Dieser Blog befasst sich mit einem Beispiel für die Bewertung der Eigenschaften mehrerer Produkte, wobei „Cochranns Q-Test“ als Methode zur Untersuchung der Übereinstimmung von Bewertungen zwischen Produkten und „Korrespondenzanalyse“ als Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen Produkten und Bewertungen verwendet wird. I Ich zeige dir wie.
Der „Cochran-Q-Test“ mag zwar eine wenig bekannte Testmethode sein, eignet sich aber als Testmethode zur Bewertung mehrerer Produkte wie in diesem Beispiel. Bitte verwenden Sie ihn unbedingt.
Vergleich der Eigenschaften mehrerer Kaffeedosen
Beispiel: Bewertung von Süße, Röstgefühl, Bitterkeit usw. für 7 Dosenkaffeesorten
Für 7 Dosenkaffee (A, B, C, D, E, F, G) bewerteten 12 Panelisten (Bewerter) die folgenden 5 Eigenschaften von Kaffee
Aroma : Duft
Säure : sauer
Süße : Süße
Bitterkeit : Bitteres Gefühl
Röstlichkeit : Röstgeschmack
Auswerten
Jeder Diskussionsteilnehmer prüft jeden Dosenkaffee, der die oben genannten Eigenschaften deutlich aufweist.
Wie in diesem Beispiel prüft der Bewerter die entsprechenden Merkmale (Bewertungspunkte) des Produkts, zählt die Anzahl der Prüfungen und untersucht die Merkmale des Produkts. CATA-Gesetz (Check All That Apply). Es wird hauptsächlich für die Marktforschung verwendet.
Das untenstehende Aktiendiagramm fasst die Ergebnisse der Bewertung zusammen. Ein Wert von „1“ bedeutet aktiviert, ein Wert von „0“ bedeutet nicht aktiviert. Kurz gesagt: Je höher das Verhältnis von 1 für jeden Kaffee und jedes Merkmal (Item), desto mehr empfanden die Diskussionsteilnehmer dieses Merkmal.
Zu diesem Zeitpunkt wird der Q-Test von Cochran verwendet, um zu untersuchen, ob zwischen den Produkten ein Unterschied im Prozentsatz besteht, der auf ein bestimmtes Merkmal überprüft wird.
Der Q-Test von Cochran ist eine Methode zur Untersuchung, ob es einen Unterschied in den Proportionen zwischen Variablen für drei oder mehr gepaarte binäre Variablen (kategoriale Daten mit zwei Werten) gibt.
In diesem Beispiel werden 7 Dosenkaffees bewertet, es gibt also drei oder mehr Variablen, und die Diskussionsteilnehmer bewerten mehrere Dosenkaffees, sodass die Daten übereinstimmen. Darüber hinaus kann die Auswertung nur zwei Werte annehmen, „1“ oder „0“, es handelt sich also um binäre Daten und erfüllt die Anforderungen für die Verwendung des Cochran-Q-Tests.
Multiple Korrespondenzanalyse und Cochrans Q-Test
JMP bietet den Q-Test von Cochran als Option in der Multiple Correspondence Analysis an. Lassen Sie uns für dieses Beispiel der Bewertung von Dosenkaffee den Q-Test von Cochran durchführen.
Das Aktiendiagramm im vorherigen Abschnitt wurde aus der folgenden Datentabelle erstellt.
Artikel : Eigenschaften (5 Bewertungspunkte)
Diskussionsteilnehmer : Bewerter (12 Personen von P1 bis P12)
Kaffee A bis Kaffee G : 7 Sorten Dosenkaffee. „1“ wird eingegeben, wenn jedes Merkmal überprüft wird, und „0“ wird eingegeben, wenn es nicht überprüft wird.
Analysieren > Multivariat > Mehrfachkorrespondenzanalyse , weisen Sie die Spalten zu, wie in der Abbildung unten links gezeigt, und über die Schaltfläche mit dem roten Dreieck oben links im angezeigten Analysebericht Korrespondenzanalyse > Cochrans Q-Test Wählen.
Von den fünf Bewertungspunkten werden hier zwei Berichte, Binnerness und Aroma, angezeigt. Der Korrespondenzanalysebericht wird zusammen mit dem Cochran-Q-Testbericht angezeigt.
Wenn das Signifikanzniveau des Tests 0,05 beträgt, beträgt der p-Wert für Bitterkeit oben links in der Abbildung 0,0134, was auf einen signifikanten Unterschied hinweist, und der p-Wert für Aroma oben rechts in der Abbildung beträgt 0,3946, was auf Nein hinweist bedeutender Unterschied.
Daraus lässt sich schließen, dass es einen Unterschied in der prozentualen Bitterkeit der 7 Dosenkaffeesorten gibt, nicht aber, dass es einen Unterschied im Aroma gibt.
Diese Interpretation lässt sich auch intuitiv aus dem Korrespondenzanalysediagramm erkennen.
Die Korrespondenzanalyse stellt für jeden Kaffee die Punkte „0“ und „1“ dar, die Bitterkeit 0 und 1 liegen jedoch nicht nahe beieinander und sind in zwei Dimensionen gemischt. Dies ist ein Zustand, in dem es keine Ähnlichkeit der Bewertungen zwischen den Produkten gibt. Bei Aroma hingegen liegt „0“ teilweise auf der linken Seite und „1“ teilweise auf der rechten Seite, sodass man von einer Ähnlichkeit in der Bewertung sprechen kann. Eine Ähnlichkeit der Bewertungen weist darauf hin, dass zwischen den Produkten kein Unterschied festgestellt werden kann.
Tatsächlich wird der Q-Test von Cochran für fünf Merkmale (Bewertungselemente) durchgeführt, also über das Rechtsklick-Menü [Verketten, um Datentabelle zu erstellen] um sie alle in einer Tabelle anzuzeigen.
Abgesehen vom Aroma gibt es auch bei anderen Punkten erhebliche Unterschiede, d. h. die Bewertungen von Süße, Röstung, Bitterkeit und Säure unterscheiden sich zwischen den Produkten.
Produktpositionierung mit kontingenztabellenbasierter Korrespondenzanalyse
Lassen Sie uns die Häufigkeit von Item und Coffee in den obigen Daten aggregieren und eine Korrespondenzanalyse für die aggregierten Daten durchführen. Der Zweck besteht darin, eine Korrespondenzanalyse basierend auf der Zwei-Wege-Analysetabelle von Kaffee und Artikel durchzuführen und die Beziehung zwischen Produkten und Bewertungsartikeln zu untersuchen.
Zeigt den Bericht zur Korrespondenzanalyse an. Dimension 1 (horizontale Achse) erklärt 66 % der Variation und Dimension 2 (vertikale Achse) erklärt 22,5 % der Variation, sodass die beiden Dimensionen auch 88,5 % der Variation in den Daten erklären. Man kann sagen, dass die zweidimensionale Darstellung ausreicht, um die Beziehung zwischen Produkten und Endpunkten darzustellen.
Wenn wir uns den Korrespondenzanalysebericht ansehen, können wir sehen, dass B, C und D Bitterkeit und Röstung sind, F Säure und A Dosenkaffee mit Süße.
Auf diese Weise können Korrespondenzanalyseberichte die Beziehungen zwischen Kategorien zweidimensional abbilden. Es ist beispielsweise eine praktische Methode, um die Unterschiede zwischen den Merkmalen der Produkte Ihres Unternehmens und denen anderer Unternehmen sowie die Positionierung von Produkten leicht verständlich zu erklären.
Von Naohiro Masukawa (JMP Japan)
