¡Hola a todos!
Hace un par de semanas, realicé un experimento piloto de elección entre 20 consumidores en Kenia. Ahora me gustaría usar esa información como 'previa' para mi experimento de elección final que estoy diseñando en JMP. Sin embargo, no estoy seguro de cómo/dónde completar qué datos.
Estos son mis atributos y niveles:
Estos son los antecedentes (del estudio piloto):
Pero no estoy seguro de cómo completarlos en el diseño final del experimento de elección.Cuando quiero completarlos en la tabla 'Media anterior' (ver captura de pantalla 3), no sé qué información completar y dónde. Por ejemplo: ¿dónde debo completar la estimación del 'precio 100 KES' de 0,178, corresponde al precio 1, 2 o 3? Talves esto no importa si lo lleno en el precio 1, 2 o 3?
Estoy confundido y espero que alguien pueda ayudarme con esto 
¡Gracias de antemano!
Hola @mafi ,
Bienvenido a la Comunidad
Puede encontrar un ejemplo de un diseño Choice utilizando información previa en la Ayuda de JMP:
Diseñe el experimento de elección final utilizando información previa (jmp.com)
Y para analizar datos previos: Analice los datos del estudio piloto (jmp.com)
Para su caso de uso, hay varias cosas que debe saber:
- Dependiendo del orden de los niveles para cada factor, podrá ingresar directamente el valor estimado encontrado anteriormente: Por ejemplo, "Precio 2" corresponde en su diseño a la estimación de "Precio[120]" en su estudio inicial , ya que el nivel 2 en su nuevo diseño corresponde al nivel con el nombre "120 KES".
- Si no tiene el valor estimado directamente para un nivel, puede calcularlo de manera muy simple. Por ejemplo, no tiene directamente la estimación de Precio[130] necesaria como media previa para Precio 1 en su nuevo diseño. No hay problema, esta estimación se puede calcular en base a las estimaciones de los otros niveles, de modo que la combinación de estimaciones L1 + L2 + L3 + L4 = 0.
Entonces Precio[130]tiene un valor estimado de 0 - Precio[100] - Precio[110] - Precio[120] = -0,2465682.
- También puede agregar en su generación de diseño información de variaciones previas si tiene las estimaciones de error estándar relevantes necesarias para los niveles en su diseño; para hacer esto, debe ingresar en la diagonal el valor al cuadrado de su estimación de error estándar (varianza = estándar²) para cada nivel de factor correspondiente. Necesita el mismo orden en sus niveles de factores entre el estudio piloto y el estudio de diseño de elección para poder completar completamente su diagonal con los valores de varianza de nivel de factor correspondientes.
Hice el ejercicio con sus datos si desea echar un vistazo (pero los niveles que ordenan los factores pueden ser diferentes, por lo que puedo tener todas las estimaciones de parámetros y los valores estimados de error Sdt necesarios (sin cálculo) para la media anterior y anterior paneles de variaciones):
- Ingrese factores, niveles y estimaciones de medias previas:
- Calcula las varianzas previas elevando al cuadrado los valores de las estimaciones de error estándar para cada nivel de factores del estudio piloto e ingresa las estimaciones de varianzas previas:
Luego, debe definir finalmente los detalles para la generación del diseño: número de atributos que pueden cambiar en un conjunto de opciones, número de perfiles por conjunto de opciones, etc.
Aquí hay un script de ejemplo de un diseño generado:
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 )}
)
Y si está más familiarizado con la tabla de datos, también puede encontrarla adjunta aquí (haga clic en el script "Diálogo DOE" para cambiar la configuración en el panel de generación de diseño y recrear un nuevo diseño según sus necesidades).
Espero que esta respuesta te ayude,
Hola Víctor,
Muchas gracias por su ayuda, eso era exactamente lo que necesitaba para poder continuar
