Su solución de análisis de datos

Análisis de vida útil del producto en Excel

20/10/2017

Este tutorial le mostrará cómo configurar e interpretar un análisis de vida útil de un product (sensory shelf life analysis) en Excel usando el software estadístico XLSTAT.

Datos para el análisis de vida útil de un producto

Puede descargar un libro Excel con los datos y los resultados haciendo clic aquí.
Los datos utilizados en este tutorial corresponden a la evaluación de un zumo de fruta fresca por 19 jueces en diferentes momentos. Los zumos se han probado 6 veces al día (1, 2, 3, 4, 5 y 6). Los evaluadores han dado su gusto (sí / no) en todos estos momentos. En los datos, las evaluaciones de los jueces se codifican utilizando el 0 cuando la evaluación es negativa y 1 cuando es positiva. Este es el formato de datos:

data sensory shelf life

Usted puede cambiar el valor (0/1) a cualquier otro valor en XLSTAT (sí/no, por ejemplo).

Objetivo del análisis de vida útil de un producto

El objetivo de este análisis es visualizar el mejor periodo para poner un producto en una estantería para venderlo. Los modelos de supervivencia paramétricos se usan para modelar el tiempo en el que un evento tiene lugar.

Configuración del análisis de vida útil de un producto

Tras abrir XLSTAT, seleccione el comando XLSTAT-Análisis de datos sensoriales / Sensory Shelf Life Analysis  (ver más abajo), o bien haga clic en el botón correspondiente de la barra de herramientas XLSTAT-Análisis de datos sensoriales.

XLSTAT Sensory menu Shelf

Una vez que haya hecho clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo. Seleccione la tabla evaluador x fecha presentada anteriormente y una columna con el valor asociado a cada fecha en el cuadro de datos de tiempo. Utilizamos la distribución de Weibull para ajustar el modelo.

dialog box sensory shelf life general

El resto de las opciones se dejan con sus valores predeterminados.

Interpretación de los resultados de un análisis de vida útil de un producto

Después de haber hecho clic en el botón OK, comienzan los cálculos.

La primera tabla corresponde a los estadísticos de resumen básicos asociados a los datos de tiempo. También se muestra un gráfico que ofrece una visión general de las respuestas de los jueces.

sensory shelf life date statistics

sensory shelf life preference plot

Este gráfico muestra una disminución en el número de jueces que aprecian el zumo de naranja. Al final del análisis, a sólo 4 evaluadores todavía les gusta el producto.

Las tablas que se muestran después son similares a los que se muestran en una curva de supervivencia paramétrica. Se ajusta una curva de Weibull al modelo. Podemos ver que ambos parámetros son significativos.

sensory shelf life parameters

La función de distribución de la preferencia basada en una distribución Weibull es la siguiente:

sensory shelf life preference distribution plot

Finalmente, se obtienen los cuantiles, que resultan muy útiles para la toma de decisiones.

sensory shelf life quantiles

Podemos ver que la mediana del tiempo se sitúa entre 4 y 5 días una vez que el producto se ha colocado en la estantería.

Con este tipo de análisis pueden realizarse muchos otros cálculos y decisiones. Pueden agregarse variables exploratorias asociadas a cada uno de los jueces. 

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