<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Para una de nuestra línea de productos, a menudo hacemos pruebas de sabor para demostrar que se filtra menos en la sustancia de prueba (agua) que otros productos o formulaciones. La metodología de prueba es hacer una extracción en agua y luego hacer pruebas de sabor comparativas por al menos 10 personas. Según el trabajo realizado por nuestro departamento de investigación de operaciones corporativas hace más de una década, estimaron que una preferencia superior a 8/10 representa una diferencia significativa en p = 0.05.
Por ejemplo:
Formulación A vs Formulación B = 11 vs 2 preferencia
Formulación A vs Formulación C = 8 vs 6 preferencia
Formulación B vs Formulación C = 5 vs 10 preferencia
(tenga en cuenta que el número de comparación no es el mismo en todos los ejemplos, esto es a propósito)
Conclusiones: la formulación A es mejor que la formulación B; Las formulaciones B y C no tienen diferencia significativa; Formulación A y C No tenemos diferencia significativa.
Mis 2 preguntas:
-Tener conocimientos en la prueba de sabor mejorado desde entonces, y
-¿Cuál sería una buena manera de configurar una prueba como esta en JMP, especialmente cuando no hay 3 sino 10 formulaciones y un grupo de 25 personas de las cuales 15 al azar podrían hacer una comparación individual?
Gracias,
Robar
Hicimos algo parecido en el grupo JMP, comparando las papas fritas. Para obtener más información, utilizamos varios grupos de 3 papas fritas, donde los individuos especificarían su favorito y el menos favorito en cada grupo. En relación con lo que está en JMP 12: el blog de diseño y el blog de analisis .
JMP 13 tiene más herramientas de análisis, Nuevas características en Choice Modeling para JMP® y JMP® Pro 13 e incluso un diseñador MaxDiff para el lado del diseño.
Aún puede hacer 2 en comparaciones de tiempo en lugar de 3 (y usar el modelador / diseñadores de opciones).
Espero que esto ayude,
Ryan
