<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />瓦爾巴諾夫傳遞了一些有關多重反應分類平台中的選項。
我在這裡回答他們是為了擴大受眾範圍。
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?
在“ JMP分類”中，多個響應數據是從調查項目（或其他過程）中獲得的，這些調查中的響應類別不是互斥的。 多個響應數據的常見來源是“檢查所有適用項”調查項目。 多重響應不涉及重複的測量數據。
有多種方法可以在數據文件中表示多個響應數據。 數據可能很長，即每個唯一的響應項目和響應者ID組合都有一行（例如，請參見示例數據庫>質量控制> Failure3ID.jmp>“失敗”列）。 數據可能很寬泛，即每一行代表一個響應者，並且有多列指示選定的響應選項（請參閱示例數據庫> Consumer Preferences.jmp>“從喚醒後刷”到“另一次刷”）。 每個受訪者也可能有一行，其中一列包括選定的響應選項的定界列表（請參閱示例數據庫> Consumer Preferences.jmp>“畫筆定界”列）。 通過後一種方法，可以將“多重響應”列屬性分配給該列，並且當該列用作結構化表中的“頂部”變量時，將對重疊樣本進行適當的更正以進行統計比較。 （注意：使用“ Cols”菜單下的“ Make Indicator Columns”和“ Combine columns”實用程序可以在最後兩種格式之間輕鬆切換。）
從第pg頁開始，可以在“幫助”>“書籍”>“消費者研究”中找到有關在“分類”平台中使用多個響應變量的更多信息。 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?
如您所描述的，分類平台無法校正均值比較的重疊樣本。
您所說的重疊樣本就是我們認為的重複測量。
分類中“相關”選項卡下有一個“重複措施”選項。 符合人們對分類平台的期望，它可以報告頻率，共享圖表，均值和其他摘要統計信息。 但是，它不進行比較測試。
重複測量意味著可以在JMP的其他領域進行比較：
- 配對對平台將一次比較和測試兩種方式（例如產品評分）。 但是，在缺少數據的情況下，它會逐列表刪除，從而將所有案例從所有比較中刪除。
- 由於您的數據存在缺失（即使您沒有），因此您可以考慮將Fit Model與混合模型一起使用，產品ID為固定效應，而受訪者ID為隨機效應。 他們發送的示例數據已經採用了正確的佈局，但不適用於上述其他兩種方法。
- 顯然，任何一種方法的實際適用性都取決於許多細節，因此這些只是一般性建議-您的行駛里程可能會有所不同。
3) What statistics is JMP using when you invoke the categorical variable as multiple response?
請記住，多重響應類型與您所說的“重疊樣本”不同，這是完成的操作：
- 當已分配“多重響應”屬性的列用作結構化表格中的“頂部”變量時，將應用一階Rao-Scott調整法來解決重疊問題（例如Lavassani等， 2009年，《分類數據分析中多重響應調查數據分析的發展》，《應用定量方法雜誌》）。 在“多個”選項卡中創建表時，對測試的處理方式有所不同。僅當通過“結構化”選項卡創建表時才應用校正。
- 將具有多重響應屬性的變量分配給“側面”尺寸時，不會對重疊進行校正。
- 統計檢驗如下：
- 比較每個單元：這是Fischer Exact測試。 這些測試與其他響應類別沒有什麼不同。
- 比較每個樣本：是使用Rao-Scott校正的Pearson檢驗（當多重響應列分配到“頂部”位置時）
- 測試響應同質性：有兩個選項。
- 二項式：將每一行視為兩行。 一行用於“選中該框”。 一行為“未選中該框”。 此選項是根據先前的P＆G請求添加的。
- 泊松（Poisson）：將計數視為在泊松回歸中被建模為因變量的情況。 將表中的列視為獨立（X）變量的級別。 p值等於以這種方式計算出的整體模型測試將計算出的p值。
4) Within the categorical platform, it is possible to provide p-values for the mean comparison?
以前根據寶潔的要求添加了保存t檢驗和p值報告的功能。 可以通過紅色三角形菜單進行操作。
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?
如上所述，在JMP中使用擬合模型擬合混合模型可能是最合適的方法。
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.
我們認為“重疊樣本”和“多個響應”之間存在一些混淆，但是JMP 12.1中存在一個缺陷，即未正確應用Rao-Scott校正。 此缺陷已在1月發布的JMP 12.2中得到糾正。
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.
JMP知道如何使用多重響應屬性來應用Rao-Scott校正。 不應將其應用於不是多個響應類型的列。
添加到我的最後一條消息：
如果將JMP中的結果與Desktop Reporter中實現的結果進行匹配成為目標，則可以將附帶結果的測試數據集用作參考。 它包含CATA數據以及每個消費者的多個產品評估。 CATA變量稱為維生素/飲食支持產品N未來使用。在Excel選項卡2和3中，此變量位於表格的“頂部”，您可以看到已應用重疊公式。
謝謝，
亞歷克斯
我們更喜歡在JMP中使用與Desktop Reporter中相同的實現，我想這意味著“有效基礎”計算。 這樣做主要是為了避免質疑為什麼結果會不同的問題。 我們並不熟悉這兩個選項之間的區別，以提供更好的輸入。
鏈接中的計算是被比較均值的標準誤的加權平均值。 這是有道理的，我將採用這種方式。
您是否更喜歡“有效基數”計算，該計算使用權重平方和與權重平方和之間的比率，還是只希望分母中的權重。
用權重作為分母對我來說更有意義。
這將使t檢驗的自由度= w1 + w2-w0-2，其中w0是重疊計數。 你同意嗎？
由於我們不再合併均值比較的標準差，因此看起來像兩列均值重疊的列均值Col 1和Col 2之間的差異方差的公式簡化為：
（s1 ^ 2 + s2 ^ 2）/ 2 * [1 + P]
其中s1 ^ 2和s2 ^ 2分別是來自Col 1和Col2的均值方差。
P是2 * overlapCount /（n1 + n2）
其中n1和n2是第1列和第2列的樣本量
我的Kish版本沒有提到樣本大小不相等的情況。 您是否期望s1 ^ 2和s2 ^ 2之間的加權平均值？
我們不對分類平台中的經濟審查中的重疊進行更正。
如果您由同一個人比較兩種產品，則有許多方法可以在分類平台之外計算適當的比較。
傑夫
感謝您提供上述問題的答案。 這對我們了解JMP分類平台的功能和局限性非常有幫助。 從響應中我們了解到，該平台不應與我們對每個消費者進行多次產品評估或多次時間點評估的數據一起使用。
我唯一的跟進問題是：
我們的理解是，JMP尚未對重疊樣本實施Kish公式（秒 第12.4頁萊斯利·基什（Leslie Kish）的《調查抽樣》（Survey Sampling，1965年）中的第437頁）在JMP分類平台中。 該公式已在Desktop Reporter中用於分析重疊的樣品，這些重疊的樣品來自順序單峰測試，即每個消費者按順序評估兩種產品的研究。 那是對的嗎？
謝謝，
亞歷克斯
