Jian Feng Ding
Desarrollador Estadístico de Investigación Sr
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 Análisis de Varianza (ANOVA), K Medias Cluster, Análisis de Componentes Principales (PCA), Mínimos Cuadrados Parciales (PLS), Análisis de Factores Múltiples (MFA), Análisis de Correspondencias Múltiples (MCA) y Text Explorer a datos sensoriales y del consumidor, enfatizando 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.
¡Es fantástico ver cómo se utiliza JMP para el análisis sensorial! ¡Gracias!
