Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenWas ist der effizienteste Weg, um Mittel für wiederholte Messungen von Umfragedaten zu vergleichen? Momentan scheint es zwei Hauptwege zu geben: Paare und Anpassungsmodell (mit Panelisten-ID als Zufallseffekt). In vielen der von uns durchgeführten Tests haben wir jedoch viele Vergleichsmöglichkeiten, und ich möchte prüfen, ob auf der Registerkarte "Verwandte" kategorisch zusätzliche Funktionen vorhanden sind, um diesen Prozess zu beschleunigen.
Ich weiß, dass es zuvor eine Diskussion zu diesem Thema gegeben hat (mit dem Titel: Fragen zum Typ mit mehreren Antworten in der kategorialen Plattform) und ich freue mich darauf, ob es Updates gibt.
Betreff: Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenDu hast recht. Die kategoriale Plattform verarbeitet derzeit nicht alle Arten von wiederholten Maßnahmen. Wie von Ihnen angefordert, haben wir Überlappungskorrekturen für wiederholte Messungen für den wiederholten Typ ausgerichteter Antworten implementiert. Ich verstehe, dass dies nicht alle Fälle wiederholter Maßnahmen abdeckt und dass es wünschenswert ist, wiederholte Antworten zu behandeln.
Wie bereits erwähnt, kann SAS diese entsprechend behandeln. Eine Lösung wäre daher, ein JMP-Add-In zu schreiben, das eine Verbindung zu SAS herstellt und die zu analysierenden Daten und dann die in JMP präsentierten Ergebnisse weitergibt.
Ich möchte jedoch darauf hinweisen, dass diese Analysen kompliziert sind. Oft gibt es nicht genügend wiederholte Messungen pro Proband, um ein Modell für wiederholte Messungen abzuschätzen. Das Beispiel, das Sie hier gepostet haben, ist ein Hauptfall.
Wir haben derzeit keine Pläne, verallgemeinerte lineare gemischte Modelle in JMP zu implementieren, was PROC GLMMIXED tut. Wir verstehen Ihre Situation und Ihren Wunsch, dies in JMP zu tun, aber diese Art von Modell steht derzeit nicht auf unserer Roadmap.
Betreff: Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenFortsetzung des Themas der wiederholten Maßnahmen; Es scheint, dass sich die Konsumgüterindustrie weiterhin in Richtung einer erhöhten Anzahl von Testdesigns bewegt, bei denen Testdesigns mit wiederholten Messungen verwendet werden. Basierend auf der vorherigen Antwort scheint es, dass der aktuelle kategoriale Ansatz unter der Annahme wiederholter Messungen leidet und der Ansatz mit gemischten Modellen Probleme mit der Behandlung der kategorialen Antworten als kontinuierlich hat. Können Sie Aufschluss darüber geben, ob zukünftige Versionen von JMP möglicherweise Plattformverbesserungen in Betracht ziehen, um diesen erforderlichen Ansatz abzudecken?
Betreff: Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenScott,
Der Grund, warum die Ausgabe so unterschiedlich ist, liegt nicht in der Annahme von Überlappungen, sondern darin, dass beide Modelle sehr unterschiedlich sind. Die kategoriale Plattform behandelt Looks Good als kategoriale Variable. Es hat den Typ der kontinuierlichen Modellierung, aber wenn es in eine Kontingenztabelle aufgenommen wird, wird JMP grundsätzlich gebeten, es trotzdem als kategorisch zu behandeln.
Ich kann sehen, warum sich jemand dafür entscheidet, „Sieht gut aus“ als kontinuierlich zu behandeln. JMP bietet keine gemischten Modelle für kategoriale Daten an. Es gibt auch nicht so viele Optionen für Mehrfachvergleiche in der statistischen Literatur wie für kontinuierliche Daten. Wenn Sie sich in diesem Fall wirklich Sorgen über die Annahme wiederholter Maßnahmen gemacht haben, können Sie PROC GLIMMIX in SAS verwenden. Ich habe versucht, ein gemischtes Modell für Looks Good mit PROC GLIMMIX zu schätzen, und das Modell würde nicht konvergieren. Das ist nicht überraschend. Sie haben nur zwei Beobachtungen pro Person. Ein Ordnungsmodell für diese Daten erfordert 4 Schnittschätzungen. Das Schätzen eines zufälligen Abschnitts für jede Person ist für ein Ordnungsmodell mit diesen Daten nicht möglich.
Ich habe auch eine Version ausprobiert, in der ich Looks Good neu codiert habe, sodass sie 3 statt 5 Ebenen hat. Dieses Modell konvergiert, jedoch nur mit Warnungen. Ich bin der Meinung, dass ein gemischtes Modell keine gute Lösung für diese Daten ist. Das angehängte PDF zeigt sowohl den SAS-Code als auch die Ausgabe (die Community-Software sieht Textdateien nicht als gültige Uploads an).
"Sieht gut aus" hat nur 5 verschiedene Werte (und tatsächlich sind nur 3 davon verwendbar, da kaum jemand mit den letzten beiden Ebenen geantwortet hat). Es sollte den ordinalen Modellierungstyp haben. In diesem Fall würde Fit Model eine ordinale logistische Regression erzeugen (Tabelle mit beigefügtem Beispiel). Wenn Sie dies tun, ist der p-Wert für Produkt A gegenüber Produkt B nahezu identisch mit dem von der kategorialen Plattform erstellten. (Es wird nicht genau identisch sein, da die Fit Model-Version einen zusätzlichen Prädiktor enthält.)
Meiner Meinung nach ist es in diesem Beispiel mindestens so schlimm, eine kategoriale Spalte als fortlaufend zu behandeln, als würde man gegen die Annahme der wiederholten Messungen verstoßen. Die "Actual By Predicted" -Diagramme oben in der Fit Mixed-Ausgabe sehen ziemlich schlecht aus. Die p-Werte in der Ausgabe sind irreführend niedrig, da das Modell nicht kompliziert genug ist, um zu den Daten zu passen. Daher basieren die p-Werte in den Hypothesentests auf Annahmen, die nicht wahr sind. JMP macht das „Richtige“ gemäß dem, was Sie ihm gesagt haben, aber es setzt voraus, dass Sie ihm die richtigen Anweisungen gegeben haben und dass der Benutzer die Modellannahmen anhand der bereitgestellten Ausgabe überprüft.
Betreff: Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenIch bin daran interessiert zu wissen, ob JMP irgendetwas in diese Richtung entwickeln wird, um Crossover-Studien oder andere wiederholte Maßnahmen wie Studien, an denen mehrere Behandlungen beteiligt sind, zu handhaben. Ich sehe hier eine Vielzahl von wiederholten Strukturen. Viele von ihnen können mit der gemischten Persönlichkeit im Fit-Modell behandelt werden, aber keine kann heute von Categorical behandelt werden ...
Betreff: Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenMelinda-
Im Anhang befindet sich eine Beispieldatendatei für einen Test mit zwei wiederholten Produktmessungen. Dies ist ein typisches Format, das wir von unseren Lieferanten erhalten. Wir haben ein Add-In, das einen Großteil des Verfahrens automatisiert und die Ergebnisse auf eine Weise anzeigt, die konsistenter mit dem Format Consumer Research> Categorical> Structured ist. Ich möchte das mit Ihnen teilen, um Ihnen zu zeigen, wie es funktioniert und was es tut, würde aber ein direktes Teilen gegenüber einem Community-Teilen bevorzugen, wenn dies möglich ist. Auch aus Gründen der Perspektive habe ich die meisten Spalten / Fragen entfernt, aber das ist der Grund, nach einer Möglichkeit zu fragen, mehr als eine Frage gleichzeitig zu beantworten.
Vielen Dank,
Scott
Betreff: Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenMelinda-
Vielen Dank für Ihre Antwort. Ich suche nach einem Datensatz, um dies auszuprobieren und zu sehen, wie dies aussehen könnte. Unabhängig davon haben wir einige Add-Ins, die uns näher bringen, und ich kann zeigen, wie wir diese verwenden, wenn dies zur Veranschaulichung meines Beispiels beiträgt.
In Bezug auf die Überlappung werde ich auch einen Beispieldatensatz abrufen, um Ihnen ein potenzielles Problem aufzuzeigen, um festzustellen, ob Sie mir raten können, ob ich ihn ordnungsgemäß verwenden kann.
Vielen Dank,
Scott
Betreff: Bedeutet Vergleiche für wiederholte Messungen an UmfragedatenHallo Scott. Ich habe einige Anfragen nach einer Überlappungskorrektur für Mittelwertvergleiche gesehen, um alle zutreffenden zu überprüfen.
Auf Wunsch von P & G haben wir einen Überlappungsvergleich zu den wiederholten Messungen für Mittelwertvergleiche in JMP 13.0 hinzugefügt. Diese Funktion funktioniert nur, wenn keine X-Spalte angegeben ist.
Sie sagen, Sie haben "viele Mittel zum Vergleichen" - Würde es Ihr Problem lösen, wenn wir den Überlappungsvergleichen bei "Wiederholte" Unterstützung für X-Spalten hinzufügen würden?
