調査データにおける反復測定の平均比較調査データの反復測定の平均を比較する最も効率的な方法は何ですか? 現時点では、マッチしたペアと適合モデル (パネリスト ID をランダム効果として使用) の 2 つの主な方法があるようです。ただし、実行するテストの多くでは、比較する平均が多数あるため、このプロセスを高速化するために、カテゴリの [関連] タブに追加機能があるかどうかを確認しています。
このトピックについては以前に議論があったことは知っています (タイトル:カテゴリ プラットフォームの複数回答タイプに関する質問)。更新があるかどうかを確認したいと考えています。
調査データの反復測定の平均比較についておっしゃる通りです。カテゴリ プラットフォームは現在、すべてのタイプの反復測定を処理できるわけではありません。ご要望に応じて、Repeated タイプの調整済み応答に対して、反復測定の重複補正を実装しました。反復測定のすべてのケースをカバーできるわけではないこと、また反復応答を処理することが望ましいことは理解しています。
前述のとおり、SAS はこれらを適切に処理できます。そのため、1 つの解決策としては、SAS に接続して分析するデータを渡し、結果を JMP に表示する JMP アドインを作成することが考えられます。
ただし、これらの分析は複雑であることを指摘しておきます。 多くの場合、反復測定モデルを推定するには、被験者ごとに反復測定が十分ではありません。 ここで投稿した例は、その典型的な例です。
現在、PROC GLMMIXED が行う一般化線形混合モデルを JMP に実装する予定はありません。お客様の状況と JMP でこれを実行したいというご要望は理解していますが、そのタイプのモデルは現在、当社のロードマップに含まれていません。
調査データの反復測定の平均比較について反復測定の話題を続けます。消費財業界では、反復測定テスト設計が利用されるテスト設計の数を増やす方向に進み続けているようです。前回の回答に基づくと、現在のカテゴリ アプローチは反復測定の仮定に悩まされており、混合モデル アプローチはカテゴリ レスポンスを連続として扱うことに問題があるようです。JMP の将来のバージョンで、この必要なアプローチをカバーするためにプラットフォームの改善が検討されるかどうかについて、何か説明していただけますか?
調査データの反復測定の平均比較についてスコット、
出力が大きく異なる理由は、重複の仮定によるものではなく、2 つのモデルが非常に異なるためです。カテゴリ プラットフォームは、Looks Good をカテゴリ変数として処理します。これは連続モデリング タイプですが、分割表に入れることは、基本的に JMP にカテゴリとして処理するように要求することになります。
「Looks Good」を連続データとして扱うことを選択する人がいるのも理解できます。JMP はカテゴリ データの混合モデルを提供していません。統計文献には、連続データほど多くの多重比較オプションもありません。この場合、反復測定の仮定が本当に心配な場合は、SAS で PROC GLIMMIX を使用できます。PROC GLIMMIX を使用して Looks Good の混合モデルを推定してみましたが、モデルは収束しませんでした。これは驚くことではありません。1 人あたり 2 つの観測値しかありません。このデータの順序モデルには、4 つの切片推定が必要です。このデータでは、順序モデルで各人のランダム切片を推定することはできません。
また、Looks Good を再コーディングして、レベルを 5 ではなく 3 にしたバージョンも試しました。このモデルは収束しますが、警告のみが出ます。混合モデルはこのデータには適していないというのが私の意見です。添付の PDF には、SAS コードと出力の両方が表示されています (コミュニティ ソフトウェアはテキスト ファイルを有効なアップロードとして認識しません)。
「良さそう」には 5 つの個別の値しかありません (そして、最後の 2 つのレベルを使用して回答した人はほとんどいないため、実際に使用できるのはそのうちの 3 つだけです)。順序モデリング タイプを使用する必要があります。順序モデリング タイプを使用する場合、Fit Model は順序ロジスティック回帰 (例が添付された表) を生成します。これを実行すると、製品 A と製品 B の p 値は、カテゴリ プラットフォームによって生成されたものとほぼ同じになります (Fit Model バージョンには追加の予測子があるため、完全に同じにはなりません)。
私の意見では、この例では、カテゴリ列を連続として扱うことは、反復測定の仮定に違反するのと同じくらい悪いです。Fit Mixed 出力の上部にある「予測値による実測値」プロットはかなり悪いように見えます。出力の p 値は誤解を招くほど低くなっていますが、これはモデルがデータに適合するほど複雑ではなく、仮説検定の p 値が真実ではない仮定に基づいているためです。JMP は指示に従って「正しいこと」を行っていますが、正しい指示が与えられ、提供された出力を使用してユーザーがモデルの仮定を確認することを前提としています。
調査データの反復測定の平均比較についてJMP がクロスオーバー研究や、複数の治療が含まれる他の反復測定研究の処理の方向で何かを開発するかどうかを知りたいです。ここにはさまざまな反復構造があります。それらの多くは、適合モデルの混合パーソナリティを使用して処理できますが、現在、カテゴリカルでは処理できません...
調査データの反復測定の平均比較についてメリンダ-
添付されているのは、2 つの製品の反復測定テストのサンプル データ ファイルです。これは、サプライヤーから受け取る一般的な形式です。当社には、手順の多くを自動化し、消費者調査 > カテゴリ別 > 構造化形式とより一貫した方法で結果を表示するアドインがあります。その仕組みと実行内容を示すためにこれを共有したいと思いますが、可能であれば、コミュニティ共有ではなく直接共有を希望します。また、視点を変えるために、列/質問の大部分を削除しましたが、それが、一度に複数の質問を行う方法を尋ねる理由です。
ありがとう、
スコット
調査データの反復測定の平均比較についてメリンダ-
ご返信ありがとうございます。これを試して、どのような結果になるか確認するためのデータ セットを探しています。これとは別に、これに近い結果を得るためのアドインもいくつかあります。例を説明するのに役立つ場合は、それらの使用方法をデモンストレーションできます。
重複に関しては、潜在的な問題を示すサンプル データ セットも取得し、適切に使用できるかどうかアドバイスをいただけるかどうかを確認します。
ありがとう、
スコット
調査データの反復測定の平均比較についてこんにちは、スコット。該当するものをすべてチェックして、平均値の比較の重複を修正してほしいというリクエストをいくつか見ました。
P&G のリクエストにより、JMP 13.0 の平均比較の反復測定に重複比較を追加しました。この機能は、X 列が指定されていない場合にのみ機能します。
「比較する手段がたくさんある」とおっしゃっていますが、Repeated の重複比較に X 列のサポートを追加すれば、問題は解決しますか?
