Präferenzenprognosen

Allgemeine Statistik mit R, die Test-Methode ist noch nicht bekannt, ich habe noch keinen Plan!

Moderatoren: EDi, jogo

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Toolkit
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Präferenzenprognosen

Beitrag von Toolkit »

Moin,

ich versuche eine Präferenzprognose mittels Choice-Based-Conjoint-Analyse mit R hinzukriegen.

Ich habe den Leitfaden aus von Gansser dafür genutzt, der das hier vorsieht:

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library(AlgDesign)
vd<- gen.factorial( c(4,3,3,3), varNames=c("Ort", "SL", "ML", "Unt"), factors="all")
set.seed(54321)
fd<- optFederov(~.,vd,16)
alt1 <- fd$design
alt2 <- alt1
alt1 <- transform(alt1,z1=runif(16))
alt2 <- transform(alt2,z2=runif(16))
alt1_sort <- alt1[order(alt1$z1),]
alt2_sort <- alt2[order(alt2$z2),]
alt1_sort
alt2_sort
library(survival)
clogout1 <- clogit(E~K+Ort+SL+ML+Unt+strata(APN), data=Datenmatrix)
clogout1
clogout1$loglik
Zum letzten Schritt wird geschrieben, dass E für die Auswahl des Probanden steht. Die Spalte K ist die spezifische Alternativkonstante, bei der die Ziffer 1 eine Auswahlalternative darstellt die die Ziffer 0 die Nicht-Auswahl.

Beim letzten Schritt, also

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library(survival)
clogout1 <- clogit(E~K+Ort+SL+ML+Unt+strata(APN), data=Datenmatrix)
clogout1
clogout1$loglik
kriege ich das Problem, dass mir zwar der Gesamtnutzen angezeigt wird, aber nicht der Teilnutzen der der unterschiedlichen Ausprägungen.
&quot;Fehler&quot;
"Fehler"
Die Datenmatrix habe ich angehangen, ist aber auch wie gefordert.
Wie komme ich an die gesamte Tabelle?

Danke und schöne Grüße

Tom

Edit: Die Namen der Variablen habe ich natürlich angepasst.
Dateianhänge
datenmatrix2.csv
Daten
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EDi
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Re: Präferenzenprognosen

Beitrag von EDi »

kriege ich das Problem, dass mir zwar der Gesamtnutzen angezeigt wird, aber nicht der Teilnutzen der der unterschiedlichen Ausprägungen.
Wie meinst du das? Inwiefern weicht der output von deinen Erwartungen ab? (Die rot markierten Sachen kannst du ja nicht erwarten, da andere Daten und ein andres Model?

Womöglich suchst du nach?factor? Faktoren werden nämlich intern oft zu dummy variablen (weiß aber nicht ob das hier auch der Fall ist).
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Toolkit
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Re: Präferenzenprognosen

Beitrag von Toolkit »

Die Parameter heißen bei mir anstatt Ort, SL, ML, Unt halt lediglich Bez, WLB, Zuk, Img.

Aber ich habe - genau wie im rechten Feld - für Bez 3, WLB 2, Zuk 3 und Img 3 Auswahlmöglichkeiten bereitgestellt.

D.h. hat sich jemand für eine Auswahlmöglichkeit (A, B oder keine) entschieden, hieß das, er hat sich auch für die dahinter stehenden Merkmalsausprägungen entschieden.

So sah das dann in R aus.
fraktioniertes Design.jpg
Ja, und genau nach diesen dummy variablen suche ich vermutlich :D Denn im Fragebogen sah es dann so aus:
Auswahlalternative.jpg
Danke vorab!
jogo
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Re: Präferenzenprognosen

Beitrag von jogo »

Hallo Tom,

hast Du Dir auch schon mal

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str(Datenmatrix)
angesehen? Vielleicht werden ja einige Variablen als integer oder numeric gespeichert, obwohl es sich originär um Faktoren handelt.

Gruß, Jörg
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EDi
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Re: Präferenzenprognosen

Beitrag von EDi »

Sind die kategoriellen variablen denn als Faktoren codiert (nur dann werden dummy-variablen daraus) oder sind die numerisch (dann werden sie als kontinuierliche variabeln angesehen).


Hier ein Beispiel was unter der Haube passiert, wenn man numerische variablen und faktoren hat:

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df <- data.frame(var = rep(1:3, 1))
str(df)
model.matrix(~var, df)

df2 <- data.frame(var = factor(rep(1:3, 1)))
str(df2)
model.matrix(~var, df2)

Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Toolkit
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Re: Präferenzenprognosen

Beitrag von Toolkit »

jogo hat geschrieben: Di Dez 11, 2018 3:56 pm Hallo Tom,

hast Du Dir auch schon mal

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str(Datenmatrix)
angesehen? Vielleicht werden ja einige Variablen als integer oder numeric gespeichert, obwohl es sich originär um Faktoren handelt.

Gruß, Jörg
Moin Jörg,

beim importieren werden die Spalten als "double" bezeichnet. Character funktioniert nicht, numeric bringt auch keine Änderung und date macht keinen Sinn :D Welche andren Möglichkeiten habe ich?

Grüße
Tom

Edit: Hab am Anfang mit

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vd<- gen.factorial( c(4,3,3,3), varNames=c("Bez", "WBL", "Zuk", "Img"), factors="all")
das doch dann als Faktoren codiert, oder nicht?!
jogo
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Re: Präferenzenprognosen

Beitrag von jogo »

Hallo Tom,

Ich dachte an sowas wie:

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Datenmatrix$Bez <- as.factor(Datenmatrix$Bez)
Datenmatrix$WBL <- as.factor(Datenmatrix$WBL)
Datenmatrix$Zuk <- as.factor(Datenmatrix$Zuk)
Datenmatrix$Img <- as.factor(Datenmatrix$Img)
clogout1 <- clogit(..., data=Datenmatrix)
Gruß, Jörg
Toolkit
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Re: Präferenzenprognosen

Beitrag von Toolkit »

jogo hat geschrieben: Mi Dez 12, 2018 10:41 am

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Datenmatrix$Bez <- as.factor(Datenmatrix$Bez)
Datenmatrix$WBL <- as.factor(Datenmatrix$WBL)
Datenmatrix$Zuk <- as.factor(Datenmatrix$Zuk)
Datenmatrix$Img <- as.factor(Datenmatrix$Img)
clogout1 <- clogit(..., data=Datenmatrix)
Danke, das war es :)

Danke, danke, danke, danke!
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