선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요, 저는 두 개의 이산 선택 옵션, 각각 2개의 레벨이 있는 2개의 요인, 그리고 6개의 레벨이 있는 1개의 요인을 사용하여 실험을 설계하고 있습니다. 저는 DOE 소비자 연구, 선택 설계를 시도했지만 이것을 작동시킬 수 없었습니다. 도움을 주시면 대단히 감사하겠습니다. 감사합니다.
실험 설계Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
연구의 맥락을 물어볼 수 있나요? 소비자 선택 실험과 관련이 있나요?
목표와 맥락에 따라 Choice Designs 또는 Custom Designs 플랫폼을 사용하여 3가지 뚜렷한 선택 요소가 포함된 DoE를 만드는 방법은 여러 가지가 있습니다.
- 선택 설계의 기본 개념은 여러 응답자에 대한 여러 선택 세트에서 사용된 다양한 프로필(요인 처리) 중에서 "우승자를 고르는 것"입니다. 다양한 선택 세트에서 선택된 여러 옵션을 분석하면 테스트된 속성(요인)의 상대적 중요도와 유의도를 평가하고 모든 응답자 응답에 대한 유틸리티 점수 측면에서 최상의 수준 조합을 찾을 수 있습니다. 여기에서 예를 찾을 수 있습니다: 선택 설계 실행 및 결과 분석(jmp.com) 선택 설계를 사용할 때 고려해야 할 매개변수가 더 있을 수 있습니다. 여기에는 선택 세트 내에서 변경될 수 있는 속성 수, 선택 세트당 프로필 수, 설문 조사당 선택 세트 수, 설문 조사 수, 설문 조사당 응답자 수 등이 있습니다.
- Custom 디자인은 가정된 모델을 기반으로 중요한 용어와 최상의 수준을 식별하기 위한 보다 일반적이고 다재다능한 플랫폼입니다. 그러나 소비자/설문 조사 응답을 분석하는 데 적합하지 않을 수 있으며, CHoice 디자인을 사용하는 것이 더 유용할 수 있습니다.
귀하의 목표와 필요에 따라 한 플랫폼이 다른 플랫폼보다 더 적합할 수 있습니다. 실험 설계의 맥락, 목표 및 필요성을 설명해 주시겠습니까? 소비자 선택과 관련된 경우, 얼마나 많은 응답자와 설문 조사를 기대하십니까?
두 가지 디자인을 예로 첨부했습니다. 하나는 기본 설정과 요인 설명이 있는 choice design 플랫폼으로 만든 것이고, 다른 하나는 Custom Design 플랫폼으로 만든 것입니다. 설명서를 읽고 JMP 도움말 섹션의 예를 볼 수도 있습니다: choice design의 예
이 첫 번째 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 Victor, 도움을 주셔서 감사합니다. 목표는 레스토랑 속성 세트 중 어느 것이 소비자에게 더 중요한지 평가하는 것입니다. 이 연구에는 제가 지적했듯이 세 가지 속성이 있습니다. 응답자에게 선택할 수 있는 두 가지 옵션(대안)을 제공하는 디자인을 만들려고 합니다. 이 옵션에는 레이블이 없습니다. 각 옵션에는 해당 속성 수준이 서로 다른 수준이 있습니다. 이것이 연구를 명확히 하는 데 도움이 되었으면 좋겠습니다. 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 공유하신 디자인을 보고 선택 디자인이 더 적절한 것 같습니다. 해당 디자인에서 설문 조사 열은 각 응답자에 대한 반복 실행을 제공합니까? 또한 속성 중 하나에 제약 조건을 적용하여 변경되지 않도록 하는 방법을 알려주시겠습니까? 다시 한 번 감사드립니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안또한, 선택 디자인에 두 가지 대안을 어떻게 추가하나요? 당신이 공유한 종류인가요? 다시 한번 감사합니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
알겠습니다. 감사합니다. 이제 맥락이 더 명확해졌고 효과적으로 선택 디자인이 필요할 수도 있겠습니다.
디자인을 설정하려면 디자인 생성 패널에서 정의해야 할 몇 가지 매개변수가 있습니다.
- "선택 세트 내에서 변경할 수 있는 속성 수"는 선택 세트에서 실험(프로파일이라고 함) 간에 레벨을 변경할 수 있는 요인 수입니다. 제 설계에서는 3가지 요인 중 2가지만 같은 선택 세트의 2가지 실험 간에 다릅니다(설문 조사 1의 경우 선택 세트 1, X1과 X2는 다르지만 X3(L1에서 고정)은 다릅니다). 이것이 마지막 질문에 대한 답이 되어야 합니까?
- "선택 세트당 프로필 수"는 응답자가 선택해야 하는 동일한 선택 세트의 실험 수입니다. 제 예에서는 이 값을 2로 두었지만, 예를 들어 선택 세트/설문 조사 수를 줄이고 싶다면 늘릴 수 있습니다.
- "조사당 선택 세트 수" : 프로필 모음.
- "설문조사 수" : 선택 세트 모음.
- "설문당 응답자 수": 응답자가 여러 명인 경우 값을 각 설문에 응답하는 사람의 수로 변경하여 각 응답자가 값에 대한 자체 열을 갖도록 합니다. 이는 분석을 위한 스크립트 "선택"에서 자동으로 고려되어 "주제 ID" 역할에 "응답자" 값을 채웁니다.
용어에 대한 자세한 정보는 여기에서 확인하세요: Choice Design Terminology
이 답변을 통해 디자인과 용어가 명확해졌기를 바랍니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 Victor, 정말 감사합니다. 정말 도움이 됩니다. 후속 질문 부탁드립니다. 변경되지 않는 속성을 어떻게 선택할 수 있나요? 감사합니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
변경되지 않는 속성은 각 선택 세트에 대해 무작위로 선택되므로 모든 속성은 각 선택 세트에 대해 고정되거나 변경될 확률이 동일합니다. 특정 선택 세트에서 변경되지 않는 속성을 미리 정의하는 방법을 모르겠습니다.
제가 당신의 질문을 이해했기를 바랍니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안알겠습니다. 감사합니다, 빅터!!
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 빅터, 저는 연구 설계를 생성할 수 있었습니다. 첨부된 내용을 참조하세요. 표 1은 소프트웨어에서 제공한 것입니다. 선택 세트 열을 선택 세트에서 제공하고자 하는 제품 대안으로 대체했습니다. 표 2입니다. 제가 이것을 올바르게 해석하고 있습니까? 또한 이 설계를 사용하여 데이터를 시뮬레이션하고 유틸리티 함수를 추정할 수 있습니까? 해당 시험과 관련된 표 1의 마지막 두 열을 보실 수 있습니다. 정말 감사합니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
Excel 파일 대신 JMP 파일을 추가하세요. Excel 파일을 사용하면 모든 스크립트가 손실됩니다( Table Attributes Add-In을 사용하여 JMP 파일을 Excel로 변환하는 경우는 제외).
표 2는 표 1의 전치인 듯합니다. 아니면 제가 뭔가 놓친 건가요? 어쨌든 그렇습니다. 표 2는 열에 있는 제품 간의 비교 파일이며, 각 선택 세트에 4개의 제품이 있는 3개의 선택 세트로 구분되어 있습니다.
네, 디자인을 만들 때 데이터를 시뮬레이션할 수 있습니다. "선택 디자인" 옆에 있는 빨간색 삼각형으로 가서 "응답 시뮬레이션"을 클릭하세요.
입력된 한계 유용성 값에 따라 확률 계산 및 선택 시뮬레이션을 위한 공식 열이 생성됩니다.
그런 다음 스크립트 "Choice"를 시작하거나(또는 Analyze, Consumer Research, Choice로 이동) 시뮬레이션된 Choice 응답을 분석할 수 있습니다. 다양한 Profiler (utility, probability profiler) 및 비교 분석에 액세스할 수 있으며, Price 변수를 Continuous numerical factor type으로 지정한 경우 Willingness to Pay 메트릭도 액세스할 수 있습니다.
샘플 인덱스(도움말, 샘플 인덱스)에서 제공되는 데이터 세트 "Laptop Results.jmp"로 연습하고 여기에서 이 사용 사례에 대한 분석 방법을 따르세요: 설계 결정 내리기 예
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요, 빅터님. 네, 표 2는 전치입니다. 이 연구 설계가 의미가 있나요? 또한, 시뮬레이션 데이터를 추정하려고 했는데 모두 0이었습니다. 생각이 있으신가요? 이 두 질문에 대한 후속 답변을 주셔서 정말 감사합니다. 감사합니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
더 많은 맥락과 정보를 제공해 줄 수 있나요? JMP 파일과 0으로 이어지는 단계?
귀하의 Excel 파일과 Choice 시뮬레이션 열을 사용하여 "일반" 분석 창을 만들었습니다.
응답이 임의 이진 0/1이고 특정 요인의 영향을 받지 않는 경우 요인 추정치에 대해 "많은 0"이 발생할 수 있습니다. 또한 복잡한 모델을 작고 간단한 설계에 맞추려는 경우 로그워스에서 0을 얻을 수 있으므로 유의미한 p-값이 없습니다.
이 경우, 모델에서 용어 간의 상관관계가 높아서 효과의 정확한 추정이 불가능하고 표준 오차가 커집니다. 이 상황에서 통계적 유의성을 평가하는 것은 거의 불가능해지므로 p-값은 각 용어에 대해 1과 같습니다.
첨부파일을 확인하세요.
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 빅터, 알겠습니다. 감사합니다. 제가 만든 디자인이 올바른지 아닌지 아직 불분명합니다. 첨부된 파일을 도와주세요:
선택 프로필 - 1부 10월 15일 - 이 디자인의 목적은 세 가지 속성을 가진 두 가지 대안 사이에서 응답자가 선택하는 데 영향을 미치는 요소를 이해하는 것입니다.
선택 프로필 - 2부 10월 15일 - 이 디자인의 목적은 유사한 요인을 가진 4개 제품 사이에서 응답자의 선택에 영향을 미칠 요인을 이해하는 것입니다. 단, 제품에 사용된 재료 유형을 지정하는 추가 요소가 필요합니다. 이 제품을 만드는 데 사용할 수 있는 4가지 다른 유형의 재료를 감안하여 4가지 대안을 제공해야 합니다.
이 디자인이 괜찮은지 조언해 주시겠어요? 정말 감사합니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
귀하의 업종, 상황, 주제 등을 모르기 때문에 디자인이 귀하의 요구 사항에 적합한지 평가하기 어려울 수 있습니다.
하지만 도움이 될 만한 몇 가지 질문이 있습니다.
- 두 가지 디자인에서 응답자에 대한 정보가 보이지 않습니다. 응답자가 한 명뿐인가요? 그렇다면 이 사람이 소비자(또는 연구 대상 인구)를 대표하여 선택 사항을 구별할 수 있을 만큼 일관성 있고 신뢰할 수 있고 정확할 것이라고 얼마나 확신하고 확신하십니까? 응답자가 여러 명인 경우 선택 사항의 요인 수준 중 하나의 특정 이점과 관련하여 결과와 결론의 일반화를 이해하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
- 두 연구의 제품이 동일합니까? 그렇다면, 왜 파트 1에 대한 디자인을 재료 유형과 함께 만들지 않습니까? 이 요소를 디자인 초기에 포함하면 재료 유형을 빠르게 구별하고 다른 요소와 비교한 상대적 중요성을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 반복적으로 생각해보세요. 저는 첫 번째 디자인을 "스크리닝" 디자인으로 사용하는 것이 도움이 될 수 있다고 생각하지만, 이 디자인을 증강하고 첫 번째 디자인에서 생성된 사전 정보를 사용하여 요인, 추정치, 유용성 등의 상대적 중요성을 확인하고 정확하게 할 수 있습니다. 반복적인 예는 여기에서 찾을 수 있습니다: 사전 정보를 사용하여 최종 선택 실험 설계
또한 "일회성" 디자인 대신 반복적인 접근 방식을 사용하면 기대치를 관리하는 데 도움이 되며, 제품에 대한 이해와 지식을 항상 늘리고 풍부하게 할 수 있습니다.
여러분의 실험에 최고의 행운을 빌어요!
이 몇 가지 발언이 귀하의 문제를 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 빅터, 사려 깊은 조언에 정말 감사합니다. 사실 저는 보낸 정보에 응답자 수를 포함하지 않았습니다. 저희는 최소 200명의 응답자로부터 데이터를 수집할 계획입니다. 반복적인 접근 방식을 통해 생각하라는 제안이 마음에 듭니다.
JMP 질문: 제가 직면한 한 가지 과제는 소프트웨어가 그 수의 매개변수를 가진 단 하나의 설문 조사에 대한 디자인을 제공할 수 없다는 것입니다. 그러면 첨부된 디자인에서 설문 조사 1과 설문 조사 2를 사용하여 200명 정도의 응답자에게 무작위로 할당해도 괜찮을까요? 항상 감사합니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
귀하의 답변 및 JMP 질문과 관련하여:
응답자가 200명이라면 모든 참여자에게 하나의 설문 조사를 제공하는 대신 무작위로 선정된 사람들에게 여러 개의 무작위 설문 조사를 제공하는 것을 고려할 것입니다. 다른 설문 조사에서 다른 선택 세트를 제공하면 각 설문 조사에서 다른 조합을 테스트할 수 있으며 결과를 일반화하고 요인의 상대적 중요성을 더 잘 추정하는 데 도움이 됩니다.
이는 각 참여자를 대상으로 특정 설문조사를 실시하지 않는 것(요소의 상대적 중요도 추정의 정확도가 떨어질 수 있음)과 동시에 모든 참여자를 대상으로 단일 설문조사를 실시하지 않는 것(테스트하는 조합이 줄어 결과의 일반화가 손상될 수 있으며, 일부 참여자의 결과가 일관되지 않아 노이즈가 발생할 수 있음)을 찾기 위한 타협안입니다.
예를 들어, 각 주제별로 4~5개의 설문조사를 만들어 40~50명의 참여자 그룹으로부터 결과를 수집할 수 있을 겁니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 빅터, 제안해 주셔서 감사합니다. 정말 감사합니다. 같은 응답자를 대상으로 여러 번 설문 조사를 한 적이 없어서 설문 도구를 개발하고 추정하는 방법에 대해 잘 모르겠습니다. JMP에서 공유할 수 있는 자료가 있다면 정말 감사하겠습니다. 제안하신 내용이 더 나은 접근 방식인 것 같거든요. 감사합니다!!
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 @aus22 ,
오해의 소지가 없도록 말씀드리자면, 제가 제안한 내용은 4~5개 그룹의 (무작위) 응답자를 대상으로 4~5개의 서로 다른 설문조사를 만드는 것이지, 각 응답자가 여러 설문조사에 답변하라는 것은 아닙니다.
Choice 디자인 플랫폼의 매개변수와 관련하여 제가 의미하는 바를 간략하게 설명하면 다음과 같습니다.
이 디자인을 만들 때, 200명의 독립적인 응답자가 50명의 응답자로 구성된 4개 그룹으로 나뉘고, 각 그룹은 특정 설문 조사에 응답합니다. 200명의 응답자를 4개 그룹으로 재분할하고 각 설문 조사에서 사용된 조합과 선택 세트를 보려면 여기에 사용된 디자인을 예시로 첨부했습니다. 분석을 위한 "Choice" 플랫폼은 설문 조사 번호와 응답자 ID를 고려하므로 분석은 매우 간단하고 직관적이며, 디자인 생성 플랫폼에서 생성한 데이터 테이블에 있는 "Choice" 스크립트로 이미 준비되었습니다.
이 답변이 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
Re: 선택 실험에서의 두 가지 대안안녕하세요 빅터, 감사합니다. 제가 일찍이 생각했던 것과 같았는데, 명확히 설명해 주셔서 기쁩니다. 이번 주에 이걸 시도해 볼게요. 다시 한번 정말 감사합니다! 최고에요.
