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Excelでの官能識別3点試験法

このチュートリアルは、XLSTAT総計解析ソフトウェアを用いてExcel内で官能識別3点試験法 を計画して分析することを支援します。

3点試験法を実行うするデータセット

醸造所が新しいビールを商品化しようとしていて、消費者が新製品を既存の製品ラインと区別できるかどうかを知りたがっているとします。2つのビールは類似しているという仮説を検定するために、彼は3点試験法を使用しようとしています。

このチュートリアルの目的

この分析の目的は、ビールのテースティングの実験計画を素早く生成して、2つの製品がよく区別されるかどうかを知るために、結果を分析することです。

3点試験法では、3つのサンプルが各審査員に異なる順序で提示されます。これらのサンプルのうちの2個が類似しています。審査員は他とは異なるサンプルを識別しなければなりません。

3点試験法の計画をセットアップ

XLSTAT / 官能データ分析 / 官能識別検査の計画 コマンドを選択します(下図)。 TRD_EN_Ribbon.png

ボタンをクリックすると、官能識別検査の計画ダイアログ・ボックスが現れます。

3点試験法を選択し、審査員の数を入力します。この試験では20です。このチュートリアルでは、我々が決めた製品の名前を使用することにします。そうするために、製品コードユーザー定義を選択します。 そして、製品名の表を選択します。審査員が異なる製品を前もって知らないようにするために、ビールごとに2つの名前が必要です。ビール 1 のサンプルは *A および Cと呼ばれ、*ビール 2 のサンプルは B および Dと呼ばれます。

2つのビール名が提示されるので、ラベルを含むのボックスがチェックされていることを確認します。 TRD_EN_General.PNG

OKをクリックすると計算が始まります。 そして、結果が表示されます。

3点試験法の実験計画の結果の解釈

最初の表は、使用される製品の名前を示します。このチュートリアルでは、製品コードオプションで選択した表がここにあります。 TRD_EN_TAB1.PNG

続く表は、20人の審査員のために3点試験法を準備することができます。各審査員は列 Sample 1、Sample 2、Sample 3で計画された順序で3個のサンプルをテーストします。 彼は1回だけ提示されたビールを認識しなければなりません。4番目の列は、審査員の回答を入力できます。次の列に正解があります。すなわち、他の2つとは異なるサンプル。最後の列は、試験の結果を示すことができます。正解のコード(デフォルトでは + )および不正解のコード(デフォルトでは - )を入力するだけです。注意: 4番目の列に結果を入力すると、最後の列は自動で記入されます。

生成される計画は、下記のようになります: TRD_EN_TAB2.PNG

計画表が記入されると、得られたテースティングの結果を分析できます。

3点試験法を実行うするためのセットアップ

Select the XLSTAT / 官能データ分析 / 官能識別検査 コマンドを選択します(下図)。 TRI_EN_Ribbon.png

ボタンをクリックすると、官能識別検査ダイアログ・ボックスが現れます。

試験タイプ3点試験法を選択して、手法オプションでサーストン・モデルを選択します。サーストン・モデルは、各ビールの官能プロファイルが正規分布に従うと仮定し、我々は、d-prime (またはサーストンのデルタ)と呼ばれる指標を用いて、これらの分布が類似しているという仮説を検定します。

我々はここで、実験計画の最後の列に提示される被験者の試験の結果を使用することができます。これをするために、データ形式データオプションを選択して、実験計画により提供される表の Correct/Incorrect 列を選択します。正解のコードがデータ選択で提示されるそれと同じであることを確認します。ここでは記号 + です。

我々は、d-prime を 0と比較することにより、製品が識別できるかどうかを確認しようとしています。 そうするために、帰無仮説オプションで、値0を与えて d-prime オプションを選択します。そして、信頼区間を計算する方法に Clopper-Pearson 統計 を選択して、検出力二項分布により計算されます。 TRI_EN_General.PNG

OKをクリックすると、計算が開始します。そして、結果が表示されます。

3点試験法の結果の解釈

最初の表は、選択されたオプションを要約し、正解の比率を示します。 TRI_EN_TAB1.PNG

そして、試験の結果と解釈が与えられます。ここで p値が0.05より低いので、我々は、d-prime が0に等しいという帰無仮説を棄却できます。したがって、各ビールは同じ正規分布に従わないことが示唆されます。ゆえに、ビールが類似しているという仮説が棄却できます。さらに、我々の検定の検出力がとても高く、我々の試験が十分に頑健であると結論できます。 TRI_EN_TAB2.PNG

次の表は、d-primeを含むパラメータ推定値を提供します。すべてのパラメータが有意に0より大きいです。d-primeはほぼ3に等しく、2つのビールの間の大きな違いをとても強く示しています。 TRI_EN_TAB3.PNG

結局のところ、消費者は新しいビールを古いビールと区別することができます。醸造所は、この新製品が消費者によってよく識別されると想定できます。

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