Prueba de la importancia de un elemento de un conjunto finito de elementos

Question

Considere la siguiente pregunta de la encuesta:

Q: How would you classify the importance for you of the following 5 items:

A
B
C
D
E

Asignar a cada elemento un número en el conjunto {1,2,3,4,5}, con 1 significado de la mayor importancia y 5 el significado de menor importancia; el número que se utiliza para un artículo no puede ser usado en cualquier otro elemento.

• ¿Cómo se puede comprobar si Un elemento es el elemento más importante para una muestra de 100 individuos?

Answer 1

El enfoque ingenuo sería para el cálculo de la distribución marginal de las clasificaciones (por ejemplo, la media de la puntuación de cada elemento), pero sería tirar una gran cantidad de información ya que no tiene en cuenta la en-persona de la relación entre los rangos.

Como una extensión emparejada modelo de preferencias (por ejemplo, el de Bradley-Terry modelo, descrito en Agresti del CDA pp 436-439), no existe modelo para ordinal o de tipo likert de comparación de datos con o sin covariables, así como el modelo para la clasificación de datos (baiscally, se basa en el uso de log-lineal de la modelo). Aquí es una breve introducción al paquete, y un matemático explicación en este informe técnico: Montaje Emparejado Comparación de los Modelos de R. Usted encontrará todo lo que necesita en el prefmod paquete de R, ver el pattR.fit() función que se espera de los datos en el formulario que se describe:

 The responses have to be coded as consecutive integers starting
 with 1.  The value of 1 means highest rank according to the
 underlying scale.  Each column in the data file corresponds to one
 of the ranked objects. For example, if we have 3 objects denoted
 by ‘A',‘B',and ‘C', with corresponding columns in the data matrix,
 the response pattern ‘(3,1,2)' represents: object ‘B' ranked
 highest, ‘C' ranked second, and ‘A' ranked lowest. Missing values
 are coded as ‘NA', ties are not allowed (in that case use
 ‘pattL.fit'.  Rows with less than 2 ranked objects are removed
 from the fit and a message is printed.

Para obtener información adicional (sobre y más allá de su estudio en particular), puede encontrar útiles las siguientes ponencias:

1. Böckenholt, U. y Dillon, W. R. (1997). Modelización de sujeto dependencias en el ordinal emparejado comparación de datos. Psychometrika, 62, p.411-434
2. Dittrich, R., Francisco, B., Hatzinger, R., y Katzenbeisser, W. (2006). La modelización de la dependencia en multivariante de comparaciones pareadas: Un log-lineal de enfoque. Matemática Ciencias Sociales, 52, 197-209.
3. Maydeu-Olivares, A. (2004). Thurstone del Caso V modelo: modelado de ecuaciones estructurales perspectiva. En K. van Montfort et al. (eds), Avances Recientes en los Modelos de Ecuaciones Estructurales, 41-67.