JMP 選択モデル - 被験者データと効果親愛なるみんな、
私は JMP を使用して設計された離散選択実験に連絡し、現在その結果を分析しています。属性のみを分析すると、すべてが明確でわかりやすくなります。
しかし、モデルで被験者データを使用する場合、何ができるのかよくわかりません。モデルで確認した被験者レベルの追加変数 (教育など) と属性間の相互作用効果はどのように解釈すればよいのでしょうか。選択モデルに被験者レベルの変数を追加した場合に何ができるのか、JMP ドキュメントのどこにも説明がありません。
ありがとう！
実験計画法結果の共有と伝達Re：JMP選択モデル-主題データと効果コミュニティへようこそ。 あなたが行った実験についての限られた情報であなたの質問に答えることができるかどうかはわかりませんが、ここに私の一般的な考えがあります：
被験者の特徴（年齢、性別、教育レベルなど）と結果として得られる選択肢との関係を分析する場合、次のものを探します。
1.いくつかの特性と、選択した選択肢との間に相関関係はありますか？
2.特性と選択肢の関係は一貫していますか？
3.被験者は別の時点で（または別の状況下で）同じ選択をしますか？
4.相互作用の場合、相互作用が重要である場合、選択は対象の特性によって異なります。 たとえば、選択がテレビで視聴する番組に関するものであった場合、その選択は年齢（若い人はパウパトロールを選択し、年配の大人はニュースを選択する可能性があります）または性別（男性はスポーツやアクションを選択するように偏っている可能性があります）に依存する可能性があります主題の。
Re：JMP選択モデル-主題データと効果
お返事ありがとうございます。
私の焦点は、属性の相対的な重要性にあります。 サブジェクトのレベルで2つの共変量を追加すると、共変量と属性の間の交互作用が重要であるのに対し、一部の属性は重要ではなくなることがわかりました。 これは私のJMPレポートの表です
添付ファイルを参照してください
それをどのように解釈しますか？ 属性は、共変量のスコアを持つ人々によってのみ使用されますか？
ありがとうございました
