映射：扩展内部偏好、扩展 MD 展开、外部偏好统计与分析回复：映射：扩展内部偏好、扩展 MD 展开、外部偏好上述 Web 工具预计很快就会推出，因此我们应该能够在不久的将来在 JMP 之外完成这项工作。 我们应该尽快开始收集统计数据，了解我们真正使用此功能的程度。
回复：映射：扩展内部偏好、扩展 MD 展开、外部偏好大卫：
正在为 ACMS 中的“扩展感知映射”创建一个网络工具（带有来自 JMP 的链接），其中包括：
1) 个体差异标度（使用 INDSCAL 模型）
2）多维偏好分析（使用MDPref模型）
3）偏好映射（使用PREFMAP矢量模型和PREFMAP理想点模型）
目前该功能正在开发中。应该会在不久的将来上市。
纳拉亚南
回复：映射：扩展内部偏好、扩展 MD 展开、外部偏好偏好映射或景观细分分析尝试使用不同的技术将小组成员、产品（品牌 a、品牌 b）和产品特征（果味、薄荷味、耐嚼性）映射到同一 2D 图上。
SAS 市场研究应用程序中提供内部偏好映射（或 MDPref）已有一段时间了。使用 MDPref，小组成员存储在列中，产品存储在行中，数据代表总体评估分数（针对每个产品）。在小组成员列上执行一种形式的 PCA，以将空间减少到几个二维。小组成员被表示为产品空间上的向量。向量的“团块”代表小组成员片段。通过将平均属性得分关联/回归到 MDPref 映射空间，MDPref 映射还可以扩展为包括产品属性。
外部偏好映射以相反的方向进行。它对属性数据执行 PCA，然后使用理想点模型等技术将总体评估分数关联起来，作为第二步。
景观分割分析是感知研究所创造的术语，但似乎在整体评估数据上使用 MD 展开，然后将属性数据扩展到理想的消费点和产品空间。
总而言之，这代表了多元方法/感官消费者分析空间的一个相当大的平台。
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