“对应分析”的示例
本例使用 Cheese.jmp 样本数据表。该表包含 Newell 奶酪品尝实验的数据；这些是在 McCullagh and Nelder (1989) 中报告的数据。该实验记录了四个不同奶酪添加剂的九个以上不同响应水平的计数。
1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Cheese.jmp。
2. 选择分析 > 以 X 拟合 Y。
3. 选择响应并点击 Y，响应。
响应值范围为 1 到 9，其中 1 为最不喜欢，9 为最喜欢。
4. 选择奶酪并点击 X，因子。
A、B、C 和 D 表示四种不同的奶酪添加剂。
5. 选择计数并点击频数。
6. 点击确定。
图 7.10 奶酪数据的马赛克图
从马赛克图，您注意到分布看起来不太相同。但是，了解九个水平上的马赛克图的意思比较困难。对应分析可帮助定义这类情况下的关系。
7. 要查看对应分析图，请点击“‘奶酪-响应’列联分析”旁边的红色小三角并选择对应分析。
图 7.11 对应分析图的示例
Figure 7.11 以图形方式显示对应分析结果，其中图轴标签为 c1 和 c2。请注意以下事项：
• c1 似乎对应于一般满意水平。c1 轴上的奶酪按顶部的最不喜欢到底部的最喜欢排列。
• 奶酪 D 是最喜欢的奶酪，具有响应 8 和 9。
• 奶酪 B 是最不喜欢的奶酪，具有响应 1、2 和 3。
• 奶酪 C 和 A 位于中间，具有响应 4、5、6 和 7。
8. 点击“对应分析”旁边的红色小三角并选择三维对应分析。
图 7.12 三维散点图的示例
请注意以下事项：
• 在 c1 轴上，响应 1 到 5 显示在 0 的右侧（正数）。响应 6 到 9 显示在 0 的左侧（负数）。
• 在 c2 轴上，A 和 C 显示在 0 的右侧（正数）。B 和 D 显示在 0 的左侧（负数）。
• 您可以得出结论：c1 对应于一般满意度（从最不喜欢到最喜欢）。