あなたの分析ソリューション

ExcelでのSTATIS分析

20/11/2018

このチュートリアルは、XLSTAT統計解析ソフトウェアを用いて、Excel内でSTATIS を実行して解釈する方法を示します。

STATIS 分析を実行するデータセット

データと結果のExcelシートは、下のボタンをクリックしてダウンロードできます:
データをダウンロード
データは、AGROCAMPUS OUESTによりフランスのレンヌで実施されたprojective mapping / Napping研究です。8 種類のスムージーが24 人の被験者(パネリスト)によってテーストされ、テーブルクロスの上に置かれました。STATIS 分析のために座標が収集されました。パネリストが2つの製品を類似しているとみなしたまら、後者がテーブルクロス上で近くに置かれ、したがって、それらは類似した座標を持ちます。元のファイルは、R SensoMineR パッケージで得られます。

このチュートリアルの目的は、スムージー間のリンクを調査して可視化すること、および、被験者官の同意を判定することです。

STATIS法とは何か?

STATIS法は、官能分析でよく使用されるマルチ・コンフィギュレーション・データ分析です。 コンフィギュレーションが、さまざまな査定人、被験者、または審査員に提示されます。この手法は、とくにprojective mapping / Napping, conventional profilingまたは free choice profilingで使用できます。STATISの最大の関心事は、 非典型のコンフィギュレーションが中心的なコンフィギュレーションの重みよりも小さな重みを持つことです。したがって、分析は
非典型のコンフィギュレーションではなく、一般的な視点を最もよく反映します。

XLSTATでのSTATIS分析のセットアップ

STATISダイアログ・ボックスを有効にするには、XLSTATを起動して、高度な機能
/官能データ分析/STATISを選択してください。

STATISダイアログ・ボックスが現れます。

デモ・ファイルの Excelシートでコンフィギュレーションに対応するデータを選択してください(ここでコンフィギュレーションは、被験者によって与えられた座標の集合)。 コンフィギュレーションの数を24に被験者に等しく設定してください。 

各コンフィギュレーションは2つの変数を持つので、等しいオプションを選択して、変数の数が一定であることをXLSTATに知らせることができます。 少なくとも1つのコンフィギュレーションで変数の数が異なる場合は、各コンフィギュレーションでの変数の数を格納する列を選択する必要があります。

最後に、オプション変数ラベルオブジェクト・ラベル(我々の事例ではスムージー)を有効にします。

オプションタブでは、尺度効果を避けるためにコンフィギュレーションを全体的に縮尺することを選びます。 すべての変数は各コンフィギュレーション内で同じ尺度にあるので、変数を縮尺することはそれほど必要ではありません。

出力タブでは、RV行列、および、コンフィギュレーション間のRV、被験者間の近接の指標を持つコンセンサスを表示するように選びます。

OKをクリックすると計算が始まります。

プロットを表示させたい軸を確認してください。この事例では、最初の2つの因子で表現される変動のパーセンテージがそれほど高くありません (68.43%); 結果の誤解釈を避けるために、我々は、軸 1 と 3に関する2つ目のチャートで結果を補完することにしました。

STATIS 分析の結果の解釈

下のグラフはSTATISの主要なオブジェクトです:オブザベーションを2次元のマップに表現するして、そして、近接関係を識別します。たとえば、"Casino_PBC" と "Innocent_PBC" は近いとスムーズに認識されますが、それらは"Casino_SRB"からはとても異なります。第3次元では、 Carrefour_SB が "Casino_PBC"、"Innocent_PBC"、"Immedia_SRB"、"Casino_SRB"とは全体的に反対であることがわかります。


もし我々が2人の特定の被験者(パネリスト)に興味を持つなら、各被験者間のRV係数を与えるRV行列を調べることが有用です(この係数は、0 から 1の間で、被験者が近接しているほど大きくなります)。ここで、我々は、We see here that 被験者 1 が被験者 2にとてもも類似した意見を持ちますが、被験者 4(ここの他の多くの被験者に対して低いRV値を持つ)からはとても異なることがわかります。

1人の被験者の他のすべて(すなわち、コンセンサスによって反映される全体的視点)に対する近接関係を評価することがとても重要かもしれません。したがって、下の棒グラフは、被験者 4 は、18 や 23とは異なり、かなり非典型の被験者であることを示しています。

最後に、下のグラフは、オブジェクトごとの残差で、それはどのオブジェクトが被験者によって同じように位置づけられたかを示します。スムージー "Innocent_PBC"のように、それともかなり違って、スムージー"Carrefour_SB"のように。

1c26995d494fb3061dd0ae8571ffc0a4@xlstat.desk-mail.com
https://cdn.desk.com/
false
desk
読み込み中
秒前
1 分前
分前
1 時間前
時間前
1 日前
日前
バージョン情報
false
無効な文字が見つかりました
/customer/portal/articles/autocomplete
9283