調査重量の質問私は調査から得られた国勢調査データを使用しています。さまざまなグループからの適切な表現を確保するためにかなり複雑なサンプリング スキームを使用しているため、重み変数が存在します。ダイアログの重みボックスに重み変数を入力すると、分布を分析するときに JMP が加重平均を計算することを認識しています。また、JMP が名目変数の分布を分析するときに重み変数を無視することも認識しています。しかし、その理由は私には分かりません。特に、名義変数の分布を記述する正しい方法は何なのか疑問に思っています。たとえば、2 つのグループがあり、グループ 1 が回答者全体の 40% を占めているとします。グループ 1 の変数が合計の重みの 60% を占めていると仮定します。分布を分析すると、グループ 1 に 40% が表示されます。[頻度] ボックスに重み変数を入力すると、グループ 1 が全体の 50% を占めることになります。グループ 1 で正しい分数はどれですか?それは生の % ですか、それとも重みの頻度によって重み付けされたパーセントですか?また、後者である場合、なぜ周波数ボックスではなく重みボックスに重みを入れることで処理されないのでしょうか?
消費者および市場調査データの探索と視覚化品質およびプロセスエンジニアリングRe: 調査重量の質問議論を容易にするために、重み変数を W と呼ぶことにさせてください。
まず、「重みは名目変数の頻度として使用され、連続変数の重みとして使用されるべきである」という結論について明確にしたいと思います。 これは、配信プラットフォームで Freq と Weight をどのように使用すべきかについての正しい結論ではありません。 Freq と Weight が何をするのかについて説明しました。 要約すると、Freq を使用するか Weight を使用するかを決定するのが難しい場合に、私が提供したい提案は次のとおりです。
1) ほとんどの場合、Freq で W 変数を使用します。 この状況では、W は個々の観測の反復回数を意味します。
2) 何をしようとしているのかわかっている場合にのみ、重みで W 変数を使用します。
さて、W 変数に戻りましょう。 あなたが説明したように、それはFreqまたはWeightのどちらにも正確には当てはまりません。 W の目的は、調査におけるさまざまな選択確率に対抗することです。 母比率と推定値の標準誤差の両方を推定することに興味があるとします。 使用する正しいツールは SAS プロシージャ Proc SURVEYMEANS だと思います。 DistributionプラットフォームがSASプロシージャProc UNIVARIATEと同等である場合、JMPにはProc SURVEYMEANSと同等のプラットフォームはないと思います。 Categorical プラットフォームを確認しましたが、同等ではないと思います。
したがって、私にとって、本当の課題は、Distribution プラットフォームの Freq または Weight に W を設定することを決定することではなく、Proc SURVEYMEANS にアクセスできた場合に結果を再現するために Distribution でどのような計算を実行するかを理解することです。 この時点で、Freq に W を入れて Distribution を使用した点推定値の計算が Proc SURVEYMEANS からの推定値を複製することを確認できます。 2 つの計算式は数学的に同等です。 おっしゃるとおり、推定値の標準誤差を再現することはできません。 標準誤差の計算の詳細については、Proc SURVEYMEANS のドキュメントを参照してください。
Re: 調査重量の質問これをより明確にするために、最近の調査からの例を次に示します。家族の誰かが教育計画を変更したかどうかに関する質問に、回答者 109,051 人のうち 5.3% が肯定的な回答をしました。分析に世帯の重みを追加しても何も変わりません。世帯の重みを頻度として追加すると、1 億 2,152 万 180 世帯の 4.8% と推定されます。4.8% が正しい点推定値だと思います。もちろん、標準誤差は間違っているでしょう - 実際、標準誤差の推定値を取得する簡単な方法はないと思います。そのためには、国勢調査が提供する 80 個の反復重みを使用する必要があります。しかし、今のところ、私は点推定について、そしてなぜ名目変数の度数として重みを使用し、連続変数（世帯収入など）の重みとして使用する必要があるのかについて質問しているだけです。この最後の質問は答えられたと思います (私の観点からは正当な理由はありませんが、sas ユーザーと古いスクリプトを処理しなければならなかった歴史的な理由です)。点数予想の部分を確認していただけますか。
Re: 調査重量の質問これらは国勢調査局の調査による体重です。複雑な層別抽出手順を使用しているため、世帯の重みは、回答した世帯が代表する世帯数を表します。世帯自体は単一の回答者ですが、その「タイプ」の 1,000 世帯を表す場合があります。したがって、まさにそのような回答をした回答者が他にいないという点で、頻度の説明には当てはまりません。ただし、重みとして使用すると、カテゴリ変数の分布では無視されます。したがって、たとえば、特性 x を持つ人の割合を知りたい場合、回答者の割合は母集団の割合とは異なりますが、これはランダムなサンプリングのためだけではなく、使用されるサンプリング手順によるものです。重みを使用したいように思えますが、特性 x の % に影響を与える唯一の方法は、重みではなく周波数として使用することです。これは点推定では正しいと思いますが、標準誤差の推定ではおそらく正しくありません。
Re: 調査重量の質問重み変数をどこに置くかを答えるには、重み変数が何を表すかを尋ねる必要があります。 重み = 2 は、同じ調査結果が 2 つあることを意味しますか? たとえば、各行がデータ内の調査結果を意味する場合、2 人がすべての質問に対してまったく同じ回答をしますか? その場合、重み変数は「Freq」に移動する必要があります。 「頻度」は文字通り、同じ観測値のコピーの数を意味します。 それ以外の場合、それを「重み」に割り当てる場合は、「重み」が関心のある統計にどのような影響を与えるかを確認する必要があります。 それはケースバイケースになります。 たとえば、「Weight」に重み変数を入力すると、N がデータ テーブルの行数になります。 「Freq」の重み変数を使用すると、平均は平均と同じになります。ただし、Std Dev は、「Freq」の重み変数を使用した場合とは異なります。 「重み」は、式に「w_i」が含まれる計算に影響を与える可能性があります。 ただし、確実にするには、個々のドキュメントを確認する必要があります。
Freq と Weight の違いを説明するのに役立つ参考資料がさらに 2 つあります。 どちらもSAS製です。 確かに、SAS は初期の JMP プラットフォームの設計に強い影響力を持っていました。
https://blogs.sas.com/content/iml/2013/09/13/frequency-vs-weights-in-regression.html
https://support.sas.com/kb/22/600.html
「歴史的理由」というのは、私の経験に基づいてしか言えません。 理由は 2 つあります。
1) 「Freq」は整数のみでした。 これは JMP では当てはまりませんが、一部の SAS プロシージャでは依然として当てはまるようです。 さらに、より大きな値や小数値を保持できる「Weight」を追加することで、「Freq」では不可能だった計算が可能になりました。
2) 「重み」は統計計算の包丁として使用できますが、データは変更されません。 その SAS ブログでは、再重み付けによって外れ値をどのように処理できるかについて、良い例が示されています。 私の経験に基づくと、これらのトリックは通常、古典的な方法論に沿って開発されました。 これらは状況によって価値がありますが、その動作には注意する必要があります。
Re: 調査重量の質問私の質問に答えようとしてくれてありがとう。しかし、あなたの答えは私にとって少し不可解すぎます。JMP ドキュメントは役に立ちませんでした。質問で述べた内容が記載されているだけです。重みは連続変数に使用できますが、名義変数の場合は無視されます。「歴史的理由」に関するあなたの発言は理解できません。これらは何ですか？あなたが提供した他の引用から、これはjmpではなくsasに関係があるのではないかと思います。私はsasユーザーではないので知りません。言いたいことを言ってください。
さらに言えば、調査の重みがある場合、名目変数の頻度の役割にそれらをキャストする必要があるが、連続変数の重みの役割にキャストする必要があることを確認していますか?私はそう信じるようになりましたが、たとえ「歴史的理由」が曖昧なままであっても、それについて何らかの確認をいただければ幸いです。
Re: 調査重量の質問混乱を引き起こす可能性のある現在の動作は、主に歴史的な理由によるものです。 そして私は、この行動は永久にそのままにしておく必要があると信じています。 そうしないと、ユーザーのプロダクション内の既存の JSL スクリプトが警告なしで予期しない結果を生成し、検出が困難になる可能性があります。
現在の動作を理解するのに役立つ参考資料がいくつかあります。
1) JMP ドキュメント。 基本分析 > ディストリビューション > ディストリビューション プラットフォームの起動。 https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/jmp/launch-the-distribution-platform.shtml
2) SAS Proc Univariate ドキュメントの FREQ ステートメントと WEIGHT ステートメント: https://support.sas.com/documentation/cdl/en/procstat/63104/HTML/default/procstat_univariate_sect012.htm https://support.sas.com/documentation/cdl/en/procstat/63104/HTML/default/procstat_univariate_sect021.htm
