ベイズ統計学におけるCumulative link modelに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法の 振る舞いを解析する． 前半では，一般的に使われている Albert and Chib (JASA 1993)による手法は局所退化性を持ち， 極めて悪い収束レートを持つことを示す．また改善手法と一般に みなされている手法(Marginal augmentation; MA, Liu and Wu 1999, Meng and Dyk 1999)も， ある射影を施すことでやはり局所退化していることを示す． 後半は，MAを若干変更することで，カテゴリの数があまり多くなければ， 殆ど計算負荷を変えること無く局所一致性を持つ手法を構成できる(MA2)事を示す． またカテゴリの数によらず常に局所一致性を持つ手法(MMA)も紹介する． 数値実験を通してこれらの振る舞いを比較する． 前半部分は一部，昨年の駒場のSART2011での講演と同じである．