varbanov.ar传递了一些有关分类平台中的多重响应选项的问题。
我在这里回答这些问题是为了让更多的人能够了解。
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?
在 JMP Categorical 中，多重响应数据来自响应类别不相互排斥的调查项目（或其他流程）。多重响应数据的常见来源是“选中所有适用项”的调查项目。多重响应不指重复测量数据。
有多种方法可以在数据文件中表示多重响应数据。数据可能很长 - 即，每个唯一响应项和受访者 ID 组合都有一行（请参阅示例数据库 > 质量控制 > Failure3ID.jmp > “失败”列）。数据可能很宽 - 即，每行代表一名受访者，并且有多个列表示所选的响应选项（请参阅示例数据库 > Consumer Preferences.jmp > 列“醒来后刷牙”至“下次刷牙”）。每个受访者也可能有一行，并且有一列包含所选响应选项的分隔列表（请参阅示例数据库 > Consumer Preferences.jmp > 列“分隔刷牙”）。使用后一种方法，可以将“多重响应”列属性分配给该列，并且当该列用作结构化表中的“顶部”变量时，将对重叠样本应用适当的校正以进行统计比较。 （注意：使用 Cols 菜单下的“制作指标列”和“合并列”实用程序可以轻松地在最后两种格式之间移动。）
有关在分类平台中使用多个响应变量的更多信息，请参阅帮助 > 书籍 > 消费者研究，从第 62 页开始
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?
正如您所描述的，分类平台不会针对均值比较校正重叠样本。
您所描述的重叠样本就是我们所认为的重复测量。
Categorical 的“相关”选项卡下有一个“重复测量”选项。与人们对 Categorical 平台的期望一致，它报告频率、份额图表、均值和其他汇总统计数据等内容。但是，它不进行比较测试。
重复测量意味着可以在 JMP 的其他区域进行比较：
- 配对平台将同时比较和测试两个平均值（例如产品评级）。但是，在存在缺失数据的情况下，它会进行列表删除，从所有比较中删除整个案例。
- 由于您的数据中存在缺失值（即使没有），您可以考虑使用拟合模型和混合模型，其中产品 ID 作为固定效应，受访者 ID 作为随机效应。他们发送的示例数据对于这种方法已经是正确布局，但对于上述其他两种方法则不是。
- 显然，这些方法的实际适用性取决于许多细节，因此这些只是一般建议——您的情况可能会有所不同。
3) What statistics is JMP using when you invoke the categorical variable as multiple response?
请记住，多重响应类型与您描述的“重叠样本”不同，这里是执行的操作：
- 当已分配“多重响应”属性的列用作结构化表中的“顶部”变量时，将应用一阶 Rao-Scott 调整来解释重叠（例如，Lavassani 等人，2009 年，《分类数据分析中多重响应调查数据分析的发展》，《应用定量方法杂志》）。在“多重”选项卡中创建表时，测试处理方式不同；仅当通过“结构化”选项卡创建表时才应用校正。
- 当具有多重响应属性的变量被分配给“侧”维度时，不会进行重叠校正。
- 统计检验如下：
- 比较每个单元格：这些是 Fischer 精确检验。这些检验与其他响应类别没有区别。
- 比较每个样本：是使用 Rao-Scott 校正的 Pearson 检验（当多个响应列被分配到“顶部”位置时）
- 测试响应同质性：有两个选项。
- 二项式：将每行视为两行。一行表示“选中该框”。一行表示“未选中该框”。此选项是根据之前的宝洁请求添加的。
- 泊松：将计数视为泊松回归中的因变量。表中的列被视为独立 (X) 变量的水平。p 值相当于以这种方式计算的整体模型测试的 p 值。
4) Within the categorical platform, it is possible to provide p-values for the mean comparison?
之前根据宝洁的要求添加了保存 t 检验和 p 值报告的功能。可通过红色三角形菜单实现。
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?
如上所述，使用拟合模型来拟合混合模型可能是在 JMP 中处理此问题最合适的方法。
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.
我们认为“重叠样本”和“多重响应”之间存在一些混淆，但 JMP 12.1 中存在一个缺陷，即 Rao-Scott 校正未正确应用。此缺陷已在将于 1 月发布的 JMP 12.2 中得到纠正。
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.
JMP 知道通过多重响应属性来应用 Rao-Scott 校正。它不应应用于非多重响应类型的列。
补充一下我上一条消息：
如果将 JMP 的结果与 Desktop Reporter 中实施的结果相匹配成为目标，则可以使用附带结果的测试数据集作为参考。它包含 CATA 数据以及每个消费者的多个产品评估。CATA变量称为Vitamin/Dietary Supmnt Prod N Future Use 。在 Excel 选项卡 2 和 3 中，此变量位于表格的“顶部”，您可以看到应用了重叠公式。
谢谢，
亚历克斯
我们倾向于在 JMP 中使用与 Desktop Reporter 相同的实现，我猜这意味着“有效基数”计算。这主要是为了避免人们产生结果为何会不同的疑问。我们不太熟悉这两个选项之间的区别，因此无法提供比这更好的输入。
链接中的计算是被比较的平均值的标准误差的加权平均值。这很有意义，我将按照这种方式实现。
您是否更喜欢“有效基数”计算（即使用权重平方和与权重平方和之间的比率），或者您是否更喜欢分母中的权重。
对我来说，使用权重作为分母更有意义。
这将使 t 检验的自由度 = w1 + w2 - w0 - 2，其中 w0 是重叠计数。您同意吗？
由于我们不再汇集平均值比较的标准差，因此，两列平均值（列 1 和列 2 之间有重叠）之间差异的方差公式看起来简化为以下内容：
(s1^2+s2^2)/2*[1+P]
其中 s1^2 和 s2^2 分别是 Col 1 和 Col2 的均值的方差。
P 是 2*overlapCount/(n1+n2)
其中 n1 和 n2 是第 1 列和第 2 列的样本大小
我的 Kish 版本没有提及样本大小不相等的情况。您是否期望 s1^2 和 s2^2 之间的加权平均值？
我们没有校正分类平台中均值检验的重叠。
如果让同一个人比较两种产品，则有很多方法可以在分类平台之外计算出适当的比较。
杰夫，
感谢您回答上述问题。这对我们了解 JMP 分类平台的功能和局限性非常有帮助。从回复中，我们了解到该平台不应用于对每个消费者进行多次产品评估或多次时间点评估的数据。
我唯一的后续问题是：
我们的理解是，JMP 尚未在 JMP 分类平台中实施重叠样本的 Kish 公式（ Leslie Kish 著《调查抽样》（1965 年）一书中第 12.4 节，第 437 页） 。该公式已在 Desktop Reporter 中用于分析在顺序单子测试中出现的重叠样本，即按顺序评估每个消费者的两种产品的研究。对吗？
谢谢，
亚历克斯
