介绍
JMP 12 引入了一个全新的多重对应分析平台。该技术有助于理解和解释分类变量之间的关联。当变量有很多级别时，它特别有用。通常，原始数据是响应和预测变量水平的每种组合的出现频率。不过，该技术并不限于频率。它还可以与使用加倍技术的评级以及使用排名和加倍组合的连续响应一起使用。 （参见 Greenacre 2007）。在前面的两种情况下，在使用MCA平台之前只需要进行简单的数据转换即可。该脚本以应急风格布局为 MCA 平台准备评级或连续响应数据。
第一个例子：评级
第一个示例基于示例数据文件夹中篮球数据表中各种新闻源对大学篮球队的评分。
注意：JMP 中的 MCA 平台要求首先堆叠响应列。该脚本接受上述格式的数据，应用数据转换，然后在启动 MCA 平台之前自动堆叠数据。
使用脚本
请按照以下简单步骤操作。
- 以如上所示的格式打开多元数据表。
- 打开并运行脚本。
- 选择响应数据列并单击响应。 （本例中为CSN和《体育画报》）
- 选择预测变量数据列并单击预测变量。 （本例为学校）
- 输入响应的集体名称。 （本例为新闻来源）
- 输入数据值的名称。 （本例中的评级）
- 在本例中，为“响应类型”选择“评级”或“排名” 。
- 单击“确定” 。
对响应进行单独排名，然后加倍，为每个响应产生一个负极和一个正极。
然后将这些新的加倍堆叠起来供 MCA 使用。
最后推出MCA平台，提供双打和预测器进行解读。
各种新闻来源定义了这个空间，它们的替身出现在与情节起源相反的方向。请注意，原始十个维度中大约 43% 的惯性表示在此处显示的前两个维度中。使用 MCA 平台的3D 对应分析功能来获得更多洞察可能是值得的。
第二个例子：连续响应
第二个例子是基于欧盟经济指标。 （见下面的附件。）
请遵循与上述概述相同的步骤，但使用EU 指标数据表中的列，如下所示。
单击“确定”之前，请务必选择“连续”作为“响应类型” 。
在此示例中，大约 80% 的惯性由前两个维度显示。
致谢
特别感谢JMP 开发人员Jianfeng Ding 为该脚本提供的帮助。
参考
Greenacre, Michael (2007) 实践中的对应分析，第二版，博卡拉顿：Chapman & Hall/CRC，第 182-184 页。
嗨马克，
我昨天才发现你的剧本。这正是我所需要的，因为它不仅为我提供了一个工具，而且因为生成的地图证实了我在找到您的脚本之前自己所做的事情。我正在使用评级数据以及您的地图根据您的脚本显示的内容与我的数据一致，这让我感觉很好。但我对地图有疑问——我不相信它们是正确的。如果您查看 Greenarce 在www.econ.upf.edu/~michael/METU/METU6_BW.pdf上关于重新编码的演示文稿，您会发现连接极相反点的直线应该穿过原点。他花了一些时间讨论这一点及其重要性。在 JMP 地图中，直线不通过原点。所以有一个问题。对此有什么想法吗？
谢谢，
沃尔特·帕茨科夫斯基
尊敬的先生，
我非常感谢您为管理 MCA 中的连续响应而编写的脚本。
我最近几天一直在解决一个问题，我以欧盟指标为例，以葡萄牙为例，根据数据接近 GDP+，而实际上是价值较低的指标。
我的问题是迹象是否有变化。
我最诚挚的问候
何塞·蒙塔尼亚
我刚刚更新了此脚本，以便您可以从评级（排名）或连续响应开始。 （以前它仅适用于连续响应。）请务必使用启动对话框底部的单选按钮来指示您的响应类型。
