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Riassumendo i dati del sondaggio a risposta multipla mediante combinazioni univoche di 2 fattori demografici

Ciao a tutti. Ho lottato con qualcosa per alcuni giorni, quindi ho pensato che fosse giunto il momento di chiedere l'aiuto della community. Nota, questa è una descrizione del problema piuttosto lunga poiché conduce passo dopo passo attraverso 5 script di analisi che sono incorporati nella tabella di dati allegata. Non sono riuscito a trovare un modo più conciso per illustrare il mio obiettivo di analisi e i problemi che sto incontrando per raggiungerlo. Se qualcuno ha il tempo di guardare questo e trovare una soluzione, sarei grato. Sono stato bloccato su di esso per alcuni giorni ormai.

 

La tabella dei dati allegata, chiamata "LottSurveyDataForJMP", contiene i risultati di un sondaggio anonimo di professionisti della gestione forestale. Il campo RespondentID è un ID univoco per ogni partecipante in cui viene utilizzato il timestamp al posto del nome per preservare l'anonimato. Le restanti 12 colonne hanno il tipo di dati a risposta multipla, poiché ogni domanda consentiva ai partecipanti di selezionare una o più risposte con caselle di controllo. Il mio software di rilevamento utilizzava il punto e virgola per delineare la risposta, quindi ogni colonna ha una singola risposta (ad es. "guardia forestale) o un insieme di risposte separate da punto e virgola (ad esempio, guardia forestale; pianificatore forestale; ricercatore).

 

Le prime 2 colonne a risposta multipla, "Affiliazione" e "Ruolo", descrivono la composizione demografica degli intervistati. Si noti che molti intervistati avevano più di un'affiliazione e/o più di un ruolo. I restanti 10 campi a risposta multipla sono risposte a 10 diverse domande del sondaggio, numerate da Q1 a Q10. L'obiettivo della mia analisi è riassumere le risposte a ciascuna di queste 10 domande mediante combinazioni uniche di affiliazione e ruolo (ad esempio, agenzia statale * guardia forestale o organizzazione senza scopo di lucro * pianificatore forestale).

 

Sono stato in grado di capire come generare riepiloghi a fattore singolo per tutte e 10 le domande in base all'affiliazione o al ruolo utilizzando la piattaforma categorica. Lo script della tabella dati chiamato "Tutte le domande, 1 fattore, raggruppamento "ciascuno individualmente"" produce questo risultato. Tuttavia, non sono stato in grado di capire come generare riepiloghi chiari delle risposte a ciascuna delle 10 domande mediante un'interazione unica a 2 fattori (ad es. Affiliazione * Ruolo). Invece, il primo fattore viene analizzato correttamente, ma il secondo no. Vedi il mio tentativo fallito di farlo eseguendo gli script della tabella dati: "Tutte le domande, 2 fattori, raggruppamento "combinazioni"" o "Tutte le domande, 2 fattori, raggruppamento "entrambi". L'unica differenza tra questi due script era nel valore che ho selezionato per il menu a discesa "tipo di raggruppamento". È interessante notare che selezionando "combinazioni" o "entrambi" si ottengono esattamente le stesse tabelle. In ognuno di questi casi, viene creata la stessa tabella a 2 fattori con i livelli di ruolo nidificati all'interno dei livelli di affiliazione, MA... i livelli di ruolo non sono più univoci (ad esempio, le affiliazioni dell'agenzia statale sono suddivise in 3 livelli: "guardaboschi", " pianificatore forestale" e "guardaboschi; pianificatore forestale", quando dovrebbero essere suddivisi solo in 2 livelli univoci: "guardaboschi" o "pianificatore forestale", dove il caso dell'intervistato che ha specificato due ruoli come "guardaboschi; pianificatore forestale" dovrebbe essere assegnato una volta a ciascuna delle categorie separate, piuttosto che essere mantenuto come proprio livello univoco.  

 

Successivamente, ho utilizzato la scheda "strutturata" della finestra di dialogo della piattaforma categorica per assegnare "ruolo" alla posizione "superiore" e "affiliazione" alla posizione "laterale" (eseguire la scheda "utilizzo della" struttura"..." dati table script per vedere questo risultato. Ciò ha prodotto esattamente il tipo di tabella a due vie che stava cercando, riassumendo tutte le combinazioni uniche a 2 vie di ruolo e affiliazione. In questo caso, entrambi i fattori demografici sono stati trattati nello stesso modo in cui il raggruppamento "ciascuno individualmente" ha trattato i singoli x fattori di palpeggiamento. Questa è esattamente la struttura della tabella che sto cercando per riassumere i risultati per ciascuna delle 10 domande del sondaggio. Sfortunatamente ... quando esegui lo script successivo "tentativo di ottenere risultati di affiliazione di ruolo univoci * per domande individuali ..." vedrai che non sono stato in grado di generare i riepiloghi a 2 fattori desiderati per le singole domande.      

 

Spero di creare un output che assomigli esattamente a quello che ho ottenuto per lo script "uso della scheda" struttura "..." in cui sono presenti 10 tabelle, una per ogni domanda, con risultati riassunti da combinazioni univoche di ruolo e affiliazione , ma non riesco per la vita a capire come farlo funzionare.

Miscelazione e pulizia dei datiRe: Riepilogo dei dati del sondaggio a risposta multipla mediante combinazioni univoche di 2 fattori demografici

Ok, potrei avere un modo per farti arrivare a ciò che stai cercando di ottenere:

1. Esegui l'analisi strutturata mentre scopriamo.
2. Salva la tabella delle contingenze.
3. Usa tabulate con la tua domanda a sinistra, gli altri ruoli nidificati in alto... sì, hai un altro tavolo ingombrante... ma ora...
4. Usa il filtro dei dati locali sulla frequenza e filtra i conteggi bassi (quindi puoi farlo in modo interattivo per ottenere la tabella delle dimensioni che è utile).

Spero che aiuti!!

 

Karen

Re: Riepilogo dei dati del sondaggio a risposta multipla mediante combinazioni univoche di 2 fattori demograficiGrazie, @KarenC . Questo ha funzionato perfettamente. È incredibile quanto sia stata semplice la risposta. Non avevo capito che potevo nidificare le colonne nella scheda strutturata. Spero che altre persone che hanno lo stesso problema si imbattano nella tua soluzione o che questo dettaglio venga aggiunto alla piattaforma categorica> documentazione a risposta multipla, perché fa risparmiare un sacco di tempo. @dale_lehman , grazie per il tuo lavoro anche su questo. Ho sperimentato tipi simili di ricodifica, il che mi ha portato a sentirmi allo stesso modo riguardo ai dati a risposta multipla! Ma ancora una volta, JMP ha una soluzione semplice che rende MOLTO più veloce l'analisi dei dati di risposta multipla.

Sul problema della matrice sparsa che @dale_lehman accennato... Sarebbe fantastico se ci fosse un modo per limitare gli output della tabella a combinazioni di fattori che hanno una dimensione minima del campione per i casi. Ad esempio, se fossi in grado di specificare 10 come numero minimo di casi che vorrei utilizzare nelle analisi successive, la tabella sarebbe molto più piccola e includerebbe solo combinazioni a 2 vie di affiliazione * ruolo che hanno un ruolo abbastanza decente dimensione del campione per la presentazione e la discussione dei risultati. Non sono sicuro di come sarebbe fatto, ma se qualcuno ha qualche idea, per favore taggami @caseylott con la tua risposta.

Grazie ancora per il tuo aiuto, comunità JMP. Siete fantastici!Re: Riepilogo dei dati del sondaggio a risposta multipla mediante combinazioni univoche di 2 fattori demografici

Categorical(
 Structured( :Role * :Affiliation, :Q1 Spatial scales ),
 Share Chart( 0 ),
 Legend( 0 )
);

Questo arriva a quello che vuoi? Utilizzando la scheda strutturata metto la domanda a lato e il ruolo annidato all'interno dell'affiliazione in alto. Il risultato è una tabella dei conteggi delle risposte per ogni combinazione affiliazione/ruolo. Quello in cui ti sei imbattuto è che il ruolo di risposta multipla è riconosciuto in istanze specifiche ma non in tutte le istanze in JMP. Quindi il ruolo di raggruppamento non riconosceva il tipo di colonna a risposta multipla, ma l'elemento strutturato nella piattaforma categorica riconosce il tipo di colonna a risposta multipla. I dati categorici sono complicati!!! Spero che questo ti aiuti nella tua ricerca di dare un senso a ciò che hai.

Karen
Karen

Re: Riepilogo dei dati del sondaggio a risposta multipla mediante combinazioni univoche di 2 fattori demografici

Non so se questo aiuta, ma ho giocato un po' con i tuoi dati.Avvertenza: non ho utilizzato i dati di risposta multipla, quindi non mi sono avvicinato affatto in questo modo (e dopo aver esaminato questi dati, probabilmente proverei a evitare i dati di risposta multipla in futuro!).In ogni caso, ero propenso a ricodificare i dati.Nel file allegato (con lo stesso nome di quello che hai allegato) c'è uno script finale che mostra una mappa ad albero di una delle risposte temporali, dopo aver ricodificato sia l'affiliazione che il ruolo.La mia ricodifica potrebbe non avere senso, poiché dovrebbe essere guidata dall'esperienza nei contenuti, ma anche dalla frequenza nei dati (motivo per cui ho cercato di isolare le risposte più comuni all'affiliazione e al ruolo).

 

Se questo approccio ha senso per te, puoi guardare il secondo file che ho allegato.Mostra un esempio (example.jmp): ho utilizzato l'utilità di colonna per prendere le risposte multiple per temporali e suddividerle in colonne separate (con valori di indicatori).Lo script salvato mostra un esempio dopo aver impilato queste nuove colonne di una mappa termica che mostra quanto siano comuni queste 5 categorie per vari ruoli e affiliazioni.

 

Come ho detto, questo potrebbe esserti utile o meno.Per me, visualizzare i dati ha più senso di queste tabelle lunghe e sparse.In effetti, penso che la scarsità delle celle nei tuoi display sarà un problema, non importa come lo guardi.La combinazione di piccole dimensioni del campione e risposte multiple sembra (almeno per me) richiedere un'ampia ricodifica dei dati per dargli un senso.Ci sono troppe risposte sparse (combinazioni delle tue 2 variabili demografiche e particolari risposte multiple) perché questo piccolo campione possa dire qualcosa di sensato.La ricodifica è il modo in cui mi avvicinerei a questi dati, ma poiché la ricodifica dei dati significa perdere i dettagli dai dati originali, deve essere eseguita con attenzione in modo da non produrre schemi artificiali.

 

L'altro pensiero che ho (col senno di poi, ovviamente) è che se usi più risposte, sarebbe davvero d'aiuto se avessero un ordine naturale.Senza alcun ordinamento, ogni particolare insieme di risposte deve essere ugualmente ponderato.L'ho visto accadere con altri dati del sondaggio.Un esempio sono i sondaggi degli studenti sulle major a cui sono interessati: se non sono in ordine di preferenza e ogni intervistato può inserire 3 risposte, allora una particolare major conta allo stesso modo se è la prima, la seconda o la terza scelta.Semplifica l'analisi se la prima scelta rappresenta quella primaria.