Der Vorherige Teil 1 zeigte ein Beispiel für die gleichzeitige Aggregation verschiedener Arten von Antworten (Einzelantwort, Mehrfachantworten, Punktzahlen) in Fragebogendaten unter Verwendung der „kategorialen“ Plattform.
Wenn es sich jedoch nur um eine zusammenfassende Ebene handelt, können Sie dies mit einer Tabellenkalkulationssoftware tun, und wenn Sie ein Fragebogensystem verwenden, zeigt das System die zusammenfassenden Ergebnisse in Tabellen und Grafiken an.
Was sind also die Vorteile der Verwendung von JMP Categorical?
Es stellt dieses Mal vor Vergleichen Sie die Antwortverteilungen über Gruppen hinweg Das ist was es bedeutet.
Geben Sie die Gruppierungsvariable als kategorial an
Bei der Umfrageanalyse werden neben der Summierung der Einzelantworten die Antworten auch aggregiert, indem sie nach Befragtenattributen (Geschlecht, Alter etc.) dividiert werden. Dies ist die sogenannte Kreuztabelle.
Betrachten Sie das in Teil 1 behandelte SQC-Schulungsbeispiel. In diesem Beispiel gibt es ein Attribut „Position“ (allgemein, mit Position), also fassen wir andere Antworten zusammen und vergleichen sie nach Position.
Betrachten Sie die folgende Analyse der obigen Datentabelle.
Position x Motivation für die Teilnahme am Kurs (Mehrfachnennung): Mehrfachnennung
Berufsbezeichnung × Erfahrung im Umgang mit statistischer Software (Einzelnennung): Nominalskala
Position × zeitliche Zuordnung, Textstruktur, Praktikabilität (Score): Ordinalskala
Position x Zufriedenheit (Score): Ordinalskala
Zu diesem Zeitpunkt wird in "Kategorisch" "Titel" wie folgt geändert. [X, Gruppierungskategorie] Zu.
Anteilshomogenitätstest (Unterscheiden sich die Anteile der Antworten zwischen den Gruppen?)
Schauen wir uns zunächst den Bericht für die Mehrfachnennung „Warum haben Sie den Kurs belegt“ und die Nominalskala „Erfahrung mit Statistiksoftware“ (ja/nein) an. Wie unten gezeigt, wird eine Kreuztabelle angezeigt, die in „allgemein“ und „mit Titel“ unterteilt ist, und das entsprechende Aktiendiagramm wird ebenfalls angezeigt.
Vergleicht man den Anteil der Antworten für „Warum haben Sie den Kurs belegt“ zwischen allgemeinen und Berufsbezeichnungen, scheint es einen Unterschied im Anteil bei den folgenden Items zu geben.
Anweisungen von Vorgesetzten: allgemein (24,7 %), mit Titel (16,8 %)
Interesse an SQC: allgemein (8,9 %), mit Titel (16,1 %)
Hinsichtlich der Erfahrung mit statistischer Software scheinen 39,6 % der Personen mit allgemeiner Erfahrung und 50,9 % der Personen mit Führungserfahrung ebenfalls einen Unterschied zu haben.
Was ich hier sagen möchte, ist, dass "es wahrscheinlich einen Unterschied geben wird". Ich verwende Statistiksoftware und möchte herausfinden, ob es einen statistischen Unterschied gibt. Nutzen Sie daher die Testmöglichkeiten unter „Kategorisch“.
Homogenitätstest für Nicht-Mehrfachantworten
Bei Antworten, die keine Mehrfachantworten sind, wie in der Erfahrung von Statistiksoftware, [Test auf Homogenität der Antworten] Optionen ausführen.
Die Homogenität der Antworten wird gruppenübergreifend getestet, und hier testen wir die Hypothese, dass die Anteile der Antworten bei allen Berufsbezeichnungen gleich sind. Er entspricht dem Chi-Quadrat-Test zur Überprüfung der Unabhängigkeit von Kreuztabellen.
Da die p-Werte für das Report-Likelihood-Ratio-Chi-Quadrat und das Chi-Quadrat nach Pearson kleiner als 0,05 sind, weist das Signifikanzniveau von 5 % des Tests darauf hin, dass die Antworten nicht homogen sind, d
Homogenitätstest für Mehrfachantworten
Bei der Mehrfachnennungsfrage "Warum haben Sie den Kurs belegt?" [Mehrfachantworttest] wird eingesetzt. Hier haben wir für die Antwortkategorien eine selektierte/unselektierte Binomialverteilung angenommen [Binomialverteilungshomogenitätstest] zeigt einen Bericht von
Der Bericht Binomialtest für jede Antwort stellt Statistiken bereit, die die Anteile der Antworten für jede Frage gruppenübergreifend vergleichen.
Beispielsweise sind die Gesamtzahl und Antworten für die Antwort „Anweisungen des Chefs“ wie folgt.
Im Allgemeinen 144 von 392 (36,7 % = 144/392)
26 von 111 Personen mit Titeln (23,4 % = 26/111)
Zu diesem Zeitpunkt werden der Chi-Quadrat-Wert und der p-Wert (=0,0074) durch ein logistisches Modell ermittelt, wobei Y die Rücklaufquote (unter Annahme einer Binomialverteilung) und X allgemein/mit einer Position ist.
Unter Bezugnahme auf den Bericht „Binomialtest für jede Antwort“ werden signifikante Unterschiede bei den beiden Items „Anweisungen des Vorgesetzten“ und „Interesse an SQC“ festgestellt. Dies deutet darauf hin, dass allgemeine Mitarbeiter an dem Seminar teilgenommen haben, weil ihre Vorgesetzten ihnen gesagt haben, dass sie daran teilnehmen sollen, und dass diejenigen mit Berufsbezeichnungen an SQC selbst interessiert waren.
Bei anderen Items scheint es keinen signifikanten Unterschied zu geben, obwohl es einen Unterschied im Verhältnis zwischen allgemeinen und Berufsbezeichnungen gibt.
Noten vergleichen
In vielen Fällen werden Fragen, die nach der Produktzufriedenheit fragen, mit einer Punktzahl wie z. B. einer 5-Punkte-Bewertung beantwortet. Dann möchten Sie sehen, ob es einen Unterschied in den Punktzahlen zwischen den Gruppen gibt.
In diesem Beispiel haben wir die Befragten gebeten, die Zeiteinteilung, die Textstruktur und die Praktikabilität des Seminars auf einer Skala von 5 und ihre Zufriedenheit mit dem Seminar auf einer Skala von 10 zu bewerten. Wenn Sie diese Bewertungsergebnisse zwischen Berufsbezeichnungen vergleichen möchten: [Score-Durchschnittsvergleich] Ich werde versuchen, zu verwenden
Dies ist ein Bericht über Seminarzeiteinteilung, Textgestaltung und Praktikabilität. Der Durchschnitt und die Standardabweichung, wenn die Antworten 1 bis 5 als Punkte betrachtet werden, werden auf der rechten Seite der Kreuztabelle angezeigt.
Wenn Sie sich die letzte Spalte „Vergleich der Durchschnittswerte“ ansehen, sehen Sie den Buchstaben „f“ in Zeile 5 (Punktzahl für allgemeine Nützlichkeit, gekennzeichnet mit E). Dies zeigt an, dass es auf dem Signifikanzniveau von 0,1 für Zeile 6 mit der Bezeichnung F (Score für Praktikabilität mit Titel) signifikant ist. (Bitte beachten Sie die Erklärung, die in der Abbildung rot umrandet ist.)
Wir zeigen, dass die durchschnittliche Punktzahl für Praktikabilität 3,52 für allgemein und 3,37 für mit Position beträgt, aber der p-Wert des Tests (unter Verwendung des t-Tests) war kleiner als 0,1, wenn diese Mittelwerte paarweise verglichen wurden. Die Titelträger waren im Vergleich zur breiten Öffentlichkeit vielleicht etwas unzufrieden mit der Praktikabilität des Seminars.
Verweisen wir auch auf den Bericht zur "Zufriedenheit" des Seminars.
Der allgemeine Durchschnitt liegt bei 7,23, der Titeldurchschnitt bei 6,91 und die Spalte „Durchschnittsvergleich“ zeigt den Buchstaben „B“. In diesem Fall ist es auf dem Signifikanzniveau 0,05 signifikant, da es in Großbuchstaben dargestellt wird. Bei der Zufriedenheit mit dem Seminar selbst zeigt sich ein signifikanter Unterschied in der Punktzahl zwischen allgemeinen und berufstätigen Personen.
Nützlich für Vergleiche zwischen Gruppen bei vielen Fragen
In "Kategorial" kann die Aggregation und der Vergleich nach Gruppen durch die Angabe einer Gruppierungsvariable durchgeführt werden. In tatsächlichen Umfragen kann es viele Fragen und viele Antwortmöglichkeiten geben. In einem solchen Fall werden viele Tabellen und Grafiken angezeigt, sodass es schwierig ist, herauszufinden, welche Antworten nacheinander Unterschiede aufweisen.
Wenn Sie den in diesem Artikel erläuterten „Antworthomogenitätstest“ und „Vergleich der Durchschnittswerte“ verwenden, können Sie Items mit Unterschieden auf einen Blick sehen, sodass Sie Antworten zwischen Gruppen effizient vergleichen können.
Im nächsten Teil 3 werden wir ausführlich auf „Multiple Response“ eingehen, das sich mit Multiple-Response-Fragen in Fragebögen befasst.
