Duo-trio method under unequal variances and correlated variables

Abstract

우리는 제품들의 선호정도, 특성강도 그리고 차이정도를 측정하기 위해 자료들을 등급을 지어서 관심속성들을 비교한다. 이러한 등급자료에 있어서의 문제점은 다른 척도들이 사용되어질 경우에 표준화된 척도없이 관심속성들을 서로 비교하기 어렵다는 점이다. 이와 관련하여, Thurstonian modeling의 개념이 인지판별의 분야에서 널리 사용되어진다. 특히 이러한 개념은 두 자극 세트들의 차이를 측정하기 위해 duo-trio method와 같은 판별분석에 많이 적용되어져 왔다. 이 논문에서는 duo-trio method의 수학적인 모형을 제공하고, 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 다양한 조건하에서 이 방법에 대한 실행결과를 측정한다. 그 결과, 우리는 정확한 반응의 확률(PC)이 특별한 방식으로 두 자극 세트들간의 거리, 차원, 분산, 상관정도와 각도에 영향을 받는다고 결론을 내릴 수 있다. ; Frequently we rate data and compare attributes of products of interest so as to measure degree of liking, intensity of an attribute, or degree of difference in sensory research. The problem with rating data is that it is difficult to compare the attributes of interest unless we provide a standardized scale in case different rating scales are used or multivariate rating datasets emerge. In regard to this problem, Thurstonian modeling idea is commonly used in the area of sensory discrimination. In particular, it has been applied to many discrimination methods such as the duo-trio method to measure differences between stimulus sets. In this paper, we provide the mathematical model for the duo-trio method and evaluate the performance of this method under various conditions using Monte-Carlo simulation. From the results, we can conclude that the probability of correct response depends on distance, dimensionality, variances, correlation structure and relative orientation of the stimulus sets.