感官分析常見的誤用-統計法

黃怡菁 執行顧問
三角測試品評完成後,15個品評員中有8位答對,超過50%的人數,所以這兩個樣品之間有顯著差異?

錯,三角測試統計假設是二項式分配,而不是常態分配,所以當p<0.05的情況下,樣本數為15時,要證實2個樣品之間有顯著差異必須要有9位答對,才驗證通過這兩個樣品間有顯著差異。
那麼,只有8位答對就是沒有顯著差異嚕?

,三角測試的相似性驗證與相異性驗證的統計假設不同,當樣本數為15時,品評員中若有8位答對,則在95%信賴區間下,有61.8%的人無法察覺其差異。答對的人數越少,無法查覺差異的比例越低。其實小小的三角測試,就可以達到很多資訊,就看你如何設計應用與如何解讀了。
那,我可不可以多做幾個人,再看看有沒有差異嗎?
ㄟ 那您可能會做到地老天荒 ^^(再加一點點,又差一點點,再試一點點....就有廠商因此一場三角測試累積到上百人,仍無法得到他想要的結果),測試應該再一開始把實驗設計確認,假設確立,進行完成之後,即得出統計有效結論,測試是為了驗證未知的真相,而不是為臆測的結論服務,否則,不就是拼湊數據,騙人的結果嗎?

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我們有A,B兩個供應商提供的新產品,他們跟競品的喜好性,一個有顯著差異,一個沒有顯著差異,可是平均值差不多,品評員的原始數據也都差不多,供應商抱怨得要死,說我們不公平,這些統計方法到底準不準阿?我是不是要用原始數據來做觀察?還是可以顯著差異差正負5%都在容許範圍值之內?

統計是一種工具,但不是提供決策的關鍵點。過去常常有廠商希望我們開發決定產品go, no go 的系統,希望我們建議一個clear cut point。但事實上,決定還是會回歸到人針對綜合資訊整合後的決定。統計並不是絕對的工具。另外,所謂顯著不顯著是針對兩群樣本的分佈進行群體有差異或無差異檢定,分佈本來就有重疊度的高低,我們可以分析95%重疊或是99%重疊等等,只要選對工具就可以得到很多輔助的資訊。但是,數據仍舊必須是依據被驗證過的統計理論進行判讀,自行演繹的解讀方法也必須經過反覆的驗證與考驗。

我們在公司已經把好幾個變因的單變量分析做完,怎麼放到市場上一點都不準?

我們的世界是個多變量的世界。不論是消費者的基本資料或是他們所回饋的感官品評數據,都是同時互相影響互相發生,如果我們用多個單變量分析去研究分析這個複雜的世界,的確是無法看到全面性的影響,當然要用多變量分析來進行歸納分析與預測。
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