Anne Hasted , Direktor, Qi Statistics Ltd.
Gemma Hodgson , Statistischer Berater, Qi Statistics Ltd.
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Die Unternehmen für Lebensmittel, Getränke und persönliche Produkte suchen ständig nach Möglichkeiten, ihre Produkte zu optimieren und ihre Konkurrenten zu schlagen. Einer der verwendeten Ansätze ist die Präferenzabbildung. Für Produkte werden zwei Datenströme erfasst. Konsumenten aus dem Zielmarkt werden dazu gezwungen, die Produktproben zu probieren, zu trinken oder zu verwenden und zu bewerten, wie viel sie jede Probe auf einer numerischen Skalenskala mögen. Fachleute werden geschult, um die sensorischen Eigenschaften der Stichproben anhand einer Reihe von Attributen zu bewerten, die Stichproben beschreiben und unterscheiden. Statistische Techniken werden dann verwendet, um die beiden Messgrößen zu verknüpfen. Die Konsumenten werden zunächst in Gruppen mit ähnlichen Präferenzen zusammengefasst. Die Mehrfachkorrespondenzanalyse wird dann verwendet, um nach Verbindungen zwischen den Gruppen und demografischen Maßen zu suchen. Die Präferenzen innerhalb jeder Gruppe können weiter erforscht werden, indem der Durchschnittslust gegenüber der sensorischen Charakterisierung der Proben modelliert wird. Die leistungsstarken statistischen Werkzeuge und Visualisierungen in JMP machen es ideal für die Konsumwissenschaften. Wir werden die Anwendung der Clusteranalyse, der Mehrfachkorrespondenzanalyse und der Regression der partiellen kleinsten Quadrate anhand von Daten aus 12 europäischen Apfelsorten veranschaulichen, um herauszufinden, wer grüne Äpfel mag und warum!
