Jianfeng Ding
Statisticien de recherche senior développeur
Les ensembles de données issus d'études sensorielles et de consommation peuvent être volumineux, avec de nombreuses colonnes et types de données différents. Diverses méthodes d'analyse de données multivariées peuvent s'avérer utiles pour l'exploration et l'analyse des données sensorielles. Ces dernières années, nombre de ces méthodes ont été intégrées à JMP. Dans cet article, nous présentons l'application de méthodes telles que l'analyse de la variance (ANOVA), la classification des K-moyennes, l'analyse en composantes principales (ACP), les moindres carrés partiels (PLS), l'analyse factorielle multiple (AFM), l'analyse des correspondances multiples (ACM) et Text Explorer aux données sensorielles et de consommation, en insistant sur le fonctionnement, l'interprétation et les relations entre ces procédures. En illustrant les meilleures méthodes pour traiter les problèmes de préférences sensorielles et de consommation, cet article vise à familiariser les analystes avec l'évaluation sensorielle, les préférences des consommateurs et les méthodes multivariées appropriées, afin qu'ils puissent les utiliser efficacement dans JMP pour leurs propres études sensorielles.
