開発者として、私はすべての最もよく使われる機能を確実にするようにしています JMP あなたがそれらを簡単に見つけることができるところです。クロスタブに表示される統計を変更するためのオプションがCategoricalの赤い三角メニューの一番上にあるのはそのためです。だからこそ、新しい「やり直し」ボタンと「スクリプトを保存」ボタンは常に同じ場所にあります。しかし、私がもっと目立つようにしてほしいと思ういくつかのきちんとした機能が常にあります。このブログシリーズでは、そのうちのいくつかを紹介します。整列した応答 。
多くの調査では、さまざまなアイデアに対する人の態度、または商品やサービスのさまざまな属性に対する満足度について質問があります。これらの大部分は序数的な尺度で評価されています（例えば、1が「悪い」、5が「優」、1が「強く反対」、5 =「強く同意する」の場合は1-5）。官能分析では、「ジャストアバウトライト」（JAR）スケールを使用することがよくあります。負の数は特定のフレーバー（塩味、甘味など）の「不十分」を示し、正の数はフレーバーの「多すぎる」を示します。「ちょうどいい」
これらのすべてのケースには、共通する2つの機能があります。1）値には固有の順序があり、2）それらはすべて同じスケールで測定されます。カテゴリカルプラットフォームでAligned Responsesを使用すると、一度にこれらの列の多くに対して合理化された比較を行うことができます。
自己認識の尺度
例として、態度や社会活動についての有名な調査を見てみましょう。 “一人でボウリング” データ。このデータセットには、Aligned Responseの候補として適した質問がたくさんあります。人々が自分自身についてどのように感じるかを測定する一連の質問を見てみましょう。
- 私は私が人生で何を達成したいのか、そしてそれをどのように達成するのかを知っているような人です（ACCOMPLISH）
- 私の友人や隣人は、製品やブランドについてのアドバイスを求めて私のところに来ることがよくあります（アドバイス）。
- 私はほとんどの人よりも味が良いです（ベタステ）
- チャンスをつかむのは好きじゃない（CHANCES）
- 私は最初の戦い（FISTFGT）で平均より良くするでしょう。
人々はこれらのステートメントのそれぞれにどれだけ同意したかを1（絶対に同意しない）から6（絶対に同意する）の尺度で評価するよう求められた。質問の言葉遣いの仕方では、これらは人々が自分自身についてどのように感じるかの尺度と考えることができます。他の人から尊敬されている人？友人や隣人のためのリソース？
自己認識のこれらの異なる尺度を比較することは興味深いです。Aligned Responsesはこのタイプの分析に合わせて調整されています。
データを調べる
[分析]メニューの[消費者調査]に移動し、[カテゴリカル]を選択します。デフォルトでは、最初に表示されるタブは「シンプル」タブです（環境設定を設定している場合は別のタブが表示されることがあります）。「関連」タブをクリックすると、JMPが関連しているとみなす回答にはいくつかの種類があります。例えば、Aligned Responses、Repeated Measures、Rater Agreementなどです。それらはすべて同じ基本的なクロス集計と株価チャートを提供しますが、それらは異なる統計を報告します。を参照してください JMP消費者調査詳細については本をご覧ください。
私たちの場合では、Aligned Responsesは私たちが必要とするものには十分です。
- 列ペインでCtrlキーを押しながらクリックして、レポートの5つの列を選択します。
- クロス集計定義を追加するには、「Aligned Responses」をクリックします。
- レポートを見るために“ OK”をクリックしてください。
[関連]タブのクロス集計は、カテゴリプラットフォームの他のタブで作成されたクロス集計とは異なります。応答列ごとに別々の表を用意する代わりに、それらはすべて1つにまとめられます。各応答に1行あり、各値に列があります。プラットフォームはAligned Responsesがこのように機能することを期待しているため、値はすべての応答に共通です。
クロスタブの下に中央にリッカート株価チャートが表示され、同じレイアウトを使用しています。テーブルの各行にバーがあります。各行について、平均は応答の「中心」と見なされ、棒はより高いレベルまたはより低いレベルでより多くの応答があるかどうかに応じて左または右にシフトされます。テーブル上部の値の色は、バーの各セクションの色と一致しています。他のどのステートメントよりも、「私は人生で達成したいことと達成する方法を知っている人の一種です」（ACOMPLSH）に同意する人が多いことが簡単にわかります。ほとんどの人は、最初の戦いで平均以上のパフォーマンスを発揮できるかどうか自信がありません（FISTFGT）。CHANCESのバーは右にシフトされ、真っ赤なバーは他のバーよりも広くなっています。これは、他のステートメントと「絶対に同意する」よりも「絶対に同意する」人がチャンスをつかめたくないことを示しています。
分析を洗練する
さまざまなカテゴリの人々がさまざまな質問にどのように対応したかを確認することがしばしば重要です。つまり、他の変数の代わりとして使用できる予測変数がある場合です。レポートを少し変更しましょう。すべてを回答として見るのではなく、「大部分の人よりも味が良い」（BETTASTE）という質問の1つを、人の自尊心の代用として使用しましょう。それをAligned Responsesの一部として割り当てる代わりに、X Columnにします。
[OK]をクリックすると、一連のクロス集計が表示されます。回答として指定された質問ごとに1つずつ、各テーブル内のBETTASTEの値ごとに1行ずつ表示されます。テーブルは積み重ねられているため、読みづらい場合がある長いクロス集計が作成されます。時々、カテゴリカルプラットフォームの赤い三角メニューのオプションを使ってオフにします。
各質問には、平均してどれだけ回答者が声明に同意したかを測定するという独自の意味がありますが、回答者がどの程度回答したかに基づいて各質問を調べます。各サブテーブル内の行を下に移動すると、バーが右に移動することがわかります。
BETTASTEの質問に「絶対に同意する」と回答した人は、「私は人生で達成したいこととその達成方法を知っている種類の人です」と「絶対に同意する」傾向がありました。「私は最初の戦いで平均以上のことをするだろう」と同意する。
このグループの中でBETTASTEとは無関係と思われる唯一の問題は、「私はチャンスを取るのは好きではありません」というステートメントです。なぜなら、そのテーブルのバーはBETTASTEの答えにシフトしないからです。
試してみる！
整列回答は、同じ序数コードを使用して多数の質問があるアンケートを調査するのに便利な方法です（「強く同意する」 - 「強く同意しない」、「製品またはサービスの評価が低い」など）。特にシェアチャートは、数や割合の大きなテーブルに隠れている可能性があるデータ内のパターンを見つけるのに役立つ、すばやく簡単に表示できるビジュアルです。
