varbanov.ar から、カテゴリ プラットフォームの複数回答オプションに関するいくつかの質問が寄せられました。
より幅広い読者のために、ここでそれらの質問に答えます。
Requests/Questions for JMP Categorical Experts:We need more clarity on the different Multiple Response options and output in JMP Categorical. Can someone of the JMP Categorical Experts give us a short demo with answering some questions about it? Is there a technical report with some more explanation for the different statistical test used by this Platform. In particular, we have also the following questions:1) What is the definition of multiple responses?
JMP カテゴリカルでは、複数の回答データは、回答カテゴリが相互に排他的ではない調査項目 (またはその他のプロセス) から取得されます。複数の回答データの一般的なソースは、「該当するものをすべてチェック」する調査項目です。複数の回答は、繰り返し測定データを指すものではありません。
複数の回答データをデータ ファイルで表す方法はいくつかあります。データが長い場合、つまり、一意の回答項目と回答者 ID の組み合わせごとに 1 行あります (例として、サンプル データ ライブラリ > Quality Control > Failure3ID.jmp > “failure” 列を参照)。データが広い場合、つまり、各行が 1 人の回答者を表し、選択された回答オプションを示す列が複数あります (サンプル データ ライブラリ > Consumer Preferences.jmp > “Brush After Waking Up” から “Brush Another Time” 列を参照)。回答者ごとに 1 行あり、選択された回答オプションの区切りリストを含む列が 1 つある場合もあります (サンプル データ ライブラリ > Consumer Preferences.jmp > “Brush Delimited” 列を参照)。後者の方法では、列に “Multiple Response” 列プロパティを割り当てることができ、構造化テーブルで列が “top” 変数として使用される場合、重複サンプルに対する適切な補正が統計比較に適用されます。 (注: [Cols] メニューの [Make Indicator Columns] および [Combine columns] ユーティリティを使用すると、最後の 2 つの形式間を簡単に切り替えることができます。)
カテゴリ プラットフォームで複数の回答変数を使用する方法の詳細については、「ヘルプ > 書籍 > 消費者調査」の 62 ページ以降を参照してください。
2) Is there a proper mean score comparison between two groups within JMP Categorical in presence of overlapping samples (e.g., each consumer evaluated both products)? If yes, what is the way to get it (Multiple Response tab does not seem to provide it)? Also can this analysis be done in the structured tab?
カテゴリ プラットフォームでは、平均値の比較において、説明したように重複するサンプルは修正されません。
あなたが重複サンプルとして説明しているものは、私たちが反復測定と考えるものです。
Categorical の「関連」タブには「反復測定」オプションがあります。Categorical プラットフォームに期待されるとおり、頻度、シェア チャート、平均、その他の要約統計などがレポートされます。ただし、比較テストは実行されません。
反復測定は、JMP の他の領域で比較が可能であることを意味します。
- Matched Pairs プラットフォームは、一度に 2 つの平均 (製品評価など) を比較してテストします。ただし、欠損データがある場合はリスト単位で削除し、すべての比較からケース全体を除外します。
- データに欠損があるため (欠損がない場合でも)、製品 ID を固定効果、回答者 ID をランダム効果とする混合モデルで Fit Model を使用することを検討してください。送信されたサンプル データは、このアプローチでは既に正しいレイアウトになっていますが、上記の他の 2 つのアプローチでは正しくありません。
- 当然ながら、これらの方法の実際の適切性は多くの詳細に依存するため、これらは単なる一般的な提案であり、結果は異なる場合があります。
3) What statistics is JMP using when you invoke the categorical variable as multiple response?
複数回答タイプは「重複サンプル」として説明したものとは異なることを念頭に置いて、次の操作を実行します。
- 「複数回答」プロパティが割り当てられた列が構造化テーブルで「上位」変数として使用される場合、重複を考慮するために 1 次 Rao-Scott 調整が適用されます (例: Lavassani 他、2009 年、「カテゴリ別データ分析における複数回答調査データの分析の開発」、Journal of Applied Quantitative Methods)。テーブルが「複数」タブで作成される場合、テストは異なる方法で処理されます。テーブルが構造化タブで作成される場合にのみ、補正が適用されます。
- 複数回答プロパティを持つ変数が「サイド」ディメンションに割り当てられると、重複の修正は行われません。
- 統計的検定は次のとおりです。
- 各セルを比較: これらはフィッシャーの正確検定です。これらの検定は他の応答カテゴリと変わりません。
- 各サンプルの比較: ラオ・スコット補正を使用するピアソン検定です (複数回答列が「最上位」の位置に割り当てられている場合)
- テスト応答の均一性: 2 つのオプションがあります。
- 二項: 各行を 2 行として扱います。1 行は「そのボックスをチェックした」行です。もう 1 行は「そのボックスをチェックしなかった」行です。このオプションは、以前の P&G のリクエストに基づいて追加されました。
- ポアソン: カウントをポアソン回帰の従属変数としてモデル化されているかのように扱います。表の列は、独立 (X) 変数のレベルであるかのように扱われます。p 値は、この方法で計算された全体的なモデル テストに対して計算される p 値と同じです。
4) Within the categorical platform, it is possible to provide p-values for the mean comparison?
t 検定および p 値レポートを保存する機能は、P&G のリクエストに基づいて以前に追加されました。赤い三角のメニューから実行できます。
5) Is the general formulae that “adjust” for overlapping samples implemented as used in Desktop Reporter Software? Is there an efficient way/data structure/grids to “tell” JMP that there are overlapping samples?
上で述べたように、混合モデルを適合するために「モデルの適合」を使用することが、JMP でこれを処理する最も適切な方法である可能性があります。
6) Jeremy’s issue: (JMP contacted on this before by Mike Creed/Diane Farris)a. When doing the calculation, it appears that JMP is not adjusting the degrees of freedom when using the Rao Scott first order correction.
「重複サンプル」と「多重応答」の間に混乱があったと思われますが、JMP 12.1 には、Rao-Scott 補正が適切に適用されないという欠陥があります。この欠陥は、1 月にリリースされる JMP 12.2 で修正されています。
b. When no overlap exists, but a column is defined as multi-response, the overlap formula is used when it should not. So you get different results when defining a column as multi-response versus not when no overlap does exist.
多重応答プロパティは、JMP が Rao-Scott 補正を適用する方法を認識する方法です。多重応答タイプではない列には適用しないでください。
前回のメッセージに付け加えると:
JMP の結果を Desktop Reporter に実装されているものと一致させることが目的の場合は、結果を含む添付のテスト データセットを参照として使用できます。これには、CATA データと、消費者ごとの複数の製品評価が含まれています。CATA 変数は、Vitamin/Dietary Supmnt Prod N Future Useと呼ばれます。この変数がテーブルの「上部」に配置されている Excel タブ 2 と 3 では、重複式が適用されていることがわかります。
ありがとう、
アレックス
私たちは、JMP で Desktop Reporter と同じ実装を使用することを好みます。これは、「有効ベース」計算を意味すると思います。これは主に、結果が異なる理由についての質問を避けるためです。私たちは、これよりも優れた入力を提供するために、2 つのオプションの違いをあまりよく知りません。
リンクの計算は、比較される平均の標準誤差の加重平均です。それは理にかなっていますので、そのように実装します。
重みの二乗合計と重みの二乗合計の比率を使用する「有効ベース」計算を希望しますか、それとも分母の重みのみを希望しますか。
重みを分母として使用する方が理にかなっていると思います。
これにより、t 検定の自由度は w1 + w2 - w0 - 2 となり、w0 は重複のカウントです。同意しますか?
平均比較から標準偏差をプールしなくなったため、重複する 2 つの列平均 (Col 1 と Col 2) の差の分散の式は次のように簡略化されるようです。
(s1^2+s2^2)/2*[1+P]
ここで、s1^2 と s2^2 はそれぞれ Col 1 と Col2 の平均の分散です。
Pは2*overlapCount/(n1+n2)である。
ここで、n1とn2は列1と2のサンプルサイズです。
私の Kish 版では、サンプル サイズが等しくない場合については何も触れられていません。s1^2 と s2^2 の間の加重平均を期待しているのでしょうか?
カテゴリープラットフォームでは、手段テストの重複は修正しません。
同じ人が 2 つの製品を比較する場合、カテゴリ プラットフォーム以外でも適切な比較を計算する方法は多数あります。
ジェフ、
上記の質問に回答していただきありがとうございます。JMP カテゴリ プラットフォームの機能と制限を理解するのに非常に役立ちます。回答から、このプラットフォームは、複数の製品評価や消費者ごとに複数の時点の評価があるデータには使用すべきではないことがわかりました。
私が抱いている唯一のフォローアップの質問は次のとおりです。
私たちの理解では、JMP は重複サンプルに対する Kish 式 ( Leslie Kish 著『Survey Sampling (1965)』の 12.4 節、437 ページ) をJMP カテゴリ プラットフォームに実装していません。その式は、消費者ごとに 2 つの製品を順番に評価する iestudy などの連続モナディック テストから重複サンプルが発生した場合に、デスクトップ レポーターで重複サンプルを分析するために使用されています。これは正しいですか?
ありがとう、
アレックス
