<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />varbanov.ar transmitió algunas preguntas sobre el Respuesta múltiple opción en la plataforma Categórica.
Les estoy respondiendo aquí para proporcionar una audiencia más amplia.
Requests/Questions for JMP Categorical Experts:We need more clarity on the different Multiple Response options and output in JMP Categorical. Can someone of the JMP Categorical Experts give us a short demo with answering some questions about it? Is there a technical report with some more explanation for the different statistical test used by this Platform. In particular, we have also the following questions:1) What is the definition of multiple responses?
En JMP Categórico, los datos de respuestas múltiples se derivan de elementos de la encuesta (u otros procesos) en los que las categorías de respuesta no son mutuamente excluyentes. Una fuente común de datos de respuestas múltiples son los elementos de la encuesta "marque todos los que correspondan". La respuesta múltiple no se refiere a datos de mediciones repetidas.
Hay varias formas de representar datos de respuestas múltiples en un archivo de datos. Los datos pueden ser largos, es decir, hay una fila para cada elemento de respuesta único y combinación de identificación de encuestado (consulte Biblioteca de datos de muestra> Control de calidad> Failure3ID.jmp> columna "falla" como ejemplo). Los datos pueden ser amplios, es decir, cada fila representa a un encuestado y hay varias columnas que indican las opciones de respuesta seleccionadas (consulte Biblioteca de datos de muestra> Preferencias del consumidor.jmp> columnas "Cepillar después de despertar" a "Cepillar en otro momento"). También puede haber una fila por encuestado y una columna que incluya una lista delimitada de las opciones de respuesta seleccionadas (consulte Biblioteca de datos de muestra> Preferencias del consumidor.jmp> columna "Delimitado por pincel"). Con el último enfoque, la propiedad de la columna "Respuesta múltiple" se puede asignar a la columna y las correcciones apropiadas para muestras superpuestas se aplicarán a las comparaciones estadísticas cuando la columna se use como una variable "superior" en una tabla estructurada. (Nota: es fácil moverse entre los dos últimos formatos usando las utilidades "Crear columnas de indicador" y "Combinar columnas" en el menú Cols.)
Más información sobre el uso de múltiples variables de respuesta en la plataforma categórica está disponible en Ayuda> Libros> Investigación del consumidor, a partir de la pág. 62
2) Is there a proper mean score comparison between two groups within JMP Categorical in presence of overlapping samples (e.g., each consumer evaluated both products)? If yes, what is the way to get it (Multiple Response tab does not seem to provide it)? Also can this analysis be done in the structured tab?
La plataforma categórica no corrige las muestras superpuestas, como las describió, para las comparaciones de medias.
Lo que está describiendo como muestras superpuestas es lo que consideramos medidas repetidas.
Hay una opción de "Medidas repetidas" en la pestaña "Relacionados" en Categórica. De acuerdo con lo que uno esperaría de la plataforma categórica, informa cosas como frecuencias, gráficos de acciones, medias y otras estadísticas resumidas. Sin embargo, no realiza pruebas de comparación.
Medidas repetidas significa que las comparaciones están disponibles en otras áreas de JMP:
- La plataforma Matched Pairs comparará y probará dos medios (como calificaciones de productos) a la vez. Sin embargo, en presencia de datos faltantes, se elimina por lista, eliminando todo el caso de todas las comparaciones.
- Dado que sus datos faltan (pero incluso si no los tuviera), podría considerar usar Ajustar modelo con un modelo mixto con el ID del producto como un efecto fijo y el ID del encuestado como un efecto aleatorio. Los datos de ejemplo que enviaron ya están en el diseño correcto para este enfoque, pero no para los otros dos enfoques anteriores.
- Obviamente, la idoneidad real de cualquiera de estos métodos depende de muchos detalles, por lo que estas son solo sugerencias generales; su millaje puede variar.
3) What statistics is JMP using when you invoke the categorical variable as multiple response?
Recordando que el tipo de Respuesta múltiple es diferente de lo que ha descrito como "muestras superpuestas", esto es lo que se hace:
- Cuando una columna a la que se le ha asignado la propiedad "Respuesta múltiple" se utiliza como una variable "superior" en una tabla estructurada, se aplica un ajuste Rao-Scott de primer orden para tener en cuenta la superposición (por ejemplo, Lavassani et al., 2009, Desarrollos en el análisis de datos de encuestas de respuesta múltiple en análisis de datos categóricos, Revista de métodos cuantitativos aplicados). Las pruebas se manejan de manera diferente cuando la tabla se crea en la pestaña "Múltiple"; la corrección solo se aplica cuando la tabla se crea a través de la pestaña Estructurada.
- Cuando se asigna una variable con la propiedad de respuesta múltiple a las dimensiones "laterales", no hay corrección para las superposiciones.
- Las pruebas estadísticas son las siguientes:
- Compare cada celda: Estas son las pruebas exactas de Fischer. Estas pruebas no son diferentes de otras categorías de respuestas.
- Comparar cada muestra: es una prueba de Pearson que utiliza la corrección de Rao-Scott (cuando la columna de respuesta múltiple se asigna a la posición "superior")
- Prueba de homogeneidad de respuesta: tiene dos opciones.
- Binomial: trata cada fila como si fueran dos filas. Una fila para "marcó esa casilla". Una fila para "no marcó esa casilla". Esta opción se agregó en función de una solicitud anterior de P&G.
- Poisson: trata los recuentos como si se modelaran como la variable dependiente en una regresión de Poisson. Las columnas de la tabla se tratan como si fueran niveles de la variable independiente (X). El valor p es equivalente al valor p que se calcularía para una prueba de modelo general calculada de esta manera.
4) Within the categorical platform, it is possible to provide p-values for the mean comparison?
La capacidad de guardar informes de prueba t y valor p se agregó anteriormente en base a una solicitud de P&G. Es posible a través del menú del triángulo rojo.
5) Is the general formulae that “adjust” for overlapping samples implemented as used in Desktop Reporter Software? Is there an efficient way/data structure/grids to “tell” JMP that there are overlapping samples?
Como se indicó anteriormente, usar Ajustar modelo para ajustar un modelo mixto puede ser la forma más apropiada de manejar esto en JMP.
6) Jeremy’s issue: (JMP contacted on this before by Mike Creed/Diane Farris)a. When doing the calculation, it appears that JMP is not adjusting the degrees of freedom when using the Rao Scott first order correction.
Creemos que hubo cierta confusión entre "muestras superpuestas" y "respuestas múltiples", pero hay un defecto en JMP 12.1 en el que la corrección de Rao-Scott no se aplicó correctamente. Este defecto se ha corregido en JMP 12.2 que se lanzará en enero.
b. When no overlap exists, but a column is defined as multi-response, the overlap formula is used when it should not. So you get different results when defining a column as multi-response versus not when no overlap does exist.
La propiedad de respuesta múltiple es cómo JMP sabe aplicar la corrección Rao-Scott. No debe aplicarse a columnas que no sean de varios tipos de respuesta.
Agregando a mi último mensaje:
Si hacer coincidir los resultados de JMP con lo que se implementa en Desktop Reporter se convierte en un objetivo, el conjunto de datos de prueba adjunto con los resultados podría usarse como referencia. Contiene datos CATA, así como múltiples evaluaciones de productos por consumidor. La variable CATA se llama Vitamina / Supmnt Prod N Dietético Uso futuro .En las pestañas 2 y 3 de Excel, donde esta variable se coloca "en la parte superior" de la tabla, puede ver que se aplica la fórmula de superposición.
Gracias,
Alex
Preferimos usar la misma implementación en JMP que en Desktop Reporter, que supongo que significa el cálculo de la "base efectiva". Esto se debe principalmente a evitar preguntas sobre por qué los resultados serían diferentes de otra manera. No estamos tan familiarizados con la diferencia entre las dos opciones para proporcionar una mejor entrada que esta.
El cálculo en el enlace es el promedio ponderado de los errores estándar de las medias que se comparan. Eso tiene sentido y lo implementaré de esa manera.
¿Prefiere el cálculo de la "base efectiva", que utiliza la relación entre la suma al cuadrado de los pesos y la suma de los pesos al cuadrado, o prefiere solo los pesos en el denominador?
Usar los pesos como denominador tiene más sentido para mí.
Esto haría que los grados de libertad para la prueba t = w1 + w2 - w0 - 2, donde w0 es el recuento de la superposición. ¿Está de acuerdo?
Dado que ya no estamos agrupando las desviaciones estándar de las comparaciones de medias, parece que la fórmula para la varianza de la diferencia entre las medias de dos columnas Col 1 y Col 2 con superposiciones se reduce a lo siguiente:
(s1 ^ 2 + s2 ^ 2) / 2 * [1 + P]
donde s1 ^ 2 y s2 ^ 2 son las variaciones de las medias de Col 1 y Col2, respectivamente.
P es el contador de superposición 2 * / (n1 + n2)
donde n1 y n2 son los tamaños de muestra para las columnas 1 y 2
Mi edición de Kish no menciona el caso en el que los tamaños de muestra no son iguales. ¿Espera un promedio ponderado entre s1 ^ 2 y s2 ^ 2?
No corregimos las superposiciones en la prueba de medios en la plataforma Categórica.
Si tiene la misma persona comparando dos productos, hay muchas formas de calcular una comparación adecuada fuera de la plataforma categórica.
Jeff,
Gracias por responder a las preguntas anteriores. Es muy útil para nosotros comprender la capacidad y las limitaciones de la plataforma categórica JMP. De la respuesta, entendemos que esta plataforma no debe usarse con datos en los que tenemos múltiples evaluaciones de productos o evaluaciones de múltiples puntos de tiempo por consumidor.
La única pregunta de seguimiento que tengo es la siguiente:
Tenemos entendido que JMP NO ha implementado la fórmula de Kish para muestras superpuestas ( segundo. 12.4, pág. 437 del libro Survey Sampling (1965) de Leslie Kish) en la plataforma categórica JMP. Esa fórmula se ha utilizado en Desktop Reporter para analizar muestras superpuestas cuando se producen a partir de una prueba monádica secuencial, un estudio con dos productos por consumidor evaluados en orden secuencial. ¿Es eso correcto?
Gracias,
Alex
