Niveau : Intermédiaire
【Présentateur】
École supérieure de gestion de la santé de l'Université Keio
Professeur invité Takenori Takahashi
[Résumé de la présentation]
La plupart des enquêtes par questionnaire se terminent au stade de l'examen, et dans certains cas, des propositions sont faites sur la base de l'examen, mais dans de tels cas, les propositions ne sont que des idées hypothétiques (présentant une idée, il y en a donc très peu). cas dans lesquels des tests d’hypothèses (expériences de vérification) sont effectués. D'autre part, de nombreux exemples d'analyse conjointe, qui est une expérience de questionnaire, ont été publiés, mais la plupart d'entre eux sont des approches autonomes spécialisées dans l'analyse conjointe. Ces analyses conjointes posent les trois problèmes suivants du point de vue de l'application technique de la conception expérimentale. (1) Les facteurs quantitatifs sont également traités qualitativement ; (2) Les termes de produits (interactions) et les termes quadratiques sont ignorés. ③ L'analyse et la conception sont basées sur une analyse de variance pour déterminer des conditions simples. Ces trois points sont étroitement liés les uns aux autres et les trois méthodes suivantes sont efficaces pour les résoudre de manière globale. [1] Adopter un design optimal (custom design). [2] Adoptez la sélection de variables pour l'analyse de régression multiple avec les données de [1]. [3] Exécution d'une programmation mathématique basée sur l'équation de régression multiple estimée de [2]. Cette recherche combine des enquêtes par questionnaire et des expériences par questionnaire, et propose une méthode conçue pour surmonter les problèmes des expériences par questionnaire.
[Profil du présentateur]
Depuis près de 50 ans, je mène des recherches sur le TQM (Total Quality Management), le SQM (Statistical Quality Management) et la théorie du design. Depuis le début du 21e siècle, nous avons proposé un nouveau paradigme de conception appelé Hyper Design, développé sa théorie mathématique HOPE (Hyper Optimization for Prospective Engineering) et développé son logiciel de support HOPE-Add-in avec SAS. développement. Grâce à cet effort, nous avons réalisé une nouvelle méthode de conception qui combine le concept d'« hyperdesign », les mathématiques statistiques de la « théorie HOPE » et l'outil de support « HOPE-Add-in for JMP ». En tant qu'extension scientifique sociale de cette théorie, il a proposé une analyse causale sélective bilatérale ([analyse de régression en composantes principales multigroupes] comme analyse causale frontale + [analyse de régression factorielle] comme analyse causale arrière), et est utilisant actuellement une analyse causale sélective bilatérale. Nous proposons une analyse causale inverse (une méthode d’analyse causale équivalente au quasi-SEM), qui est une approche avancée après l’analyse causale.
[Recueil de papiers]
Accédez au site de collecte
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Japan-2022/Discovery-Summit-Japan-2022-%E8%AB%96%E6%96%87%E9%9B%86/ta-p /568396
*La vidéo sera diffusée jusqu'au 30 novembre (mercredi).
La publication est terminée.
