以前的第1部分顯示了使用“分類”平台一次匯總問卷數據中各種類型的響應（單響應、多響應、分數）的示例。
也就是說，如果只是匯總層面，你可以用電子表格軟件來做，如果你使用的是問卷系統，系統會以表格和圖表的形式顯示匯總結果。
那麼使用 JMP 的分類有哪些好處？
這次介紹比較各組的響應分佈這就是它的意思。
將分組變量指定為分類
在調查分析中，除了匯總個人回复外，還通過將回复除以受訪者屬性（性別、年齡等）進行匯總。這就是所謂的交叉製表。
考慮第 1 部分中介紹的 SQC 培訓示例。在這個例子中，有一個屬性“位置”（一般，有位置），所以讓我們按位置聚合和比較其他答案。
考慮下面對上面數據表的分析。
職位 x 參加課程的動機（多選）：多選
職稱×統計軟件使用經驗（單選）：名義量表
位置×時間分配、文本結構、實用性（得分）：順序量表
職位 x 滿意度（分數）：順序量表
此時，“Categorical”中的“Title”變更如下。 [X，分組類別]到。
比例同質性檢驗（組間響應的比例是否不同？）
首先，讓我們看一下多重響應“你為什麼參加這門課程”和標稱量表“使用統計軟件的經驗”（是/否）的報告。如下圖，展示了一個分為“general”和“with title”的列聯表，同時展示了對應的share圖表。
比較一般職位和職位對“你為什麼參加這門課程”的回答比例，以下項目的比例似乎有所不同。
上級指示：一般（24.7%），有頭銜（16.8%）
對 SQC 的興趣：一般 (8.9%)，有頭銜 (16.1%)
關於使用統計軟件的經驗，39.6%的有一般經驗的人和50.9%的有管理經驗的人似乎也有差異。
我在這裡要說的是“可能會有所不同”。我正在使用統計軟件，所以我想知道是否存在統計差異。因此，請使用“分類”下的測試選項。
非多重響應的同質性檢驗
對於不是多重響應的響應，如統計軟件的經驗， [測試響應的同質性]執行選項。
跨組測試響應的同質性，在這裡我們正在測試跨職位的響應比例相等的假設。它對應於用於檢查交叉製表獨立性的卡方檢驗。
由於報告似然比卡方和 Pearson 卡方的 p 值小於 0.05，檢驗的 5% 顯著性水平表明響應不齊，i. 表明存在
多重響應的同質性檢驗
對於多選題“你為什麼參加這門課程？” [多選題測試]用來。在這裡，我們假設響應類別的選擇/未選擇二項分佈【二項分佈齊性檢驗】顯示一份報告
報告“每個響應的二項式檢驗”提供了統計數據，比較了各組中每個問題的響應比例。
例如，“老闆指示”的回复總人數和回复人數如下。
一般來說，392 人中有 144 人（36.7% = 144/392）
111 人中有 26 人擁有職稱 (23.4% = 26/111)
此時，卡方值和p值（=0.0074）是通過邏輯模型得到的，其中Y是響應率（假設二項分佈），X是一般/有位置。
參考報告“Binomial test for each response”，對於“supervisor's instructions”和“interest in SQC”這兩個項目，確認存在顯著差異。這表明一般員工參加研討會是因為他們的上級告訴他們參加，並且那些有職位的人對 SQC 本身感興趣。
其他的items，雖然一般和job title的比例有區別，但是好像沒有太大的區別。
比較分數
在許多情況下，詢問有關產品滿意度的問題會以分數（例如 5 分評價）來回答。然後您想查看各組之間的分數是否存在差異。
在此示例中，我們要求受訪者以 5 分制對研討會的時間分配、文本結構和實用性進行評分，並以 10 分制對他們對研討會的滿意度進行評分。如果你想比較職位之間的這些評估分數： 【平均分對比】我會嘗試使用
這是一份關於研討會時間分配、文本構成和實用性的報告。將響應 1 至 5 視為分數時的平均值和標準差顯示在交叉製表的右側。
查看最後一列“平均值比較”，您可以在第 5 行看到字母“f”（一般效用分數，標記為 E）。這表明對於標記為 F 的第 6 行（帶有標題的實用性得分），顯著性水平為 0.1。 （請參考圖中紅框內的解釋。）
我們表明實用性的平均得分一般為 3.52，位置為 3.37，但當對這些均值進行成對比較時，測試的 p 值（使用 t 檢驗）小於 0.1。與普通大眾相比，有頭銜的人可能對研討會的實用性有些不滿。
再看看研討會的“滿意度”報告。
綜合平均分7.23，標題平均分6.91，“平均分對比”一欄顯示字母“B”。在這種情況下，它在 0.05 的顯著性水平下是顯著的，因為它以大寫字母顯示。對於研討會本身的滿意度，一般和有職位的得分存在顯著差異。
對於許多問題的組間比較很有用
在“Categorical”中，可以通過指定分組變量來進行按組的聚合和比較。在實際調查中，可能會有很多問題和很多答案選項。在這種情況下，顯示的表格和圖表很多，因此很難一一找出哪些答案有差異。
如果使用本文介紹的“回答同質性檢驗”和“平均得分比較”，則有差異的項目一目了然，因此可以有效地比較組間的回答。
在接下來的Part 3中，我們將詳細解釋“multiple response”，它處理問卷中的多選問題。
