這是繼我在今年11月的GMP日@ GIC上與幾位內部JMP用戶以及JMP的Martin Demel和Ian Cox進行對話之後（有關該事件的詳細信息，在這裡找到 ）。有人建議我將其放在願望清單中，但顯然沒有特權，因此可以將其發佈為討論。另外，由於我不知道如何方便地插入屏幕截圖，因此我附上了具有幾乎相同描述但帶有適當屏幕截圖的PDF。對於給您帶來的任何不便，以及所花費的時間，我們深表歉意。它表示我將盡一切努力來說明問題並提供足夠的細節。
第一個問題是如何在JMP中執行對應分析（CA）。第二個問題是關於使用JMP進行監視的情況以及需要進行的更改，以使來自JMP的分析更加有用並避免了誤解。對於PCA，PLS，MDS或其他地圖中的其他地圖，其中某些內容保持相同。
值得一提的是，某些推理來自“所有應用都可以檢查”問題的常規數據佈局，該格式通常採用以下形式：主題*乘積（*複製，如果有的話）在行中，屬性在列中。如果選中了屬性，則屬性的值為1，否則為0（請參閱附件以獲取屏幕截圖）。
有一個內部網絡工具可以分析這類數據，這些分析在以下內容中被視為參考；基於基礎理論，已經針對至少3個不同的R程序包和R中的一個自己實現對Webtool的CA部分的結果進行了檢查，因此可以安全地假設這些結果代表了CA通常使用的結果。幫助頁面中提供了有關Webtool的詳細信息。對於寶潔以外的任何人：該網絡工具提供以下分析 Meyners等人（2013） ：列聯表，CA，基於近似的Cochran Q測試，二項式測試，PLA，MDA，MDS。
1。通過JMP的CA X擬合Y 平台
為了使用此平台，您需要將數據堆疊到包含屬性的一列中（另一列標識產品； 堆是您在JMP中的朋友，請參見附件的屏幕截圖）。
使用 X擬合Y 然後，該平台可讓您按產品（“產品”）對屬性（“標籤”）進行建模，但是在分析中使用“數據”列作為權重非常重要（請參見屏幕快照的附件）。
或者，您可以刪除“ Data” == 0的所有行，在這種情況下，您將不再需要權重列。
分析將提供列聯表和帶有一些詳細信息的CA。不過，有關它的一些問題將在下面討論。
2。通過JMP的CA 多重對應分析[消費者研究] 平台
您可以在執行CA的過程中欺騙該平台，儘管該平台旨在用於多個類別的問題，而不僅僅是兩個（在此示例中為product和attribute）。
為此，儘管可能有些奇怪，但您需要使用屬性為Y，產品為X 。除了提供支票（1）和非支票（0）的計數外，這將為您提供幾乎經典的列聯表（請參見屏幕快照的附件）。
這不同於經典的列聯表，而是MCA中使用的所謂Burt矩陣。如果每個組有多個類別，這很有用，例如，屬性可以採用多個級別（例如年齡組或頭髮顏色），但是如果它們只有兩個級別（0和1）則不需要，因此只需重複數據即可。我想我在JMP幫助頁面的某個地方看到他們現在運行一個簡單的CA –是的，但這是基於擴展的（重複的）列聯表，如上所述，不是我會怎麼做，我從未見過別處。差異相對較小，但兩個列聯表的結果並不相同。使用JMP，您還可以獲得兩次所有屬性-一次為0，一次為1（請參見屏幕快照的附件）。
在R中手動創建相同的列聯表（或更確切地說是Burt矩陣）使我可以準確地從JMP中復制結果。
誘使JMP使用經典列聯表的一種方法是將0定義為所有屬性列的缺失值。在這種情況下，結果與所示的第一種方法相同。
請注意，對於這兩種方法，JMP都使用絕對計數的列聯表。上面提到的Web應用程序使用百分比（基於對產品*屬性的觀察總數）。這將導致略有不同的結果，這些結果在圖形中不會明顯，但如果您查看確切的坐標，則會顯示出來。這些差異可歸因於算法中的數字舍入，如果CA也以絕對計數運行，則這些差異將消失。它們沒有什麼實際意義（閱讀：可能沒有），但是在此提及是為了防止有人比較詳細程度的結果。
3。JMP中的CA問題
與平台無關，當前在JMP中實施CA至少有兩個值得注意的問題。
- JMP將CA基於絕對計數。如果在數據集中對每個產品和屬性進行了均等評估且沒有缺失值，則此方法正常。但是，如果由於某種原因對產品A進行了100次評估，而對其他所有產品僅進行了50次評估，則這將導致無意義的結果，因為絕對計數僅由樣本量決定，而不是由產品與產品之間的潛在關聯決定。屬性。
一世假設通過使用適當的重量使所有產品的總重量相同可能會有所幫助，但是我沒有嘗試過。但是，它無論如何僅適用於產品，因此，據我所知，如果某些評估者的屬性列表較短，或者只是不評估某些屬性（=缺失值），則無法解決該問題。[注意：CATA數據不太可能發生這種情況，因為不可能將丟失的數據與非檢查數據區分開，但是它可能發生在其他研究中，例如適用性測試。
在實踐中，這似乎對我來說是一個嚴重的限制，因此，除非對此問題有好的補救措施，否則我不建議您使用JMP的任何一個平台對不平衡的數據執行CA。 - 另一個缺陷是默認情況下圖形JMP產生的圖形：任何（通常是所謂的）感知圖等（PCA，CA，MDS，PLS等）都需要在兩個軸上進行相同的縮放，即一個單元的物理長度具有在x軸和y軸上都相同。假設您在x上解釋了90％的變化，而在y上僅解釋了5：那麼顯示屏應該在視覺上表示該變化（無需參考變化解釋的數字，這很難集成到人類的解釋中）。這意味著這種圖形寧可具有橫向格式，也可以具有正方形格式（在底部頂部可能會有空白，有些人可能會不喜歡它）。JMP默認情況下不保證這樣做，而是提供不同的比例。JMP中的補救方法是右鍵單擊CA圖，然後選擇“大小/比例->尺寸為等軸測圖”，如下所示。因此，解決此問題相對容易，但是用戶必須記住實際執行此操作，這是不必要的額外工作。強烈希望將等距縮放設為該圖的默認值。我什至建議它應該是用戶不能更改的默認值，因為佈局的任何變形都容易導致誤解。如上所述，對於類似的圖形（例如來自PCA，MDS，PLS和類似圖形的圖形），也應該執行此操作（請參見屏幕快照的附件）。
- 這不是問題，而是合乎需要的：CA圖（與其他提到的圖一樣）可以在x軸或y軸（或兩者）上任意反映。這是在MDS平台（垂直/水平翻轉）的JMP 13中提供的。單個分析實際上並不需要它，但是如果將多個研究或突破或…的結果進行比較，則允許用戶應用反射以使所得圖形具有相同方向是很有用的。因此，對於CA和PCA等具有相同的功能將很有幫助。
