정에 맞습니까? 예 : 잠재 클래스를 수행 한 다음 범주 형 분석을 수행 할 때 잠재 클래스 클러스터를 통해 편향 또는 원치 않는 가중치를 추가했을 수 있습니까?
더 일반적인 질문이라는 것을 알고 있지만 이것이 가능할 경우 참가자를 해당 일반 클러스터에 연결할 수있는 한 다른 소스의 설문 조사를 결합하고 한 주제에서 전혀 다른 주제로 결론을 내릴 수 있습니다. 이 주제에 대해 다른 사람에게 물어 보면,이 사람은 두 번째 설문 조사의 결론 (지역 학교에 문제가있는 경우)에 연결될 수있는 (다른 사람들보다 더 자신감이있는) 집단에 속하기 때문입니다.
(솔직히 이것은 어떤 질문에 대답 할 필요는 없지만 다른 사람들의 답변에 따라 등급을 매길 수 있기 때문에 다소 무섭습니다. 그러나 그것은 아마도 세계의 googes와 amazones에 대해서는 이미 사실 일 것입니다).
Long write short question : 그러한 방법론을 따르지 않는 통계적 이유가 있습니까?
감사,
남자 이름
위에서 언급 한 연구의 일부 데이터를 첨부했습니다. 몇 가지 질문이있는 세 가지 양식이 있습니다. 자세한 내용과 표는 여기에서 찾을 수 있습니다. 두 번째 응답의 아래는 users2 드라이브에 대한 링크입니다.
안녕 지안,
당신의 생각에 감사합니다. 따라서 LCA를 범주 형 분석에 X로 사용하는 것이 좋습니다. 오히려 모델링을 사용하십시오. 이것은 이미 도움이됩니다!
정리 및 수정 된 데이터 테이블을 첨부하고 그룹화 변수를 가능한 한 설명 가능하게 만들려고했기 때문에 따르기가 더 쉽습니다.
볼 수없는 파일을 사용자의 드라이브에 넣었습니다. \\ jmpsmd \ Users2 \ Demel \ Community
남자 이름,
LCA는 일련의 범주 형 질문에 대한 답변에 따라 과목을 그룹으로 분류합니다. 예를 들어, 데이터를 사용하여 설문 조사의 지식 질문에 대한 답변을 기준으로 참가자를 모으거나 신뢰 질문을 기반으로 참가자를 모을 수 있습니다. 다시 말해서 클러스터는 일련의 질문에 대한 응답 방식과 관련이 있습니다. 동일한 신뢰 클러스터에있는 두 개의 주제가 서로 다른 지식 클러스터에 나타납니다.
물론 지식 질문에서 파생 된 군집 결과를 사용하여 자신감 질문 (또는 다른 변수)을 그릴 수 있습니다. 그것들을 보충 변수로 사용하는 것과 같습니다.
PCA, FA 및 fPCA와 달리 LCA는 모델링을위한 데이터 준비로 사용되지 않습니다.
당신의 질문을 이해하지 못했습니까?
BTW, One Drive Folder에 입력 한 양식을 찾을 수 없습니다.
