曹劍中寫道：
隨著JMP 13的發布，多維縮放（MDS）現在成為JMP消費者研究菜單的一部分。詳情請見
http://www.jmp.com/support/help/13/Multidimensional_Scaling.shtml#
曹劍中寫道：
鄧麗君，
是的，您可以使用旋轉的組件（即，因子）作為解釋變量對產品首選項排名進行回歸。
特蕾莎曼努埃爾中寫道：
嗨劍，
我正在聯繫您的因子分析按需網絡研討會提出問題。我正在使用我自己的數據集。我已經映射了某些產品，並根據偏好向量上的出現順序確定了他們的偏好排名。其他屬性（向量）也在地圖上。然後我獲取了旋轉的組件（因子1和2）並將它們用作我的偏好模型的輸入（y =首選項）。我可以使用此模型來識別我需要關注的屬性，以“提高”我的產品排名嗎？
JMP的關鍵應用領域之一是c onsumer和市場研究 。當我被邀請就JMP進行營銷分析的演示時，我很好奇它的功能是如何完整的 JMP 是。我想知道是否存在任何重大差距。
在最近的美國營銷協會會議上，我發現了一本名為的流行教科書現代營銷研究：概念，方法和案例。 這本書由密歇根大學羅斯商學院的三位營銷學教授撰寫，並被許多頂級商業課程使用。因此，本書適合作為我的差距分析的基準參考，比較領先的MBA課程和JMP中可用的內容。
教科書分為三個部分。前兩部分討論了營銷研究的原則，以及調查設計，抽樣和數據收集。第3部分介紹了數據分析的分析和統計方法，這是我對差距分析的關注。
我發現基本沒有差距。
該教科書涵蓋了一整套用於營銷和消費者研究的傳統統計方法，如描述性統計，假設檢驗，多元回歸和多元方法。然後繼續討論選擇模型（又名聯合分析 ）和多維縮放，最後是一章介紹幾種新興的分析技術和概念，如異質性，層次模型等。
JMP用戶也許知道分配 ，適合Y乘X. ，適合模型和多變量方法平台很好，但可能不太熟悉JMP Pro中的隨機係數模型混合模型個性（請查看我的 JMP Pro for Linear Mixed Models博客文章 ）。您可以使用隨機係數模型和嵌套隨機係數來模擬“斜率異質性”和多層結構，如本書第12章所述。
對於選擇模型，JMP提供涉及產品功能和消費者屬性的營銷實驗的建模和設計。我的同事梅琳達·蒂爾巴爾寫了關於最新發展在Choice Model平台上。我使用了教科書中的Dial Readout Scales案例研究，JMP不僅生成了值得估計和似然比測試的部分，還創建了交互概率和多選擇分析器，使您能夠可視化消費者對替代新產品的偏好。
概率和多選擇分析器使您能夠可視化競爭產品的比較。
至於多維擴展，我的另一位同事，凱爾西米克勞斯 ，創造了一個 JMP加載項通過SAS或R集成執行分析。
更重要的是， JMP Pro 還有其他先進的分析方法，如提升模型和數據挖掘，這對營銷分析師和消費者研究人員很有用。
對於那些想要在JMP中使用教科書中的數據和案例的人，我創建了一個 JMP加載項將所有數據收集為JMP表。
