選択実験における2つの選択肢こんにちは。2 つの個別選択オプション、それぞれ 2 つのレベルを持つ 2 つの要因、および 6 つのレベルを持つ 1 つの要因を含む実験を設計しています。DOE 消費者調査、選択設計を試しましたが、うまくいきませんでした。どなたか助けていただければ幸いです。よろしくお願いします。
実験計画法Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
コミュニティへようこそ！
あなたの研究の背景についてお聞きしてもよろしいでしょうか？それは消費者の選択実験と関連しているのでしょうか？
目的と状況に応じて、 選択設計またはカスタム設計プラットフォームを使用して、3 つの個別の選択要因を持つ DoE を作成する方法は複数あります。
目的やニーズに応じて、あるプラットフォームが他のプラットフォームよりも適している場合があります。実験設計の背景、目的、ニーズについて説明していただけますか? 消費者の選択に関係する場合、回答者と調査の数はどれくらいを想定していますか?
例として 2 つのデザインを添付しました。1 つは選択デザイン プラットフォームで基本設定と因子の説明を使用して作成し、もう 1 つはカスタム デザイン プラットフォームで作成しました。また、JMP ヘルプ セクションのドキュメントを読んだり、例を確認したりすることもできます: 選択デザインの例
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、ビクターさん。ご協力ありがとうございます。目的は、レストランの属性セットのうち、どれが消費者にとってより重要であるかを評価することです。私が指摘したように、この調査には 3 つの属性があります。回答者に選択できる 2 つのオプション (代替案) を提供する設計を作成しようとしていますが、これらにはラベルが付けられません。それぞれに、それらの属性レベルの異なるレベルがあります。これで調査が明確になることを願っています。さらにご支援いただけますか? 共有していただいた設計はわかりましたが、選択肢設計の方が適切なようです。その設計では、調査列は各回答者に対して繰り返し実行を提供しますか? また、属性の 1 つが変化しないように制約を設定する方法も教えてください。再度ありがとうございます。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢また、あなたが共有してくれたような選択肢のデザインに 2 つの選択肢を追加するにはどうすればよいでしょうか? 改めて感謝いたします。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
わかりました、ありがとうございます。コンテキストがより明確になり、効果的に選択設計が必要になる可能性があります。
デザインを設定するには、デザイン生成パネルでいくつかのパラメータを定義する必要があります。
- 「選択セット内で変更できる属性の数」は、選択セット内の実験 (「プロファイル」と呼ばれる) 間でレベルを変更できる要素の数です。私の設計では、同じ選択セット内の 2 つの実験間で 3 つの要素のうち 2 つだけが異なります (調査 1、選択セット 1 の例、X1 と X2 は変化しますが、X3 は変化しません (L1 に固定))。これで最後の質問の答えがわかりましたか?
- 「選択セットあたりのプロファイル数」は、回答者が選択する必要がある同じ選択セット内の実験の数です。私の例では、この値を 2 に設定していますが、たとえば選択セット/調査の数を減らしたい場合は、この値を増やすことができます。
- 「調査ごとの選択セットの数」: プロファイルのコレクション。
- 「調査数」: 選択セットのコレクション。
- 「アンケートごとの回答者数」: 回答者が複数いる場合は、各アンケートに回答した人数に値を変更して、各回答者に値の列が独自に用意されるようにします。これは分析のスクリプト「選択」で自動的に考慮され、「被験者 ID」ロールに「回答者」の値が入力されます。
用語に関する詳細情報はこちら: 選択設計用語
この回答によって設計と用語が明確になることを期待しています。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、ビクターさん。本当にありがとうございます。とても役立ちました。フォローアップの質問です。変更されない属性を選択するにはどうすればよいですか? ありがとうございます。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
変更されない属性は各選択セットに対してランダムに選択されるため、各選択セットに対してすべての属性が固定されるか変更される確率は同じになります。特定の選択セットで変更されない属性を事前に定義する方法がわかりません。
あなたの質問を理解したでしょうか?
Re: 選択実験における 2 つの選択肢分かりました。ビクターさん、本当にありがとうございます！！
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、Victor。調査設計を作成することができました。添付をご覧ください。表 1 はソフトウェアが作成したものです。選択セット列を、選択セットで提供したい製品代替品に置き換えました。これが表 2 です。この解釈は正しいでしょうか。また、この設計を使用してデータをシミュレートし、ユーティリティ関数を推定することはできますか。表 1 の最後の 2 列がその試験に関連していることがわかります。本当にありがとうございます。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
Excel ファイルを使用するとすべてのスクリプトが失われるため、Excel ファイルではなく JMP ファイルを追加してください ( テーブル属性アドインを使用して JMP から Excel にファイルを変換しない限り)。
表 2 は表 1 の転置のようですが、何か見落としているでしょうか。いずれにせよ、表 2 は列内の製品間の比較ファイルであり、3 つの選択セットに分かれており、各選択セットには 4 つの製品があります。
はい、デザインを作成するときにデータをシミュレートできます。「選択デザイン」の横にある赤い三角形に移動し、「応答をシミュレート」をクリックします。
入力された限界効用値に応じて、確率計算と選択シミュレーション用の数式列が作成されます。
次に、スクリプト「Choice」を起動し (または、「分析」、「消費者調査」、「Choice」に移動)、シミュレートされた Choice 応答を分析できます。変数 Price を連続数値係数タイプとして指定した場合は、さまざまなプロファイラー(ユーティリティ、確率プロファイラー) と比較分析、および支払い意思額メトリックにアクセスできます。
サンプル インデックス (ヘルプ、サンプル インデックス) で利用可能なデータセット「Laptop Results.jmp」を使用して練習し、このユース ケースの分析方法に従うことができます。 設計上の決定の例
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、ビクターさん。はい、表 2 は転置です。この研究設計は意味をなしていますか? また、シミュレーション データを推定しようとしましたが、すべてゼロになりました。何かご意見はありますか? これら 2 つの質問についてお聞きいただき、ありがとうございます。よろしくお願いいたします。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
より詳しい状況と情報を提供できますか? JMP ファイルと、0 に至るまでに実行した手順を教えてください。
Excel ファイルと Choice シミュレーション列を使用して、「通常の」分析ウィンドウを作成します。
応答がランダムなバイナリ 0/1 であり、特定の要因の影響を受けていない場合、要因推定値に「多数のゼロ」が発生する可能性があります。また、複雑なモデルを小さく単純な設計に適合させようとしている場合、logworth でゼロが得られ、有意な p 値がなくなる可能性があります。
この場合、モデル内の項間の相関関係は高く、効果の正確な推定を妨げ、標準誤差を膨らませます。この状況では統計的有意性を評価することはほぼ不可能になるため、各項の p 値は 1 になります。
ファイルを添付しますのでご確認ください。
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、ビクターさん。分かりました。ありがとうございます。私が作成したデザインが正しいかどうかまだよくわかりません。添付のファイルについて教えていただけますか。
選択プロファイル - パート 1 10 月 15 日 - この設計の目的は、3 つの属性を持つ 2 つの選択肢の間で回答者が選択する際に影響を与える要因を理解することです。
選択プロファイル - パート 2 10 月 15 日 - この設計の目的は、類似した要因を持つ 4 つの製品の間で回答者の選択に影響を与える要因を理解することですが、製品に使用されている材料の種類を指定する追加の要因が必要です。この製品の作成に使用できる 4 つの異なる種類の材料を考慮して、4 つの代替案を提示する必要があります。
これらのデザインが大丈夫かどうかアドバイスをいただけますか？ どうもありがとうございます。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
あなたの業界、状況、トピックなどがわからないため、デザインがあなたのニーズに合っているかどうかを評価するのは難しいかもしれません...
ただし、役立つかもしれない質問がいくつかあります:
- 2 つの設計では、回答者に関する情報が表示されません。回答者は 1 人だけですか? 1 人だけの場合、この人が一貫性があり、信頼でき、正確で、選択肢を判別する消費者 (または調査対象集団) を代表する人物であると確信していますか? 回答者が複数いると、選択肢の要因レベルの 1 つがもたらす特定の利点に関して、結果と結論の一般化を理解するのに役立つ場合もあります。
- 2 つの研究の製品は同じですか? そうであれば、材料の種類も考慮して部品 1 の設計を作成してはいかがでしょうか? この要素を設計の早い段階で含めると、材料の種類をすばやく判別し、他の要素と比較した相対的な重要性を理解するのに役立ちます。
- 反復的に考えます。最初のデザインを「スクリーニング」デザインとして使用すると役立つと思いますが、このデザインを拡張して、最初のデザインから生成された事前情報を使用して、要因、推定値、有用性などの相対的な重要性を確認し、正確にすることができます。反復的な例については、こちらを参照してください: 事前情報を使用して最終選択実験を設計する
また、「ワンショット」設計ではなく反復的なアプローチを使用すると、製品に関する理解と知識を常に強化および充実させることができるため、期待を管理するのに役立ちます。
実験がうまくいくことを祈っています！
これらのコメントがあなたの問題解決に役立つことを願っています。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、ビクターさん。丁寧なアドバイスをありがとうございます。実は、私が送った情報には回答者の数は含めていませんでした。少なくとも 200 人の回答者からデータを収集する予定です。反復的なアプローチで考えるというあなたの提案は気に入りました。
JMP に関する質問: 私が直面している課題の 1 つは、ソフトウェアで、その数のパラメータを持つ 1 つの調査のみの設計を提供できないことです。それでは、添付の設計で調査 1 と調査 2 を使用して、約 200 人の回答者それぞれにランダムに割り当てることはできますか? いつもありがとうございます。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
あなたの回答とJMPの質問に関連して：
回答者が 200 人いる場合は、参加者全員に 1 つの調査を行うのではなく、ランダムなグループに複数のランダム調査を行うことを検討します。異なる調査で異なる選択肢セットを用意すると、各調査で異なる組み合わせをテストでき、調査結果を一般化して要因の相対的な重要性をより正確に推定できるようになります。
妥協案としては、参加者ごとに特定の調査を行うことは避ける (要因の相対的重要性の推定精度が低下する可能性がある) が、すべての参加者に対して 1 つの調査を行うことも避ける (テストされる組み合わせが少なくなるため結果の一般化が損なわれ、一部の参加者から一貫性のない結果がもたらされることによりノイズが生じる可能性がある) というものがあります。
たとえば、トピックごとに 4 ～ 5 件のアンケートを作成し、40 ～ 50 人の参加者のグループから結果を収集することができます。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、Victor。その提案に感謝します。本当に感謝しています。同じ回答者に対して複数の調査を行ったことがないので、調査ツールの開発方法や推定方法についてはあまり自信がありません。JMP のリソースを共有していただける場合は、本当に助かります。提案されている方法のほうが優れているように思えます。ありがとうございます。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは@aus22 、
誤解のないように言っておきますが、私が提案したのは、各回答者が複数のアンケートに回答するのではなく、4～5 つの異なる（ランダムな）回答者グループに対して 4～5 つの異なるアンケートを作成することです。
以下は、Choice デザイン プラットフォームのパラメータに関して私が言いたいことのスナップショットです。
この設計を作成すると、200 人の独立した回答者が 50 人ずつ 4 つのグループに分かれ、各グループが特定の調査に回答します。200 人の回答者が 4 つのグループに再分割され、各調査で使用される組み合わせと選択肢のセットがわかるように、ここで例として使用されている設計を添付します。分析用のプラットフォーム「Choice」は、調査番号と回答者 ID を考慮するため、分析は非常に簡単で、設計作成プラットフォームによって生成されたデータ テーブルにある「Choice」スクリプトで既に準備されています。
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 選択実験における 2 つの選択肢こんにちは、ビクターさん。ありがとうございます。私も以前そう思っていたので、明確にしていただいて嬉しいです。今週中に試してみます。本当にありがとうございます。よろしくお願いします。
