Jianfeng Ding, desarrollador estadístico de investigación sénior de JMP, SAS
Los conjuntos de datos resultantes de estudios sensoriales y de consumo pueden ser bastante grandes, con muchas columnas y tipos de datos diferentes. Una variedad de métodos de análisis de datos multivariados pueden resultar útiles en la exploración y análisis de datos sensoriales. En los últimos años, muchos de estos métodos se han agregado a JMP. En este artículo, presentamos cómo aplicar métodos como el análisis de varianza (ANOVA), K significa cluster, análisis de componentes principales, mínimos cuadrados parciales, análisis de factores múltiples, análisis de correspondencia múltiple y Text Explorer a datos sensoriales y de consumo, enfatizando cómo cada cómo opera cada uno de estos procedimientos, cómo se interpreta cada uno y cómo se relacionan entre sí. Al ilustrar los mejores métodos para abordar los problemas sensoriales y de preferencias de los consumidores, el objetivo de este artículo es familiarizar a los analistas con la evaluación sensorial, las preferencias de los consumidores y los métodos multivariados apropiados para que cada analista pueda utilizar eficazmente estos métodos en JMP para sus propios estudios sensoriales.
