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探索不願表態者隱藏意向 (Tacit Intention)

場景

設計問卷的目的是要探索在填問卷的當下,探索受問者隱藏的意向。問卷中的題項不能與問卷目的太過直接,否則受問者可能會依照或故意相反地回答,而失去了問卷設計初衷。問卷中的題項隱含著一個理論模型,說明著為什麼要這樣問,以及問完後能獲致何種結果,或者更直接地說,就適用問卷來證明那個理論模型是否正確,因此沒有理論模型的存在,問卷的價值就只在蒐集一堆個人化情報而已,對於知識建構或發現沒有助益,真正問題是理論模型的建構牽涉很廣,並不是件容易的事。

今有一組問卷資料,要探索受問者對某個理念是否願意表態 (是/否),也有許多人不願意表態 (NA),在理論模型中假說:「表態是受另外 5 個因素所左右,其中一個是年齡。在這些因素中,除了年齡」外,有些人也不願意全部告知。

問題

能否有一個方法及程序,「推敲」不願意表態者隱藏的意向,也就是說從影響因素中「推敲」受問者表態 (是/否) 呢?

資料

  • 筆數:1077,其中「表態=是」670「表態=否」350,「表態=NA」57
  • 各因素筆數分析:

  • 各因素統計值分析:

    因素 最小值 最大值 平均數 標準差
    FactorA 0 4 2.5 1.5
    FactorB 0 3 1.1 0.9
    FactorC 0 10 5.6 2.5
    FactorD 0 4 1.8 1.2
    年齡 20 92 44.1 15.3
    RawData <- read.table("RawData.csv", header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)
    summary(RawData)
    
  • 某因素迴歸分析: 在 95% 信賴區間下,Factor4Factor2 及 是否表態 (Attitude) 所決定。

    Call:
    lm(formula = Factor4 ~ Age + Factor1 + Factor2 + Factor3 + Attitude, data = SRC)
    
    Residuals:
        Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -6.1798 -1.1013  0.0496  1.8800  4.6377 
    
    Coefficients:
                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)  4.448575   0.427161  10.414  < 2e-16 ***
    Age         -0.002476   0.006456  -0.384  0.70140    
    Factor1     -0.027297   0.110072  -0.248  0.80421    
    Factor2      0.164183   0.068692   2.390  0.01710 *  
    Factor3      0.005206   0.089847   0.058  0.95381    
    Attitude     1.148066   0.363276   3.160  0.00164 ** 
    ---
    Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    
    Residual standard error: 2.536 on 721 degrees of freedom
    Multiple R-squared:  0.02735,	Adjusted R-squared:  0.02061 
    F-statistic: 4.055 on 5 and 721 DF,  p-value: 0.001229
    

資料處理程序

  • 資料分群處理:將原始資料 Attitude 欄位資料,將 {1=Y, 0=N} 與 { NA } 分成各自獨立的檔案。以下為 Python 程式:

    # Data Normalization
    # Filter out NA Records
    
    # Source File
    fileName = "RawData.csv"
    csvFile = open(fileName, 'r')
    
    # Normalized File
    solidFileName = "Data_NA_None.csv"
    solidCsvFile = open(solidFileName, 'w')
    
    isFirstLine = True
    csvHeader = []
    
    while True:
        csvLine = csvFile.readline()
        if not csvLine:
            break
    
        if isFirstLine:
            isFirstLine = False
            csvHeader = csvLine.strip().split(',')
            solidCsvFile.write('"%s","%s","%s","%s","%s","%s"\n' %
                (csvHeader[1],
                 csvHeader[2],
                 csvHeader[3],
                 csvHeader[4],
                 csvHeader[5],
                 csvHeader[6]))
        else:
            csvFields = csvLine.strip().split(',')
            isNA = False
            for i in range(1, 6):
                if csvFields[i] == 'NA':
                    isNA = True
                    break
            if not isNA:
                Attitude = 'N'
                if csvFields[1] == '1':
                    Attitude = 'Y'
    
                solidCsvFile.write('"%s",%s,%s,%s,%s,%s\n' %
                    (Attitude,
                     csvFields[2],
                     csvFields[3],
                     csvFields[4],
                     csvFields[5],
                     csvFields[6]))
    
    solidCsvFile.close()
    csvFile.close()
    
    # Data Normalization
    # Extract Turnout=NA Records
    # Filter out Others=NA Records
    
    # Source File
    fileName = "RawData.csv"
    csvFile = open(fileName, 'r')
    
    # Normalized File
    solidFileName = "Data_NA.csv"
    solidCsvFile = open(solidFileName, 'w')
    
    isFirstLine = True
    csvHeader = []
    
    while True:
        csvLine = csvFile.readline()
        if not csvLine:
            break
    
        if isFirstLine:
            isFirstLine = False
            csvHeader = csvLine.strip().split(',')
            solidCsvFile.write('"%s","%s","%s","%s","%s","%s"\n' %
                (csvHeader[1],
                 csvHeader[2],
                 csvHeader[3],
                 csvHeader[4],
                 csvHeader[5],
                 csvHeader[6]))
        else:
            csvFields = csvLine.strip().split(',')
            isNA = False
            for i in range(2, 6):
                if csvFields[i] == 'NA':
                    isNA = True
                    break
    
            if not isNA:
                if csvFields[1] == 'NA':
                    Attitude = 'NA'
                    solidCsvFile.write('"%s",%s,%s,%s,%s,%s\n' %
                        (Attitude,
                         csvFields[2],
                         csvFields[3],
                         csvFields[4],
                         csvFields[5],
                         csvFields[6]))
    
    solidCsvFile.close()
    csvFile.close()
    
  • 轉換資料格式:將 CSV 檔案格式轉換為 Weka ARFF 格式。

    @attribute Attitude {Y,N,NA}
    @attribute FactorA numeric
    @attribute FactorB numeric
    @attribute FactorC numeric
    @attribute FactorD numeric
    @attribute Age numeric
    

資料分類模型 (Random Tree): Multilayer Perceptron  Naive Bayes  Logistic  K-nearest Neighbours

模型訓練:以表態 Attitude={Y, N} 作為訓練資料
Scheme:weka.classifiers.trees.RandomTree -K 0 -M 1.0 -S 1
Relation:     Data_NA_None
Instances:    727
Attributes:   6
              Attitude
              FactorA 
              FactorB 
              FactorC 
              FactorD 
              Age
Test mode:10-fold cross-validation
Size of the tree : 235
Correctly Classified Instances         636               87.4828 %
Incorrectly Classified Instances        91               12.5172 %
Kappa statistic                          0.1268
Mean absolute error                      0.0839
Root mean squared error                  0.2893
Relative absolute error                 85.6765 %
Root relative squared error            131.7859 %
Total Number of Instances              727     
   a   b   c   <-- classified as
 625  45   0 |   a = Y
  46  11   0 |   b = N
   0   0   0 |   c = NA
               TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class
                 0.933     0.807      0.931     0.933     0.932      0.562    Y
                 0.193     0.067      0.196     0.193     0.195      0.562    N
                 0         0          0         0         0          ?        NA
Weighted Avg.    0.875     0.749      0.874     0.875     0.874      0.562
模型適配:以訓練模型推敲 Attitude={ NA } 資料
   a   b   c   <-- classified as
   0   0   0 |   a = Y
   0   0   0 |   b = N
 307  43   0 |   c = NA
說明
  1. 使用 RandomTree 分類方法。
  2. 在訓練資料中,Attitude 表態為 {Y} 者,有 625 筆為真,45 筆為假。
  3. 在訓練資料中,Attitude 表態為 {N} 者,有 11 筆為真,46 筆為假。
  4. 在訓練資料中,總共有 636 筆為真,91 筆為假。
  5. 訓練模型準確度:87.4828 %
  6. 在未表態資料中,有 307 筆推敲為 {Y},43 筆推敲為 {N}。
推敲未表態者
inst#,    actual, predicted, error, probability distribution
     1       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     2       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     3       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     4       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     5       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     6       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     7       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     8       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
     9       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    10       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    11       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    12       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    13       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    14       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    15       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    16       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    17       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    18       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    19       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    20       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    21       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    22       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    23       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    24       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    25       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    26       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    27       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    28       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    29       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    30       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    31       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    32       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    33       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    34       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    35       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    36       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    37       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    38       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    39       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    40       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    41       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    42       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    43       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    44       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    45       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    46       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    47       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    48       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    49       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    50       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    51       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    52       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    53       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    54       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    55       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    56       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    57       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    58       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    59       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    60       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    61       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    62       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    63       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    64       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    65       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    66       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    67       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    68       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    69       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    70       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    71       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    72       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    73       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    74       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
    75       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    76       3:NA        1:Y      +  *0.5    0.5    0    
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    78       3:NA        1:Y      +  *0.5    0.5    0    
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    81       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    82       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    83       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
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    85       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    86       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    87       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
    88       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   101       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   102       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   103       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
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   127       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   128       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   129       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   130       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   132       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   133       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   134       3:NA        1:Y      +  *0.5    0.5    0    
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   148       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   150       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   152       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   153       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   156       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   157       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   158       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
   159       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   161       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   162       3:NA        1:Y      +  *0.5    0.5    0    
   163       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
   164       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   165       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   166       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   167       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   168       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   169       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   170       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
   171       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   172       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   173       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
   174       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   175       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   176       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
   177       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   178       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   179       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   180       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   181       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   186       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   187       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   188       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   189       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
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   191       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   192       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
   193       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
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   196       3:NA        2:N      +   0     *1      0    
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   202       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   203       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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   205       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   206       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   207       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   208       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
   209       3:NA        1:Y      +  *1      0      0    
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