以下是使用以下三种方法创建簇状条形图的方法联合管理计划。 我在书的第五章中讨论过这个问题使用 JMP 进行生物统计，其中一种方法与最近的一种非常相似所示示例经过@XanGregg 。 但是，基本聚集条形图的两个扩展可能很重要，具体取决于您所讲述的故事，这就是我们在此介绍的内容。
我们在这里讨论的三种方法是：1）按组聚类（如最近的例子），2）按变量聚类，3）带有数据点的聚类条形图。 我们还将在前两个条形图中添加误差线以进行良好的测量；由于混乱问题，第三个条形图将不会显示误差条。我们将在本示例中使用 Fisher Iris 数据，您可以通过以下方式加载该数据：帮助 > 示例数据 > 查看所有示例数据文件的字母顺序列表并选择鸢尾花文件。
在一些实际工作中，需要弄清楚如何在 JMP 中完成所有这些工作，其中涉及记住如何有效地组织数据。@比尔_沃利能够帮助完成我所缺少的东西（每个人有时都需要大师的帮助）。 过程就不用说了联合管理计划比在 MATLAB 中更容易、更快速地实现。
按组聚类
按组聚类是最简单的方法，在 Xan Gregg 的书中提出例子。在这里，我们按原样考虑数据表。我们可以通过以下方式按组进行聚类图形生成器或者图表，但我们将重点关注图形生成器因为它非常通用并且有利于下一种方法。
在图形生成器中，将四个数据列（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）拖动到 Y。 接下来将组（物种）拖至 X。 单击条形图图标
。我们还将通过误差栏下拉菜单添加置信区间。 一旦我们对外观感到满意，我们就不能母鸡点击完毕。 我们现在看到的结果如下所示和之前所示。
Fisher Iris Variables, Grouped By SpeciesFisher Iris Variables, Grouped By SpeciesFisher Iris Variables, Grouped By SpeciesFisher Iris Variables, Grouped By Species费舍尔虹膜变量，按物种分组
但是，如果您对变量的平均响应因组而异怎么办？ 例如，如果我们想了解不同物种的萼片长度有何差异，该怎么办？ 使用上面的图表会非常困难。 因此，我们必须根据变量进行聚类才能进行大量此类比较。
按变量聚类
不幸的是，数据并未设置为立即按变量进行聚类。为了做到这一点，我们需要一个指示组（在本例中为物种）的数据变量和一个指示该变量名称的数据变量。 我们有几种选择来做到这一点。 我们可以尝试制表，但我们无法使用其结果添加误差线。 所以我们将使用创建一个新的数据表堆功能。 我们将堆叠所有数据列，但不堆叠物种。
Stacking DataStacking DataStacking DataStacking Data堆叠数据
现在我们有一个包含三列的数据表：物种、标签（数据变量名称）和数据本身。 由于 Fisher Iris 具有三个物种，四个变量各有 50 个观测值，因此数据表现在有 600 行长。
Stacked Data TableStacked Data TableStacked Data TableStacked Data Table堆叠数据表
为了创建我们一直在寻找的图表，我们将返回图形生成器，现在我们将数据拖到 Y，将标签（包含原始变量名称）拖到 X，将物种拖到叠加。我们将再次通过误差栏下拉菜单添加置信区间。 我们不能母鸡点击完毕一旦我们对图表感到满意。 结果现在显示与以前相同的数据，但其表示在某些情况下可能更有用。
Fisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris 变量，按变量分组
带有数据点的簇状条形图
为了全面披露数据范围，显示实际数据点可能会有所帮助。 但是，我们无法同时显示误差线；它看起来太混乱了。
要创建一个条形图，其中点覆盖条形，我们将继续按变量进行聚类示例。在图形生成器中，我们必须打开条形图和点。 由于酒吧已经打开，我们必须打开点。 我们可以通过按住 Shift 键并按点按钮来完成此操作。 现在我们看到这些点仅在其中一根柱上对齐。 我们可以通过将物种拖动到 X 来告诉 JMP 哪些点进入哪些条。 然而，现在的分组方式已经不再是我们以前的分组方式了。 我们可以通过再次将 Label 拖动到 X 来解决此问题。大多数情况下，这张图就是我们想要看到的。
但是，X 标签相当混乱，因为我们有三个嵌套级别可以按物种和标签进行分组。 我们可以通过改变来解决这个问题轴设置并取消点击显示刻度标签在多余的标签上。 最后一步，我们可以使条形稍微透明，以更有效地显示点。 我们可以通过右键单击图例中的每个条形条目并更改透明度值（本例中为 1.0 到 0.3）。 结果现在显示与以前相同的数据，但采用了可能更有用的另一种表示形式。
Showing Original Data Points when Clustering by VariablesShowing Original Data Points when Clustering by VariablesShowing Original Data Points when Clustering by VariablesShowing Original Data Points when Clustering by Variables按变量聚类时显示原始数据点
您知道如何在 JMP 中制作在一个变量水平内按百分比缩放的簇状条形图吗？ 我找到了一种计算所有数据百分比的方法，但希望按照 Minitab 允许的方式进行缩放。
@特雷弗·比尔写道：
