多表格式

这一版本的薯片研究使用三个数据表：Potato Chip Profiles.jmp、Potato Chip Responses.jmp 和 Potato Chip Subjects.jmp。尽管您总是可将数据整合到单个表中，但若您想要在分析中加入其他特征和测试对象变量，多表方法比单表分析更为方便。

1.	选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Potato Chip Responses.jmp 样本数据表。

注意：若您不想执行用于完成启动窗口操作的步骤，请点击“口味”的 MaxDiff脚本旁边的绿色小三角。然后前进到探索模型。

2.	点击打开特征表和对象表脚本旁边的绿色小三角。

‒	特征数据表 Potato Chip Profiles.jmp 列出研究中的所有薯片类型（口味）以及关于原产地的信息（产地）。每个选择都具有一个特征 ID。

‒	对象数据表 Potato Chip Subjects.jmp 列出响应者。其中还提供关于每个响应者的其他信息：国籍和性别。

‒	响应数据表 Potato Chip Responses.jmp 列出响应者。对于每个响应者，列出每组特征的调查 ID 和选择集 ID，以及每个选择集的特征 ID 值。该表还包含最佳特征列和最差特征列中的响应数据。

3.	从以上三个数据表中的任意表中选择分析 > 消费者研究 > MaxDiff。

4.	从“数据格式”列表中，选择“多个表，交叉引用”。

5.	在“特征数据”下点击选择数据表。

6.	选择 Potato Chip Profiles.jmp，然后点击确定。

7.	从“选择列”列表中选择特征 ID，然后点击选择角色变量下的特征 ID。

8.	选择口味，然后点击构造模型效应下的添加。

请注意，产地是您可以添加到效应列表的另一个特征效应。

9.	打开“响应数据”分级显示项。点击选择数据表。

10.	选择 Potato Chip Responses.jmp，然后点击确定。

11.	按如下方式为列分配角色。完成的启动对话框如完成的“响应数据”分级显示项所示。

‒	选择最佳特征，然后点击最佳选择。

‒	选择最差特征，然后点击最差选择。

‒	选择选择 1、选择 2 和选择 3，然后点击特征 ID 选择。

‒	选择响应者，然后点击对象 ID。

12.	打开“对象数据”分级显示项。点击选择数据表。

13.	选择 Potato Chip Subjects.jmp，然后点击确定。

14.	选择响应者，然后点击对象 ID。

15.	选择国籍和性别，然后点击构造模型效应下的添加。

点击运行模型。

“MaxDiff 模型”报表中的“效应汇总”报表显示模型中的项并提供其显著性的 p 值。请注意，口味是一个特征效应，而且每个国籍*口味和性别*口味都是测试对象与特征效应之间的交互作用。

“似然比检验”报表表明口味对于被访者的偏好选择是显著的。