官能データ分析のための実験計画法

なぜ官能データ分析で実験計画法を使用するのか

実験の計画は，収集されたデータが，可能な限り最善の方法で，統計的に活用可能になることを確実にしたい者のための基本ステップである．製品が統計的に信頼できる条件で比較できない場合は，審査員のパネルから製品を評価することはまったく役に立たない．製品をそれらの間で比較するために，各審査員がすべての製品を評価する必要もない．

このツールは，審査員（専門家や消費者）が製品の集合を評価する官能評価を準備するための簡単でパワフルなツールを官能分析のスペシャリストに提供するために設計されている．

XLSTAT の官能データ分析のための実験計画法ツールは何を考慮に入れるか

製品の集合を評価するパネルが欲しい場合，最初に持ち上がる問題は，技術的な制約（訓練された消費者の数が限られている）または予算的な制約を考慮しながら，関与する適切な消費者の数は何人なのかということである．

消費者の数が決定されると，各セッションで1人の消費者が評価できる製品の最大数はいくつか，という問題が出てくる．

まだ各消費者が各セッションでどの製品をどの順序で評価するかの決定が残っている．順序が影響を持つ可能性がある．特定の製品にペナルティを課すことを避けるために，製品が各セッションでできるかぎり3つの異なる位置に出現することを担保するべきである．さらに，製品のいくつかのシーケンスも，官能評価で影響を持つ可能性がある．我々は，ここで製品の対を考慮することに限定する（順序2のキャリー・オーバー）．順序と同様，さまざまなに順序づけされた対が，計画の中でできるだけ均等な度数で提示されることも確かにする．

したがって，計画を生成するとき，我々は以下の3つの要求を調和させようとする：

• 製品ができるだけ多くの審査員に見られ，さまざまな製品の全体的度数ができるだけ均一であること，
• 各製品は，各セッションの間に異なる順序で見られなければならず，各対（順序，製品）の全体的度数ができるだけ均一であること，
• さまざまに順序づけされた製品の対は，実験計画の中で，できるだけ均一な度数で提示されなければならない．

XLSTAT の官能データ分析での実験計画法の品質基準

XLSTAT は，A-効率またはD-効率の意味で，完全計画または不完全計画の場合で，バランスまたは非バランスで，最適計画を探索することを可能にする．

製品の順序

計画が見つかると（行列 N がわかると），列度数とキャリー・オーバーの観点で，最適化する（Périnel および Pagès, 2004）ために製品を並べる必要がある．我々は，各製品が任意の位置で同じ回数提示され，順序づけられた各対も同じ回数提示されることを望む．それを実現するために，XLSTATは2つの行列を使用する：列度数の行列とキャリー・オーバーの行列．

官能データ分析での実験計画法のためのXLSTAT アルゴリズム

この最適化アルゴリズムは繰り返しである．官能評価を複数のセッションに分割することが必要な場合がある．セッションの必要性を考慮にいれた計画を生成するために，XLSTATは，各セッションに同じ初期計画を用いて， 列度数とキャリー・オーバーをできる限り公平に保ちながら，行と列の両方に並べ替えを適用する．計画が分解可能またはほぼ分解可能である場合，2つの異なるセッションで，同じ審査員が同じ製品を2回テストすることはない．