以下是使用以下三種方法建立簇狀長條圖的方法聯合管理計劃。 我在書的第 5 章中對此進行了討論使用 JMP 進行生物統計，其中一種方法與最近的一種非常相似所示範例經過@XanGregg 。 然而，基本聚集條形圖的兩個擴展可能很重要，具體取決於您所講述的故事，這就是我們在這裡介紹的內容。
我們在這裡討論的三種方法是：1）按組聚類（如最近的例子），2）依變數聚類，3）有資料點的聚類長條圖。 我們還將在前兩個條形圖中添加誤差線以進行良好的測量；由於混亂問題，第三個長條圖將不會顯示誤差條。我們將在本範例中使用 Fisher Iris 數據，您可以透過以下方式載入該數據：幫助 > 範例資料 > 查看所有範例資料檔案的字母順序列表並選擇鳶尾花文件。
在一些實際工作中，需要弄清楚如何在 JMP 中完成所有這些工作，其中涉及記住如何有效地組織資料。@比爾_沃利能夠幫助完成我所缺少的東西（每個人有時都需要大師的幫助）。 過程就不用說了聯合管理計劃比在 MATLAB 中更容易、更快速地實現。
按組聚類
按組聚類是最簡單的方法，在 Xan Gregg 的書中提出例子。在這裡，我們按原樣考慮數據表。我們可以透過以下方式按群組進行聚類圖形產生器或者圖表，但我們將重點關注圖形產生器因為它非常通用並且有利於下一種方法。
在圖形產生器中，將四個資料列（萼片長度、萼片寬度、花瓣長度和花瓣寬度）拖曳到 Y。 接下來將組（物種）拖至 X。 點擊條形圖圖標
。我們也將透過誤差欄下拉選單新增置信區間。 一旦我們對外觀感到滿意，我們就不能母雞點擊完畢。 我們現在看到的結果如下所示和之前所示。
Fisher Iris Variables, Grouped By SpeciesFisher Iris Variables, Grouped By SpeciesFisher Iris Variables, Grouped By SpeciesFisher Iris Variables, Grouped By Species費雪虹膜變量，依物種分組
但是，如果您對變數的平均回應因群組而異怎麼辦？ 例如，如果我們想了解不同物種的萼片長度有何差異，該怎麼辦？ 使用上面的圖表會非常困難。 因此，我們必須根據變數進行聚類才能進行大量此類比較。
按變數聚類
不幸的是，數據並未設定為立即按變數進行聚類。為了做到這一點，我們需要一個指示組（在本例中為物種）的資料變數和一個指示該變數名稱的資料變數。 我們有幾種選擇來做到這一點。 我們可以嘗試製表，但我們無法使用其結果來添加誤差線。 所以我們將使用建立一個新的數據表堆疊功能。 我們將堆疊所有資料列，但不堆疊物種。
Stacking DataStacking DataStacking DataStacking Data堆疊數據
現在我們有一個包含三列的資料表：物種、標籤（資料變數名稱）和資料本身。 由於 Fisher Iris 有三個物種，四個變數各有 50 個觀測值，因此數據表現在有 600 行長。
Stacked Data TableStacked Data TableStacked Data TableStacked Data Table堆疊資料表
為了創建我們一直在尋找的圖表，我們將返回圖形產生器，現在我們將資料拖曳到 Y，將標籤（包含原始變數名稱）拖曳到 X，將物種拖曳到疊加。我們將再次透過誤差欄下拉選單新增置信區間。 我們不能母雞點擊完畢一旦我們對圖表感到滿意。 結果現在顯示與先前相同的數據，但其表示在某些情況下可能更有用。
Fisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris Variables, Grouped By VariableFisher Iris 變量，依變數分組
帶有數據點的簇狀長條圖
為了全面揭露資料範圍，顯示實際資料點可能會有所幫助。 但是，我們無法同時顯示誤差線；它看起來太混亂了。
要建立一個條形圖，其中點覆蓋條形，我們將繼續按變數進行聚類範例。在圖形產生器中，我們必須打開條形圖和點。 由於酒吧已經打開，我們必須打開點。 我們可以按住 Shift 鍵並按點按鈕來完成此操作。 現在我們看到這些點僅在其中一根柱子上對齊。 我們可以透過將物種拖曳到 X 來告訴 JMP 哪些點進入哪些條。 然而，現在的分組方式已經不再是我們先前分組的方式了。 我們可以再次將 Label 拖曳到 X 來解決此問題。大多數情況下，這張圖就是我們想要看到的。
但是，X 標籤相當混亂，因為我們有三個嵌套層級可以按物種和標籤進行分組。 我們可以透過改變來解決這個問題軸設定並取消點擊顯示刻度標籤在多餘的標籤上。 最後一步，我們可以使條形稍微透明，以更有效地顯示點。 我們可以透過右鍵單擊圖例中的每個條形條目並更改透明度值（本例為 1.0 到 0.3）。 結果現在顯示與以前相同的數據，但採用了可能更有用的另一種表示形式。
Showing Original Data Points when Clustering by VariablesShowing Original Data Points when Clustering by VariablesShowing Original Data Points when Clustering by VariablesShowing Original Data Points when Clustering by Variables按變數聚類時顯示原始資料點
您知道如何在 JMP 中製作在一個變數層級內以百分比縮放的簇狀長條圖嗎？ 我找到了一種計算所有資料百分比的方法，但希望按照 Minitab 允許的方式進行縮放。
@特雷弗·比爾寫道：
