Significa confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineQual è il modo più efficace per confrontare i mezzi di misure ripetute dei dati dell'indagine? In questo momento, sembra che ci siano 2 modi principali: coppie abbinate e modello di adattamento (con ID panelist come effetto casuale). Tuttavia, in molti dei test che eseguiamo, abbiamo molti mezzi per confrontare e sto cercando di vedere se esiste una funzionalità aggiuntiva nella scheda Correlata in categoriale per accelerare questo processo.
So che c'era una discussione in precedenza su questo argomento (intitolato: Domande sul tipo di risposta multipla nella piattaforma categoriale) e sto cercando di vedere se ci sono aggiornamenti.
Ri: indica confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineHai ragione. La piattaforma categoriale non gestisce attualmente tutti i tipi di misure ripetute. Come da lei richiesto, abbiamo implementato correzioni di sovrapposizione per misure ripetute per il tipo ripetuto di risposte allineate. Capisco che ciò non copre tutti i casi di misure ripetute e che è auspicabile gestire risposte ripetute.
Come notato, SAS può gestirli in modo appropriato. Come tale, una soluzione sarebbe quella di scrivere un componente aggiuntivo JMP che si collega a SAS e passa i dati da analizzare e quindi i risultati presentati in JMP.
Vorrei sottolineare, tuttavia, che queste analisi sono complicate. Spesso non ci sono abbastanza misure ripetute per soggetto per stimare un modello di misure ripetute. L'esempio che hai pubblicato qui è un primo caso.
Al momento non abbiamo in programma di implementare modelli misti lineari generalizzati in JMP, che è ciò che PROC GLMMIXED fa. Comprendiamo la tua situazione e desideriamo farlo in JMP, ma quel tipo di modello non è attualmente sulla nostra tabella di marcia.
Ri: indica confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineContinuando l'argomento misure ripetute; sembra che l'industria dei beni di consumo stia continuando a muoversi verso un numero crescente di progetti di test in cui vengono utilizzati progetti di test di misure ripetute. Sulla base della risposta precedente, sembra che l'attuale approccio categorico risenta dell'assunzione ripetuta di misure e che l'approccio dei modelli misti abbia problemi nel trattare le risposte categoriche come continue. Puoi far luce sul fatto se le future versioni di JMP potrebbero o meno prendere in considerazione miglioramenti della piattaforma per coprire questo approccio necessario?
Ri: indica confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineScott,
Il motivo per cui l'output è così diverso non è a causa dell'assunto sovrapposto ma perché i due sono modelli molto diversi. La piattaforma categoriale considera l'aspetto bello come una variabile categoriale. Ha il tipo di modellazione continua, ma metterlo in una tabella di contingenza sta fondamentalmente chiedendo a JMP di trattarlo comunque come categorico.
Posso capire perché qualcuno potrebbe scegliere di considerare "Looks Good" come continuo. JMP non offre modelli misti per dati categorici. Inoltre non ci sono tante opzioni per confronti multipli nella letteratura statistica come ci sono per dati continui. Se in questo caso eri veramente preoccupato per le ripetute ipotesi di misure, puoi usare PROC GLIMMIX in SAS. Ho provato a stimare un modello misto per Aspetto buono usando PROC GLIMMIX e il modello non convergeva. Questo non è sorprendente. Hai solo due osservazioni per persona. Un modello ordinale per questi dati richiede 4 stime di intercettazione. Stimare un'intercettazione casuale per ogni persona non è possibile per un modello ordinale con questi dati.
Ho anche provato una versione in cui ho ricodificato Looks Good, quindi ha 3 livelli anziché 5. Questo modello converge, ma solo con avvisi. Ritengo che un modello misto non sia una buona soluzione per questi dati. Il PDF allegato mostra sia il codice SAS che l'output (il software della comunità non vede i file di testo come caricamenti validi).
"Sembra buono" ha solo 5 valori distinti (e, in realtà, solo 3 di questi sono utilizzabili perché quasi nessuno ha risposto usando gli ultimi due livelli). Dovrebbe avere il tipo di modellazione ordinale. In tal caso, Fit Model produrrebbe una regressione logistica ordinale (tabella con esempio allegato). In tal caso, il valore del prodotto A rispetto al prodotto B è quasi identico a quello prodotto dalla piattaforma categoriale. (Non sarà esattamente identico perché esiste un predittore aggiuntivo nella versione Fit Model.)
A mio avviso, per questo esempio, trattare una colonna categoriale come continua è almeno tanto grave quanto violare il presupposto delle misure ripetute. I grafici "Actual By Predicted" nella parte superiore dell'output di Fit Mixed sembrano piuttosto scadenti. I valori di p nell'output sono ingannevolmente bassi perché il modello non è abbastanza complicato da adattarsi ai dati, e quindi i valori di p nei test di ipotesi sono basati su ipotesi non vere. JMP sta facendo la "cosa giusta" in base a ciò che gli hai detto di fare, ma presume che tu gli abbia dato le istruzioni corrette e che l'utente controlli i presupposti del modello usando l'output fornito.
Ri: indica confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineSono interessato a sapere se JMP svilupperà qualcosa in questa direzione di gestione degli studi crossover o di altre misure ripetute come gli studi in cui sono coinvolti più trattamenti. Vedo una varietà di strutture ripetute qui. Molti di essi possono essere gestiti utilizzando la personalità mista nel modello adatto, ma nessuno può essere gestito oggi dal categorico ...
Ri: indica confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineMelinda-
In allegato è un file di dati di esempio per un test di misure ripetute su 2 prodotti. Questo è un formato tipico che riceviamo dai nostri fornitori. Abbiamo un componente aggiuntivo che automatizza gran parte della procedura e visualizza i risultati in un modo più coerente con il formato Ricerca del consumatore> Categorie> Strutturato. Vorrei condividerlo con te per mostrarti come funziona e cosa sta facendo, ma preferirei una condivisione diretta rispetto alla condivisione della comunità, se possibile. Anche per la prospettiva, ho rimosso la maggior parte delle colonne / domande, ma questa è la ragione per chiedere un modo per fare più di una domanda alla volta.
Grazie,
Scott
Ri: indica confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineMelinda-
Grazie per avermi risposto. Sto cercando un set di dati per provare questo e vedere come potrebbe essere. Separatamente, abbiamo alcuni componenti aggiuntivi che ci avvicinano e posso dimostrare come li usiamo se questo aiuta a illustrare il mio esempio.
Per quanto riguarda la sovrapposizione, estrarrò anche un set di dati di esempio per mostrarti un potenziale problema per vedere se puoi consigliarmi su come usarlo correttamente.
Grazie,
Scott
Ri: indica confronti per misure ripetute sui dati dell'indagineCiao Scott. Ho visto alcune richieste per una correzione di sovrapposizione per confronti di mezzi per verificare tutto ciò che si applica.
Abbiamo aggiunto un confronto di sovrapposizione alle misure ripetute per confronti di mezzi in JMP 13.0 su richiesta di P&G. Questa funzione funziona solo se non è stata specificata una colonna X.
Dici di avere "Un sacco di mezzi per confrontare": risolverebbe il tuo problema se aggiungessimo supporto per le colonne X ai confronti sovrapposti su Ripetuto?
