Jianfeng Ding
Senior Research Statistician Developer
Datensätze aus Sensorik- und Verbraucherstudien können recht umfangreich sein und viele verschiedene Spalten und Datentypen aufweisen. Bei der Erkundung und Analyse sensorischer Daten können verschiedene multivariate Datenanalysemethoden hilfreich sein. In den letzten Jahren wurden viele dieser Methoden zu JMP hinzugefügt. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Methoden wie Varianzanalyse (ANOVA), K-Mittel-Cluster, Hauptkomponentenanalyse (PCA), partielle kleinste Quadrate (PLS), Mehrfachfaktoranalyse (MFA) und Mehrfachkorrespondenzanalyse (MCA) angewendet werden. und Text Explorer auf sensorische und Verbraucherdaten und betont dabei, wie jedes dieser Verfahren funktioniert, wie jedes interpretiert wird und wie sie miteinander in Beziehung stehen. Durch die Veranschaulichung der besten Methoden zur Lösung sensorischer und Verbraucherpräferenzprobleme besteht das Ziel dieses Dokuments darin, Analysten mit sensorischer Bewertung, Verbraucherpräferenzen und geeigneten multivariaten Methoden vertraut zu machen, damit jeder Analyst diese Methoden in JMP effektiv für seine eigenen sensorischen Studien nutzen kann.
Schön zu sehen, dass JMP für sensorische Analysen eingesetzt wird! Danke schön!
