설문조사 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교설문 조사 데이터의 반복 측정 평균을 비교하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까? 현재로서는 두 가지 주요 방법이 있는 것 같습니다. 매칭된 쌍과 적합 모델(패널리스트 ID를 임의 효과로 사용)입니다. 그러나 우리가 실행하는 많은 테스트에서 비교할 수 있는 수단이 많고, 이 프로세스를 가속화하기 위해 범주형의 관련 탭에 추가 기능이 있는지 알아보고자 합니다.
이 주제(제목: 범주형 플랫폼의 다중 응답 유형에 대한 질문) 에 대한 토론이 이전에 있었던 걸 알고 있으며, 업데이트가 있는지 보고 싶습니다.
Re: 설문 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교맞습니다. 범주형 플랫폼은 현재 모든 유형의 반복 측정을 처리하지 않습니다. 요청하신 대로, 정렬된 응답의 반복 유형에 대한 반복 측정에 대한 중복 수정을 구현했습니다. 이것이 모든 반복 측정 사례를 포함하지 않으며 반복 응답을 처리하는 것이 바람직하다는 것을 이해합니다.
언급했듯이 SAS는 이를 적절하게 처리할 수 있습니다. 따라서 한 가지 해결책은 SAS에 연결하여 분석할 데이터를 전달한 다음 JMP에 표시된 결과를 전달하는 JMP 추가 기능을 작성하는 것입니다.
하지만 이러한 분석은 복잡하다는 점을 지적하고 싶습니다. 종종 반복 측정 모델을 추정하기에 피험자당 반복 측정이 충분하지 않습니다. 여기에 게시한 예는 대표적인 사례입니다.
현재 JMP에서 일반화 선형 혼합 모델을 구현할 계획은 없습니다. 이는 PROC GLMMIXED가 하는 일입니다. 귀하의 상황을 이해하고 JMP에서 이를 수행하고자 하지만 해당 유형의 모델은 현재 로드맵에 없습니다.
Re: 설문 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교반복 측정 주제를 계속합니다. 소비재 산업은 반복 측정 테스트 설계가 활용되는 테스트 설계의 수를 늘리는 방향으로 계속 이동하고 있는 것 같습니다. 이전 응답을 기준으로 볼 때, 현재의 범주형 접근 방식은 반복 측정 가정에 문제가 있고 혼합 모델 접근 방식은 범주형 응답을 연속적인 것으로 처리하는 데 문제가 있는 것 같습니다. JMP의 향후 버전에서 이 필요한 접근 방식을 다루기 위해 플랫폼 개선을 고려할지 여부에 대해 설명해 주시겠습니까?
Re: 설문 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교스콧,
출력이 이렇게 다른 이유는 중복 가정 때문이 아니라 두 모델이 매우 다르기 때문입니다. 범주형 플랫폼은 Looks Good를 범주형 변수로 취급합니다. 연속형 모델링 유형이지만, 분할표에 넣는 것은 기본적으로 JMP에 범주형으로 취급하라고 요청하는 것입니다.
누군가가 "Looks Good"를 연속형으로 처리하기로 선택한 이유를 알 수 있습니다. JMP는 범주형 데이터에 대한 혼합 모델을 제공하지 않습니다. 또한 통계 문헌에는 연속형 데이터에 대한 옵션만큼 다중 비교에 대한 옵션이 많지 않습니다. 이 경우 반복 측정 가정에 대해 정말 걱정된다면 SAS에서 PROC GLIMMIX를 사용할 수 있습니다. 저는 PROC GLIMMIX를 사용하여 Looks Good에 대한 혼합 모델을 추정해 보았지만 모델이 수렴하지 않았습니다. 이는 놀라운 일이 아닙니다. 한 사람당 두 개의 관찰치만 있습니다. 이 데이터에 대한 순서형 모델에는 4개의 절편 추정치가 필요합니다. 이 데이터를 사용하는 순서형 모델에서는 각 사람에 대한 임의 절편을 추정하는 것이 불가능합니다.
Looks Good를 다시 코딩하여 5개 대신 3개 레벨이 되도록 한 버전도 시도했습니다. 이 모델은 수렴하지만 경고만 있습니다. 혼합 모델은 이 데이터에 적합한 솔루션이 아니라는 것이 제 의견입니다. 첨부된 PDF는 SAS 코드와 출력을 모두 보여줍니다(커뮤니티 소프트웨어는 텍스트 파일을 유효한 업로드로 보지 않습니다).
"Looks Good"는 5개의 고유한 값만 가지고 있습니다(그리고 실제로 마지막 두 레벨을 사용하여 대답한 사람이 거의 없기 때문에 그 중 3개만 사용할 수 있습니다). 순서형 모델링 유형이어야 합니다. 그렇다면 Fit Model은 순서형 로지스틱 회귀(첨부된 예제가 있는 표)를 생성합니다. 그렇게 하면 제품 A 대 제품 B의 pvalue는 범주형 플랫폼에서 생성된 것과 거의 동일합니다. (Fit Model 버전에 추가 예측자가 있기 때문에 정확히 동일하지는 않습니다.)
제 생각에, 이 예에서 범주형 열을 연속형으로 처리하는 것은 반복 측정 가정을 위반하는 것만큼 적어도 나쁩니다. Fit Mixed 출력의 맨 위에 있는 "Actual By Predicted" 플롯은 꽤 나빠 보입니다. 출력의 p-값이 오해의 소지가 있을 정도로 낮은 이유는 모델이 데이터를 맞추기에 충분히 복잡하지 않기 때문이며, 따라서 가설 검정의 p-값이 사실이 아닌 가정에 기반하고 있기 때문입니다. JMP는 여러분이 하라고 한 대로 "올바른 일"을 하고 있지만, 여러분이 올바른 지침을 제공했고 사용자가 제공된 출력을 사용하여 모델 가정을 확인한다고 가정합니다.
Re: 설문 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교저는 JMP가 교차 연구나 여러 처리가 포함된 연구와 같은 반복 측정을 처리하는 방향으로 무언가를 개발할지 알고 싶습니다. 저는 여기에서 다양한 반복 구조를 봅니다. 그 중 많은 것은 Fit Model의 Mixed personality를 사용하여 처리할 수 있지만 오늘날 Categorical로는 처리할 수 없습니다...
Re: 설문 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교멜린다-
첨부된 것은 2개 제품 반복 측정 테스트에 대한 샘플 데이터 파일입니다. 이는 공급업체에서 받는 일반적인 형식입니다. 당사는 대부분의 절차를 자동화하고 소비자 조사>범주>구조화된 형식과 더 일관된 방식으로 결과를 표시하는 추가 기능이 있습니다. 작동 방식과 수행 내용을 보여드리기 위해 이를 공유하고 싶지만, 가능하다면 커뮤니티 공유보다 직접 공유하는 것을 선호합니다. 또한 관점을 위해 대부분의 열/질문을 제거했지만 한 번에 두 개 이상의 질문을 할 수 있는 방법을 요청한 이유가 바로 그것입니다.
감사해요,
스콧
Re: 설문 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교멜린다-
답변해 주셔서 감사합니다. 저는 이것을 시도하고 이것이 어떻게 보일지 볼 데이터 세트를 찾고 있습니다. 별도로, 우리는 우리를 가까이 데려다주는 몇 가지 추가 기능을 가지고 있으며, 그것이 제 예를 설명하는 데 도움이 된다면 그것을 어떻게 사용하는지 보여줄 수 있습니다.
중복과 관련하여, 적절하게 사용할 수 있을지 조언해 주실 수 있는지 알아보기 위해 잠재적인 문제를 보여주는 샘플 데이터 세트도 가져오겠습니다.
감사합니다,
스콧
Re: 설문 데이터에 대한 반복 측정을 위한 평균 비교안녕하세요, 스콧. 저는 모든 해당 사항을 확인하기 위해 평균 비교를 위한 중복 수정에 대한 몇 가지 요청을 보았습니다.
P&G의 요청에 따라 JMP 13.0에서 평균 비교를 위한 반복 측정에 중복 비교를 추가했습니다. 이 기능은 X 열이 지정되지 않은 경우에만 작동합니다.
"비교할 수 있는 수단이 많다"고 말씀하셨는데, Repeated에서 중복 비교에 X 열에 대한 지원을 추가하면 문제가 해결될까요?
