Ciao a tutti!
Un paio di settimane fa, ho condotto un esperimento pilota di scelta tra 20 consumatori in Kenya. Ora vorrei utilizzare queste informazioni come "precedenti" per il mio ultimo esperimento di scelta che sto progettando in JMP. Tuttavia, non sono sicuro di come/dove inserire quali dati.
Questi sono i miei attributi e livelli:
Questi sono i priori (dallo studio pilota):
Ma non sono sicuro di come inserirli nel design finale di Choice Experiment.Quando voglio inserirli nella tabella "Prior Mean" (vedi screenshot 3) non so quali informazioni inserire dove. Ad esempio: dove inserisco la stima 'prezzo 100 KES' di 0,178, corrisponde al prezzo 1, 2 o 3? Forse è non importa se lo inserisco sotto il prezzo 1, 2 o 3?
Sono confuso e spero che qualcuno possa aiutarmi con questo 
Grazie in anticipo!
CIAO @MaFi ,
Benvenuto nella Comunità
È possibile trovare un esempio di un design Choice utilizzando le informazioni precedenti nella Guida di JMP:
Progettare l'esperimento della scelta finale utilizzando le informazioni precedenti (jmp.com)
E per analizzare i dati precedenti: Analizzare i dati dello studio pilota (jmp.com)
Per il tuo caso d'uso, ci sono diverse cose da sapere:
- A seconda dell'ordine dei livelli per ogni fattore, potrai inserire direttamente il valore di stima trovato prima: Ad esempio, "Prezzo 2" corrisponde nel tuo progetto alla stima di "Prezzo[120]" nel tuo studio iniziale , poiché il livello 2 nel tuo nuovo design corrisponde al livello con il nome "120 KES".
- Se non si dispone direttamente del valore stimato per un livello, è possibile calcolarlo molto semplicemente. Ad esempio, non hai direttamente la stima di Price[130] necessaria come media precedente per Price 1 nel tuo nuovo progetto. Nessun problema, questa stima può essere calcolata sulla base delle stime degli altri livelli, in modo che la combinazione delle stime L1 + L2 + L3 + L4 = 0.
Quindi Prezzo[130]ha un valore stimato di 0 - Prezzo[100] - Prezzo[110] - Prezzo[120] = -0,2465682.
- È inoltre possibile aggiungere informazioni sugli scostamenti precedenti alla generazione del progetto se si dispone delle stime di errore std pertinenti necessarie per i livelli del progetto; per fare ciò, è necessario inserire nella diagonale il valore al quadrato della stima dell'errore std (varianza = std²) per ogni livello di fattore corrispondente. È necessario lo stesso ordinamento nei livelli dei fattori tra lo studio pilota e lo studio del progetto di scelta per poter completare completamente la diagonale con i corrispondenti valori di varianza del livello dei fattori.
Ho fatto l'esercizio con i tuoi dati se vuoi dare un'occhiata (ma l'ordinamento dei livelli per i fattori potrebbe essere diverso, in modo da poter avere tutte le stime dei parametri e i valori delle stime degli errori Sdt necessari (senza calcolo) per la media precedente e precedente pannelli delle varianze):
- Immettere fattori, livelli e stime delle medie precedenti:
- Calcola le varianze precedenti elevando al quadrato i valori delle stime dell'errore Std per i livelli di ciascun fattore dallo studio pilota e inserisci le stime delle varianze precedenti:
Devi quindi definire finalmente i dettagli per la generazione del disegno: numero di attributi che possono cambiare in un set di scelta, numero di profili per set di scelta, ecc...
Ecco uno script di esempio di un progetto generato:
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 )}
)
E se hai più familiarità con datatable, puoi trovarlo anche qui allegato (fai clic sullo script "DOE Dialog" per modificare le impostazioni nel pannello di generazione del design e ricreare un nuovo design in base alle tue esigenze).
Spero che questa risposta ti possa aiutare,
Ciao Vittorio,
Grazie mille per il tuo aiuto, era esattamente quello di cui avevo bisogno per poter continuare
