La evaluación sensorial, que utiliza los sentidos humanos, se clasifica generalmente en evaluación sensorial analítica, que obtiene resultados objetivos de un panel entrenado, y evaluación sensorial basada en preferencias, que obtiene resultados subjetivos de consumidores en general. Por otro lado, en los últimos años se han adoptado muchos métodos nuevos (Métodos Rápidos) que permiten realizar análisis de evaluación con cierto grado de precisión, reduciendo el tiempo y el coste de la formación y evaluación del panel. Uno de los Métodos Rápidos, el Perfil de Elección Libre (FCP), es un método en el que los evaluadores valoran las muestras según sus propios criterios de evaluación, y tiene la ventaja de capturar directamente las percepciones y expresiones naturales de los consumidores, sin necesidad de formación previa del panel. Los datos obtenidos por cada individuo utilizando diferentes términos y escalas se integran mediante análisis multivariante y análisis de Procrustes generalizado (GPA), y se interpretan como un espacio perceptivo común entre las muestras.
En esta ocasión, para realizar un análisis de GPA (que no está incluido en el menú de análisis de JMP) y analizar los datos de FCP, creamos un script utilizando IA de generación y logramos el análisis mediante la integración de JMP y Python. A continuación, presentamos los resultados y la interpretación de los datos de FCP.
