내 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?저는 JMP Pro 16을 사용합니다.
나는 7개 위치에서 16k 이상의 사람들이 90개의 동의(5점 응답 척도) 질문에 답하는 테이블을 가지고 있습니다.응답의 T2B, B2B, Neutral 상위 범주를 만들었습니다.
현재 내 분석의 목적은 질문에 대한 편견(위치별)을 감지하는 것입니다.이것을 알면 앞으로의 설명에 도움이 될 것입니다.. 3단계에서 90개의 응답 각각에 대해 위치별로 분할표를 만들었습니다.균질성 테스트는 알파 0.05보다 낮은 p-값을 제공했는데, 이는 적어도 한 장소가 다른 장소와 동일한 응답 빈도를 갖지 않는다는 것을 나타냅니다.
Q1: 다른 곳과 다른 장소를 식별할 수 있는 더 나은 방법(아마도 그래픽으로)이 있습니까?글자를 분석하는 것 외에는 말이다.
Q2: 내 목표를 달성하는 더 나은(적절하고 희망적으로 쉬운) 방법이 있습니까?관점에서, 우리는 소비자 설문 조사를 다루고 있으므로 노이즈가 없는 데이터 세트에서 가장 중요한 신호를 추출하려고 합니다.
커뮤니티의 도움에 미리 감사드립니다.
해석학데이터 테이블Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?나는 찾다 다중 대응 분석 범주 수준이 많은 경우에 매우 유용합니다. 다음은 기본 접근 방식을 설명하기 위해 데이터를 사용하는 간단한 예입니다.
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?데이터 테이블에서 위치를 지정하는 열은 무엇입니까? 서면 응답(Likert 유형 척도)을 1-5의 순서 척도로 다시 코딩하는 것을 생각해 본 적이 있습니까? 이렇게 하면 데이터를 볼 수 있는 더 많은 옵션이 제공될 수 있습니다.
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?안녕하십니까,
위치 변수는 rs0입니다.
이 탐색적이고 높은 수준의 분석을 위해 나는 응답을 순서대로 보는 것을 고려하지 않았습니다.다시 말하지만, 지금 당장은 제거할 수 있는 위험 신호를 식별하고 싶습니다. 또는 어떤 이유로(예: 정보 손실) 제거할 수 없는 경우 최종 프로젝트 목표의 결과를 설명할 준비가 되어 있습니다. .정말 뭔가 잘못되었다면 T2B와 B2B를 분석해 보면 알 수 있을 것입니다.추가적인 관점을 위해, 최종 활동은 응답의 모델링을 명목상으로 수반합니다.
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?그런 생각은 전혀 하지 않았어, 마크.감사; 시도해 보겠습니다.
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?표시,
나는 이것이 나를 위해 일할 것이라고 생각한다.제 사고 과정을 확인해 주시겠습니까?
B2B 응답 및 위치 r의 질문 f2f2122에 대한 중요성을 설명하기 위해 MCA 플롯을 표시하기 시작할 수 있습니다.
나는 차원 1&2에 대한 B2B 및 위치 r의 부분 관성 기여도를 그래픽으로 보여줌으로써 진술을 강화합니다.
다음 조치를 결정하기 위해 임계값 통계(예: Cochran의 Q?)를 요청받을 수 있지만 90개 질문의 결과를 살펴본 후 잠재적으로 버릴 질문에 대해 정렬할 수 있다고 말할 수 있습니다.
이게 말이 되요?
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?문서를 읽었습니까? Y, 반응 분석 역할을 사용하여 분석의 주요 기능인 바이플롯을 생성합니다. 그러나 X, 요인 역할 또는 Z, 보충 변수 역할과 같은 다른 분석 역할이 있습니다. 등급은 Y 역할에 대한 자연스러운 선택처럼 보입니다. 위치는 Y 또는 X 역할에서 의미가 있을 수 있습니다.
나는 모든 변수의 본질에 대해 아직 명확하지 않다는 것을 인정합니다. 그래서 당신이 제안한 것이 의미가 있는지 말할 수 없습니다.
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?값 순서 열 속성을 추가하고 문자열을 의미 있는 순서로 정렬할 수 있습니다. 중요하지 않은 이 속성 없이 알파벳순으로 정렬됩니다.
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?죄송합니다; 내가 당신을 혼란스럽게 생각합니다.
이전에 MCA를 사용한 적이 있으며 역할을 할당하는 방법을 알고 있습니다.내 마지막 질문은 고객이 결과를 어떻게 처리할지 묻는 것과 관련이 있습니다. 임계값(예: 이상치 분석에서 Hotelling의 T2에 있는 UCL)과 같은 하드-패스트 통계는 그들을 기쁘게 할 것입니다.MCA에서는 관성과 부분 기여가 있지만 정확히 지적할 수 있는 임계값은 없습니다.하지만 괜찮습니다.나는 질적 분석의 라인을 따라 더 많은 것을 찾고 있었고 그것을 얻었습니다.
귀하의 제안 덕분에 이제 MCA의 또 다른 사용 신청서가 생겼습니다!
Re: 범주형 응답에 대한 위치별 편향을 어떻게 감지합니까?저는 MCA가 매우 활용도가 낮은 기술이라고 생각합니다. 그래서 다른 응용 프로그램을 보게 되어 항상 기쁩니다! 귀하의 사례를 만드는 데 도움이 되기를 바랍니다.
