マルチウェイテーブルのオッズ比<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />今日の早朝に、層別変数がXにフィットYのXでない場合、Cochran-Mantel-Haenszel（CMH）オッズ比（OR）検定がJMPで利用可能かどうかを尋ねられました。2つ以上の変数、私が最初に見るのはFit Modelです。適合モデルの利点は、必要なだけの変数を使用できるだけでなく、変数間の相互作用を検討できることです。フィットモデルを使用するには、Yとして（カテゴリカル）応答を選択し、その他のすべての変数をXとして選択します。多くの場合、データは数に集計されています。これが当てはまる場合は、count列をFreqとして識別することを忘れないでください。モデルを適合させると、オッズ比は一番上のホットスポットの下に表示されます。
AgrestiのIntroduction to Categorical Data Analysisの簡単な3元テーブルを使った例を添付しました。私はそれを2つの方法で分析しました。まず、追加の地層（都市）を要因として扱いました。これを行うと、都市の組み合わせの可能なすべてのペアのオッズ比を計算できます。次に、都市を変数として使用しました。これは、各都市のデータを独立したデータセットとして扱うことになります。City * Smokerのインタラクションは含まれていませんが（重要ではありませんでした）、私はそれを見ることができました。
