やあみんな！
数週間前、私はケニアの消費者20人を対象にパイロット選択実験を行いました。 ここで、その情報を、JMP で設計している最終的な選択実験の「事前」として使用したいと思います。 しかし、どのデータをどこにどのように入力すればよいのかわかりません。
私の属性とレベルは次のとおりです。
これらは (パイロット調査からの) 事前分布です。
しかし、最終的な選択実験デザインにそれらをどのように入力すればよいのかわかりません。「事前平均」テーブル (スクリーンショット 3 を参照) にそれらを入力したい場合、どの情報をどこに入力すればよいかわかりません。 たとえば、「価格 100 KES」の見積もり 0,178 はどこに入力すればよいですか。これは価格 1、2、または 3 に対応しますか? 多分それ価格1、2、3のどれに記入しても問題ありませんか？
私は混乱しているので、誰かがこれを手伝ってくれることを願っています:)
前もって感謝します！
やあ@MaFi 、
コミュニティへようこそ:)
JMP ヘルプの以前の情報を使用した選択デザインの例を見つけることができます。
事前情報を使用した最終選択実験の設計 (jmp.com)
以前のデータを分析するには:パイロットスタディデータの分析 (jmp.com)
あなたのユースケースでは、知っておくべきことがいくつかあります。
- 各因子の水準の順序に応じて、以前に見つかった推定値を直接入力できます。たとえば、計画内の「価格 2」は、最初の検討の「価格[120]」の推定値に対応します。 、新しい設計のレベル 2 は「120 KES」という名前のレベルに対応するためです。
- レベルの推定値を直接得られない場合は、非常に簡単に計算できます。 たとえば、新しい設計の価格 1 の事前平均として必要な価格 [130] の推定値を直接持っていません。 問題ありません。この推定値は他のレベルの推定値に基づいて計算できるため、推定値の組み合わせ L1 + L2 + L3 + L4 = 0 となります。
したがって、Price[130] の推定値は 0 - Price[100] - Price[110] - Price[120] = -0,2465682 となります。
- 設計内のレベルに必要な関連する標準誤差推定値がある場合は、設計生成の事前分散情報を追加することもできます。これを行うには、対応する各因子レベルの標準誤差推定値 (分散 = std²) の二乗値を対角線に入力する必要があります。 対応する因子レベルの分散値を使用して対角を完全に完成させるには、パイロット スタディと選択計画スタディの間で因子レベルの順序を同じにする必要があります。
ご覧になりたい場合は、データを使用して演習を行いました (ただし、因子のレベルの順序は異なる場合があります。そのため、以前の平均と以前に必要なすべてのパラメーター推定値と Sdt 誤差推定値を (計算なしで) 取得できます)差異パネル) :
- パイロットスタディからの各因子レベルの標準誤差推定値を二乗することで事前分散を計算し、事前分散推定値を入力します。
次に、最終的にデザイン生成の詳細 (選択セット内で変更できる属性の数、選択セットごとのプロファイルの数など) を定義する必要があります。
生成されたデザインのスクリプトの例を次に示します。
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 )}
)
データテーブルに詳しい場合は、ここに添付されているデータテーブルも参照できます (スクリプト「DOE ダイアログ」をクリックして、デザイン生成パネルの設定を変更し、ニーズに基づいて新しいデザインを再作成します)。
この回答がお役に立てば幸いです、
こんにちは、ビクターさん
ご協力いただき誠にありがとうございました。それが私が続行するために必要なものでした 
