Gentile comunità JMP,
Utilizziamo JMP Pro 16.2.0. Stiamo eseguendo un esperimento con variabili indipendenti categoriali e variabili dipendenti categoriali via Internet. Il punto è che se hai un gran numero di partecipanti che determinano il conteggio della frequenza, il chi quadrato raggiungerà sempre un significato. Puoi vederlo nei dati fittizi nel file jmp che ho incluso e nell'analisi nel diario incluso. Ho moltiplicato la bassa frequenza per 100 e vedi che i grafici a mosaico sembrano esattamente gli stessi ma nella condizione di bassa frequenza non è significativo mentre nella condizione di alta frequenza è molto significativo. Questo è il "problema" del test chi-quadrato che raggiunge facilmente la significatività con campioni di grandi dimensioni (F=test è meno sensibile).
Ci sono soluzioni per questo, a volte puoi convertire i conteggi in proporzioni ed eseguire un test F, ma nel nostro caso questo non è possibile. Un'altra soluzione è in questo documento:
http://expsylab.psych.uoa.gr/fileadmin/expsylab.psych.uoa.gr/uploads/papers/Bergh_2015.pdf
La mia domanda è: JMP Pro ha qualche implementazione per questo problema o c'è un componente aggiuntivo che conosci? Penso che con la disponibilità di programmi di raccolta dati via Internet (ad es. Amazon Turk, Qualtrics) la gestione di questi campioni di grandi dimensioni diventi sempre più rilevante. Soprattutto, nell'analisi dei dati categorici. Forse c'è un'opzione nell'ambito della ricerca sui consumatori, ma non l'ho scoperta.
Spero che il problema sia chiaro,
Grazie per le tue intuizioni,
Cordiali saluti,
Renato
