XLSTAT是便捷靈活的Excel數據分析插件,允許用戶在MicrosoftExce中分析、自定義和共享結果。XLSTAT有超過240種統計功能和Applied功能XLSTATSENSORY為Applied中一個數據分析模塊,可直接對感官評價數據進行分析,包括差異性測試、感官評價小組能力評估、消費者評估等,為感官評價從業者提供數據分析。本文以XSTATversion2022.1為例,主要介紹其期在感官消費者調查分析中的應用。
01懲罰分析
產品優化是新產品開發過程中最重要步驟之一,目的是確定消費者的理想產品和產品再優化的方向。其中最適標度(justaboutright,JAR)評價方法因其直觀、操作簡單等特性,被廣泛用于食品工業設計和市場調研中,常應用在產品早期開發中。
01懲罰分析
產品優化是新產品開發過程中最重要步驟之一,目的是確定消費者的理想產品和產品再優化的方向。其中最適標度(justaboutright,JAR)評價方法因其直觀、操作簡單等特性,被廣泛用于食品工業設計和市場調研中,常應用在產品早期開發中。
聶學瀅等采用消費者喜好標度和剛好標度對市售的13種茶樣品進行評價,選定最佳產品以及懲罰分析(penaltyanalysis)確定拼配方案。Ares等基于消費者對CATA問題的回應,提出了懲罰分析的應用,以識別喜好的驅動因素和產品再改良的方向。JAR標度是一種雙級測量標度,在JAR打分量表中,量表的兩端表示太強或太弱,如1分表示太淡,5分表示太甜,3分表示剛剛好,因此3分被認為是與消費者的心理預期最匹配的。
XLSTAT中懲罰的分析結果包含Meandrop值,Meandrop值等于兩端人群(非“最適度”)對樣品的整體喜好度(平均值)減去“最適度”人群對樣品的整體喜好度(平均值),XLSTAT最后會給出Meandrops與人數占比的圖,如圖4所示,Meandrop值越大、人數比例越大,說明該指標越需要優先改進。
02CATA檢驗法
定量描述分析法、風味剖面法、質地剖面法等被稱為傳統描述性分析法。兩個新產品上市前,經描述分析,發現兩個新產品都有其各自的優勢和特點,通過描述分析仍不能確定哪個新產品更好,此時可使用情感檢驗法,即讓消費者來決定喜歡哪一個產品,喜歡或接受的程度有多大。具體方法有:成對偏愛檢驗、排序偏愛檢驗、喜好標度等。
CATA(Check-all-thatapply)檢驗法是由消費者代替專業感官評價員的一種快速感官分析方法,將一組產品和一張CATA問卷提供給消費者,要求其在問卷中選出適合描述樣品的描述詞。該方法不需專業培訓和維護,降低了時間和成本,還能直接反映消費者的情緒感受。XLSTAT中通過CATA分析可得如圖5及圖6所示的PCA圖,圖6展示了評價的產品與指標的分布情況,結合兩個圖可觀察到評價的產品與理想產品(Idealproduct)之間的差距,理想產品的指標特點,給評價的產品進行定位,以確定改進方向。
03喜好度測試
產品在開發過程中或上市后需要進行消費者感官檢驗,以評價當前目標消費者或潛在消費者對一類產品或一種產品某種特征的感受,包括偏愛性和接受程度。
偏愛檢驗中,消費者在一組產品或一對產品中選出最喜愛的一種產品,或對產品的某個指標或整體喜好進行排序;而在接受性測試中,消費者只需對單一產品進行評價,并不需要與另一個產品進行比較。在接受性檢驗中常用的方法為9點快感標度,即將編號后的樣品呈遞給消費者,要求其對樣品按9點標度選擇,分別為“極度喜歡、非常喜歡、一般喜歡、稍微喜歡、既不喜歡也沒有厭惡、稍微厭惡、一般厭惡、非常厭惡、極度厭惡”,9點標度使用簡單故而易被消費者接受理解,能在進行消費者測試時發揮重要作用。
XLSTAT中likingdataanalysis通過方差分析消費者對評價樣品的喜好度區別,同時得到所測評樣品及消費者的分布圖如圖7,還可結合圖8中的聚類分析結果,將消費者分類,得到不同類別消費者喜愛的產品,在實際應用中還可結合QDA測試結果,分析出不同類別消費者的區別,如不同年齡段消費者的喜好趨勢,對應趨勢下產品的感官特點等。