<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />varbanov.ar 에 관한 몇 가지 질문을 전달 다중 응답 카테고리 플랫폼의 옵션.
더 많은 청중을 제공하기 위해 여기에서 대답하고 있습니다.
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 Categorical에서 다중 응답 데이터는 응답 범주가 상호 배타적이지 않은 설문 조사 항목 (또는 기타 프로세스)에서 파생됩니다. 여러 응답 데이터의 공통 소스는 "적용되는 항목 모두 선택"설문 조사 항목입니다. 다중 응답은 반복 된 측정 데이터를 참조하지 않습니다.
여러 응답 데이터를 데이터 파일에 표시 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 데이터는 길 수 있습니다. 즉, 각 고유 응답 항목 및 응답자 ID 조합에 대한 행이 있습니다 (예를 들어 샘플 데이터 라이브러리> 품질 관리> Failure3ID.jmp> "실패"열 참조). 데이터는 광범위 할 수 있습니다. 즉, 각 행은 한 응답자를 나타내고 선택한 응답 옵션을 나타내는 여러 열이 있습니다 (샘플 데이터 라이브러리> Consumer Preferences.jmp> "깨어 난 후 브러시"열에서 "다른 시간에 브러시"열 참조). 또한 응답자 당 하나의 행과 선택한 응답 옵션의 구분 된 목록을 포함하는 하나의 열이있을 수 있습니다 (샘플 데이터 라이브러리> Consumer Preferences.jmp> "브러시 구분"열 참조). 후자의 접근 방식을 사용하면 "다중 응답"열 속성을 열에 할당 할 수 있으며 열이 구조화 된 테이블에서 "상위"변수로 사용되는 경우 중첩 된 샘플에 대한 적절한 수정이 통계 비교에 적용됩니다. (참고 : Cols 메뉴에서 "Make Indicator Columns"및 "Combine columns"유틸리티를 사용하여 마지막 두 형식 사이를 쉽게 이동할 수 있습니다.)
범주 형 플랫폼에서 다중 응답 변수를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 도움말> 책> 소비자 조사 (페이지부터 시작)에서 확인할 수 있습니다. 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?
범주 형 플랫폼은 평균 비교를 위해 설명했듯이 중복 샘플을 수정하지 않습니다.
겹치는 샘플이라고 설명하는 것은 반복 측정이라고 생각하는 것입니다.
범주 형의 "관련"탭에 "반복 측정"옵션이 있습니다. 범주 형 플랫폼에서 기대할 수있는 것과 일치하여 빈도, 공유 차트, 평균 및 기타 요약 통계와 같은 것을보고합니다. 그러나 비교 테스트는 수행하지 않습니다.
반복 측정은 JMP의 다른 영역에서 비교할 수 있음을 의미합니다.
- Matched Pairs 플랫폼은 한 번에 두 가지 수단 (예 : 제품 등급)을 비교하고 테스트합니다. 그러나 누락 된 데이터가있는 경우 모든 비교에서 전체 케이스를 제거하여 목록별로 삭제합니다.
- 데이터에 누락이 있기 때문에 (그렇지 않더라도) 제품 ID가 고정 효과이고 응답자 ID가 무작위 효과 인 혼합 모델과 함께 모델 적합을 고려할 수 있습니다. 그들이 보낸 예제 데이터는 이미이 접근 방식에 대한 올바른 레이아웃에 있지만 위의 다른 두 접근 방식에는 없습니다.
- 분명히 이러한 방법의 실제 적절성은 많은 세부 사항에 따라 다르므로 일반적인 제안 일 뿐이며 마일리지는 다를 수 있습니다.
3) What statistics is JMP using when you invoke the categorical variable as multiple response?
다중 응답 유형은 여기에서 "겹치는 샘플"로 설명한 것과 다르다는 점을 기억하십시오.
- "다중 반응"속성이 할당 된 열이 구조화 된 테이블에서 "상위"변수로 사용되는 경우 중첩을 설명하기 위해 1 차 Rao-Scott 조정이 적용됩니다 (예 : Lavassani et al., 2009, 범주 형 데이터 분석에서 다중 응답 조사 데이터 분석 개발, 응용 정량적 방법 저널). "Multiple"탭에서 테이블이 생성 될 때 테스트는 다르게 처리됩니다. 정정은 구조적 탭을 통해 테이블이 생성 된 경우에만 적용됩니다.
- 다중 반응 속성이있는 변수가 "측면"차원에 할당되면 겹침에 대한 수정이 없습니다.
- 통계 테스트는 다음과 같습니다.
- 각 셀 비교 : Fischer Exact 테스트입니다. 이 테스트는 다른 응답 범주와 다르지 않습니다.
- 각 샘플 비교 : Rao-Scott 수정을 사용하는 Pearson 테스트입니다 (다중 응답 열이 "상위"위치에 할당 된 경우).
- 테스트 응답 동질성 : 두 가지 옵션이 있습니다.
- 이항 : 각 행을 두 행인 것처럼 처리합니다. '체크 박스를 선택 함'에 대한 한 행입니다. "해당 확인란을 선택하지 않았습니다"에 대한 한 행. 이 옵션은 이전 P & G 요청에 따라 추가되었습니다.
- 포아송 : 카운트를 포아송 회귀에서 종속 변수로 모델링하는 것처럼 처리합니다. 테이블의 열은 독립 (X) 변수에 대한 수준 인 것처럼 처리됩니다. p- 값은 이러한 방식으로 계산 된 전체 모델 검정에 대해 계산할 p- 값과 동일합니다.
4) Within the categorical platform, it is possible to provide p-values for the mean comparison?
t- 검정 및 p- 값 보고서를 저장하는 기능은 이전에 P & G 요청을 기반으로 추가되었습니다. 빨간색 삼각형 메뉴를 통해 가능합니다.
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?
위에서 언급했듯이 Fit Model을 사용하여 혼합 된 모델을 맞추는 것이 JMP에서이를 처리하는 가장 적절한 방법 일 수 있습니다.
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.
"겹치는 샘플"과 "다중 응답"사이에 약간의 혼동이 있다고 생각하지만 JMP 12.1에는 Rao-Scott 보정이 제대로 적용되지 않은 결함이 있습니다. 이 결함은 1 월에 릴리스 될 JMP 12.2에서 수정되었습니다.
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.
다중 응답 속성은 JMP가 Rao-Scott 수정을 적용하는 방법을 알고 있습니다. 다중 응답 유형이 아닌 열에는 적용하지 않아야합니다.
내 마지막 메시지에 추가 :
JMP의 결과를 Desktop Reporter에 구현 된 것과 일치시키는 것이 목표가되면 결과가 포함 된 첨부 된 테스트 데이터 세트를 참조로 사용할 수 있습니다. 여기에는 CATA 데이터와 소비자 당 여러 제품 평가가 포함됩니다. CATA 변수가 호출됩니다. 비타민 /식이 보충제 Prod N 향후 사용 .이 변수가 표의 "상단"에있는 Excel 탭 2와 3에서 겹침 수식이 적용된 것을 볼 수 있습니다.
감사,
알렉스
우리는 Desktop Reporter에서와 같이 JMP에서 동일한 구현을 사용하는 것을 선호하는데, 이는 "효과적인 기준"계산을 의미합니다. 이것은 결과가 다른 이유에 대한 질문을 피하기 위해 주로 구동됩니다. 우리는 이보다 더 나은 입력을 제공하는 두 옵션의 차이점에 익숙하지 않습니다.
링크의 계산은 비교되는 평균의 표준 오차에 대한 가중 평균입니다. 그게 말이되며 나는 그렇게 구현할 것입니다.
가중치의 제곱합과 가중치 제곱의 합 사이의 비율을 사용하는 "유효 기준"계산을 선호합니까, 아니면 분모의 가중치 만 선호합니까?
분모로 가중치를 사용하는 것이 더 의미가 있습니다.
이것은 t-test = w1 + w2-w0-2에 대한 자유도를 만듭니다. 여기서 w0은 겹침 횟수입니다. 동의하십니까?
더 이상 평균 비교에서 표준 편차를 풀링하지 않기 때문에 두 열의 차이에 대한 공식은 중복되는 Col 1과 Col 2를 의미합니다.
(s1 ^ 2 + s2 ^ 2) / 2 * [1 + P]
여기서 s1 ^ 2 및 s2 ^ 2는 각각 Col 1 및 Col2의 평균 분산입니다.
P는 2 * overlapCount / (n1 + n2)입니다.
여기서 n1 및 n2는 열 1과 2의 표본 크기입니다.
내 Kish 에디션에서는 샘플 크기가 같지 않은 경우에 대해 언급하지 않습니다. s1 ^ 2와 s2 ^ 2 사이의 가중 평균을 기대하고 있습니까?
범주 형 플랫폼의 평균 검정에서 중복되는 부분은 수정하지 않습니다.
동일한 사람이 두 제품을 비교하는 경우 범주 형 플랫폼 외부에서 적절한 비교를 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
Jeff,
위 질문에 답 해주셔서 감사합니다. JMP 범주 형 플랫폼의 기능과 한계를 이해하는 것은 매우 유용합니다. 응답에서 우리는이 플랫폼이 소비자 당 여러 제품 평가 또는 여러 시점 평가가있는 데이터와 함께 사용되어서는 안된다는 것을 이해합니다.
내가 가진 유일한 후속 질문은 다음과 같습니다.
우리의 이해는 JMP가 중복 샘플에 대해 Kish 공식을 구현하지 않았다는 것입니다 ( 비서. 12.4, p. Leslie Kish의 저서 Survey Sampling (1965)의 437) JMP 카테고리 플랫폼에서. 이 공식은 Desktop Reporter에서 겹치는 샘플이 순차 모나 딕 테스트에서 발생할 때 분석하는 데 사용되었습니다. 즉, 소비자 당 두 제품을 순차적으로 평가하는 연구입니다. 그 맞습니까?
감사,
알렉스
