[軟體程式類別]:SPSS

[程式問題]:
在SPSS使用logistic regression分析非獨立樣本，
與迴歸分析中觀察樣本必須獨立的前提假設是否有衝突？

[軟體熟悉度]:新手

[問題敘述]:

我的實驗設計是每個受測者會被分配到甲/乙其中一種情境，
每個情境中都有四種不同的商品，受測者須對評估這些商品，並選擇購買其中之一，
雖然每個受測者拿到的四種商品都不同，但可依商品特性分成A、B、C、D四種，

研究目的：在不同情境下，評估行為（是否查看評論、是否查看商品資訊）和商品特性
（A、B、C、D）對於購買行為的影響會不會不同

查詢過後發現，這類discrete choice model的實驗，通常會使用multinomial logistic
regression 或 conditional logistic regression來做分析


想要請教各位的是：

logistic regression有一前提假設是【樣本之間必須彼此獨立】，
而上述實驗屬於非獨立樣本（因為買其中之一就不會買其他的商品），
使用SPSS的 multinomial logit 或 conditional logit 會不會有問題呢？

目前嘗試使用SPSS分析，但一想到觀察樣本必須獨立的假設，心裡就覺得不太踏實...，
實作中也有遇到一些疑問想請教

1. multinomial logit因為DV要是多類別，所以刪減資料，只取被購買的那項商品來分析
dataset size = 受測者人數
DV：購買哪種特性的商品（A、B、C、D）
IV：情境（甲、乙）、背景變項（如：年齡、性別、是否熟悉這類商品...等）、
是否看商品評論、是否看商品資訊、交互作用項

使用multinomial logit的疑問是，若要將所有資料納入（把未被購買的商品加進來）
，資料結構要如何修改呢？
還是其實可以不修改資料結構，直接把所有資料丟進去跑，只是DV改成是否購買？


2. conditional logit，以survival cox regression來實作，
時間變數的部分是將購買的商品設為1，未被購買的設為2
dataset為long format，size = 受者者人數*商品數(4)
DV：是否購買
IV：情境、背景變項、是否查看評論、是否查看商品資訊、商品特性、交互作用項

想請教這邊的conditional logit是否需要考慮觀察樣本必須獨立的前提假設呢？

3. 如果要研究商品特性與情境如何影響評估行為，
將DV改成是否查看評論，這樣是不是就能將資料視為獨立樣本，
可直接使用binary logistic regression了呢？


[程式範例]:

dataset (long format)大概長這樣 http://imgur.com/5xUikOW


再請各位協助解惑了，感激不盡！

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.240.100.128
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※ 編輯: shirley7483 (111.240.100.128), 06/01/2017 18:21:54
※ 編輯: shirley7483 (111.240.100.128), 06/01/2017 20:17:24

感謝andrew43大的回覆！
您說的一人一列資料的意思是，要把其他未被購買的商品放進來嗎？
（如：B/C/D商品的特性、是否查看B/C/D商品的評論、是否查看B/C/D商品的資訊）
還是您的意思是只須分析 每人選擇購買的商品 的那筆資料就好？（不管另外三個商品）

另外，關於問題3，如果想以 是否查看評論 來當作應變數，會有非獨立樣本的問題嗎？
（可能有人只看A商品的評論，有人看A、C的評論，有人全部都看）


補充：每個人的ABCD商品是完全不同的，只是有類似的特性才歸類成四種類別
（受測者1拿到的A商品與受測者2拿到的A商品不同，但都有A特性）
※ 編輯: shirley7483 (111.240.100.128), 06/01/2017 21:08:51
※ 編輯: shirley7483 (111.240.100.128), 06/01/2017 21:14:03

不獨立的問題來自於希望將四種商品的特徵與行為都納入為自變數
在long format(如文中附圖)中，雖然每人之間獨立，但每筆資料(有紀錄每人對每項商品
做出的動作)是不獨立的
若是改成wide format，遇到的問題：不知DV、IV該如何設計，才能將未被購買的另外三
個商品納入考量？

之前曾看過在這類choice model中使用mixed logit來分析的文章，SPSS中可能可使用的是
GEE、mixed model，對這兩種方法瞭解較少，不知道上述dataset適不適合使用？
目前理解是，這兩種方法都是以連續變數為應變數，但我的資料中，應變數為類別變數
（「是否購買」或「購買A/B/C/D哪種商品」或「是否查看評論」），故可能不適合...
※ 編輯: shirley7483 (118.150.79.175), 06/02/2017 14:24:21

感謝yesrex、andrew43！
對於轉換成wide table之後有點不太懂，想再請教三個問題 >"<
1.不太確定如何轉成wide table（對dummy variable沒有很理解）
試著轉換之後，wide table大概會長這個樣子嗎？
　http://imgur.com/UIMvKUj

2.yesrex大說的是，使用wide table做MNL，應變數放purchase(此人購買ABCD哪種商品)，
自變數就直接將剩下的都丟進去？

3.andrew43大說的之後挑掉的意思是，如第2點，做full model分析後，把不顯著的挑掉，
然後繼續試各種自變數與交互作用的組合嗎？
　如果是的話，有個疑問：alterA_review、alterB_review...這四個變數推測是一組的，
　，然後其中有一個是reference category。若有兩個不顯著先剔除，那剩下的兩個變數
該如何解釋呢？
　還是這四個變數是一組的，要就一起剔除，不然就一起留下，才能夠解釋？

以上，感謝大家不厭其煩的協助！！！
※ 編輯: shirley7483 (111.240.96.23), 06/03/2017 23:52:01