Estimada comunidad JMP,
Usamos el JMP Pro 16.2.0. Estamos realizando un experimento con variables independientes categóricas y variables dependientes categóricas a través de Internet. El punto es que si tiene una gran cantidad de participantes que determinan el conteo de frecuencia, el chi-cuadrado siempre alcanzará significación. Puede ver eso en los datos ficticios en el archivo jmp que incluí y el análisis en el diario incluido. Multipliqué la baja frecuencia por 100 y ves que los gráficos de mosaico se ven exactamente iguales, pero en la condición de baja frecuencia no es significativo, mientras que en la condición de alta frecuencia es muy significativo. Ese es el “problema” de la prueba de chi-cuadrado que alcanza significación fácilmente con tamaños de muestra grandes (F=la prueba es menos sensible).
Hay soluciones para esto, a veces puede convertir conteos en proporciones y realizar una prueba F, pero en nuestro caso esto no es posible. Otra solución está en este documento:
http://expsylab.psych.uoa.gr/fileadmin/expsylab.psych.uoa.gr/uploads/papers/Bergh_2015.pdf
Mi pregunta es: ¿JMP Pro tiene alguna implementación para este problema o hay algún complemento que conozcas? Creo que con la disponibilidad de programas de recopilación de datos a través de Internet (p. ej., Amazon Turk, Qualtrics), el manejo de estos grandes tamaños de muestra se vuelve cada vez más relevante. Especialmente, en el análisis de datos categóricos. Tal vez haya una opción en la investigación del consumidor, pero no la he descubierto.
Espero que el problema sea claro,
Gracias por tus conocimientos,
Atentamente,
René
