Jianfeng Ding
Statisticien de recherche principal Développeur
Les ensembles de données résultant d’études sensorielles et de consommation peuvent être assez volumineux, avec de nombreuses colonnes et types de données différents. Diverses méthodes d’analyse de données multivariées peuvent être utiles dans l’exploration et l’analyse de données sensorielles. Au cours des dernières années, bon nombre de ces méthodes ont été ajoutées à JMP. Dans cet article, nous présentons comment appliquer des méthodes telles que l'analyse de variance (ANOVA), le cluster de moyennes K, l'analyse en composantes principales (ACP), les moindres carrés partiels (PLS), l'analyse factorielle multiple (MFA), l'analyse des correspondances multiples (MCA). et Text Explorer aux données sensorielles et de consommation, en mettant l'accent sur le fonctionnement de chacune de ces procédures, la manière dont chacune est interprétée et leurs relations les unes avec les autres. En illustrant les meilleures méthodes pour résoudre les problèmes sensoriels et de préférences des consommateurs, l'objectif de cet article est de familiariser les analystes avec l'évaluation sensorielle, les préférences des consommateurs et les méthodes multivariées appropriées afin que chaque analyste puisse utiliser efficacement ces méthodes dans JMP pour ses propres études sensorielles.
C'est formidable de voir JMP utilisé pour l'analyse sensorielle ! Merci!
