<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />varbanov.ar ha passato alcune domande riguardanti il Risposta multipla opzione nella piattaforma categoriale.
Sto rispondendo qui per fornire un pubblico più ampio.
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?
In JMP Categorico, i dati di risposta multipla derivano da elementi del sondaggio (o altri processi) in cui le categorie di risposta non si escludono a vicenda. Una fonte comune di dati a risposta multipla è "seleziona tutte le voci pertinenti". La risposta multipla non si riferisce a dati di misurazioni ripetute.
Esistono diversi modi in cui i dati a risposta multipla possono essere rappresentati in un file di dati. I dati possono essere lunghi, ovvero è presente una riga per ciascuna combinazione di elemento di risposta univoco e ID rispondente (vedere Libreria dati di esempio> Controllo di qualità> Failure3ID.jmp> colonna "fallimento" come esempio). I dati possono essere ampi, ovvero ogni riga rappresenta un intervistato e ci sono più colonne che indicano le opzioni di risposta selezionate (vedere Libreria dati di esempio> Preferenze del consumatore.jmp> colonne "Spazzola dopo il risveglio" fino a "Spazzola un'altra volta"). Potrebbe anche esserci una riga per rispondente e una colonna che include un elenco delimitato delle opzioni di risposta selezionate (vedere Libreria dati di esempio> Consumer Preferences.jmp> colonna "Delimitato dal pennello"). Con quest'ultimo approccio la proprietà della colonna "Risposta multipla" può essere assegnata alla colonna e le correzioni appropriate per campioni sovrapposti verranno applicate ai confronti statistici quando la colonna viene utilizzata come variabile "superiore" in una tabella strutturata. (Nota: è facile spostarsi tra gli ultimi due formati utilizzando le utilità "Crea colonne indicatore" e "Combina colonne" nel menu Cols.)
Ulteriori informazioni sull'utilizzo di variabili a risposta multipla nella piattaforma categoriale sono disponibili in Guida> Libri> Ricerca sui consumatori, a partire da pag. 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 piattaforma categoriale non corregge i campioni sovrapposti, come li hai descritti, per i confronti dei mezzi.
Ciò che descrivi come campioni sovrapposti è ciò che pensiamo come misure ripetute.
È disponibile un'opzione "Misure ripetute" nella scheda "Correlato" in Categoriale. In linea con ciò che ci si aspetterebbe dalla piattaforma categoriale, riporta cose come frequenze, grafici di condivisione, mezzi e altre statistiche di riepilogo. Tuttavia, non esegue test di confronto.
Misurazioni ripetute significa che sono disponibili confronti in altre aree di JMP:
- La piattaforma Matched Pairs confronterà e testerà due mezzi (come le valutazioni dei prodotti) alla volta. Tuttavia, in presenza di dati mancanti, esegue la cancellazione listwise, rimuovendo l'intero caso da tutti i confronti.
- Poiché i dati sono mancanti (ma anche se non l'hai fatto), potresti prendere in considerazione l'utilizzo di Fit Model con un modello misto con l'ID prodotto come effetto fisso e l'ID rispondente come effetto casuale. I dati di esempio che hanno inviato sono già nel layout corretto per questo approccio, ma non per gli altri due approcci sopra.
- Ovviamente, l'effettiva adeguatezza di uno qualsiasi di questi metodi dipende da molti dettagli, quindi questi sono solo suggerimenti generali: il tuo chilometraggio può variare.
3) What statistics is JMP using when you invoke the categorical variable as multiple response?
Ricordando che il tipo di risposta multipla è diverso da quello che hai descritto come "campioni sovrapposti", ecco cosa viene fatto:
- Quando una colonna a cui è stata assegnata la proprietà "Risposta multipla" viene utilizzata come variabile "superiore" in una tabella strutturata, viene applicato un aggiustamento Rao-Scott del primo ordine per tenere conto della sovrapposizione (ad esempio, Lavassani et al., 2009, Developments in Analysis of Multiple Response Survey Data in Categorical Data Analysis, Journal of Applied Quantitative Methods). I test vengono gestiti in modo diverso quando la tabella viene creata nella scheda "Multiplo"; la correzione viene applicata solo quando la tabella viene creata tramite la scheda Strutturato.
- Quando una variabile con la proprietà di risposta multipla viene assegnata alle dimensioni "laterali", non vi è alcuna correzione per le sovrapposizioni.
- I test statistici sono i seguenti:
- Confronta ogni cella: questi sono i test Fischer Exact. Questi test non sono diversi dalle altre categorie di risposte.
- Confronta ogni campione: è un test di Pearson che utilizza la correzione Rao-Scott (quando la colonna a risposta multipla è assegnata alla posizione "in alto")
- Omogeneità della risposta al test: ha due opzioni.
- Binomiale: tratta ogni riga come se fosse due righe. Una riga per "selezionata quella casella". Una riga per "non ha spuntato quella casella". Questa opzione è stata aggiunta in base a una precedente richiesta P&G.
- Poisson: considera i conteggi come se fossero modellati come variabili dipendenti in una regressione di Poisson. Le colonne nella tabella vengono trattate come se fossero livelli per la variabile indipendente (X). Il valore p è equivalente al valore p che si calcola per un test del modello complessivo calcolato in questo modo.
4) Within the categorical platform, it is possible to provide p-values for the mean comparison?
La possibilità di salvare i rapporti t-test e p-value è stata aggiunta in precedenza in base a una richiesta P&G. È possibile tramite il menu triangolo rosso.
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?
Come notato sopra, l'utilizzo di Adatta modello per adattare un modello misto può essere il modo più appropriato per gestire questo problema in 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.
Crediamo che ci sia stata una certa confusione tra "campioni sovrapposti" e "risposte multiple" ma c'è un difetto in JMP 12.1 in cui la correzione Rao-Scott non è stata applicata correttamente. Questo difetto è stato corretto in JMP 12.2 che sarà rilasciato a gennaio.
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 proprietà a risposta multipla è il modo in cui JMP sa di applicare la correzione Rao-Scott. Non dovrebbe essere applicato a colonne che non sono tipi di risposta multipla.
Aggiungendo al mio ultimo messaggio:
Se la corrispondenza dei risultati di JMP con quanto implementato in Desktop Reporter diventa un obiettivo, il dataset di test allegato con i risultati potrebbe essere utilizzato come riferimento. Contiene dati CATA e valutazioni multiple del prodotto per consumatore. Viene chiamata la variabile CATA Uso futuro di prodotti vitaminici / dietetici .Nelle schede 2 e 3 di Excel, dove questa variabile è posizionata "in cima" alla tabella, puoi vedere che viene applicata la formula di sovrapposizione.
Grazie,
Alex
Preferiamo utilizzare la stessa implementazione in JMP come in Desktop Reporter che immagino significhi il calcolo della "base effettiva". Questo è guidato principalmente per evitare domande sul perché i risultati differirebbero altrimenti. Non abbiamo molta familiarità con la differenza tra le due opzioni per fornire un input migliore di questo.
Il calcolo nel link è la media ponderata degli errori standard dei mezzi confrontati. Ha senso e lo implementerò in questo modo.
Preferisci il calcolo "base effettiva", che utilizza il rapporto tra la somma al quadrato dei pesi e la somma dei pesi al quadrato, o preferisci solo i pesi al denominatore.
Usare i pesi come denominatore ha più senso per me.
Ciò renderebbe i gradi di libertà per il test t = w1 + w2 - w0 - 2, dove w0 è il conteggio per la sovrapposizione. Sei d'accordo?
Poiché non stiamo più raggruppando le deviazioni standard dai confronti delle medie, sembra che la formula per la varianza della differenza tra due medie di colonna Col 1 e Col 2 con sovrapposizioni si riduca a quanto segue:
(s1 ^ 2 + s2 ^ 2) / 2 * [1 + P]
dove s1 ^ 2 e s2 ^ 2 sono le varianze delle medie da Col 1 e Col2, rispettivamente.
P è il 2 * overlapCount / (n1 + n2)
dove n1 e n2 sono le dimensioni del campione per le colonne 1 e 2
La mia edizione di Kish non menziona il caso in cui le dimensioni del campione non sono uguali. Ti aspetti una media ponderata tra s1 ^ 2 e s2 ^ 2?
Non correggiamo le sovrapposizioni sul test delle medie nella piattaforma categoriale.
Se hai la stessa persona che confronta due prodotti, ci sono molti modi per calcolare un confronto appropriato al di fuori della piattaforma categoriale.
Jeff,
Grazie per aver fornito risposte alle domande precedenti. È molto utile per noi comprendere le capacità e i limiti della piattaforma categoriale JMP. Dalla risposta, comprendiamo che questa piattaforma non deve essere utilizzata con dati in cui abbiamo più valutazioni del prodotto o più valutazioni temporali per consumatore.
L'unica domanda di follow-up che ho è la seguente:
La nostra comprensione è che JMP NON ha implementato la formula Kish per i campioni sovrapposti ( sec. 12.4, p. 437 del libro Survey Sampling (1965) di Leslie Kish) nella piattaforma categoriale JMP. Questa formula è stata utilizzata in Desktop Reporter per analizzare campioni sovrapposti quando si verificano da un test monadico sequenziale, iestudy con due prodotti per consumatore valutati in ordine sequenziale. È corretto?
Grazie,
Alex
