2つの人口統計学的要因の独自の組み合わせによる複数回答調査データの要約こんにちは、みんな。 数日苦労していたので、コミュニティの助けを求める時期かもしれないと思いました。 これは、添付のデータテーブルに埋め込まれている5つの分析スクリプトを段階的に説明するため、かなり長い問題の説明であることに注意してください。 私は自分の分析目標とそれを達成するために抱えている問題を説明するためのより簡潔な方法を理解することができませんでした。 誰かがこれを見て解決策を見つける時間があれば、私は感謝するでしょう。 私は今、数日間それに固執しています。
「LottSurveyDataForJMP」と呼ばれる添付のデータテーブルには、森林管理の専門家に対する匿名の調査の結果が含まれています。 RespondentIDフィールドは、匿名性を維持するために名前の代わりにタイムスタンプが使用される各参加者の一意のIDです。 各質問では参加者が1つ以上のチェックボックスの回答を選択できるため、残りの12列には複数回答のデータ型があります。 私の調査ソフトウェアでは、回答の描写にセミコロンを使用していたため、各列には、単一の回答（「フォレスター」など）またはセミコロンで区切られた一連の回答（フォレスター、森林計画者、研究者など）があります。
最初の2つの複数回答の列、「所属」と「役割」は、調査回答者の人口統計を説明しています。 多くの回答者が複数の所属および/または複数の役割を持っていたことに注意してください。 残りの10個の複数回答フィールドは、Q1からQ10までの番号が付けられた10の異なる調査質問への回答です。 私の分析目標は、所属と役割の独自の組み合わせ（たとえば、州政府機関*フォレスターまたは非営利組織*フォレストプランナー）によって、これらの10の質問のそれぞれに対する回答を要約することです。
カテゴリカルプラットフォームを使用して、所属または役割のいずれかによって、10の質問すべてに対して単一因子の要約を生成する方法を理解することができました。 「すべての質問、1つの要素、「それぞれ個別に」グループ化」と呼ばれるデータテーブルスクリプトがこの結果を生成します。 ただし、固有の2要素の相互作用（所属*役割など）によって、10の質問のそれぞれに対する回答の明確な要約を生成する方法を理解できませんでした。 代わりに、最初の要素は正しく解析されますが、2番目の要素は正しく解析されません。 データテーブルスクリプト「すべての質問、2つの要素、「組み合わせ」のグループ化」または「すべての質問、2つの要素、「両方」のグループ化」を実行して、これを実行しようとして失敗したことを確認してください。 これら2つのスクリプトの唯一の違いは、「グループ化タイプ」ドロップダウンメニューで選択した値にあります。 興味深いことに、「組み合わせ」または「両方」のいずれかを選択すると、まったく同じテーブルが作成されました。 これらの各ケースでは、同じ2要素テーブルが所属レベル内にネストされた役割レベルで作成されますが...役割レベルは一意ではなくなります（たとえば、州政府機関の所属は3つのレベルに分割されます： "forester"、 " 「フォレスター」と「フォレスター;フォレストプランナー」の2つの固有のレベルに分割する必要がある場合：「フォレスター」または「フォレストプランナー」。「フォレスター;フォレストプランナー」として2つの役割を指定した回答者の場合独自のレベルとして保持されるのではなく、個別のカテゴリのそれぞれに1回割り当てられます。
次に、カテゴリカルプラットフォームダイアログの「構造化」タブを使用して、「役割」を「上部」の位置に割り当て、「所属」を「側面」の位置に割り当てました（「構造」タブの使用...」データを実行します。この結果を確認するためのテーブルスクリプト。 これにより、探していたタイプの双方向テーブルが正確に作成され、役割と所属のすべての一意の双方向の組み合わせが要約されました。 この場合、両方の人口統計学的要因は、「それぞれ個別に」グループ化が単一のx模索要因を扱ったのと同じ方法で扱われました。 これはまさに、10の調査質問のそれぞれの結果を要約するために私が探しているテーブル構造です。 残念ながら...次のスクリプト「個々の質問に対して一意の役割*所属結果を取得しようとしています...」を実行すると、個々の質問に対して目的の2要素の要約を生成できなかったことがわかります。
「「構造」タブの使用...」スクリプトで取得したものとまったく同じ出力を作成したいと考えています。このスクリプトには、質問ごとに1つずつ、10のテーブルがあり、結果は役割と所属の独自の組み合わせによって要約されています。 、しかし、これを機能させる方法を私は一生理解できません。
分析データ表その他Re：2つの人口統計学的要因の独自の組み合わせによる複数回答調査データの要約これが役立つかどうかはわかりませんが、あなたのデータを少し試してみました。警告：私は複数の応答データを使用したことがないので、そのようにアプローチしませんでした（そして、このデータを見た後、将来的に複数の応答データを避けようとするでしょう！）。いずれにせよ、私はデータを再コード化する傾向がありました。添付ファイル（添付ファイルと同じ名前）には、所属と役割の両方を記録した後の、一時的な応答の1つのツリーマップを示す最終的なスクリプトがあります。私の記録は、コンテンツの専門知識だけでなく、データの頻度によっても導かれる必要があるため、意味がない場合があります（これが、所属と役割に対する最も一般的な応答を分離しようとした理由です）。
このアプローチがあなたにとって意味があるなら、私が添付した2番目のファイルを見ることができます。1つの例（example.jmp）を示しています。列ユーティリティを使用して、一時的な複数の応答を取得し、それらを別々の列に分割しました（インジケーター値を使用）。保存されたスクリプトは、ヒートマップのこれらの新しい列を積み重ねた後の1つの例を示しており、さまざまな役割と所属に対してこれら5つのカテゴリがどれほど一般的であるかを示しています。
私が言ったように、これはあなたに役立つかもしれないし、そうでないかもしれません。私にとって、データを視覚化することは、これらの長くてまばらなテーブルよりも理にかなっています。実際、ディスプレイのセルの希薄さは、これをどのように見ても問題になると思います。小さなサンプルサイズと複数の応答の組み合わせは、（少なくとも私には）データを理解するためにデータの大規模な再コーディングを必要とするようです。この小さなサンプルでは、意味のあることを言うには、まばらな応答（2つの人口統計変数と特定の複数の応答の組み合わせ）が多すぎます。再コーディングは私がこのデータにアプローチする方法ですが、データの再コーディングは元のデータから詳細を失うことを意味するため、人工的なパターンを生成しないように注意深く行う必要があります。
私が持っているもう1つの考えは（もちろん、後から考えると）、複数の応答を使用する場合、それらが自然な順序を持っていれば本当に役立つだろうということです。順序付けを行わない場合、特定の応答セットごとに均等に重み付けする必要があります。私はこれが他の調査データで起こるのを見ました。例として、関心のある専攻の学生調査があります。優先順位がなく、各回答者が3つの回答を入力できる場合、特定の専攻は、第1、第2、または第3の選択肢であるかどうかにかかわらず等しくカウントされます。最初の選択肢が主要な選択肢を表す場合、分析が容易になります。
Re：2つの人口統計学的要因の独自の組み合わせによる複数回答調査データの要約Categorical(
Structured( :Role * :Affiliation, :Q1 Spatial scales ),
Share Chart( 0 ),
Legend( 0 )
);
これはあなたが望むものに到達しますか？ 構造化されたタブを使用して、質問を横に置き、役割を所属内にネストして上に置きます。 結果は、各所属/役割の組み合わせに対する応答のカウントのテーブルです。 遭遇したのは、JMPのすべてのインスタンスではなく、特定のインスタンスで複数応答の役割が認識されることです。 したがって、グループ化の役割は複数応答の列タイプを認識しませんでしたが、カテゴリプラットフォームの構造化要素は複数応答の列タイプを認識します。 カテゴリデータには注意が必要です!!! これがあなたが持っているものを理解するというあなたの探求に役立つことを願っています。
カレン
カレン
Re：2つの人口統計学的要因の独自の組み合わせによる複数回答調査データの要約ありがとうございました、 @KarenC 。 これは完璧に機能しました。 答えがいかに簡単だったかは驚くべきことです。 構造化タブに列をネストできることを私は理解していませんでした。 同じ問題を抱えている他の人があなたのソリューションに遭遇すること、またはこの詳細がカテゴリプラットフォーム>複数応答ドキュメントに追加されることを願っています。これにより、時間を大幅に節約できます。 @dale_lehman 、これにもご協力いただきありがとうございます。 同様のタイプの再コーディングを試した結果、複数応答データについて同じように感じるようになりました。 しかし、繰り返しになりますが、JMPには、複数の応答データの分析を大幅に高速化するシンプルなソリューションがあります。
そのスパース行列問題について@dale_lehman言及... テーブルの出力を、ケースの最小サンプルサイズを持つ因子の組み合わせに制限する方法があれば素晴らしいでしょう。 たとえば、後続の分析で使用するケースの最小数として10を指定できた場合、テーブルははるかに小さくなり、十分に適切な所属*役割の2つの方法の組み合わせのみが含まれます。結果の提示と議論のためのサンプルサイズ。 これがどのように行われるかはわかりませんが、誰かアイデアがあれば、タグを付けてください@caseylottあなたの応答で。
JMPコミュニティの皆様のご協力に改めて感謝いたします。 あなたたちは素晴らしいです！
