Jianfeng Ding, JMP Senior Research Statistician Developer, SAS
Aus Sensorik- und Verbraucherstudien resultierende Datensätze können sehr umfangreich sein und viele unterschiedliche Spalten und Datentypen enthalten. Eine Reihe multivariater Datenanalysemethoden kann bei der Untersuchung und Analyse sensorischer Daten hilfreich sein. In den letzten Jahren wurden viele dieser Methoden zu JMP hinzugefügt. In diesem Dokument präsentieren wir, wie Methoden wie Varianzanalyse (ANOVA), K-Means-Cluster, Hauptkomponentenanalyse, Partial Least Squares, multiple Faktorenanalyse, multiple Korrespondenzanalyse und Text Explorer auf Sensorik- und Verbraucherdaten angewendet werden. Dabei wird betont, wie diese Verfahren funktionieren, wie sie interpretiert werden und wie sie zueinander in Beziehung stehen. Durch die Darstellung der besten Methoden zur Bearbeitung von Sensorik- und Verbraucherpräferenzproblemen besteht das Ziel dieses Dokuments darin, Analysten mit der sensorischen Bewertung, Verbraucherpräferenzen und geeigneten multivariaten Methoden vertraut zu machen, sodass jeder Analyst diese Methoden in JMP effektiv für seine eigenen Sensorikstudien nutzen kann.
