XLSTAT Sensory: Treffen Sie die richtigen Entscheidungen vor der Markteinführung Ihrer Produkte

Analyse der Präferenzdaten (neue Methode)

Worüber geht es?

Wenn Sie mit Präferenzdaten arbeiten, d.h. mit Bewertungen, die die Verbraucher Ihren Produkten auf einer vordefinierten Skala gegeben haben, dann ist diese neue Analyse perfekt für Sie!

Sie wird Ihnen helfen, die richtigen Entscheidungen für die Vermarktung Ihrer Produkte zu treffen. Sie werden in der Lage sein, Ihre Produkte miteinander zu vergleichen und Verbrauchergruppen je nach ihren Vorlieben zu definieren sowie das von jeder Gruppe bevorzugte Produkt zu identifizieren.

Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen!

Anhand einer Präferenzstudie über 5 Äpfel können Sie feststellen, welche Äpfel am beliebtesten sind, die Äpfel paarweise vergleichen und feststellen, ob die Probanden ähnliche Präferenzen in Bezug auf die Äpfel haben.

Dieses Diagramm zeigt uns beispielsweise die Auswirkungen der einzelnen Apfelsorten auf die Präferenzdaten: Bei Red Delicious steigt der durchschnittliche Sympathiewert, während er bei Gala sinkt. Insgesamt werden Red Delicious und Juid Äpfel mehr geschätzt als Pink Lady und sogar mehr als Gala oder Granny Smith Äpfel.while Gala makes it go down. Overall, Red Delicious and Juid apples are more appreciated than Pink Lady and even more than Gala or Granny smith ones.

LS Means Liking Scores

Versuchen Sie es selbst! Folgen Sie unserer Anleitung.

Projektive Mapping-Datenanalyse (neue Methode)

Worüber geht es?

Sie wollen mehrere Produkte bewerten, haben aber keine Zeit, Ihre Bewerter zu schulen? Die projektive Mapping Datenanalyse ist das perfekte XLSTAT Tool für Sie!

Das projektive Mapping untersucht die Beziehungen zwischen den Produkten und analysiert, ob die Bewerter ähnliche Präferenzen haben oder ob einige von ihnen atypisch sind.

Sie müssen nur jeden Bewerter bitten, mehrere Produkte auf einem Blatt Papier zu platzieren, je nachdem, wie ähnlich er sie wahrnimmt. Die Koordinaten der Produkte werden dann vom Blatt abgerufen und mit der STATIS-Methode oder Multiple Factor Analysis (MFA) analysiert.

Werfen wir einen kleinen Blick darauf!

Nehmen wir an, dass Sie verschiedene Marken von Smoothies vergleichen müssen.

Unter den XLSTAT-Ausgaben erhalten Sie die Produktkarte.

Zum Beispiel zeigt die Karte unten die Ähnlichkeiten zwischen den Smoothies. Smoothie 5 C und Smoothie 6 scheinen nach Meinung der Prüfer einen ähnlichen Geschmack zu haben, während Smoothie 1 und Smoothie 7 sehr unterschiedlich zu sein scheinen.

Versuchen Sie es selbst! Folgen Sie unserer Anleitung.

Products axes F1 and F2

Sensory Discrimination Tests (Verbesserung)

Worüber geht es?

Wenn Sie sensorische Unterschiede oder Ähnlichkeiten zwischen Ihren Produkten feststellen möchten, können Sie einen der sechs XLSTAT Diskriminierungstests verwenden.

Hier sind die sechs Tests, die wir vorschlagen:

  • Der Dreieckstest
  • Der Duo-Trio-Test
  • Der zwei von fünf Test
  • Der 2-AFC-Test
  • Der 3-AFC-Test
  • Der Tetraden-Test

Zum Beispiel:

Angenommen, Sie wollen einen neuen Weißwein auf den Markt bringen und herausfinden, ob dieses neue Produkt als süßer empfunden wird als ein anderer Wein. Dann können Sie mit einem Dreieckstest den Geschmacksunterschied bewerten und herausfinden, ob die Verbraucher die beiden Weine unterscheiden können.

Was ist neu?

Es ist jetzt möglich, mehrere Sitzungen für Ihre Unterscheidungstests zu berücksichtigen. Wir haben das Beta-binomiale Modell für Daten mit Sitzungen im Feld Datenformat der Registerkarte Allgemein hinzugefügt.

Lesen Sie mehr über jeden sensorischen Test, den XLSTAT anbietet oder folgen Sie unserem Tutorium um Ihren eigenen Unterscheidungstest zu erstellen.

Wie können Sie von unseren letzten Verbesserungen profitieren?

Verpassen Sie nicht diese Chance! Installieren Sie jetzt die neueste Version von XLSTAT.


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This module focuses on Analysis of Variance, but this technique makes assumptions about the underlying distributions in our data

This course covers the excellent features in XLSTAT for investigating, visualising and modelling data sets with measurements on many variables.

This short course delivered online will show consumer scientists how to set up and learn about the routines available in XLSTAT for relating consumer acceptability to sensory/analytic measures.

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