「MaxDiff」プラットフォームのオプション
最尤推定値の表示
（起動ウィンドウで［階層型Bayes］を選択した場合のみ表示。）モデル項の係数を、通常の最尤法で推定した結果（パラメータ推定値と標準誤差）。これらの値は、階層型Bayesアルゴリズムの開始値として使用されます。
複合因子検定
（起動ウィンドウで［階層型Bayes］を選択しなかった場合のみ表示。）モデル内の各因子を検定する目的で、その因子が関連しているすべての効果の尤度比検定を行います。複合因子検定の詳細については、『基本的な回帰モデル』の複合因子検定を参照してください。
信頼区間
［階層型Bayes］が選択されていないときには、「パラメータ推定値」レポートにパラメータの信頼区間を表示します。
［階層型Bayes］が選択されている場合、信頼区間は「Bayesパラメータ推定値］レポートに表示されます。このBayes流の信頼区間は、正規分布を仮定し、事後平均と事後標準偏差に基づいて求められます。
推定値の相関
［階層型Bayes］が選択されていないときには、最尤法に基づいて、パラメータ推定値間の相関行列を表示します。
［階層型Bayes］が選択されている場合は、係数値の事後平均における相関行列を表示します。この相関行列は、バーンイン後の反復から求めたものです。バーンイン後、反復ごとに全被験者における事後平均が計算されます。これらの事後平均から求めた相関行列が、「推定値の相関」表に表示されます。
比較
設定された選択肢の比較を行います。比較したい因子と値を選択することができます。なお、［すべて］チェックボックスをチェックした場合、すべての水準が比較されます。［すべて］チェックボックスを複数の因子でチェックした場合、それらすべての因子の水準での比較ではなく、該当する1 因子のすべての水準が、その他の因子を左側で選択されている水準に固定した上で、比較されます。「比較」レポートを参照してください。
全水準の比較レポート
「全水準の比較レポート」には、2つのプロファイルを比較した結果が表示されます。モデルに被験者効果が含まれている場合は、被験者効果の水準を指定する必要があります。そのとき、被験者効果の指定された水準における比較だけが行われます。表の各セルには、効用の差、差の標準誤差、「差がない」ことを帰無仮説とするWald検定のp値が表示されます。
警告: 「全水準の比較レポート」のp値は、多重比較に対する調整がまったく行われていません。これらのp値の結果は、大まかな目安として使用してください。
Wald検定のp値は、色付きで表示されます。行から列を引いた差が、正のときは青色、負のときは赤色で表示されます。青色または赤色の濃さは、有意性の高さを表します。
効用計算式の保存
複数のデータテーブルに対して分析を実行している場合は、効用の計算式列を含んだ、新しいデータテーブルを作成します。作成されたデータテーブルでは、各行がプロファイルと被験者の組み合わせに対応しており、プロファイルと被験者を示す列があります。1つのデータテーブルに対して分析を実行している場合は、「効用計算式」列がそのデータテーブルに追加されます。
被験者ごとの勾配を保存
（階層型Bayesでは使用できません。）各パラメータの変化量を被験者ごとに含んだデータテーブルを作成します。パラメータの変化量は、ヘッセ行列で尺度化した各パラメータの傾きを、被験者ごとに平均して求められています。これは、該当する被験者と他の被験者との差異に対するラグランジュ乗数検定に対応します。作成されたデータテーブルを、付随しているスクリプトでクラスター分析すれば、マーケットセグメント（同じ選好構造をもつ消費者集団）を特定することができます。セグメント化の例を参照してください。
被験者推定値の保存
（起動ウィンドウで［階層型Bayes］を選択した場合のみ表示。）各効果における被験者ごとのパラメータ推定値を含んだデータテーブルを新たに作成します。この値は、この被験者ごとに係数値を平均したものであり、「Bayesパラメータ推定値」レポートにある「事後 平均」です。「被験者 受容率」は、Metropolis-Hastings法のステップにおいて、現在のステップとは異なる係数値に移動した割合（受容率）を示します。一般に、0.20ぐらいが良好な受容率とみなされています。詳細については、Bayesパラメータ推定値を参照してください。
Bayesチェーンの保存
（起動ウィンドウで［階層型Bayes］を選択した場合のみ表示。）Bayes推定において使用されたチェーンの情報を含んだデータテーブルを、新たに作成します。詳細については、Bayesチェーンの保存を参照してください。
モデルダイアログ
現在の分析を実行した「MaxDiff」の起動ウィンドウを開きます。データテーブルやID、モデル効果を新しく指定できます。たとえば、現在のモデルから設定を少し変更して、別のモデルをあてはめることができます。
以下のオプションの詳細については、『JMPの使用法』の［やり直し］メニューおよび［スクリプトの保存］メニューを参照してください。
やり直し
分析を繰り返したり、やり直したりするオプションを含みます。また、［自動再計算］オプションに対応しているプラットフォームにおいては、［自動再計算］オプションを選択すると、データテーブルに加えた変更が、該当するレポートに即座に反映されるようになります。
スクリプトの保存
レポートを再現するためのスクリプトを保存するオプションが、保存先ごとに用意されています。
Byグループのスクリプトを保存
By変数の全水準に対するレポートを再現するスクリプトを保存するオプションが、保存先ごとに用意されています。起動ウィンドウでBy変数を指定した場合のみ使用可能です。