Jianfeng Ding, JMP 수석 연구 통계 개발자, SAS
감각 및 소비자 연구를 통해 얻은 데이터 세트는 다양한 열과 데이터 유형을 포함하여 상당히 클 수 있습니다. 다양한 다변량 데이터 분석 방법은 감각 데이터 탐색 및 분석에 유용할 수 있습니다. 지난 몇 년 동안 이러한 방법 중 다수가 JMP에 추가되었습니다. 본 논문에서는 분산 분석(ANOVA), K 평균 클러스터, 주성분 분석, 부분 최소 제곱 분석, 다중 요인 분석, 다중 대응 분석 및 텍스트 탐색기와 같은 방법을 감각 및 소비자 데이터에 적용하는 방법을 제시하고 각 방법을 강조합니다. 이러한 절차의 작동 방식, 각 절차의 해석 방법 및 서로의 관계는 무엇입니까? 감각 및 소비자 선호도 문제를 해결하는 가장 좋은 방법을 설명함으로써 이 문서의 목표는 분석가가 감각 평가, 소비자 선호도 및 적절한 다변량 방법에 익숙해지도록 하여 각 분석가가 자신의 감각 연구에 JMP에서 이러한 방법을 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
