［1つのデータテーブル, 積み重ね］の起動ウィンドウ

「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。

図5.9 ［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。