다중 응답 검정의 예

설문 응답자가 둘 이상의 그룹에 포함될 수 있는 경우 범주형 플랫폼의 다중 응답 검정을 사용하여 그룹 간 응답률을 탐색합니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Consumer Preferences.jmp를 엽니다.

2. Brush Delimited 열이 보일 때까지 오른쪽으로 스크롤합니다.

그림 3.19 Consumer Preferences 데이터 테이블 

Brush Delimited 열에는 다중 응답 질문에 대한 응답이 포함되어 있습니다. 각 응답은 쉼표로 구분됩니다. Brush Delimited 앞의 네 개 열에는 동일한 정보가 서로 다른 데이터 형식으로 포함되어 있습니다. 각 열(Brush after Waking Up, Brush After Meal, Brush Before Sleep, Brush Another Time)에는 하나의 응답이 있습니다. 열 값은 응답이 선택된 경우 1이고 그렇지 않은 경우 0입니다.

3. 분석 > 소비자 조사 > 범주형을 선택합니다.

4. 다중 탭을 선택합니다.

5. Brush Delimited를 선택하고 "다중" 탭에서 다중 구분을 클릭합니다.

팁: Brush after Waking Up, Brush After Meal, Brush Before Sleep, Brush Another Time을 선택하고 "다중" 탭에서 표시자 그룹을 클릭할 수도 있습니다.

6. Brush를 선택하고 X, 그룹화 범주를 클릭합니다.

7. 확인을 클릭합니다.

8. "범주형"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 다중 응답 검정 > 개수 검정, Poisson을 선택합니다.

그림 3.20 다중 응답 검정, Poisson 

p 값은 After Meal, Before Sleep 및 Other의 응답률이 양치 그룹 간에 유의하게 다르다는 것을 보여 줍니다. Wake는 양치 그룹 간에 유의하게 다르지 않습니다. "Prob>ChiSq" 열 오른쪽의 막대 차트에는 -Log10(p) 척도의 p 값이 표시됩니다. 교차표 테이블을 보면 대부분의 사람들이 양치 빈도에 관계없이 잠에서 깼을 때 이를 닦는다는 것을 알 수 있습니다.

9. "범주형"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 다중 응답 검정 > 동질성 검정, 이항을 선택합니다.

그림 3.21 다중 응답 검정, 이항 

"동질성 검정, 이항" 옵션은 "개수 검정, Poisson" 옵션보다 항상 더 큰 검정 통계량을 생성합니다. 따라서 p 값이 더 작습니다. 이항 분포는 응답 비율(일어날 때 이를 닦는다고 보고한 사람의 수)뿐만 아니라 응답하지 않은 비율(일어날 때 이를 닦는다고 보고하지 않은 사람의 수)도 비교합니다.

이 예에서는 각 응답(After Meal, Before Sleep, Wake, Other)에 대한 응답자의 비율이 그룹 간에 다릅니다. 각 응답의 p 값이 0.05보다 작습니다.

팁: JMP에서는 "다중 반응" 모델링 유형 또는 "다중 반응" 열 특성으로 다중 응답 열을 감지합니다.