最近、私は店に旅行に行っていましたが、私のリストの項目の 1 つはりんごでした。 青果売り場のりんご売り場に着くと、りんごの種類の多さに圧倒されました。 これは、私の子供の頃の赤いデリシャス、グラニー・スミス、またはゴールデン・デリシャスの時代とはかけ離れています。 店内には20種類以上のりんごがあり、どれが一番美味しいのだろうと迷いました。 家に帰ったとき、妻のケリーとこのことについて話し合いました。
自分：「店内には20種類以上のりんごがあります。 最高の味を選んでいることをどのように知ることができますか?」
ケリー: 「それはたくさんあります。 頼んだ通り3つ拾った？」
自分： 「試すべきものがたくさんあるのに、どうして3つだけを選ぶことができるでしょうか?」
ケリー：「りんごをいくつもらった？」
自分： 「十六、八種類のうちの二種類」
ケリー: 「16個のりんごで何をするつもりですか？」
自分： 「アップルテイストオフ2018！ 家族が休暇のために町にいるのは良いことです. 彼らは判断を助けることができます。」
ケリー (少し皮肉を込めて): 「ああ、うれしい」
で MaxDiff スタディを設定することにしましたJMPこの実験を実行します。 調査対象の 8 つのリンゴは、アンブロシア、ハニー クリスプ、マッキントッシュ、ピンク レディ、ガラ、フジ、スナップ ドラゴン、オパールです。 この調査のテスターは、感謝祭のお祝いに出席した 9 人全員です。私の子供、妻、妹、両親、妻の両親、そして私自身です。
私はこの研究がどのように行われるかを全員に説明しました。
娘のペイトンは、「私はりんごが嫌いです」と答えました。
ケリーは、「それは試してみるべきリンゴがたくさんあるようだ」と言った.
妹のベスが「ワインはどこ？」と尋ねました。
Apple Taste-Off 2018 への熱意は明白でした。 私はすべてのりんごを切り取り、1 から 8 までのラベルを付けて品種のアイデンティティを隠し、バイアスの一部を取り除きました。彼は 5 歳でリンゴが大好きなので、息子のサムは最も喜んでテスターであり、リンゴの試飲を始めました。
My son, Sam, enthusiastically kicked off Apple Taste-Off 2018.My son, Sam, enthusiastically kicked off Apple Taste-Off 2018.My son, Sam, enthusiastically kicked off Apple Taste-Off 2018.My son, Sam, enthusiastically kicked off Apple Taste-Off 2018.息子のサムは、熱心に Apple Taste-Off 2018 を開始しました。サムはどのリンゴも好きだったが、自分で選んだ。 各テスターは、それぞれ 3 つのリンゴからなる 4 つの選択セットを試し (おそらく、多くのリンゴについてはケリーが正しかったでしょう)、選択を行いました。 MaxDiff スタディの場合、好きなリンゴの応答は 1 になり、最も嫌いなリンゴの応答は -1 になり、真ん中のリンゴの応答は 0 になります。 以下は、回答の入力方法の例です。
研究が進むにつれて、多様な嗜好があることが明らかになり、明確な好みがあるようには見えませんでした. グループの中で最も嫌いなリンゴについてはコンセンサスが得られたようです。 義母のリサがリンゴを味わったときの様子は次のとおりです。
自分： 「OK、りんご番号 3 をもう一度試してください。」
リサ: 「うーん、それは私が犬に食べさせたものです。」
自分： 「もう一度試してみませんか？」
リサ：「それが私の一番嫌いなことを覚えているだけです。」
結果を JMP にコンパイルした後、MaxDiff モデルを実行しました。 結果は以下のとおりです。
MaxDiff スタディの結果に慣れていない方のために説明すると、限界効用は知覚価値の指標です。 限界効用が高いほど、そのリンゴのフレーバーの価値は高くなります。 この場合、アンブロシア、ハニー クリスプ、ピンク レディが最も評価の高いリンゴでした。 限界確率は、被験者が他のすべてのフレーバーよりもそのリンゴのフレーバーを選ぶ推定確率です。 尤度比検定は、リンゴの種類がテスターに影響を与えていることを示しています。 多様性が人々の投票方法に影響を与えない場合、Prob>ChiSq (または p 値) は大きくなります。 よし、リンゴとリンゴを比べてみましょう。
このレポートを読むには、行で興味のあるリンゴを選択し、それを列のリンゴと比較します。 たとえば、アンブロシア (行) とマッキントッシュ (列) を比較するボックスを見ると、一番上の数字は 2 つのリンゴの限界効用の差を示しています。この場合は ~1.47 です。 中央の数値は、その差の標準誤差 ~0.508 です。 赤で強調表示されている一番下の数値は、偶然または p 値 0.00712 によって差が生じる確率です。 小さい p 値は、強い統計的有意性を示しており、リンゴがより統計的に異なることを示すために、濃い色の陰影が付けられています。 赤色は限界効用の増加に関連し、青色は減少に関連しています。
結論として、家族は明確なお気に入りのリンゴの品種を見つけられませんでしたが、次の家族の集まりのためにスキップする必要があるリンゴの品種を見つけました.
注: 私のアップル比較テストのデータが添付されています (以下を参照)。
ピートさん、あなたのデータと分析を JMP Public に公開できたら素晴らしいと思います。
私自身はハニークリスプガイです。
ありがとう！
エリック
とても楽しそうです。 あなたの家族があなたの熱意を共有できなくてごめんなさい、ピート! 彼らは、あなたが MaxDiff スタディを使用したことに感謝しているはずです。 より伝統的な消費者調査に彼らがどのように反応したかを見るのは興味深いでしょう. もっと多くの不平があったと確信しています。
