<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Per una nostra linea di prodotti, spesso facciamo test di assaggio per provare che meno di esso si riversa nella sostanza di prova (acqua) rispetto ad altri prodotti o formulazioni. La metodologia di prova consiste nel fare un'estrazione in acqua e poi fare test comparativi sul gusto di almeno 10 persone. Sulla base del lavoro svolto dal nostro dipartimento di ricerca sulle operazioni aziendali oltre un decennio fa, hanno stimato che una preferenza superiore all'8 / 10 rappresenta una differenza significativa a p = 0,05.
Per esempio:
Formulazione A vs Formulazione B = 11 vs 2 preferenza
Formulazione A vs Formulazione C = 8 vs 6 preferenza
Formulazione B vs Formulazione C = 5 vs 10 preferenza
(nota che il numero di comparazione non è lo stesso in tutti gli esempi, questo è apposta)
Conclusioni: la formulazione A è migliore della formulazione B; Le formulazioni B e C non hanno differenze significative; Formulazione A e C non hanno alcuna differenza significativa.
Le mie 2 domande:
-Avanti approfondimenti sui test del gusto sono migliorati da allora, e
-Che sarebbe un buon modo per impostare un test come questo in JMP, specialmente quando non ci sono 3 ma 10 formulazioni e un gruppo di 25 persone tra le quali 15 potrebbero fare un confronto individuale?
Grazie,
rapinare
Abbiamo fatto qualcosa in questo senso nel gruppo JMP, confrontando le patatine fritte. Per ottenere maggiori informazioni, abbiamo utilizzato più gruppi di 3 patatine fritte, in cui le persone avrebbero specificato il loro preferito e il meno preferito in ciascun gruppo. Relativo a ciò che è in JMP 12: il blog di design e il blog di analisi .
JMP 13 ha più strumenti di analisi, Nuove funzionalità in Choice Modeling per JMP® e JMP® Pro 13 e persino un designer MaxDiff per il lato del design.
Puoi ancora fare 2 confronti in tempo invece di 3 (e usare il modellatore / designer di scelta).
Spero che questo ti aiuti,
Ryan
