Este blog trata un ejemplo de evaluación de las características de múltiples productos, utilizando la "prueba Q de Cochrann" como método para examinar la concordancia de las evaluaciones entre productos, y el "análisis de correspondencia" como método para examinar la relación entre productos y evaluaciones. te mostraré cómo.
La "prueba Q de Cochran" puede ser un método de prueba poco conocido, pero es útil como método de prueba para evaluar múltiples productos como este ejemplo. Úselo por todos los medios.
Comparación de características de café enlatado múltiple
Ejemplo: Evaluación de dulzura, sensación tostada, amargura, etc. para 7 tipos de café enlatado
Para 7 café enlatado (A, B, C, D, E, F, G), 12 panelistas (evaluadores) evaluaron las siguientes 5 características del café
Aroma : aroma
Acidez : agrio
Dulzura : dulzura
Amargura : Sentimiento amargo
tueste : Sabor tostado
Evaluar
Cada panelista revisa cada café enlatado que sintió fuertemente las características anteriores.
Como en este ejemplo, el evaluador verifica las características correspondientes (elementos de evaluación) del producto, cuenta el número de controles y examina las características del producto. Ley CATA (marque todo lo que corresponda) Se utiliza principalmente para la investigación de mercados.
El siguiente cuadro de acciones resume los resultados de la evaluación. Un valor de "1" indica verificado, un valor de "0" indica no verificado. En resumen, para cada café y cada característica (elemento), cuanto mayor sea la proporción de 1, más panelistas sintieron esa característica.
En este momento, la prueba Q de Cochran se usa para examinar si existe una diferencia en el porcentaje verificado para una determinada característica entre los productos.
La prueba Q de Cochran es un método para examinar si existe una diferencia en las proporciones entre las variables para tres o más variables binarias pareadas (datos categóricos con dos valores).
En este ejemplo, se evalúan 7 cafés enlatados, por lo que hay 3 o más variables, y los panelistas están evaluando múltiples cafés enlatados, por lo que los datos tienen correspondencia. Además, la evaluación solo puede tomar dos valores, "1" o "0", por lo que son datos binarios y satisfacen los requisitos para usar la prueba Q de Cochran.
Análisis de correspondencias múltiples y prueba Q de Cochran
JMP proporciona la prueba Q de Cochran como una opción en el análisis de correspondencias múltiples. Realicemos la prueba Q de Cochran para este ejemplo de evaluación de café enlatado.
El gráfico de acciones de la sección anterior se creó a partir de la siguiente tabla de datos.
Elementos : Características (5 ítems de evaluación)
Panelistas : Evaluadores (12 personas de P1 a P12)
Café A a Café G : 7 tipos de café enlatado. Se ingresa "1" cuando se marca cada función y se ingresa "0" cuando no se marca.
Analizar > Multivariante > Análisis de correspondencia múltiple , asigne las columnas como se muestra en la figura inferior izquierda y desde el botón del triángulo rojo en la parte superior izquierda del informe de análisis que se muestra Análisis de correspondencias > Prueba Q de Cochran Elegir.
De los cinco elementos de evaluación, aquí se muestran dos informes, Binnerness y Aroma. El informe de análisis de correspondencia se muestra junto con el informe de la prueba Q de Cochran.
Si el nivel de significación de la prueba es 0,05, el valor p para el amargor en la parte superior izquierda de la figura es 0,0134, lo que indica una diferencia significativa, y el valor p para el aroma en la parte superior derecha de la figura es 0,3946, lo que indica que no diferencia significativa.
A partir de esto, se puede decir que hay diferencia en el porcentaje de amargor sentido para los 7 tipos de café enlatado, pero no se puede decir que hay diferencia en el aroma.
Esta interpretación también puede conocerse intuitivamente a partir del diagrama de análisis de correspondencia.
El análisis de correspondencia traza los puntos "0" y "1" para cada café, pero el amargor 0 y 1 no están ubicados cerca uno del otro y se mezclan en dos dimensiones. Este es un estado donde no hay similitud en las calificaciones entre los productos. Por otro lado, para Aroma, el "0" se ubica en el lado izquierdo y el "1" se ubica en el lado derecho hasta cierto punto, por lo que se puede decir que existe una similitud en la evaluación. Una similitud en las calificaciones indica que no se puede encontrar ninguna diferencia entre los productos.
En realidad, la prueba Q de Cochran se realiza para cinco características (elementos de evaluación), por lo que desde el menú contextual [Concatenar para crear tabla de datos] para mostrarlos todos en una tabla.
Hay diferencias significativas en otros elementos además del aroma, es decir, las evaluaciones de dulzura, tostado, amargor y acidez difieren entre los productos.
Posicionamiento de producto con análisis de correspondencia basado en tablas de contingencia
Agreguemos la frecuencia de Artículo y Café en los datos anteriores y realicemos un análisis de correspondencia en los datos agregados. El propósito es realizar un análisis de correspondencia basado en la tabla de análisis bidireccional de Café y Artículo, e investigar la relación entre los productos y los artículos de evaluación.
Muestra el informe de análisis de correspondencia. La dimensión 1 (eje horizontal) explica el 66% de la variación y la dimensión 2 (eje vertical) explica el 22,5% de la variación, por lo que las dos dimensiones también explican el 88,5% de la variación de los datos. Se puede decir que el gráfico bidimensional es suficiente para mostrar la relación entre productos y puntos finales.
Mirando el informe de análisis de correspondencia, podemos ver que B, C y D son amargor y tostado, F es acidez y A es un café enlatado con dulzura.
De esta forma, los informes de análisis de correspondencias pueden mapear las relaciones entre categorías en dos dimensiones. Por ejemplo, es un método conveniente para explicar las diferencias entre las características de los productos de su empresa y los de otras empresas y el posicionamiento de los productos de una manera fácil de entender.
Por Naohiro Masukawa (JMP Japón)
