成员等级（GoM）模型是一种个体层次的混合模型，它允许个体对描述群体特征的群体具有部分成员资格。当响应数据按性质排序时，开发了一个用于排序数据的GoM模型来对特定情况进行建模。Metropolis-within-Gibbs采样器为模型拟合提供了框架，但秩数据模型的复杂性使得选择合适的提案分布变得困难`代理的建议分布是使用优化传输算法的思想构建的。模型拟合问题，如标签切换和模型选择也得到了解决。

通过对爱尔兰选举数据的分析，说明了等级数据的GoM模型，其中选民按优先顺序对部分或全部候选人进行排名。关注点在于突出选民中具有类似偏好的不同选民群体（即“投票集团”），同时考虑到回复数据的等级性质，并审查个人的投票集团成员身份。GoM等级数据模型适用于1997年爱尔兰总统大选期间进行的民意调查数据。