안녕하세요 여러분!
몇 주 전에 저는 케냐에서 20명의 소비자를 대상으로 파일럿 선택 실험을 했습니다. 이제 이 정보를 JMP에서 설계하고 있는 최종 선택 실험의 '우선순위'로 사용하고 싶습니다. 그러나 어떤 데이터를 어떻게/어디에 입력해야 할지 잘 모르겠습니다.
다음은 내 속성 및 수준입니다.
다음은 사전 조사입니다(파일럿 연구에서).
하지만 최종 선택 실험 디자인에서 어떻게 채워야 할지 모르겠습니다.'Prior Mean' 테이블에 입력하고 싶을 때(스크린샷 3 참조) 어떤 정보를 어디에 입력해야 할지 모르겠습니다. 예를 들어 '가격 100 KES' 견적 0,178을 어디에 입력해야 합니까? 가격 1, 2 또는 3에 해당합니까? 어쩌면 가격 1, 2 또는 3 아래에 기입해도 상관 없나요?
나는 혼란스럽고 누군가가 나를 도울 수 있기를 바랍니다 
미리 감사드립니다!
안녕 @MaFi ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
JMP 도움말에서 사전 정보를 사용하여 선택 설계의 예를 찾을 수 있습니다.
사전 정보를 사용하여 최종 선택 실험 설계(jmp.com)
이전 데이터를 분석하려면 다음을 수행하십시오. 파일럿 연구 데이터 분석(jmp.com)
사용 사례에 대해 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
- 각 요인의 수준 순서에 따라 이전에 찾은 추정값을 직접 입력할 수 있습니다. 예를 들어 설계에서 "가격 2"는 초기 연구의 "가격[120]" 추정치에 해당합니다. , 새 디자인의 레벨 2는 이름이 "120 KES"인 레벨에 해당합니다.
- 수준에 대한 추정 값이 직접 없으면 매우 간단하게 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 새 설계에서 가격 1에 대한 사전 평균으로 필요한 Price[130]의 추정치를 직접 가지고 있지 않습니다. 문제 없습니다. 이 추정치는 다른 수준의 추정치를 기반으로 계산할 수 있으므로 추정치 L1 + L2 + L3 + L4 = 0의 조합이 됩니다.
따라서 Price[130]의 예상 값은 0 - Price[100] - Price[110] - Price[120] = -0,2465682입니다.
- 설계의 수준에 필요한 관련 표준 오차 추정치가 있는 경우 설계 생성 사전 분산 정보에 추가할 수도 있습니다. 이렇게 하려면 각 해당 요인 수준에 대해 표준 오차 추정치(분산 = std²)의 제곱 값을 대각선에 입력해야 합니다. 해당 요인 수준 분산 값으로 대각선을 완전히 완료하려면 파일럿 연구와 선택 설계 연구 사이의 요인 수준에서 동일한 순서가 필요합니다.
보기를 원하시면 데이터로 연습을 했습니다(하지만 요인에 대한 수준 순서가 다를 수 있으므로 이전 평균 및 이전에 필요한 모든 매개변수 추정치 및 Sdt 오류 추정 값(계산 없이)을 가질 수 있습니다. 분산 패널) :
- 요인, 수준 및 사전 평균 추정치를 입력합니다.
- 파일럿 연구의 각 요인 수준에 대한 표준 오차 추정값을 제곱하여 사전 분산을 계산하고 사전 분산 추정값을 입력합니다.
그런 다음 최종적으로 디자인 생성에 대한 세부 정보를 정의해야 합니다. 선택 집합에서 변경할 수 있는 속성 수, 선택 집합당 프로필 수 등...
다음은 생성된 디자인의 한 가지 예제 스크립트입니다.
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 )}
)
데이터 테이블에 더 익숙하다면 여기에 첨부된 데이터 테이블도 찾을 수 있습니다(디자인 생성 패널에서 설정을 변경하고 필요에 따라 새 디자인을 다시 생성하려면 "DOE 대화 상자" 스크립트를 클릭하십시오).
이 답변이 도움이 되길 바라며,
안녕 빅터,
도움을 주셔서 대단히 감사합니다. 계속할 수 있도록 정확히 필요한 것이었습니다.
