Abstract
本文主要目的是就累積分析法及Nair的統計量來探討有關順序分類資料之分析，並與其他有關順序分類資料的分析方法做一比較。此文中主要文獻為Nair在Technometrics （１９８６）所提出的“Testing in Industrial Experimentwith Ordered Cate-gorical Data ”及其後面一連串的評論文獻。在文中我們大略地介紹了累積分析法，Nair的統計量及其他相關的分析方法，並利用模擬法來分析比較這些方法，最後再以實例來觀察這些方法之間的差異，其結論有四：?在Agresti 的評論文獻中所提及以“mean response ”模式來分出離散因子（dis-persion factors ）的方法不好。?Nair的離散統計量有時會找到假的顯著因子，因此在分析時應特別小心留意。?在只有主要因子的順序分類資料之模式中，以累積分析法，Nair的統計量及Cumul-ative logist模式之分析法為找出顯著位置因子（location factor ）較有效之方法。?如果目標值不是整個模式中的最大值或最小值，則用邊際平均值分析法（analysisof marginal mean ）不能找出這些顯著因子的最佳組合，而必須由其他方式（如整個模式等）來找出顯著因子的最佳組合。由於累積法並不考慮整個問題的模式，因此當目標值不是最大值或最小值時，就不能以邊際平均值分析法或由整個問題的模式來找出顯著因子的最佳組合。