RATA datenanalyse

Diese Methode ermöglicht:

• Untersuchung und Visualisierung der Verbindungen zwischen den Produkten und Attributen.
• die Übereinstimmungen zwischen den Beurteilern zu untersuchen

WAS IST EINE RATA DATENANALYSE?

Die RATA-Datenanalyse ist eine Methode, die in der sensorischen Bewertung verwendet wird, um Daten über die Wahrnehmung von Produkten durch die Verbraucher zu sammeln und zu analysieren.

RATA ist nützlich für die Bewertung der sensorischen Eigenschaften von Produkten, für die Produktentwicklung und die Qualitätskontrolle in Branchen wie der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, der Kosmetikindustrie und der Konsumgüterindustrie.

Die Teilnehmer bewerten Produkteigenschaften wie Geschmack, Beschaffenheit oder Aussehen anhand einer numerischen Skala oder eines Bewertungssystems. Die Bewertungen werden analysiert, um mit Hilfe multivariater statistischer Analysen Muster und Trends zu erkennen.

RATA-DATENANALYSEAUSGABEN IN XLSTAT

ANOVA-Zusammenfassungen: Die ANOVA-Zusammenfassung für jedes Attribut wird angezeigt.

Wiederholbarkeit der Beurteiler: Es wird der Ähnlichkeitskoeffizient (Salton Cosine) zwischen den Ergebnissen der verschiedenen Sitzungen angezeigt. Dieser Koeffizient nimmt Werte zwischen 0 und 1 an und steigt mit der Ähnlichkeit zwischen den Sitzungen.

Eigenwerte: Die Eigenwerte von CA oder PCA und das entsprechende Diagramm (Scree Plot) werden angezeigt.

Produkt- und Attributkoordinaten: Die Koordinaten der Produkte und Attribute des Konsenses im Faktorenraum werden mit den entsprechenden Diagrammen angezeigt.

Ähnlichkeitsmatrix (S): Die Matrix des Ähnlichkeitsindexes zwischen allen Bewertern wird angezeigt. Der verwendete Ähnlichkeitskoeffizient ist der Salton-Kosinus, der zwischen 0 und 1 liegt. Je näher er bei 1 liegt, desto stärker ist die Ähnlichkeit. Diese Matrix wird von CATATIS verwendet, um die Gewichte der Assessoren zu berechnen.

Gewichte: Die von CATATIS berechneten Gewichte werden mit dem zugehörigen Balkendiagramm angezeigt. Je größer die Gewichtung ist, desto mehr hat der Assessor zum Konsens beigetragen. Je höher die Gewichtung, desto mehr hat der Bewerter zum Konsens beigetragen. Da CATATIS dem am nächsten liegenden Bewerter aus globaler Sicht mehr Gewicht gibt, bedeutet eine viel niedrigere Gewichtung als die anderen, dass der Bewerter untypisch ist