<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />varbanov.arに関するいくつかの質問を渡しました複数の応答カテゴリカルプラットフォームのオプション。
より多くの聴衆を提供するために、私はここでそれらに答えています。
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?
JMP Categoricalでは、複数の回答データは、回答カテゴリが相互に排他的ではない調査項目（または他のプロセス）から導出されます。 複数の回答データの一般的なソースは、「該当するものをすべてチェックする」調査項目です。 複数の応答は、繰り返される測定データを参照しません。
複数の応答データをデータファイルで表すには、いくつかの方法があります。 データが長くなる可能性があります。つまり、一意の回答項目と回答者IDの組み合わせごとに行があります（例として、[サンプルデータライブラリ]> [品質管理]> [Failure3ID.jmp]> [失敗]列を参照）。 データは幅が広い場合があります。つまり、各行は1人の回答者を表し、選択した回答オプションを示す複数の列があります（「サンプルデータライブラリ」>「ConsumerPreferences.jmp」>「BrushAfterWake Up」から「BrushAnotherTime」の列を参照）。 回答者ごとに1行、選択した回答オプションの区切りリストを含む1列が存在する場合もあります（[サンプルデータライブラリ]> [Consumer Preferences.jmp]> [Brush Delimited]列を参照）。 後者のアプローチでは、「Multiple Response」列プロパティを列に割り当てることができ、列が構造化テーブルの「トップ」変数として使用される場合、重複するサンプルの適切な修正が統計比較に適用されます。 （注：[列]メニューの[インジケーター列の作成]ユーティリティと[列の結合]ユーティリティを使用すると、最後の2つの形式間を簡単に移動できます。）
カテゴリカルプラットフォームでの複数の応答変数の使用の詳細については、[ヘルプ]> [書籍]> [消費者調査]を参照してください。 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?
カテゴリカルプラットフォームは、あなたが説明したように、平均の比較のために、重複するサンプルを修正しません。
重複するサンプルとして説明しているのは、反復測定と見なされるものです。
カテゴリカルの[関連]タブの下に[反復測定]オプションがあります。 カテゴリカルプラットフォームに期待されることと一致して、頻度、共有チャート、平均、その他の要約統計量などを報告します。 ただし、比較テストは行いません。
反復測定は、JMPの他の領域で比較が利用できることを意味します。
- マッチドペアプラットフォームは、一度に2つの平均（製品評価など）を比較してテストします。 ただし、欠落データが存在する場合は、リストごとに削除され、すべての比較からケース全体が削除されます。
- データに欠落があるため（ただし、欠落していない場合でも）、固定効果として製品IDを使用し、変量効果として回答者IDを使用する混合モデルでFitModelを使用することを検討してください。 彼らが送信したサンプルデータは、このアプローチではすでに正しいレイアウトになっていますが、上記の他の2つのアプローチではそうではありません。
- 明らかに、これらの方法の実際の適切性は多くの詳細に依存しているため、これらは単なる一般的な提案であり、マイレージは異なる場合があります。
3) What statistics is JMP using when you invoke the categorical variable as multiple response?
複数応答タイプは、ここで「重複するサンプル」として説明したものとは異なることを覚えておいてください。
- 「Multipleresponse」プロパティが割り当てられた列が構造化テーブルの「top」変数として使用される場合、オーバーラップを考慮して1次のRao-Scott調整が適用されます（たとえば、Lavassani et al。、 2009年、カテゴリーデータ分析における複数回答調査データの分析の開発、Journal of Applied QuantitativeMethods）。 「複数」タブでテーブルを作成すると、テストの処理が異なります。修正は、テーブルが[構造化]タブを介して作成された場合にのみ適用されます。
- 複数応答プロパティを持つ変数が「サイド」ディメンションに割り当てられている場合、オーバーラップの修正はありません。
- 統計的検定は次のとおりです。
- 各セルの比較：これらはFischerExactテストです。 これらのテストは、他の応答カテゴリと同じです。
- 各サンプルの比較：Rao-Scott補正を使用するピアソンテストです（複数の応答列が「上部」の位置に割り当てられている場合）
- テスト応答の均一性：2つのオプションがあります。
- 二項：各行を2行であるかのように扱います。 「そのボックスをチェックした」の1行。 「そのボックスをチェックしなかった」の1行。 このオプションは、以前のP＆Gリクエストに基づいて追加されました。
- ポアソン：カウントを、ポアソン回帰の従属変数としてモデル化されているかのように扱います。 テーブルの列は、独立（X）変数のレベルであるかのように扱われます。 p値は、この方法で計算されたモデルテスト全体に対して計算されるp値と同等です。
4) Within the categorical platform, it is possible to provide p-values for the mean comparison?
t検定およびp値レポートを保存する機能は、P＆Gリクエストに基づいて以前に追加されました。 赤い三角形のメニューから可能です。
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?
上記のように、混合モデルを適合させるために適合モデルを使用することが、JMPでこれを処理するための最も適切な方法である可能性があります。
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.
「重複するサンプル」と「複数の応答」の間には多少の混乱があったと思われますが、JMP 12.1には、Rao-Scott補正が適切に適用されなかったという欠陥があります。 この欠陥は、1月にリリースされるJMP12.2で修正されています。
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.
複数応答プロパティは、JMPがRao-Scott補正を適用することを知る方法です。 複数の応答タイプではない列には適用しないでください。
私の最後のメッセージに追加する：
JMPの結果をDesktopReporterに実装されているものと一致させることが目的になる場合は、添付されたテストデータセットと結果を参照として使用できます。 これには、CATAデータと、消費者ごとの複数の製品評価が含まれています。 CATA変数が呼び出されますビタミン/食事補給製品N将来の使用。この変数がテーブルの「上」に配置されているExcelのタブ2および3では、オーバーラップ式が適用されていることがわかります。
ありがとう、
アレックス
JMPではDesktopReporterと同じ実装を使用することを好みます。これは、「実効ベース」計算を意味すると思います。 これは主に、結果が異なる理由についての質問を避けるために推進されています。 これよりも優れた入力を提供するための2つのオプションの違いについてはあまり詳しくありません。
リンク内の計算は、比較されている平均の標準誤差の加重平均です。 それは理にかなっています、そして私はそのように実装します。
重みの2乗和と重みの2乗の合計の比率を使用する「実効ベース」計算を好みますか、それとも分母の重みのみを好みますか。
分母として重みを使用することは、私にとってより理にかなっています。
これにより、t検定の自由度= w1 + w2 --w0 -2になります。ここで、w0はオーバーラップのカウントです。 同意しますか？
平均比較からの標準偏差をプールしなくなったため、重複のある2つの列平均列1と列2の差の分散の式は次のようになります。
（s1 ^ 2 + s2 ^ 2）/ 2 * [1 + P]
ここで、s1 ^ 2とs2 ^ 2は、それぞれ列1と列2からの平均の分散です。
Pは2 * overlapCount /（n1 + n2）です
ここで、n1とn2は、列1と2のサンプルサイズです。
Kishの私の版では、サンプルサイズが等しくない場合については言及されていません。 s1 ^ 2とs2 ^ 2の間の加重平均を期待していますか？
カテゴリカルプラットフォームでのミーンズテストの重複は修正されません。
同じ人が2つの製品を比較している場合、カテゴリプラットフォームの外部で適切な比較を計算する方法はたくさんあります。
ジェフ、
上記の質問に回答していただきありがとうございます。 JMPカテゴリープラットフォームの機能と制限を理解することは非常に役立ちます。 回答から、このプラットフォームは、消費者ごとに複数の製品評価または複数の時点の評価があるデータでは使用しないでください。
私が持っている唯一のフォローアップの質問は次のとおりです。
私たちの理解では、JMPは重複するサンプルに対してKish式を実装していません（秒 12.4、p。レスリー・キシュによる本Survey Sampling（1965）の437） JMPカテゴリカルプラットフォームで。 この式は、Desktop Reporterで使用されており、重複するサンプルが順次モナドテストから発生した場合に分析されます。 あれは正しいですか？
ありがとう、
アレックス
