varbanov.ar は、カテゴリカル プラットフォームの複数回答オプションに関するいくつかの質問を渡しました。
より多くの読者に提供するために、ここで回答します。
JMP カテゴリ専門家へのリクエスト/質問:JMP Categorical のさまざまな複数応答オプションと出力をさらに明確にする必要があります。 JMP カテゴリ専門家の誰かが、それに関するいくつかの質問に答えた短いデモを提供してもらえますか?このプラットフォームで使用されるさまざまな統計テストについてもう少し説明した技術レポートはありますか。特に、次のような質問もあります。1) 複数回答の定義は何ですか?
JMP Categorical では、複数の回答データは、回答カテゴリが相互に排他的でない調査項目 (または他のプロセス) から得られます。複数回答データの一般的なソースは、「該当するものをすべてチェックする」調査項目です。多重応答は、繰り返し測定されたデータを指しません。
複数の応答データをデータ ファイルで表現するには、いくつかの方法があります。データは長い場合があります。つまり、一意の応答項目と回答者 ID の組み合わせごとに行が存在します (例として、[サンプル データ ライブラリ] > [品質管理] > [Failure3ID.jmp] > [失敗] 列を参照)。データは幅が広い場合があります。つまり、各行は 1 人の回答者を表し、選択された回答オプションを示す複数の列があります (サンプル データ ライブラリ > Consumer Preferences.jmp > 列「起床後の歯磨き」から「もう一度歯磨き」を参照)。また、回答者ごとに 1 行、選択した回答オプションの区切りリストを含む 1 列が存在する場合もあります (サンプル データ ライブラリ > Consumer Preferences.jmp > 列「ブラシ区切り」を参照)。後者のアプローチでは、「多重応答」列プロパティを列に割り当てることができ、列が構造化テーブルの「上位」変数として使用されるときに、重複するサンプルに対する適切な補正が統計比較に適用されます。 (注: [列] メニューの [インジケータ列の作成] ユーティリティと [列の結合] ユーティリティを使用すると、最後の 2 つの形式の間を簡単に移動できます。)
カテゴリカル プラットフォームでの複数の応答変数の使用の詳細については、[ヘルプ] > [書籍] > [消費者リサーチ] のページから参照できます。 62
2) 重複するサンプルが存在する場合 (たとえば、各消費者が両方の製品を評価した場合)、JMP Categorical 内の 2 つのグループ間に適切な平均スコア比較がありますか? 「はい」の場合、それを取得する方法は何ですか ([複数応答] タブでは提供されないようです)。また、この分析は構造化タブで実行できますか?
カテゴリカル プラットフォームは、平均値の比較について、説明したように重複するサンプルを補正しません。
あなたが重複サンプルとして説明しているものは、私たちが反復測定と考えているものです。
カテゴリカルの「関連」タブの下に「繰り返し測定」オプションがあります。 Categorical プラットフォームに期待されるものと一致して、度数、シェア チャート、平均値、その他の要約統計情報などがレポートされます。ただし、比較テストは行いません。
測定が繰り返されるということは、JMP の他の領域でも比較が可能であることを意味します。
- マッチド ペア プラットフォームは、一度に 2 つの手段 (製品評価など) を比較およびテストします。ただし、欠落データが存在する場合はリストごとに削除が行われ、すべての比較からケース全体が削除されます。
- データに欠損があるため (欠損がない場合でも)、製品 ID を固定効果、回答者 ID を変量効果とする混合モデルでモデルの適合を使用することを検討できます。彼らが送信したサンプル データは、このアプローチではすでに正しいレイアウトになっていますが、上記の他の 2 つのアプローチではそうではありません。
- 明らかに、これらの方法の実際の適切性は多くの詳細に依存するため、これらは単なる一般的な提案にすぎず、実際の効果は異なる場合があります。
3) カテゴリカル変数を多重応答として呼び出す場合、JMP はどのような統計を使用しますか?
複数応答タイプは、ここで「重複サンプル」として説明したものとは異なることを思い出してください。
- 「多重応答」プロパティが割り当てられた列が構造化テーブルの「上位」変数として使用される場合、重複を考慮して一次 Rao-Scott 調整が適用されます (例: Lavassani et al., 2009,カテゴリカル データ分析における複数回答調査データの分析の発展、Journal of Applied Quantitative Methods)。テーブルが「複数」タブで作成される場合、テストの処理は異なります。修正は、[構造化] タブでテーブルが作成された場合にのみ適用されます。
- 多重応答プロパティを持つ変数が「側面」次元に割り当てられている場合、重複の補正はありません。
- 統計的検定は次のとおりです。
- 各セルを比較: これらは Fischer Exact テストです。これらのテストは、他の回答カテゴリと何ら変わりません。
- 各サンプルを比較: ラオ・スコット補正を使用するピアソン検定です (複数回答列が「一番上」の位置に割り当てられている場合)
- テスト応答の均一性: 2 つのオプションがあります。
- 二項: 各行を 2 つの行であるかのように扱います。 「そのボックスにチェックを入れました」の 1 行。 「そのボックスをチェックしませんでした」の 1 行。このオプションは、以前の P&G リクエストに基づいて追加されました。
- ポアソン: ポアソン回帰の従属変数としてモデル化されているかのようにカウントを扱います。テーブル内の列は、独立 (X) 変数の水準であるかのように扱われます。 p 値は、この方法で計算されたモデル全体の検定に対して計算される p 値と同等です。
4) カテゴリカル プラットフォーム内では、平均値の比較に p 値を提供できますか?
t 検定および p 値レポートを保存する機能は、P&G のリクエストに基づいて以前に追加されました。赤い三角のメニューから可能です。
5) 重複するサンプルを「調整」する一般的な式は、Desktop Reporter ソフトウェアで使用されているものと同じように実装されていますか?重複するサンプルがあることを JMP に「伝える」効率的な方法/データ構造/グリッドはありますか?
上で述べたように、モデルの適合を使用して混合モデルを適合させるのが、JMP でこれを処理する最も適切な方法である可能性があります。
6) Jeremy の問題: (JMP は以前、Mike Creed/Diane Farris からこの件について連絡を受けました)ａ． 計算を行うと、JMP は Rao Scott 1 次補正を使用するときに自由度を調整していないようです。
「重複するサンプル」と「複数の回答」の間に何らかの混乱があったと考えられますが、JMP 12.1 には Rao-Scott 補正が適切に適用されないという欠陥があります。この不具合は 1 月にリリースされる JMP 12.2 で修正されています。
b. 重複が存在しないが列が複数応答として定義されている場合、重複数式は使用すべきでない場合に使用されます。したがって、列をマルチレスポンスとして定義した場合と、重複が存在しない場合には異なる結果が得られます。
多重応答プロパティは、JMP が Rao-Scott 補正を適用する方法を認識する方法です。複数の応答タイプではない列には適用しないでください。
私の最後のメッセージに付け加えます：
JMP の結果を Desktop Reporter に実装されているものと一致させることが目的になる場合は、添付されたテスト データセットと結果を参照として使用できます。これには、CATA データと消費者ごとの複数の製品評価が含まれています。 CATA 変数は、 Vitamin/Dietary Supmnt Prod N Future Useと呼ばれます。 Excel のタブ 2 と 3 では、この変数がテーブルの「上」に配置されており、オーバーラップ式が適用されていることがわかります。
ありがとう、
アレックス
私たちは、Desktop Reporter と同じ実装を JMP で使用することを好みます。これは、「有効ベース」の計算を意味すると思います。これは主に、他の方法ではなぜ結果が異なるのかという質問を避けるために行われます。これよりも優れた入力を提供するための 2 つのオプションの違いについては、あまり詳しくありません。
リンク内の計算は、比較される平均値の標準誤差の加重平均です。それは当然ですので、そのように実装します。
重みの二乗和と重みの二乗和の比率を使用する「有効ベース」計算を希望しますか、それとも分母の重みだけを希望しますか。
私にとっては、重みを分母として使用する方が理にかなっています。
これにより、t 検定の自由度 = w1 + w2 - w0 - 2 になります。ここで、w0 はオーバーラップのカウントです。あなたも同意しますか？
平均値の比較から標準偏差をプールしなくなったため、重複のある 2 つの列の平均値 Col 1 と Col 2 の差の分散の式は次のようになります。
(s1^2+s2^2)/2*[1+P]
ここで、s1^2 と s2^2 はそれぞれ Col 1 と Col2 の平均の分散です。
P は 2*overlapCount/(n1+n2) です。
ここで、n1 と n2 は列 1 と列 2 のサンプル サイズです。
私の版の Kish では、サンプルサイズが等しくない場合については言及していません。 s1^2 と s2^2 の間の加重平均を期待していますか?
カテゴリカルプラットフォームでは平均値検定の重複を修正しません。
同じ人が 2 つの製品を比較している場合、カテゴリ別プラットフォーム以外でも適切な比較を計算する方法はたくさんあります。
ジェフ、
上記の質問にご回答いただきありがとうございます。 JMP カテゴリカル プラットフォームの機能と制限を理解するのに非常に役立ちます。回答から、消費者ごとに複数の製品評価または複数時点の評価があるデータでは、このプラットフォームを使用すべきではないことがわかりました。
私が持っている唯一のフォローアップの質問は次のとおりです。
私たちの理解では、JMP は JMP Categorical Platform で重複するサンプルに対する Kish 式 ( Leslie Kish 著 Survey Sampling (1965) の 12.4 節、p. 437) を実装していません。この式は、Desktop Reporter で使用され、逐次モナディック テスト (つまり、消費者ごとに 2 つの製品を順番に評価する研究) から発生する重複サンプルを分析します。あれは正しいですか？
ありがとう、
アレックス
