ライキング・データ分析

ライキング・データ分析の解説

ライキング・データ（hedonic=快楽データともいう）は，官能分析で最も収集されているものの1つである．それらは，単純にさまざまな被験者/消費者/審査員に，製品に対するスコアを与えるように依頼する．一般的には，彼らが回答しなければならない尺度が事前に定義されている．

ライキング・データの背後にあるアイデアはとても単純ではあるが，これらのデータの分析は豊潤である．最初のステップは，ライキング・データの記述であり，製品ごとのそれらの分布，セッション間の差，データの可視化などである．2番目のステップは，より高度で，製品間の比較検定と内的プリファレンス・マッピングの構築で構成されている．最後のステップは，審査員のグループの比較またはクラスタリング，または審査員のクラスタリングによる審査員間の一致の調査に基づいている ．

XLSTATでのライキング・データ分析のセットアップ

ライキング・データ: Seさまざまな審査員に対応するデータを選択する．選択の最初の行がヘッダを含むなら，垂直形式では"変数ラベル"オプション，または水平形式では"審査員ラベル"オプションが有効にされなければならない．垂直形式にあって，複数列を選択する場合，それらは平均される．

形式が水平の場合:

製品ラベル: 利用可能な製品ラベルを使用したい場合は，このオプションをチェックする．このオプションをチェックしない場合，ラベルが自動で作成される．列ヘッダが選択されたなら，"属性ラベル"オプションが有効になっていることを確認する．

形式が垂直の場合:

製品: ライキング・データの行に対応する製品を選択する．

列ヘッダが選択されたなら，"変数ラベル"オプションが有効になっていることを確認する．

審査員: ライキング・データの行に対応する審査員を選択する．列ヘッダが選択されたなら，"変数ラベル"オプションが有効になっていることを確認する．

セッション: ライキング・データの行に対応するセッションを選択する．列ヘッダが選択されたなら，"変数ラベル"オプションが有効になっていることを確認する．

XLSTATでのライキング・データ分析のオプション

審査員を中心化: 審査員を中心化（各審査員の平均を0に設定）するには，このオプションを有効にする．

審査員を尺度化: 審査員を尺度化（各審査員の分散を1に設定）するには，このオプションを有効にする．

信頼区間 (%): さまざまな検定および信頼区間の計算に使用する信頼区間のパーセンテージ範囲を入力する．デフォルト値: 95．

審査員のクラスタリング: 審査員をクラスタするには，このオプションを有効にする（"審査員のクラスタリング"の節を参照）． 次に，XLSTATに打ち切り（保持するクラスタの数）を自動で定義させたいか，自分でクラスタの数を定義したいかを決定する．

XLSTATでのライキング・データ分析の結果

セッション間の差: セッション間の差（3セッション以上ある場合は標準偏差）の表が表示される．審査員またはデータ入力の可能な誤差を見る（とくに値が高ければ）ことができる．

各製品でのセッション間の差の平均: 製品ごとのセッション間の差の平均の表が表示され，続いて関連するグラフが表示される．これらの結果は，特定の製品でセッションの差があるかどうかを判断するのに使用できる．

各審査員でのセッション間の差の平均: 審査員ごとのセッション間の差の平均の表が表示され，続いて関連するグラフが表示される．これらの結果は，審査員の誰かがセッションの差をもたらすかどうかを判断するのに使用できる．

水平形式でのデータ: 水平形式でのデータが欠損値なしで（それらは選択されたオプションによる推定される）表示される．このデータは，内的プリファレンス・マッピング，凝集型階層クラスタリングで，特定のオプションを入力して，ユーザーが自分で選択することを可能にする．

 選択されたグループがあると，続く結果はグループごとに表示される．さらに，"審査員を中心化"オプションを選択していると，一部の結果は中心化の前と後を提供する．

製品平均: 製品平均の表と関連する棒グラフが表示される．この結果は，製品がどれぐらい好まれているかを判断することができる．

製品ごとのライキング・スコアの箱ひげ図 : 各製品でのライキング・スコアの箱ひげ図が表示される．これらは，ある製品内のライキング・データのバラツキを可視化したり，製品間のバラツキを比較することができる．

可視化データ : さまざまな審査員のデータを直接可視化するグラフが表示される．ある審査員のデータを確認したり，他と比較するために，ハイライトさせる審査員を選ぶことができる．

ANOVA: この表は，製品因子の説明力を評価することができる．説明力は，最終モデルの適合度（最小2乗について）を従属変数（ライキング・データ）の平均に等しい定数のみを含む基本モデルの適合度と比較して評価される．言い換えると，p値が有意であれば，すべての製品平均が等しいという仮説を棄却する．

平均チャート: これらのグラフは，製品の平均と関連する信頼区間を視覚的に比較することができる．

製品/Tukey (HSD): どの製品が他と異なり，どれが類似しているかを判断するために，製品平均の多重比較検定の結果が表示される．そして，製品のグループが提供される．

 内的プリファレンス・マッピング: 内的プリファレンス・マッピングの結果が表示される．それらは，因子の固有値，および，それぞれが表現するイナーシャのパーセンテージで始まり，審査員の座標および製品の座標が表示される．これらの座標のすべてもグラフに表示される．注意: ある審査員が50%より高い (軸上のその審査員のcos2乗の合計 > 0.5）表現品質を持っていなければ，それは表示されない．

各製品での差 : ANOVA，クラス間の多重比較検定の結果，および関連するグラフが，各製品で表示される．

審査員のクラスタリング : 審査員のクラスタ分析の結果が表示される．それらは，得られたデンドログラム（オプションがチェックされていたら打ち切りされる），およびデンドログラムを打ち切って構築される審査員のクラスタを格納する．

XLSTATでのライキング・データ分析の事例

ライキング・データ分析の使用法に関するチュートリアル が，Addinsoftのウェブサイトにある