针对“一个表，堆叠”的启动窗口
通过选择分析 > 消费者研究 > MaxDiff 启动 MaxDiff 平台。从“数据格式”菜单中为一个表选择一个表，堆叠。
针对“一个表，堆叠”数据格式的启动窗口
有关“选择列”红色小三角菜单中的选项的详细信息，请参见使用 JMP 中的“列过滤器”菜单。
选择数据表
选择或打开包含组合数据的数据表。选择“其他”可打开当前尚未打开的文件。
响应指示符
包含偏好数据的列。使用 1、-1 或 0 中的两个值表示最佳选择和最差选择，第三个值表示最佳和最差之外的特征。默认编码用 1 指示“最佳”选择，用 -1 指示“最差”选择。
对象 ID
用于标识研究参与者的标识符。
选择集 ID
针对给定的偏好决定，为测试对象提供的特征集指示符。
分组
该列与“选择集 ID”一同使用时，可唯一指定每个选择集。例如，若针对调查 = A 的某个选择集的选择集 ID = 1，而针对调查 = B 的另一个选择集的选择集 ID = 1，则调查应用作一个分组列。
依据
为依据变量的每个水平生成单独的报表。若分配了多个依据变量，则为依据变量的每种可能组合都生成一个单独的报表。
构造特征效应
添加由特征的特性构造的效应。
有关“构造特征效应”面板的信息，请参见《拟合线性模型》中的构造模型效应。
构造对象效应（可选）
添加由测试对象相关因子构造的效应。
有关“构造测试对象效应”面板的信息，请参见《拟合线性模型》中的构造模型效应。
Firth 偏倚调整估计值
计算修正偏倚的 MLE，以便生成比没有修正偏倚的 MLE 更准确的估计值和检验。这些估计值还可缓解 Logistic 模型中常见的分离问题。有关 Logistic 回归中的分离问题的讨论，请参见 Heinze and Schemper (2002)。
分层 Bayes
使用 Bayes 方法估计特定于测试对象的参数。请参见Bayes 参数估计值。
Bayes 迭代数
（仅在选定“分层 Bayes”时适用。）用来估计对象效应的自适应 Bayes 算法的迭代总次数。该数字包括废弃的 burn-in 迭代期。burn-in 迭代次数等于启动窗口中指定的“Bayes 迭代数”的一半。