Verwenden von Schichtung und Gruppierung im ValidierungstoolIch habe eine interessante Frage von einer Marketingfirma. Sie haben einen Pool von Geschäften - um die Rechnung zu vereinfachen, sagen wir 5000. Von den 5000 Geschäften werden 2000 als "Kontroll"-Geschäfte bezeichnet - sie sind für Werbekampagnen usw. verboten. Die anderen 3000 sind "Test"-Läden. Das Problem, mit dem sie konfrontiert sind, ist, dass sie aus den Kontroll- und Testgruppen 200 Geschäfte mit ähnlicher Demografie auswählen möchten.
Ich glaube, ich habe einen Weg gefunden, dies zu tun, indem ich Schichtungsspalten und Gruppierungsspalten im Validierungsspalten-Tool verwendet und dies mit den zufälligen geschichteten Unterstichprobenfunktionen in Teilmenge koppelt. Aber das scheint ein wenig komplex zu sein und ich frage mich, ob jemand schon einmal darauf gestoßen ist. Es hat auch das Problem, dass Sie bei der Verwendung von Schichtungs- und Gruppierungsspalten im Validierungsspalten-Tool nur eine Spalte in Schichtung und eine Gruppenspalte haben können - sie haben zwischen 3 und 5, die sie für die Schichtung berücksichtigen möchten.
Gedanken?
Am besten,
m
Betreff: Verwendung von Schichtung und Gruppierung im ValidierungstoolHaben Sie darüber nachgedacht, eines der Clustering-Tools und das Pairing/Matching von Geschäften aus derselben Gruppe zu verwenden?
Betreff: Verwendung von Schichtung und Gruppierung im ValidierungstoolJa, ich habe sie zuerst hierarchisch versuchen lassen, um zu sehen, ob sie die Cluster anstelle aller demografischen Informationen verwenden können, aber die Verteilungen einiger der kategorialen Variablen (wie die Verteilung der Handelsmarken) waren nicht so nah wie sie. d mögen. Es kann nur sein, dass die Population, aus der sie Stichproben ziehen, nicht über genügend Speicher verfügt, um zwei identische Teilmengen aus den Test- und Kontrollpools zu erstellen. ¯\_(ツ)_/¯
Betreff: Verwendung von Schichtung und Gruppierung im ValidierungstoolNeben dem von Don erwähnten Clustering-Scoring für die Auswahl einer Vergleichsgruppe ist eine weitere beliebte Methode das Propensity-Score-Matching https://en.wikipedia.org/wiki/Propensity_score_matching und https://www.scalestatistics.com/propensity-score-matching.html
SAS hat einen Proc, der dieser Methode gewidmet ist https://go.documentation.sas.com/doc/en/statug/15.2/statug_psmatch_overview.htm
Betreff: Verwendung von Schichtung und Gruppierung im ValidierungstoolSie ordnen also zwei ähnliche Gruppen zu und nicht von Speicher zu Speicher?
Betreff: Verwendung von Schichtung und Gruppierung im ValidierungstoolRichtig.
Betreff: Verwendung von Schichtung und Gruppierung im Validierungstool@MikeD_Anderson haben Sie daran gedacht oder versucht, kovariate DOE zu verwenden?Sie wählen die Faktoren aus, die Teil des "DOE" sein sollen, und lassen die DOE-Plattform die Zeilen auswählen, die Teil der Teilmenge sein sollen.Möglicherweise müssen Sie die Test- und Kontrollspeicher in separate Tabellen unterteilen, damit diese Technik 200 aus jeder Gruppe zieht, aber ich kann mir mit ein wenig Versuch und Irrtum natürlich vorstellen, dass es eine Möglichkeit geben würde, dies in einer zu erreichen Tisch.
Am besten,
Rechnung
Betreff: Verwendung von Schichtung und Gruppierung im ValidierungstoolVielen Dank @Bill_Worley - Ich hatte eine Frage von einem Benutzer zu Werkzeugen in JMP, um ausgewogene Gruppen zu erstellen, z als Kovariate. Ein wenig Skripting, um die Hypothese zu testen, war eine anfängliche Ermutigung, dass ich auf dem richtigen Weg war.
(Zugegeben, ich kann mich nicht erinnern, das Wort "ausgewogen" in der Lesung gesehen zu haben, die ich in unseren Dokumenten ausgegraben habe, also war ich zögerlich.)
