varbanov.ar ha trasmesso alcune domande riguardanti l'opzione di risposta multipla nella piattaforma categoriale.
Rispondo qui per garantire un pubblico più ampio.
Richieste/domande per gli esperti categorici JMP:È necessaria maggiore chiarezza sulle diverse opzioni di risposta multipla e sull'output in JMP Categoriale. Qualcuno degli esperti categorici di JMP può fornirci una breve demo rispondendo ad alcune domande a riguardo? Esiste un rapporto tecnico con qualche spiegazione in più per i diversi test statistici utilizzati da questa piattaforma. In particolare abbiamo anche le seguenti domande:1) Qual è la definizione di risposte multiple?
In JMP Categorical, i dati a risposta multipla derivano da elementi del sondaggio (o altri processi) in cui le categorie di risposta non si escludono a vicenda. Una fonte comune di dati a risposta multipla sono gli elementi del sondaggio "seleziona tutto ciò che si applica". La risposta multipla non si riferisce a dati di misurazioni ripetute.
Esistono diversi modi in cui i dati a risposta multipla possono essere rappresentati in un file di dati. I dati possono essere lunghi, ovvero esiste una riga per ogni elemento di risposta univoco e combinazione di ID del rispondente (vedere Libreria dati di esempio > Controllo qualità > Failure3ID.jmp > colonna "fallimento" come esempio). I dati possono essere estesi, ovvero ogni riga rappresenta un intervistato e sono presenti più colonne che indicano le opzioni di risposta selezionate (vedere Libreria dati di esempio > Consumer Preferences.jmp > colonne da "Spazzola dopo il risveglio" a "Spazzola un'altra volta"). Potrebbero esserci anche una riga per rispondente e una colonna che include un elenco delimitato delle opzioni di risposta selezionate (vedere Libreria dati di esempio > Consumer Preferences.jmp > colonna "Delimitato da pennello"). Con quest'ultimo approccio è possibile assegnare alla colonna la proprietà “Risposta multipla” e applicare le opportune correzioni per i campioni sovrapposti ai confronti statistici quando la colonna viene utilizzata come variabile “superiore” in una tabella strutturata. (Nota: è facile spostarsi tra gli ultimi due formati utilizzando le utilità "Crea colonne indicatore" e "Combina colonne" nel menu Col.)
Maggiori informazioni sull'utilizzo delle variabili a risposta multipla nella piattaforma categoriale sono disponibili in Aiuto > Libri > Ricerca sui consumatori, a partire da pag. 62
2) Esiste un confronto corretto del punteggio medio tra due gruppi all'interno di JMP Categorical in presenza di campioni sovrapposti (ad esempio, ciascun consumatore ha valutato entrambi i prodotti)? Se sì, qual è il modo per ottenerlo (la scheda Risposta multipla non sembra fornirlo)? Inoltre, questa analisi può essere eseguita nella scheda strutturata?
La piattaforma categorica non corregge i campioni sovrapposti, come li hai descritti, per i confronti delle medie.
Ciò che descrivi come campioni sovrapposti è ciò che consideriamo misure ripetute.
C'è un'opzione "Misure ripetute" nella scheda "Correlati" in Categoriale. In linea con ciò che ci si aspetterebbe dalla piattaforma Categorical, riporta cose come frequenze, grafici azionari, medie e altre statistiche riassuntive. Tuttavia, non esegue test comparativi.
Misure ripetute significano che i confronti sono disponibili in altre aree di JMP:
- La piattaforma Matched Pairs confronterà e testerà due mezzi (come le valutazioni dei prodotti) alla volta. In presenza però di dati mancanti effettua la cancellazione listwise, rimuovendo l'intero caso da tutti i confronti.
- Poiché nei tuoi dati sono presenti delle mancanze (ma anche se non le avessi), potresti prendere in considerazione l'utilizzo di Stima modello con un modello misto con l'ID prodotto come effetto fisso e l'ID rispondente come effetto casuale. I dati di esempio inviati sono già nel layout corretto per questo approccio, ma non per gli altri due approcci sopra indicati.
- Ovviamente, l'effettiva adeguatezza di uno qualsiasi di questi metodi dipende da molti dettagli, quindi questi sono solo suggerimenti generali; il tuo chilometraggio può variare.
3) Quali statistiche utilizza JMP quando si richiama la variabile categoriale come risposta multipla?
Ricordando che il tipo di risposta multipla è diverso da quello che hai descritto come "campioni sovrapposti", ecco cosa viene fatto:
- Quando una colonna a cui è stata assegnata la proprietà "Risposta multipla" viene utilizzata come variabile "superiore" in una tabella strutturata, viene applicato un aggiustamento Rao-Scott del primo ordine per tenere conto della sovrapposizione (ad esempio, Lavassani et al., 2009, Developments in Analysis of Multiple Response Survey Data in Categorical Data Analysis, Journal of Applied Quantitative Methods). I test vengono gestiti diversamente quando la tabella viene creata nella scheda “Multipli”; la correzione viene applicata solo quando la tabella viene creata tramite la scheda Strutturato.
- Quando una variabile con la proprietà di risposta multipla viene assegnata alle dimensioni “laterali” non vi è alcuna correzione per le sovrapposizioni.
- I test statistici sono i seguenti:
- Confronta ogni cella: questi sono i test esatti di Fischer. Questi test non sono diversi dalle altre categorie di risposte.
- Confronta ogni campione: è un test di Pearson che utilizza la correzione Rao-Scott (quando la colonna a risposta multipla è assegnata alla posizione "in alto")
- Test di omogeneità della risposta: ha due opzioni.
- Binomiale: tratta ogni riga come se fosse due righe. Una riga per "selezionata quella casella". Una riga per "non è stata selezionata quella casella". Questa opzione è stata aggiunta in base a una precedente richiesta di P&G.
- Poisson: tratta i conteggi come se fossero modellati come variabile dipendente in una regressione di Poisson. Le colonne nella tabella vengono trattate come se fossero livelli per la variabile indipendente (X). Il valore p è equivalente al valore p che si calcolerebbe per un test del modello complessivo calcolato in questo modo.
4) All'interno della piattaforma categorica, è possibile fornire valori p per il confronto medio?
La possibilità di salvare report t-test e p-value era stata aggiunta in precedenza in base a una richiesta P&G. È possibile tramite il menu del triangolo rosso.
5) Le formule generali che si “aggiustano” per la sovrapposizione dei campioni sono implementate come quelle utilizzate nel software Desktop Reporter? Esiste un modo/struttura dati/griglie efficiente per "indicare" a JMP la presenza di campioni sovrapposti?
Come notato in precedenza, l'utilizzo di Adatta modello per adattare un modello misto può essere il modo più appropriato per gestire questa situazione in JMP.
6) Problema di Jeremy: (JMP è stato contattato in precedenza a questo proposito da Mike Creed/Diane Farris)UN. Durante l'esecuzione del calcolo, sembra che JMP non regoli i gradi di libertà quando si utilizza la correzione del primo ordine di Rao Scott.
Riteniamo che ci sia stata una certa confusione tra "campioni sovrapposti" e "risposte multiple", ma c'è un difetto in JMP 12.1 in cui la correzione Rao-Scott non è stata applicata correttamente. Questo difetto è stato corretto in JMP 12.2 che verrà rilasciato a gennaio.
B. Quando non esiste alcuna sovrapposizione, ma una colonna è definita come a risposta multipla, la formula di sovrapposizione viene utilizzata quando non dovrebbe. Pertanto ottieni risultati diversi quando definisci una colonna come a risposta multipla rispetto a quando non esiste alcuna sovrapposizione.
La proprietà a risposta multipla consente a JMP di applicare la correzione Rao-Scott. Non dovrebbe essere applicato a colonne che non sono tipi di risposta multipla.
Aggiungo al mio ultimo messaggio:
Se la corrispondenza dei risultati di JMP con quanto implementato in Desktop Reporter diventa un obiettivo, il set di dati del test allegato con i risultati potrebbe essere utilizzato come riferimento. Contiene dati CATA e molteplici valutazioni dei prodotti per consumatore. La variabile CATA si chiama Vitamin/Dietary Supmnt Prod N Future Use . Nelle schede 2 e 3 di Excel, dove questa variabile è posizionata “in cima” alla tabella, puoi vedere che viene applicata la formula di sovrapposizione.
Grazie,
Alex
Preferiamo utilizzare la stessa implementazione in JMP di Desktop Reporter che immagino significhi il calcolo della "base effettiva". Ciò è finalizzato principalmente a evitare domande sul perché altrimenti i risultati sarebbero diversi. Non abbiamo molta familiarità con la differenza tra le due opzioni per fornire un input migliore di questo.
Il calcolo nel collegamento è la media ponderata degli errori standard delle medie confrontate. Ha senso e lo implementerò in questo modo.
Preferisci il calcolo della "base effettiva", che utilizza il rapporto tra la somma dei quadrati dei pesi e la somma dei quadrati dei pesi, oppure preferisci solo i pesi al denominatore.
Usare i pesi come denominatore ha più senso per me.
Ciò renderebbe i gradi di libertà per il test t = w1 + w2 - w0 - 2, dove w0 è il conteggio per la sovrapposizione. Sei d'accordo?
Poiché non stiamo più raggruppando le deviazioni standard dai confronti delle medie, sembra che la formula per la varianza della differenza tra due medie di colonna Col 1 e Col 2 con sovrapposizioni si riduca alla seguente:
(s1^2+s2^2)/2*[1+P]
dove s1^2 e s2^2 sono le varianze delle medie rispettivamente di Col 1 e Col2.
P è il 2*overlapCount/(n1+n2)
dove n1 e n2 sono le dimensioni del campione per le colonne 1 e 2
La mia edizione di Kish non fa menzione del caso in cui le dimensioni del campione non sono uguali. Ti aspetti una media ponderata compresa tra s1^2 e s2^2?
Non correggiamo le sovrapposizioni sul test dei mezzi nella piattaforma categoriale.
Se la stessa persona confronta due prodotti, esistono molti modi per calcolare un confronto appropriato al di fuori della piattaforma categorica.
Jeff,
Grazie per aver fornito le risposte alle domande di cui sopra. È molto utile per noi comprendere le capacità e i limiti della piattaforma categoriale JMP. Dalla risposta, comprendiamo che questa piattaforma non deve essere utilizzata con dati in cui disponiamo di più valutazioni di prodotto o di più valutazioni temporali per consumatore.
L'unica domanda successiva che ho è la seguente:
A quanto ci risulta, JMP NON ha implementato la formula Kish per i campioni sovrapposti ( sez. 12.4, p. 437 del libro Survey Sampling (1965) di Leslie Kish) nella piattaforma categorica JMP. Questa formula è stata utilizzata in Desktop Reporter per analizzare i campioni sovrapposti quando si verificano da un test monadico sequenziale, ovvero uno studio con due prodotti per consumatore valutati in ordine sequenziale. È corretto?
Grazie,
Alex
