Hallo allerseits!
Vor ein paar Wochen habe ich ein Pilot-Choice-Experiment mit 20 Verbrauchern in Kenia durchgeführt. Jetzt möchte ich diese Informationen als „Priors“ für mein letztes Choice-Experiment verwenden, das ich in JMP entwerfe. Allerdings bin ich mir nicht sicher, wie/wo ich welche Daten eingeben soll.
Das sind meine Attribute und Level:
Dies sind die Priors (aus der Pilotstudie):
Aber ich bin mir nicht sicher, wie ich sie in den endgültigen Entwurf des Choice-Experiments einfügen soll.Wenn ich sie in die Tabelle „Prior Mean“ (siehe Screenshot 3) eintragen möchte, weiß ich nicht, welche Informationen ich wo eintragen soll. Zum Beispiel: Wo trage ich die Schätzung „Preis 100 KES“ von 0,178 ein? Entspricht das dem Preis 1, 2 oder 3? Vielleicht Ist es egal, ob ich es unter Preis 1, 2 oder 3 ausfülle?
Ich bin verwirrt und hoffe, dass mir jemand dabei helfen kann 
Vielen Dank im Voraus!
Hallo @MaFi ,
Willkommen in der Community
Ein Beispiel für ein Choice-Design unter Verwendung vorheriger Informationen finden Sie in der JMP-Hilfe:
Entwerfen Sie das Final-Choice-Experiment unter Verwendung vorheriger Informationen (jmp.com)
Und um frühere Daten zu analysieren: Analysieren Sie die Daten der Pilotstudie (jmp.com)
Für Ihren Anwendungsfall gibt es mehrere Dinge zu wissen:
- Abhängig von der Reihenfolge der Stufen für jeden Faktor können Sie den zuvor gefundenen Schätzwert direkt eingeben: Beispielsweise entspricht „Preis 2“ in Ihrem Design dem Schätzwert von „Preis[120]“ in Ihrer ursprünglichen Studie , da die Ebene 2 in Ihrem neuen Design der Ebene mit dem Namen „120 KES“ entspricht.
- Wenn Sie den Schätzwert für eine Ebene nicht direkt haben, können Sie ihn ganz einfach berechnen. Beispielsweise verfügen Sie nicht direkt über die Schätzung des Preises[130], die als vorheriger Mittelwert für Preis 1 in Ihrem neuen Design benötigt wird. Kein Problem, diese Schätzung kann auf Basis der Schätzungen der anderen Ebenen berechnet werden, sodass die Kombination der Schätzungen L1 + L2 + L3 + L4 = 0 ist.
Preis[130]hat also einen Schätzwert von 0 – Preis[100] – Preis[110] – Preis[120] = –0,2465682.
- Sie können Ihrer Designgenerierung auch Informationen zu früheren Abweichungen hinzufügen, wenn Sie über die relevanten Standardfehlerschätzungen verfügen, die für die Ebenen in Ihrem Design erforderlich sind. Dazu müssen Sie in die Diagonale den quadrierten Wert Ihrer Standardfehlerschätzung (Varianz = Standard²) für jede entsprechende Faktorstufe eingeben. Sie benötigen die gleiche Reihenfolge in Ihren Faktorebenen zwischen Pilotstudie und Choice-Design-Studie, um Ihre Diagonale mit den entsprechenden Faktorebenen-Varianzwerten vollständig vervollständigen zu können.
Ich habe die Übung mit Ihren Daten durchgeführt, falls Sie einen Blick darauf werfen möchten (aber die Ebenenreihenfolge für die Faktoren kann unterschiedlich sein, sodass ich alle benötigten Parameterschätzungen und SDT-Fehlerschätzwerte (ohne Berechnung) für den vorherigen Mittelwert und den vorherigen haben kann Abweichungsfelder):
- Geben Sie Faktoren, Niveaus und vorherige Mittelwertschätzungen ein:
- Berechnet frühere Varianzen durch Quadrieren der Werte der Standardfehlerschätzungen für die einzelnen Faktorstufen aus der Pilotstudie und gibt Schätzungen früherer Varianzen ein:
Anschließend müssen Sie abschließend die Details für die Designgenerierung definieren: Anzahl der Attribute, die sich in einem Auswahlsatz ändern können, Anzahl der Profile pro Auswahlsatz usw.
Hier ist ein Beispielskript eines generierten Designs:
DOE(
Choice Design,
{Add Factor(
Categorical,
{"100 KES", "110 KES", "120 KES", "130 KES"},
"Price",
0
), Add Factor(
Categorical,
{"No food loss", "Moderate food loss", "Large food loss"},
"Food Loss",
0
), Add Factor(
Categorical,
{"Good", "Decent", "Poor"},
"Working conditions",
0
), Add Factor(
Categorical,
{"Conventional", "Organic", "Transitional"},
"Production method",
0
), Set Random Seed( 10688 ), Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ),
Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Set Prior Mean Choice(
[0.1777 0.077 -0.0083 -0.48452 0.2595 0.319 0.0466 -0.3897 0.27]
), Set Prior Variance Matrix(
[0.062 0 0 0 0 0 0 0 0,
0 0.0424 0 0 0 0 0 0 0,
0 0 0.045796 0 0 0 0 0 0,
0 0 0 0.04644025 0 0 0 0 0,
0 0 0 0 0.03118 0 0 0 0,
0 0 0 0 0 0.04783 0 0 0,
0 0 0 0 0 0 0.0340483 0 0,
0 0 0 0 0 0 0 0.0376 0,
0 0 0 0 0 0 0 0 0.05754]
), Set Number of Attributes( 4 ), Set Number of Profiles( 2 ),
Set Number of Choice Sets( 16 ), Set Number of Surveys( 1 ),
Set Expected Number of Respondents( 1 ), Make Design,
Choice Design Table Output( Combined ), Simulate Responses( 0 )}
)
Und wenn Sie sich mit Datentabellen besser auskennen, finden Sie sie auch hier im Anhang (klicken Sie auf das Skript „DOE-Dialog“, um die Einstellungen im Design-Generierungsfenster zu ändern und ein neues Design basierend auf Ihren Anforderungen neu zu erstellen).
Ich hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Hallo Victor,
Vielen Dank für eure Hilfe, das war genau das, was ich brauchte, um weitermachen zu können
