Jianfeng Ding, JMP 수석 연구 통계 학자, SAS
감각 및 소비자 연구의 결과로 생성되는 데이터 세트는 다양한 열과 데이터 유형으로 상당히 클 수 있습니다. 다변량 데이터 분석 방법의 다양성은 감각 데이터의 탐색 및 분석에 유용 할 수 있습니다. 지난 몇 년 동안 이러한 방법 중 많은 부분이 JMP에 추가되었습니다. 이 논문에서는 분산 분석 (ANOVA), K는 클러스터, 주성분 분석, 부분 최소 제곱, 다중 요인 분석, 다중 대응 분석 및 텍스트 탐색기와 같은 방법을 감각 및 소비자 데이터에 적용하는 방법을 제시합니다. 이 절차의 작동 방법, 각각의 해석 방법 및 서로의 관계 감각과 소비자 선호 문제를 해결하기위한 최선의 방법을 설명함으로써 애널리스트는 감각적 평가, 소비자의 선호 및 적절한 다 변수 방법을 익히고 각 분석가가 자신의 감각 연구를 위해 JMP에서 이러한 방법을 효과적으로 사용할 수 있도록합니다.
