Resultado de análisis de elecciónHola,
Estoy usando jmp para el análisis de elección discreta y estoy confundido acerca de la salida. Para las estimaciones de parámetros, parecen estar comparando diferentes niveles de atributos dentro del parámetro; ¿Qué está haciendo JMP aquí?
Además, cuando incorporo factores sujetos, solo se presentan 2 de los 3 factores sujetos en la salida, ¿por qué se omite uno de ellos?
Por último, ¿qué representan los valores de logworth? ¿Se pueden usar estos valores para apreciar la importancia relativa de cada atributo en la toma de decisiones de los encuestados?
Re: salida de análisis de elecciónEl informe de Pruebas de relación de probabilidad es útil cuando desea decidir si un término en el modelo es significativo. El informe Estimaciones de parámetros es útil cuando desea saber si una estimación es significativa.
Los predictores / factores categóricos aparecen en el modelo lineal de tal manera que las estimaciones en todos los niveles deben sumar cero ("parametrización del efecto"). Por lo tanto, la estimación del parámetro para el último nivel es igual al negativo de la suma de las otras estimaciones. Puede hacer clic en el triángulo rojo en la parte superior y seleccionar Estimaciones> Estimaciones ampliadas. (Yo creo que)
Logworth es el logaritmo negativo (base 10) del valor p. (Es la función p del valor p, como el pH es la función p de la actividad de hidronio). Debido a que los valores p oscilan entre cero y uno, a veces difieren en muchos órdenes de magnitud. Algunos usuarios encuentran que logworth es más fácil de medir la importancia de las estimaciones en tales casos. Un cambio de 1 logworth es un cambio de un orden de magnitud. Tenga en cuenta que estos usuarios a menudo consideran que logworth = 2 (valor p = 0.01) es una referencia razonable para la comparación, pero siempre debe determinar el nivel de importancia que sea significativo para usted.
Re: salida del análisis de elecciónHola,
Soy nuevo en JMP y estadísticas, y estoy haciendo una investigación similar usando la plataforma Choice Design y tengo algunas preguntas relacionadas con este hilo, así que las publico aquí.
Vi en este estudio de caso ( Estudios de caso sobre el diseño y análisis de experimentos de elección discreta con JMP® ) que el modelo de elección que se estima en la plataforma de diseño de elección es un modelo logit multinomial. Por lo que he leído, para MNL querríamos saber las razones de probabilidades en lugar de los coeficientes (o estimaciones de parámetros como se llama en JMP) de cada nivel de atributo para comparar sus efectos. ¿JMP hace esto por usted? Si es así, ¿dónde puedo encontrarlo?
