您更喜欢哪一个图表？ JMP 用户会看到如下所示的两张图表（A、B），并被要求选择他们喜欢的一张。之后，我们呈现具有不同模式的图表，并要求他们选择他们喜欢的图表。
这是您正在进行“选择实验”的情况，您从多个选项中选择最喜欢的选项。通过选择实验，您可以找出最喜欢哪种图表样式。
事实上，去年我们就和日本客户进行了这样的选型实验，并举办了研讨会来分析结果。在这篇博客中，我们将介绍当时进行的选择实验的内容和结果总结。
JMP图表样式研究
该调查的目的是为 JMP 输出的图形找到以下四种样式（1 至 4）的最理想的设置组合。
| 风格 |
选择 |
| ① 图形边框 |
是的，不是 |
| ②刻度位置 |
外面,里面 |
| ➂窗口背景颜色 |
白色、浅灰色、深灰色 |
| ④框架边框 |
是的，不是 |
表中红色显示的选项是 JMP 的默认设置。这个设置真的是最优的吗？
什么是选择模型？
进行选择实验来研究这个问题并分析所获得的数据的模型称为“选择模型”。这也称为“选择性联合分析”。
选择实验使用条件逻辑回归对数据进行建模，以估计首选特定设置的概率。
在 JMP 中，通过使用选择模型规划平台创建选择实验计划、将调查结果输入到计划中并拟合选择模型来执行分析。
分析步骤及结果
创建选择实验计划
在选择模型设计中，首先设置属性的名称（在本例中为图形的样式）及其属性级别（选择）。
以下设置 A 和 B 对于最终设置“生成计划”很重要。
A. 每个选择的配置文件数量：指定一次要比较的图表数量。由于这里设置为“2”，因此我们将呈现两张图表并要求您选择您喜欢的一张。
B. 每次调查的选项集数量：问题数量。在本例中，设置为“8”，因此您将被要求回答 8 种选择题模式，询问您更喜欢哪一种。
根据计划表进行调查并输入调查结果（答复）
根据创建的计划表进行调查，并将结果输入到数据表中。下表显示了一位受访者的结果。有8个选择集，每个选择集有2个答案选择（A，B），所以它由16行组成。
在“响应指示变量”列（橙色列）中，为选定选项输入“1”，为未选定选项输入“0”。例如下图红框中，第一个选项（A，B）是优先选择B，因此“响应指示变量”列第一行的值为“0”，输入第二行。
为尽可能多的受访者执行此操作。在本次调查中，有 97 人做出了回应，因此我们为 97 人创建了数据。为了供您参考，每个选择的图表（8 种模式）及其答案的分布都作为本博客的材料附上（Choice_Results.pdf）。
拟合选择模型
单击数据表中包含的脚本“选择模型”以应用选择模型。得到的报告如下。
“效用”一词出现在选择模型等联合分析中，但在这里可以解释为“对图表的满意度”。
报告“参数估计”显示了系数的估计值和标准误差，这些系数表明每个项目对效用（称为部分效用）的影响程度。
“似然比检验”报告显示每个因素的显着性检验的结果。在此示例中，在 5% 显着性水平上显着的两个事物是“图形边框”和“框架边框”。换句话说，认为有无图边界或有无帧边界之间的差异影响效用。
实用概况
下面的“效用概况”是每个因素（风格）的水平（选择）的预测效用值的图表。通过此图，您可以看到效用如何随着您的选择而变化。效用的预测值是根据上述参数估计（部分效用）确定的。
最大化效用（即最大化图形满意度）的设置如下。
图形边框：无
刻度位置: 外侧
窗口背景颜色：浅灰色
边框: 有
这是 JMP 的默认设置！根据 97 个回复，我们发现 JMP 的默认设置最终是最佳样式。
现在，我们来计算在比较 JMP 的默认设置（没有边框）时每个图形被选择的概率。
您可以通过选择选项Probability Profile来检查这一点。在底部的“标准”部分中指定 JMP 的默认设置，并在“配置文件”部分中指定要比较的设置级别。
此时的概率（纵轴）显示为0.376。据此，每个的选择概率确定如下。
选择 JMP 默认设置的概率：0.624 (1 - 0.376)
选择您要比较的设置的概率：0.376
尽管此处未显示，但您可以使用[多选配置文件]选项来计算三种或更多样式设置的选择概率。
现在，我很欣慰地得出结论：JMP 的默认设置是最佳图形设置。
by 増川 直裕（JMP Japan）
Naohiro Masukawa - JMP 用户社区
