「MaxDiff」プラットフォームを起動するには、[分析]>[消費者調査]>[MaxDiff]を選択します。1つのテーブルの場合は、「データ形式」メニューから[1つのデータテーブル, 積み重ね]を選択します。
[1つのデータテーブル, 積み重ね]データ形式の起動ウィンドウ
「列の選択」の赤い三角ボタンのメニューのオプションについて詳しくは、『JMPの使用法』の列フィルタメニューを参照してください。
データテーブルの選択
このボタンをクリックした後、データが保存されているデータテーブルを選択するか、まだデータテーブルが開かれていない場合にはファイルを開いてください。まだ開かれていないデータテーブルを開くには、[その他...]を選択してください。
応答の指示変数
どれが「最良」や「最悪」であるかを示す列。「最良」と「最悪」に「1」、「-1」、「0」のうちのいずれか2つを指定すると、残りの1つは「最良」でも「最悪」でもないプロファイルとみなされます。デフォルトでは、「最良」に「1」、「最悪」に「-1」が使用されます。
被験者ID
調査に参加した人のID。
選択肢集合ID
被験者に提示されたプロファイルの集合を識別するためのID。これらの集合のなかから、回答者はいずれかのプロファイルを選択します。
グループ
「選択肢集合ID」と共に使用したときに、各選択肢集合を一意に示すことができる列。たとえば、「選択肢集合ID」の値が1である選択肢集合が2つあったとします。データテーブルにおいて、一方の選択肢集合に対しては「調査」列の値がAで、他方の選択肢集合に対しては「調査」列がBであるなら、その「調査」列を[グループ]列に指定します。
By
By変数の水準ごとに個別のレポートが作成されます。複数のBy変数を割り当てた場合は、それらのBy変数の水準の組み合わせごとに個別のレポートが作成されます。
プロファイル効果の作成
プロファイルの属性で構成された効果を追加します。
「プロファイル効果の作成」パネルの詳細については、『基本的な回帰モデル』のモデル効果の構成を参照してください。
被験者効果の作成(オプション)
被験者に関連する効果を追加します。
「被験者効果の作成」パネルの詳細については、『基本的な回帰モデル』のモデル効果の構成を参照してください。
Firthバイアス調整推定値
Firth法は、バイアス修正を伴う最尤推定であり、通常の最尤推定に比べ、推定や検定がより良い性質をもちます。さらに、ロジスティックモデルなどで生じる分離(separation)の問題も改善できます。ロジスティック回帰における分離の問題については、Heinze and Schemper(2002)を参照してください。
階層型Bayes
Bayes流の方法で被験者ごとの係数値を求めます。詳細については、Bayesパラメータ推定値を参照してください。
Bayes計算の反復回数
([階層型Bayes]を選択した場合のみ有効。)被験者ごとの係数値を計算する際に使う適応型Bayesアルゴリズムの反復回数。ここで指定した反復回数には、推定からは破棄されるバーンインの反復回数も含まれています。バーンインの反復回数は、起動ウィンドウで指定した「Bayes計算の反復回数」の半分です。