マッピング：拡張内部設定、拡張MD展開、外部設定統計と分析Re：マッピング：拡張された内部設定、拡張されたMD展開、外部設定プリファレンスマッピングまたはランドスケープセグメンテーション分析は、異なる手法を使用して、パネリスト、製品（ブランドa、ブランドb）、および製品の機能（フルーティー、ミント、歯ごたえ）を同じ2Dプロットにマッピングしようとします。
内部プリファレンスマッピング（またはMDPref）は、SAS MarketResearchApplicationでしばらくの間利用可能でした。MDPrefを使用すると、パネリストは列に格納され、製品は行に格納され、データは（各製品の）全体的な評価スコアを表します。パネリストの列に対してPCAの形式が実行され、スペースが2次元にまで削減されます。パネリストは、製品スペース上のベクトルとして表されます。ベクトルの「塊」は、パネリストセグメントを表します。MDPrefマップを拡張して、平均属性スコアをMDPrefマップ空間に相関/回帰することで製品属性を含めることもできます。
外部設定のマッピングは反対方向に進みます。属性データに対してPCAを実行し、理想点モデルなどの手法を使用して、2番目のステップとして全体的な評価スコアを関連付けます。
ランドスケープセグメンテーション分析は、Institute for Perceptionによって造られた用語ですが、全体的な評価データにMD Unfoldingを使用し、属性データを理想的な消費者ポイントと製品スペースに拡張しているようです。
全体として、これは多変量メソッド/感覚-消費者分析スペースのためのかなり肉厚なサイズのプラットフォームを表しています。
Re: マッピング: 拡張内部プリファレンス、拡張 MD 展開、外部プリファレンスデビッド:
ACMS の「Extended Perceptual Mapping」用に作成されている Webtool (JMP からのリンク付き) があり、次のものが含まれます。
1) 個人差スケーリング (INDSCAL モデルを使用)
2) 多次元嗜好分析（MDPref モデルを使用）
3) プリファレンス マッピング (PREFMAP ベクトル モデルと PREFMAP 理想点モデルを使用)
これは現在開発中です。近い将来利用可能になるはずです。
ナラヤナン
Re: マッピング: 拡張内部プリファレンス、拡張 MD 展開、外部プリファレンス前述の Web ツールは間もなく利用可能になると予想されているため、近い将来、JMP 外でこの作業を実行できるようになるはずです。 この機能を実際にどれだけ使用しているかについて、すぐに統計の収集を開始する必要があります。
Re: マッピング: 拡張内部設定、拡張 MD 展開、外部設定
@Sarah-Sylvestre先に進んでこのリクエストをアーカイブしてください
Re: マッピング: 拡張内部設定、拡張 MD 展開、外部設定 - ステータスが「アーカイブ済み」に変更されました
