发布日期: 04/13/2021

“对应分析”的示例

本例使用 Cheese.jmp 样本数据表。该表包含 Newell 奶酪品尝实验的数据;这些是在 McCullagh and Nelder (1989) 中报告的数据。该实验记录了四个不同奶酪添加剂的九个以上不同响应水平的计数。

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Cheese.jmp

2. 选择分析 > 以 X 拟合 Y

3. 选择响应并点击 Y,响应

响应值范围为 1 到 9,其中 1 为最不喜欢,9 为最喜欢。

4. 选择奶酪并点击 X,因子

A、B、C 和 D 表示四种不同的奶酪添加剂。

5. 选择计数并点击频数

6. 点击确定

图 7.10 奶酪数据的马赛克图 

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从马赛克图,您注意到分布看起来不太相同。但是,了解九个水平上的马赛克图的意思比较困难。对应分析可帮助定义这类情况下的关系。

7. 要查看对应分析图,请点击“‘奶酪-响应’列联分析”旁边的红色小三角并选择对应分析

图 7.11 对应分析图的示例 

Image shown here

Figure 7.11 以图形方式显示对应分析结果,其中图轴标签为 c1 和 c2。请注意以下事项:

c1 似乎对应于一般满意水平。c1 轴上的奶酪按顶部的最不喜欢到底部的最喜欢排列。

奶酪 D 是最喜欢的奶酪,具有响应 8 和 9。

奶酪 B 是最不喜欢的奶酪,具有响应 1、2 和 3。

奶酪 C 和 A 位于中间,具有响应 4、5、6 和 7。

8. 点击“对应分析”旁边的红色小三角并选择三维对应分析

图 7.12 三维散点图的示例 

Image shown here

请注意以下事项:

在 c1 轴上,响应 1 到 5 显示在 0 的右侧(正数)。响应 6 到 9 显示在 0 的左侧(负数)。

在 c2 轴上,A 和 C 显示在 0 的右侧(正数)。B 和 D 显示在 0 的左侧(负数)。

您可以得出结论:c1 对应于一般满意度(从最不喜欢到最喜欢)。

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