젠펑 딩
Sr Research 통계 개발자
감각 및 소비자 연구로 인한 데이터 세트는 매우 크고, 다양한 열과 데이터 유형이 있습니다. 다양한 다변량 데이터 분석 방법은 감각 데이터의 탐색 및 분석에 유용할 수 있습니다. 지난 몇 년 동안 이러한 방법 중 다수가 JMP에 추가되었습니다. 이 논문에서는 분산 분석(ANOVA), K 평균 군집, 주성분 분석(PCA), 부분 최소 제곱법(PLS), 다중 요인 분석(MFA), 다중 대응 분석(MCA), 텍스트 탐색기와 같은 방법을 감각 및 소비자 데이터에 적용하는 방법을 제시하고, 이러한 각 절차가 어떻게 작동하는지, 각각이 어떻게 해석되는지, 그리고 서로 어떻게 관련되어 있는지 강조합니다. 감각 및 소비자 선호도 문제를 해결하는 가장 좋은 방법을 설명함으로써 이 논문의 목표는 분석가가 감각 평가, 소비자 선호도 및 적절한 다변량 방법에 익숙해지도록 하여 각 분석가가 JMP에서 이러한 방법을 자신의 감각 연구에 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
