Hallo,
Ich bespreche mit einem Kunden, ob man zur Durchführung von Umfrageanalysen eine latente Klassenanalyse verwenden könnte.
Stellen Sie sich vor, Sie haben Fragen zum Thema „Vertrauen“ in irgendetwas, die Antworten lauten „Sehr viel“, „Etwas“, „nicht zu viel“, „überhaupt nicht“, „abgelehnt“. Dann haben Sie viele andere Fragen zu persönlichen Gewohnheiten, Vertrauen in öffentliche Organisationen, die lokale Gemeinschaft, allgemeine länderspezifische Informationen, Gesundheit, Kaufverhalten usw. aus anderen Studien, die nicht unbedingt miteinander in Zusammenhang stehen, Demografie. Dies wird beispielsweise im AMERICAN TRENDS PANEL des PEW RESEARCH CENTERS 2016 durchgeführt. Andere sagten, es gebe Fragen, die alle bekommen, manche nur eine Untergruppe und andere eine andere Untergruppe und so weiter.
Wäre es sinnvoll, zuerst nach Fragen zu clustern, die alle beantworten müssen, bevor man sich die Details der anderen Fragen ansieht? Ich denke darüber nach, als Vorstufe ein latentes Klassenclustering zu verwenden und dann z. B. MCA, Kategorisches, Modellieren und andere durchzuführen, aber die Cluster zu verwenden.
Jian hat ein großartiges Beispiel für eine Umfrageanalyse mit Faktorenanalyse, um Prädiktoren aus einer Umfrage zu erhalten, die mit Autoeigenschaften verknüpft werden könnten. Ich finde das ähnlich.
Ich bin mir jedoch nicht sicher: Ist das statistisch korrekt oder treffe ich auf Annahmen, die ich berücksichtigen sollte? Wenn ich beispielsweise eine latente Klassenanalyse und dann eine kategoriale Analyse durchführe, könnte es sein, dass ich durch die latenten Klassencluster eine Verzerrung oder unerwünschte Gewichtung hinzugefügt habe?
Ich weiß, dass dies eine eher allgemeine Frage ist, aber wenn dies machbar wäre, könnte man Umfragen aus verschiedenen Quellen kombinieren, solange man die Teilnehmer diesen allgemeinen Clustern zuordnen kann, und für einen Teilnehmer Rückschlüsse von einem Thema auf ein völlig anderes Thema ziehen, ohne diese Person zu dem anderen Thema zu befragen, weil diese Person zu einem Cluster gehört (z. B. selbstbewusster als andere), der mit den Schlussfolgerungen der zweiten Umfrage verknüpft werden kann (gibt es ein Problem mit den örtlichen Schulen, …).
(Ehrlich gesagt ist das irgendwie beängstigend, da Sie möglicherweise keine Frage beantworten müssen, sondern auf Grundlage der Antworten anderer Leute bewertet werden könnten, aber das gilt wahrscheinlich bereits für die Googles und Amazonen dieser Welt.)
Lange, kurze Frage: Gibt es statistische Gründe, einer solchen Methodik nicht zu folgen?
Danke,
Martin
Anbei einige Daten aus der oben genannten Studie. Es gibt drei Formulare mit jeweils mehreren Fragen. Weitere Informationen und eine Tabelle finden Sie hier: unten in meiner zweiten Antwort finden Sie einen Link zum users2-Laufwerk
Hallo Jian,
danke für deine Gedanken. Also ist es in Ordnung, LCA als X für eine kategorische Analyse zu verwenden. Für die Verwendung von Modellen eher nicht. Das hilft schon!
Ich habe die bereinigte und geänderte Datentabelle angehängt und versucht, die Gruppierungsvariablen so beschreibbar wie möglich zu machen, damit sie leichter nachvollziehbar sind.
Ich habe die Dateien, die Sie nicht sehen konnten, auf das Laufwerk des Benutzers gelegt: \\jmpsmd\Users2\Demel\Community
Martin,
LCA ordnet die Teilnehmer anhand ihrer Antworten auf eine Reihe von kategorischen Fragen in Gruppen ein. Anhand Ihrer Daten können Sie die Teilnehmer beispielsweise anhand ihrer Antworten auf Wissensfragen in der Umfrage oder anhand von Vertrauensfragen gruppieren. Mit anderen Worten: Ein Cluster ist an die Antworten auf eine Reihe von Fragen gebunden. So können Sie beispielsweise feststellen, dass zwei Teilnehmer, die sich im selben Vertrauenscluster befinden, in zwei verschiedenen Wissensclustern erscheinen.
Natürlich können Sie Vertrauensfragen (oder andere Variablen) mit Clusterergebnissen darstellen, die aus Wissensfragen abgeleitet wurden. Das ist so, als würden Sie sie als zusätzliche Variablen verwenden.
Im Gegensatz zu PCA, FA und fPCA wird LCA meiner Meinung nach nicht als Datenvorbereitung für die Modellierung verwendet.
Habe ich Ihre Fragen missverstanden?
Übrigens kann ich die Formulare, die Sie in Ihrem One Drive-Ordner abgelegt haben, nicht finden.
