Sprecher: Ding Jianfen , leitender statistischer Forschungsingenieur, JMP US R&D Headquarters
Thema: Anwendung der multivariaten Analyse mit JMP® in Chemie-, Bedarfsartikel- und Lebensmittelunternehmen
Zusammenfassung:
Die Produkte jedes Unternehmens gelangen auf den Verbrauchermarkt. Im Vergleich zu anderen Unternehmen haben Unternehmen der Chemiebranche, des täglichen Bedarfs und der Lebensmittelindustrie eine direktere und engere Beziehung zu den Verbrauchern. Um sicherzustellen, dass ihre Produkte auf dem Markt Fuß fassen und die Gunst der Verbraucher gewinnen können, führen diese Unternehmen, darunter viele weltbekannte Unternehmen, umfangreiche Untersuchungen zu den Verbraucherpräferenzen durch. Diese Studien erzeugen typischerweise große Mengen sensorischer Daten. Diese sensorischen Daten mit Farbe, Aroma und Geschmack sind nicht nur mengenmäßig groß, sondern auch in ihrer Art vielfältig. Um diese Art von Daten besser untersuchen und analysieren zu können, hat JMP seine Forschung und Entwicklung effektiver multivariater Datenanalysemethoden für diese Art von Daten von Jahr zu Jahr intensiviert. In dieser Diskussion stellen wir vor, wie man Varianzanalysen (ANOVA), K-Means-Clustering, Hauptkomponentenanalysen (PCA), partielle kleinste Quadrate (PLS), Multifaktoranalysen (MFA), multiple Korrespondenzanalysen (MCA) und Textanalysatoren zur Analyse von sensorischen Daten und Daten zu Verbraucherpräferenzen anwendet. Dabei wird betont, wie diese Methoden funktionieren, wie jede Methode interpretiert werden sollte und wie sie inhärent miteinander verbunden sind. Durch die Beschreibung der besten Ansätze für Fragen zu Sensorik und Verbraucherpräferenzen hoffen wir, dass diese Diskussion den Analysten ein Verständnis für multivariate Ansätze bei dieser Art von Daten vermittelt, sodass jeder Analyst in der Lage ist, die von JMP bereitgestellten multivariaten Tools effektiv zu nutzen, wenn er in Zukunft mit Sensorik- und Verbraucherforschungsdaten konfrontiert wird.
