カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?JMP Pro16を使用しています。
私は、7 つの場所から 16,000 人以上の人々が 90 の同意 (5 段階の回答スケール) の質問に回答しているテーブルを持っています。応答の T2B、B2B、ニュートラルのスーパーカテゴリを作成しました。
現時点での私の分析の目的は、任意の質問に対する偏り (場所による) を検出することです。これを知っておくと、今後の説明に役立ちます。 3 つのレベルで 90 の回答のそれぞれについて、場所ごとに分割表を作成しました。均一性検定の p 値はアルファ 0.05 よりも低く、少なくとも 1 つの場所が他の場所と同じ応答頻度を持っていないことを示しています。
Q1: 他の場所とは異なる場所を識別するためのより良い方法はありますか?文字を分析しようとする以外は、つまり。
Q2: 私の目的を達成するためのより良い (適切で、できれば簡単な) 方法はありますか?展望のために、私たちは消費者調査を扱っているので、そうでなければノイズの多いデータセットから最も重要な信号を引き出しようとしています.
事前にコミュニティのヘルプに感謝します。
分析データ表Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?私は見つける多重対応分析多くのカテゴリレベルがある場合に非常に役立ちます。 データを使用して基本的なアプローチを説明する簡単な例を次に示します。
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?データ テーブルで、場所を示す列はどれですか? 書かれた回答 (リッカート型スケール) を 1 から 5 までの序数スケールに再コーディングすることを考えましたか? これにより、データを表示するオプションが増える可能性があります。
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?こんにちは、
ロケーション変数は rs0 です。
この探索的かつ高レベルの分析では、応答を序数として見ることは考えていませんでした。繰り返しますが、今のところ、除外できる可能性のある危険信号を特定したいだけです。または、何らかの理由 (情報の損失など) で除外できない場合は、プロジェクトの最終目標の結果を説明する準備ができています。 .何かが本当にずれている場合は、T2B と B2B の分析でそれが示されます。追加の観点として、最終的なアクティビティでは、応答を名目上モデル化する必要があります。
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?まったく考えていなかった、マーク。ありがとう;やってみます。
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?マーク、
これは私にとってはうまくいくと思います。私の思考過程をチェックしていただけますか？
B2B 応答と位置 r の f2f2122 を質問することの重要性を説明するために、MCA プロットの表示を開始できます。
B2B と場所 r の次元 1 と 2 への部分的な慣性の寄与をグラフで示すことにより、ステートメントを補強します。
次のアクションを決定するために、しきい値統計 (Cochran の Q? など) を求められる場合がありますが、90 の質問の結果を見て、どの質問を除外する可能性があるかを調整できると言えます。
これは理にかなっていますか？
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?ドキュメントを読みましたか？ Y, Response 分析ロールを使用して、分析の主な機能であるバイプロットを作成します。 それでも、X、ファクターの役割や Z、補足変数の役割など、他の分析の役割があります。 レーティングは、Y ロールの自然な選択のようです。 場所は、Y 役割または X 役割のいずれかで意味がある場合があります。
すべての変数の性質についてはまだはっきりしていないので、あなたの提案が理にかなっているかどうかはわかりませんが、
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?Value Order column プロパティを追加して、意味のある順序で文字列を並べ替えることができます。 これらは、このプロパティなしでアルファベット順に並べられますが、これは重要ではありません。
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?ごめん;私はあなたを混乱させたと思います。
以前に MCA を使用したことがあり、役割を割り当てる方法を知っています。私の最後の質問は、顧客が結果をどうするかを尋ねることに関係しています。しきい値のような厳格な統計 (たとえば、外れ値分析におけるホテリングの T2 の UCL) は、彼らを満足させるでしょう。MCA では、慣性と部分的な貢献がありますが、特定できるそのようなしきい値はありません。しかし、それは大丈夫です。私は定性分析のラインに沿って何かを探していましたが、それを手に入れました.
あなたの提案のおかげで、MCA の別の使用アプリケーションができました!
Re: カテゴリ別回答に対する場所によるバイアスを検出するにはどうすればよいですか?MCA は非常に活用されていない手法であると私は信じています。 それがあなたの主張に役立つことを願っています。
