XLSTAT Sensory: tome las decisiones correctas antes de lanzar sus productos

Análisis de datos de preferencia (nuevo método)

¿Qué es?

Si trabaja con datos de preferencia, es decir, las puntuaciones que los consumidores han dado a sus productos en una escala predefinida, este nuevo análisis es perfecto para usted.

Le ayudará a tomar las decisiones correctas con respecto a la comercialización de sus productos. Podrá comparar sus productos entre sí y definir grupos de consumidores en función de sus preferencias, así como identificar el producto preferido por cada grupo.

¡Echemos un vistazo!

A partir de un estudio de preferencias sobre 5 manzanas, se puede determinar qué manzanas son las más apreciadas, comparar las manzanas de dos en dos y determinar si los sujetos tienen preferencias similares respecto a las manzanas.

Por ejemplo, este gráfico nos muestra el efecto de cada variedad de manzana sobre los datos de preferencia: La Red Delicious hace que la puntuación media de preferencia aumente, mientras que la Gala hace que disminuya. En general, las manzanas Red Delicious y Juid son más apreciadas que las Pink Lady e incluso más que las Gala o las Granny smith.

¡Pruébelo usted mismo! Siga nuestro tutorial.

LS Means Liking Scores

Mapeo proyectivo de datos(nuevo método)

¿Qué es?

Si desea evaluar varios productos pero no tiene el tiempo de entrenar sus evaluadores, el mapeo proyectivo de datos podría ser la herramienta de XLSTAT perfecta para usted.

El mapeo proyectivo de datos estudia las relaciones entre los productos y analiza si sus sujetos tienen preferencias similares o si algunos de ellos son atípicos.

Solo tiene que pedir a cada evaluador que coloque varios productos en una hoja de papel en función de la similitud que perciba entre ellos. Las coordenadas de los productos se extraen entonces de la hoja y se analizen utilizando el método STATIS o el Análisis Factorial Múltiple (MFA).

¡Echemos un vistazo!

Imaginemos que tiene que comparar varias marcas de batidos.

Uno de los resultados en XLSTAT es el mapa de posicionamiento de productos.

Por ejemplo, el siguiente gráfico representa las similitudes entre los batidos. Smoothie 5 y Smoothie 6 parecen tener gustos similares según los evaluadores, mientras que Smoothie 1 e Smoothie 7 parecen ser muy diferentes.

¡Pruébelo usted mismo! Siga nuestro tutorial.

Products axes F1 and F2

Pruebas de discriminación sensorial (mejora)

¿Qué es?

Si quiere detectar diferencias o similitudes sensoriales entre sus productos, puede utilizar una de las seis pruebas de discriminación que tiene a su disposición.

Éstas son las seis pruebas que le proponemos:

  • La prueba del triángulo
  • La prueba del dúo-trío
  • La prueba del dos de cinco
  • La prueba 2-AFC
  • La prueba del 3-AFC
  • La prueba de la tétrada

¡Echemos un vistazo!

Supongamos que quiere comercializar un nuevo vino blanco y averiguar si este nuevo producto se percibe como más dulce que otro vino de su gama. Puede utilizar la prueba del triángulo para evaluar la diferencia de sabor y saber si los consumidores pueden diferenciar ambos vinos.

¿Qué hay de nuevo?

Ahora es posible tener en cuenta varias sesiones durante sus pruebas de discriminación. Hemos añadido el modelo beta-binomial para los datos qué contienen varias sesiones en el campo Formato de datos de la pestaña General.

Para saber más sobre las diferentes pruebas sensoriales que ofrecemos, consulte nuestra página sobre este tema, así como nuestro tutorial para lanzar su propia prueba sensorial.

¿Cómo beneficiarse de las últimas mejoras?

¡No pierda la oportunidad! Actualice su XLSTAT ahora descargando la última versión.


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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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