多重对应分析将简单对应分析扩展到三个或更多类别变量的情形。多重对应分析是对矩阵的每列对应于一个类别变量水平的指示变量矩阵执行简单对应分析。在这里，多因子表折叠成一维，而不是使用简单对应分析的双因子表。在这里我们假设如下：汽车事故根据事故类型（碰撞或翻车）、事故严重程度（不严重或严重）、是否弹出驾驶员以及汽车大小（小型或标准）来分类 。使用多重对应分析检查了此四因子表中的类别如何彼此相关。工具/原料moreMinitab17表示例.MTW方法/步骤1/8分步阅读

在电脑桌面上找到如下图所示红色框处的图标，用鼠标左键双击，打开它。

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打开软件之后，我们把鼠标移动到文件菜单上，左键单击文件件菜单，然后找到“打开工作表”菜单，左键单击打开它。

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在寻找范围栏上点击向下按扭，找到Minitab安装目录下的样本数据目录，然后在文件名称栏内输入表示例.MTW,左键单击打开按扭

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左键单击菜单栏选择统计 --- 多变量 --- 多重对应分析。

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左键单击左侧变量分别依次选择”类别变量“并输入”汽车重量 弹出驾驶员 事故类型 事故严重程度“，在类别名称对话框中，输入”事故名称“。

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左键单击按钮”图形“，然后选中”显示列图“，最后在每个对话框中单击确定

按钮。

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我们得出以下结果：

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结果解释如下：

在总惯性 1 中，第一至四个分量分别占 40.3%、25.2%、19.0% 和 15.5%。

汽车大小类别（小型、标准）效果最佳（二次 = 0.965）；而弹出类别的表示效果最差（二次 = 0.474）。当每个类只有两个类别时，任何分量都可以同等效果地表示每个类别，但对于两个以上的类别，此规则不一定适用。

，“汽车重量”、“弹出驾驶员”、“事故类型”和“事故严重程度”类总共占的比率为 0.25。

小型汽车、弹出、翻车事故这几个类别的惯量最高，合计为 61.4%

统计MINITAB数据分析