介紹
JMP 12 推出了一個全新的平台多重對應分析。 此技術有助於理解和解釋分類變數之間的關聯。 當變數有很多層級時，它特別有用。 通常，原始資料是響應和預測變數水準的每種組合的出現頻率。 不過，該技術並不限於頻率。 它也可以與使用評級一起使用加倍技術以及使用排名和加倍相結合的連續響應。 （參見 Greenacre 2007）。 在前面的兩種情況下，在使用MCA平台之前只需要進行簡單的資料轉換即可。 該腳本以應急風格佈局為 MCA 平台準備評級或連續響應數據。
第一個例子：評級
第一個例子是基於各種新聞來源對大學籃球隊的評分籃球數據表來自樣本數據資料夾。
筆記：JMP 中的 MCA 平台要求先堆疊回應列。 該腳本接受上述格式的數據，應用數據轉換，然後在啟動 MCA 平台之前自動堆疊數據。
使用腳本
請依照以下簡單步驟操作。
- 以如上所示的格式開啟多元資料表。
- 打開並運行腳本。
- 選擇響應資料列並點擊回覆。 (南航透過體育畫報在這種情況下）
- 選擇預測變數資料列並點選預測器。 (學校在這種情況下）
- 輸入回應的集體名稱。 (新聞來源在這種情況下）
- 輸入資料值的名稱。 (評分在這種情況下）
- 選擇評級或排名為了回應類型在這種情況下。
- 點選好的。
將答案單獨排名，然後加倍以產生負極和一個陽極對於每個響應。
這些新加倍然後為 MCA 堆疊。
最後推出MCA平台，提供雙打和預測器進行解讀。
各種新聞來源定義了這個空間，它們的替身出現在與情節起源相反的方向。 請注意，原始十個維度中大約 43% 的慣性表示在此處顯示的前兩個維度中。 使用以下方法尋求更多見解可能是值得的3D對應分析MCA 平台的功能。
第二個例子：連續響應
第二個例子是基於歐盟經濟指標。 （請參閱下面的附件。）
按照與上面概述相同的步驟進行操作，但使用歐盟指標數據表如下所示。
一定要選擇連續的作為回應類型點擊之前好的。
在此範例中，大約 80% 的慣性由前兩個維度顯示。
致謝
特別感謝JMP 開發人員Jianfeng Ding 為該腳本提供的幫助。
參考
Greenacre, Michael (2007) 實踐中的對應分析，第二版，博卡拉頓：Chapman & Hall/CRC，第 182-184 頁。
嗨馬克，
我昨天才發現你的劇本。這正是我所需要的，因為它不僅為我提供了一個工具，而且因為生成的地圖證實了我在找到您的腳本之前自己所做的事情。我正在使用評級數據以及您的地圖根據您的腳本顯示的內容與我的數據一致，這讓我感覺很好。但我對地圖有疑問——我不相信它們是正確的。如果您查看 Greenarce 關於重新編碼的演示，請訪問www.econ.upf.edu/~michael/METU/METU6_BW.pdf您會看到連接極相反點的直線應該穿過原點。他花了一些時間討論這一點及其重要性。在 JMP 地圖中，直線不會通過原點。所以有一個問題。對此有什麼想法嗎？
謝謝，
沃爾特·帕茨科夫斯基
尊敬的先生，
我非常感謝你管理的腳本持續回應在馬華。
我最近幾天一直在解決一個問題，我看到了一個例子歐盟指標以葡萄牙為例，根據數據，它與 GDP+ 很接近，但實際上是 GDP+ 值較低的國家。
我的問題是跡像是否有變化。
我最誠摯的問候
何塞·蒙塔尼亞
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我剛剛更新了這個腳本，以便您可以從以下任何一個開始評級（排名）或連續回應。 （以前它僅適用於連續響應。）請務必使用啟動對話框底部的單選按鈕來表示您有哪一種反應。
