varbanov.ar传递了一些有关分类平台中多重响应选项的问题。
我在这里回答他们是为了向更广泛的受众提供服务。
JMP 类别专家的请求/问题：我们需要更清楚地了解 JMP 分类中的不同多重响应选项和输出。 JMP 分类专家能给我们一个简短的演示并回答一些相关问题吗？是否有一份技术报告对该平台使用的不同统计测试有更多解释。特别是，我们还有以下问题：1）多重响应的定义是什么？
在 JMP 分类中，多重响应数据源自调查项目（或其他过程），其中响应类别并不相互排斥。多重响应数据的常见来源是“选中所有适用的”调查项目。多重响应并不是指重复测量数据。
有多种方法可以在数据文件中表示多个响应数据。数据可能很长，即每个唯一的响应项目和响应者 ID 组合都有一行（请参阅示例数据库 > 质量控制 > Failure3ID.jmp > “失败”列作为示例）。数据可能很宽，即每行代表一个受访者，并且有多个列指示所选的响应选项（请参见示例数据库 > Consumer Preferences.jmp > 列“起床后刷牙”到“另一次刷牙”）。每个受访者也可能有一行和一列，其中包括所选响应选项的分隔列表（请参阅示例数据库 > Consumer Preferences.jmp > 列“Brush Delimited”）。使用后一种方法，可以将“多重响应”列属性分配给该列，并且当该列用作结构化表中的“顶部”变量时，对重叠样本的适当校正将应用于统计比较。 （注意：使用“列”菜单下的“创建指标列”和“组合列”实用程序可以轻松地在最后两种格式之间移动。）
有关在分类平台中使用多个响应变量的更多信息，请参阅“帮助”>“书籍”>“消费者研究”（从第 15 页开始）。 62
2) 在存在重叠样本的情况下，JMP 分类中的两组之间是否存在适当的平均分数比较（例如，每个消费者都评估了两种产品）？如果是，如何获取它（“多重响应”选项卡似乎没有提供）？此分析也可以在结构化选项卡中完成吗？
正如您所描述的，分类平台不会纠正重叠样本以进行均值比较。
您所描述的重叠样本就是我们所认为的重复测量。
分类中“相关”选项卡下有一个“重复测量”选项。与人们对分类平台的期望一致，它报告了频率、股票图表、平均值和其他汇总统计数据等内容。但它不做对比测试。
重复测量意味着可以在 JMP 的其他领域进行比较：
- Matched Pairs 平台将一次比较和测试两种方法（例如产品评级）。但是，在存在丢失数据的情况下，它会进行列表删除，从所有比较中删除整个案例。
- 由于您的数据存在缺失（但即使没有），您可能会考虑使用具有混合模型的拟合模型，其中产品 ID 作为固定效应，受访者 ID 作为随机效应。他们发送的示例数据已经采用此方法的正确布局，但不适用于上述其他两种方法。
- 显然，这些方法的实际适用性取决于许多细节，因此这些只是一般性建议 - 您的情况可能会有所不同。
3） 当您调用分类变量作为多重响应时，JMP 使用什么统计数据？
请记住，多重响应类型与您所描述的“重叠样本”不同，这里所做的是：
- 当已分配“多重响应”属性的列用作结构化表中的“顶部”变量时，将应用一阶 Rao-Scott 调整来考虑重叠（例如，Lavassani 等人，2009 年，分类数据分析中多重响应调查数据分析的发展，应用定量方法杂志）。在“Multiple”选项卡中创建表时，测试的处理方式有所不同；仅当通过“结构化”选项卡创建表时才会应用更正。
- 当将具有多重响应属性的变量分配给“侧面”维度时，不会对重叠进行校正。
- 统计检验如下：
- 比较每个单元：这些是 Fischer 精确测试。这些测试与其他响应类别没有什么不同。
- 比较每个样本：是使用 Rao-Scott 校正的 Pearson 检验（当多重响应列分配到“顶部”位置时）
- 测试响应均匀性：有两个选项。
- 二项式：将每一行视为两行。一行表示“选中该框”。一行表示“未选中该框”。此选项是根据宝洁之前的请求添加的。
- 泊松：将计数视为在泊松回归中将其建模为因变量。表中的列被视为自变量 (X) 的水平。 p 值相当于为以这种方式计算的整体模型检验计算的 p 值。
4） 在分类平台内，是否可以提供均值比较的 p 值？
之前根据 P&G 的请求添加了保存 t 检验和 p 值报告的功能。可以通过红色小三角菜单实现。
5） 针对重叠样本进行“调整”的通用公式是否按照 Desktop Reporter 软件中的使用方式实现？是否有一种有效的方法/数据结构/网格来“告诉”JMP 存在重叠样本？
如上所述，使用拟合模型来拟合混合模型可能是在 JMP 中处理此问题的最合适方法。
6） Jeremy 的问题：（Mike Creed/Diane Farris 之前曾就此问题联系过 JMP）A。 进行计算时，使用 Rao Scott 一阶校正时，JMP 似乎没有调整自由度。
我们认为“重叠样本”和“多重响应”之间存在一些混淆，但 JMP 12.1 中存在缺陷，未正确应用 Rao-Scott 校正。此缺陷已在将于 1 月份发布的 JMP 12.2 中得到纠正。
b. 如果不存在重叠，但列被定义为多重响应，则在不应使用重叠公式的情况下使用重叠公式。因此，将列定义为多重响应时与不存在重叠时，会得到不同的结果。
多重响应属性是 JMP 知道应用 Rao-Scott 校正的方式。它不应应用于非多重响应类型的列。
添加到我的最后一条消息：
如果将 JMP 的结果与 Desktop Reporter 中实现的结果进行匹配成为目标，则可以使用随附的测试数据集及其结果作为参考。它包含 CATA 数据以及每个消费者的多项产品评估。 CATA 变量称为维生素/膳食补充剂产品 N 未来使用。在 Excel 选项卡 2 和 3 中，该变量被放置在表格的“顶部”，您可以看到应用了重叠公式。
谢谢，
亚历克斯
我们更喜欢在 JMP 中使用与 Desktop Reporter 中相同的实现，我猜这意味着“有效基础”计算。这主要是为了避免出现问题，否则结果会有所不同。我们不太熟悉这两个选项之间的区别，以提供比这更好的输入。
链接中的计算是所比较平均值的标准误差的加权平均值。这是有道理的，我将按照这种方式实施。
您是否更喜欢“有效基数”计算（它使用权重平方和与权重平方和之间的比率），还是只喜欢分母中的权重。
使用权重作为分母对我来说更有意义。
这将使 t 检验的自由度 = w1 + w2 - w0 - 2，其中 w0 是重叠计数。你同意吗？
由于我们不再汇总均值比较的标准差，因此具有重叠的两列均值 Col 1 和 Col 2 之间差异的方差公式看起来可简化为以下形式：
(s1^2+s2^2)/2*[1+P]
其中 s1^2 和 s2^2 分别是 Col 1 和 Col2 均值的方差。
P 是 2*overlapCount/(n1+n2)
其中 n1 和 n2 是第 1 列和第 2 列的样本大小
我的 Kish 版本没有提及样本量不相等的情况。您是否期望 s1^2 和 s2^2 之间的加权平均值？
我们不会纠正分类平台中经济状况调查的重叠。
如果您让同一个人比较两种产品，则有多种方法可以在分类平台之外计算适当的比较。
杰夫，
感谢您提供上述问题的答案。这对于我们了解JMP分类平台的功能和局限性非常有帮助。从答复中，我们了解到，该平台不应用于我们对每个消费者进行多个产品评估或多个时间点评估的数据。
我唯一的后续问题如下：
我们的理解是，JMP 尚未在 JMP 分类平台中实现重叠样本的 Kish 公式（ Leslie Kish 所著的《调查抽样》（1965 年）一书第 12.4 节，第 437 页） 。该公式已在 Desktop Reporter 中用于分析连续单子测试中出现的重叠样本，即每个消费者按顺序评估两种产品的研究。那是对的吗？
谢谢，
亚历克斯
