Livello: Principiante
【Presentatore】
Masashi Kawasaki, professore associato, Facoltà di gestione aziendale, Università di Oberlin
[Riepilogo della presentazione]
Quando si ottengono i dati dell'esperimento virtuale, è possibile analizzare i dati di ciascun individuo. Tuttavia, normalmente, l'analisi viene eseguita utilizzando valori medi per ciascuno strato in base alle caratteristiche degli intervistati. Se non ci sono differenze sostanziali nei risultati dell'analisi stratificata, il trattamento di tutti i dati contemporaneamente produrrà risultati più accurati poiché sono presenti più dati. Tuttavia, se ci sono differenze evidenti nei risultati dell’analisi per ciascuno strato, non è possibile effettuare una considerazione corretta senza stratificazione e si corre il rischio di ottenere informazioni errate.
In questo studio, discutiamo dell'analisi stratificata dei dati sperimentali virtuali utilizzando la progettazione ottimale utilizzando JMP. Al momento della presentazione, prevediamo di utilizzare casi di studio per dimostrare come gestire un disegno sperimentale personalizzato (DOE) utilizzando JMP17.
[Profilo del presentatore]
Dopo aver lavorato presso una società di ricerche e consulenza di marketing e come consulente organizzativo delle risorse umane, è attualmente professore associato presso la School of Business Management dell'Università di Oberlin. Rappresentante di FREELY LLC. All'università, oltre alle lezioni sulla ricerca aziendale e sulla scienza dei dati, è stato anche responsabile della previsione del GPA (voti) degli studenti utilizzando JMP e della conduzione di esercizi (analisi dei dati del flusso umano, sviluppo di applicazioni AR) utilizzando il Ministero dell'Istruzione, della Cultura, Sussidio DX per sport, scienza e tecnologia. Fin dai tempi della scuola di specializzazione, ha continuato a condurre ricerche metodologiche sui temi dell'analisi e della progettazione basate su questionari di indagine ed esperimenti con questionari, nonché casi di studio in cui i metodi sono applicati principalmente ai campi dell'istruzione e delle risorse umane organizzative. https://gproweb1.obirin.ac.jp/obuhp/KgApp?resId=S000489
[Co-presentatore]
Takenori Takahashi, Istituto di statistica e matematica
*Mostra solo cartacea
[Raccolta di documenti]
Vai al sito web della raccolta
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Japan-2023/Discovery-Summit-Japan-2023-%E8%AB%96%E6%96%87%E9%9B%86/ta-p /718363
