这是继我在今年11月的GMP日@ GIC上与几位内部JMP用户以及JMP的Martin Demel和Ian Cox进行对话之后（有关该事件的详细信息，在这里找到 ）。有人建议我将其放在愿望清单中，但显然没有特权，因此可以将其发布为讨论。另外，由于我不知道如何方便地插入屏幕截图，因此我附上了具有几乎相同描述但带有适当屏幕截图的PDF。对于给您带来的任何不便，以及所花费的时间，我们深表歉意。它旨在尽我所能来说明问题并就如何做提供足够的细节。
第一个问题是如何在JMP中执行对应分析（CA）。第二个问题是关于使用JMP进行监视的情况以及需要进行的更改，以使来自JMP的分析更加有用并避免了误解。对于PCA，PLS，MDS或其他地图中的其他地图，其中某些内容保持相同。
值得注意的是，某些推理来自“所有应用都可以检查”问题的常规数据布局，该格式通常采用以下形式：主题*乘积（*复制，如果有的话）在行中，属性在列中。如果选中了属性，则属性的值为1，否则为0（请参阅附件以获取屏幕截图）。
有一个内部网络工具可以分析这类数据，这些分析在以下内容中被视为参考；基于基础理论，已经针对至少3个不同的R程序包和R中的一个自己实现对Web工具CA部分的结果进行了检查，因此可以安全地假设这些结果代表了CA通常使用的结果。帮助页面中提供了有关Webtool的详细信息。对于宝洁以外的任何人：该网络工具提供以下分析 Meyners等人（2013） ：列联表，CA，基于近似的Cochran Q测试，二项式测试，PLA，MDA，MDS。
1。通过JMP的CA X拟合Y 平台
为了使用此平台，您需要将数据堆叠到包含属性的一列中（另一列标识产品； 堆是您在JMP中的朋友，请参见附件的屏幕截图）。
使用 X拟合Y 然后，该平台可以让您按产品（“产品”）对属性（“标签”）进行建模，但是在分析中使用“数据”列作为权重非常重要（请参见屏幕快照的附件）。
或者，您可以删除“ Data” == 0的所有行，在这种情况下，您将不再需要权重列。
分析将提供列联表和带有一些详细信息的CA。不过，有关它的一些问题将在下面讨论。
2。通过JMP的CA 多重对应分析[消费者研究] 平台
您可以在执行CA的过程中欺骗该平台，尽管该平台旨在用于多个类别的问题，而不仅仅是两个（在此示例中为product和attribute）。
为此，尽管可能有些奇怪，但您需要使用属性为Y，产品为X 。除了提供支票（1）和非支票（0）的计数外，这将为您提供几乎经典的列联表（请参见屏幕快照的附件）。
这不同于经典的列联表，而是MCA中使用的所谓Burt矩阵。如果每个组有多个类别，这很有用，例如，属性可以采用多个级别（例如年龄组或头发颜色），但是如果它们只有两个级别（0和1）则不需要，因此只需重复数据即可。我想我在JMP帮助页面的某个地方看到他们现在运行一个简单的CA –是的，但这是基于扩展的（重复的）列联表，如上所述，不是我会怎么做，我从未见过别处。差异相对较小，但两个列联表的结果并不相同。使用JMP，您还可以获得两次所有属性-一次为0，一次为1（请参见屏幕快照的附件）。
在R中手动创建相同的列联表（或更确切地说是Burt矩阵）使我可以准确地从JMP中复制结果。
诱使JMP使用经典列联表的一种方法是将0定义为所有属性列的缺失值。在这种情况下，结果与所示的第一种方法相同。
请注意，对于这两种方法，JMP都使用绝对计数的列联表。上面提到的Web应用程序使用百分比（基于对产品*属性的观察总数）。这将导致略有不同的结果，这些结果在图形中不会明显，但如果您查看确切的坐标，则会显示出来。这些差异可归因于算法中的数字舍入，如果CA也以绝对计数运行，则这些差异将消失。它们没有什么实际意义（阅读：可能没有），但是在此提及是为了防止有人比较详细程度的结果。
3。JMP中的CA问题
与平台无关，当前在JMP中实施CA至少有两个值得注意的问题。
- JMP将CA基于绝对计数。如果在数据集中对每个产品和属性进行了均等评估且没有缺失值，则此方法正常。但是，如果由于某种原因对产品A进行了100次评估，而对其他所有产品仅进行了50次评估，则这将导致无意义的结果，因为绝对计数仅由样本量决定，而不是由产品与产品之间的潜在关联决定。属性。
一世假设通过使用适当的重量使所有产品的总重量相同可能会有所帮助，但是我没有尝试过。但是，它无论如何仅适用于产品，因此，据我所知，如果某些评估者的属性列表较短，或者只是不评估某些属性（=缺失值），则无法解决该问题。[注意：CATA数据不太可能发生这种情况，因为无法区分丢失的数据和非检查的数据，但是它可能发生在其他研究中，例如适用性测试。
在实践中，这似乎对我来说是一个严重的限制，因此，除非对此问题有好的补救措施，否则我不建议使用JMP的任何一个平台对不平衡的数据执行CA。 - 另一个缺陷是默认情况下图形JMP产生的图形：任何（通常是所谓的）感知图等（PCA，CA，MDS，PLS等）都需要在两个轴上进行相同的缩放，即，一个单元的物理长度具有在x轴和y轴上都相同。假设您在x上解释了90％的变化，而在y上仅解释了5：那么显示屏应该在视觉上表示该变化（无需参考变化解释的数字，这很难集成到人类的解释中）。这意味着这种图形宁可具有横向格式，也可以具有正方形格式（在底部顶部可能会有空白，有些人可能会不喜欢它）。JMP默认情况下不保证这样做，而是提供不同的比例。JMP中的补救方法是右键单击CA图，然后选择“大小/比例->尺寸为等轴测图”，如下所示。因此，解决此问题相对容易，但是用户必须记住实际执行此操作，这是不必要的额外工作。强烈希望将等距缩放设为该图的默认值。我什至会建议它应该是用户不能更改的默认值，因为布局的任何变形都容易导致误解。如上所述，对于类似的图形（例如来自PCA，MDS，PLS和类似图形的图形），也应该执行此操作（请参见屏幕快照的附件）。
- 这不是问题，而是合乎需要的：CA图（与其他提到的图一样）可以在x轴或y轴（或两者）上任意反映。这是在MDS平台（垂直/水平翻转）的JMP 13中提供的。单个分析实际上并不需要它，但是如果将多个研究或突破或…的结果进行比较，则允许用户应用反射以使所得图形具有相同方向是很有用的。因此，对于CA和PCA等具有相同的功能将很有帮助。
