Jianfeng Ding, JMP Senior Research Statistician Entwickler, SAS
Datensätze, die aus Sensorik- und Verbraucherstudien resultieren, können sehr umfangreich sein und viele verschiedene Spalten und Datentypen enthalten. Eine Vielzahl multivariater Datenanalyseverfahren kann bei der Erkundung und Analyse sensorischer Daten hilfreich sein. In den letzten Jahren wurden viele dieser Methoden zu JMP hinzugefügt. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Methoden wie Varianzanalyse (ANOVA), K-Cluster, Hauptkomponentenanalyse, partielle kleinste Quadrate, Mehrfachfaktoranalyse, Mehrfachkorrespondenzanalyse und Text Explorer auf Sensorik- und Verbraucherdaten angewendet werden können Diese Prozeduren funktionieren, wie sie interpretiert werden und wie sie miteinander in Beziehung stehen. Durch die Veranschaulichung der besten Methoden zur Bewältigung von sensorischen und konsumbedingten Problemen sollen die Analysten mit der sensorischen Bewertung, den Präferenzen der Konsumenten und geeigneten multivariaten Methoden vertraut gemacht werden, damit jeder Analyst diese Methoden in JMP effektiv für seine eigenen sensorischen Studien einsetzen kann.
