Confronti delle medie per misure ripetute su dati di indagineQual è il modo più efficiente per confrontare le medie delle misure ripetute dei dati del sondaggio? Al momento, sembra che ci siano 2 modi principali: coppie abbinate e modello di adattamento (con ID del panelista come effetto casuale). Tuttavia, in molti dei test che eseguiamo, abbiamo molti mezzi da confrontare e sto cercando di vedere se esiste qualche funzionalità aggiuntiva nella scheda Correlati in categoriale per accelerare questo processo.
So che in precedenza è stata aperta una discussione su questo argomento (intitolata: Domande sul tipo di risposta multipla nella piattaforma categoriale) e vorrei vedere se ci sono aggiornamenti.
Re: Confronti di medie per misure ripetute su dati di indagineHai ragione. La piattaforma Categorical non gestisce attualmente tutti i tipi di misure ripetute. Come da te richiesto, abbiamo implementato correzioni di sovrapposizione per misure ripetute per il tipo Repeated di risposte allineate. Capisco che questo non copre tutti i casi di misure ripetute e che è auspicabile gestire risposte ripetute.
Come notato, SAS può gestirli in modo appropriato. Pertanto, una soluzione potrebbe essere quella di scrivere un componente aggiuntivo JMP che si collega a SAS e passa i dati da analizzare e quindi i risultati presentati in JMP.
Vorrei sottolineare, tuttavia, che queste analisi sono complicate. Spesso, non ci sono abbastanza misure ripetute per soggetto per stimare un modello di misure ripetute. L'esempio che hai pubblicato qui è un caso esemplare.
Al momento non abbiamo in programma di implementare modelli misti lineari generalizzati in JMP, che è ciò che fa PROC GLMMIXED. Comprendiamo la tua situazione e il tuo desiderio di farlo in JMP, ma quel tipo di modello non è attualmente sulla nostra tabella di marcia.
Re: Confronti di medie per misure ripetute su dati di indagineContinuando con l'argomento misure ripetute; sembra che il settore dei beni di consumo stia continuando a muoversi verso un numero maggiore di progetti di test in cui vengono utilizzati progetti di test misure ripetute. Sulla base della risposta precedente, sembra che l'attuale approccio categoriale soffra dell'ipotesi misure ripetute e l'approccio modelli misti abbia problemi nel trattare le risposte categoriali come continue. Puoi fare luce sulla possibilità che le versioni future di JMP possano prendere in considerazione miglioramenti della piattaforma per coprire questo approccio necessario?
Re: Confronti di medie per misure ripetute su dati di indagineScotto,
Il motivo per cui l'output è così diverso non è dovuto all'ipotesi di sovrapposizione, ma al fatto che i due sono modelli molto diversi. La piattaforma Categorical tratta Looks Good come una variabile Categorical. Ha il tipo di modellazione continua, ma inserirla in una tabella di contingenza equivale fondamentalmente a chiedere a JMP di trattarla comunque come categorica.
Posso capire perché qualcuno potrebbe scegliere di trattare "Looks Good" come continuo. JMP non offre modelli misti per dati categoriali. Inoltre, non ci sono tante opzioni per confronti multipli nella letteratura statistica come ce ne sono per i dati continui. Se fossi davvero preoccupato per l'ipotesi di misure ripetute in questo caso, potresti usare PROC GLIMMIX in SAS. Ho provato a stimare un modello misto per Looks Good usando PROC GLIMMIX e il modello non convergeva. Non è sorprendente. Hai solo due osservazioni per persona. Un modello ordinale per questi dati richiede 4 stime di intercetta. La stima di un'intercetta casuale per ogni persona non è possibile per un modello ordinale con questi dati.
Ho anche provato una versione in cui ho riprogrammato Looks Good in modo che abbia 3 livelli invece di 5. Questo modello converge, ma solo con avvisi. Secondo me, un modello misto non è una buona soluzione per questi dati. Il PDF allegato mostra sia il codice SAS che l'output (il software della community non vede i file di testo come upload validi).
"Looks Good" ha solo 5 valori distinti (e, in realtà, solo 3 di questi sono utilizzabili perché quasi nessuno ha risposto usando gli ultimi due livelli). Dovrebbe avere il tipo di modellazione ordinale. Se lo avesse, Fit Model produrrebbe una regressione logistica ordinale (tabella con esempio allegato). Se lo fai, il pvalue per Prodotto A vs Prodotto B è quasi identico a quello prodotto dalla piattaforma categoriale. (Non sarà esattamente identico perché c'è un predittore extra nella versione Fit Model.)
A mio parere, per questo esempio, trattare una colonna categoriale come continua è almeno tanto grave quanto violare l'ipotesi di misure ripetute. I grafici "Actual By Predicted" nella parte superiore dell'output Fit Mixed sembrano piuttosto brutti. I valori p nell'output sono ingannevolmente bassi perché il modello non è abbastanza complicato da adattare i dati, quindi i valori p nei test di ipotesi si basano su ipotesi che non sono vere. JMP sta facendo la "cosa giusta" in base a ciò che gli hai detto di fare, ma presuppone che tu gli abbia dato le istruzioni corrette e che l'utente verifichi le ipotesi del modello utilizzando l'output fornito.
Re: Confronti di medie per misure ripetute su dati di indagineSono interessato a sapere se JMP svilupperà qualcosa in questa direzione di gestione di studi crossover o altri studi ripetuti come quelli in cui sono coinvolti più trattamenti. Vedo una varietà di strutture ripetute qui. Molte di esse possono essere gestite usando il Mixed personality in Fit Model ma nessuna può essere gestita da Categorical oggi...
Re: Confronti di medie per misure ripetute su dati di indagineMelinda-
In allegato è presente un file di dati di esempio per un test di misure ripetute a 2 prodotti. Questo è un formato tipico che riceviamo dai nostri fornitori. Abbiamo un componente aggiuntivo che automatizza gran parte della procedura e visualizza i risultati in un modo più coerente con il formato Consumer Research > Categorical > Structured. Vorrei condividerlo con voi per mostrarvi come funziona e cosa sta facendo, ma preferirei una condivisione diretta anziché una condivisione della comunità, se possibile. Inoltre, per prospettiva, ho rimosso la maggior parte delle colonne/domande, ma questo è il motivo per cui chiedo un modo per fare più di una domanda alla volta.
Grazie,
Scott
Re: Confronti di medie per misure ripetute su dati di indagineMelinda-
Grazie per aver risposto. Sto cercando un set di dati per provare e vedere come potrebbe apparire. Separatamente, abbiamo alcuni componenti aggiuntivi che ci avvicinano e posso dimostrare come li usiamo se questo aiuta a illustrare il mio esempio.
Per quanto riguarda la sovrapposizione, estrarrò anche un set di dati campione per mostrarti un potenziale problema e vedere se puoi consigliarmi su come utilizzarlo correttamente.
Grazie,
Scott
Re: Confronti di medie per misure ripetute su dati di indagineCiao, Scott. Ho visto alcune richieste di correzione della sovrapposizione per i confronti delle medie per controllare tutto ciò che si applica.
Abbiamo aggiunto un confronto di sovrapposizione ai confronti di misure ripetute per medie in JMP 13.0 su richiesta di P&G. Questa funzionalità funziona solo se non hai specificato una colonna X.
Affermi di avere "Molti mezzi per effettuare confronti". Risolveremmo il tuo problema se aggiungessimo il supporto per le colonne X ai confronti sovrapposti su Repeated?
