研究目的
本研究以科学化感官分析与消费行为问卷进行对消费者喜好性的预测模式建立的探讨。
研究架构
利用中臺科大执行冷泡茶、热泡茶及不同茶品种共14种样品为标的，以85(冷泡)~99(热泡)位年轻族群为对象，以喜好排序、喜好度与选择适合消费者用语进行对消费者消费行为的关连性建立预测模式。
研究方法
研究结果
由于喝茶频率高低应影响结果，因此我们分开高低组来观察数据。
在多变量分析中，可以看到[CATA描述语对实际喝过的喜好排序预测]及[CATA描述语对茶种名称喜好的预测]效力，都低于[茶种名称喜好对实际饮用喜好顺序的预测]效力。且都属于低显着相关的概念。惟显示CATA描述法虽然是以消费者进行的方法，但消费者用语并无法预测消费者的喜好性。反而是茶种名称的喜好与实际饮用的喜好相关性高些。(如表一)
而[CATA描述语对实际喝过的喜好度有较高的预测]效力，惟仍低于0.5(通常低于0.5者皆属于低相关)。且与喜好性观的描述语在四个族群中均为舒服的与顺口的，并无法更进一步显示与喜好有关的产品特性是什麽。(如表一)
| 表一、CATA描述语预测效力 | |||||
| 描述语预测实际饮用后 喜好排序 |
描述语预测茶种名称之 喜好排序 |
茶种名称排序预测实际饮用 喜好排序 |
描述语预测实际饮用后 喜好度分数 |
||
|---|---|---|---|---|---|
| 冷泡茶 | 高频 | 0.06 | 0.06 | 0.24 | 0.47 |
| 低频 | 0.14 | <0.01 | 0.16 | 0.41 | |
| 热泡茶 | 高频 | 0.02 | 0.02 | 0.11 | 0.48 |
| 低频 | 0.02 | 0.12 | 0.12 | 0.48 | |
多变量分析的结果虽然模式显着性低，但是因为可以从二维的方式判读，可以看到更多的分组分群的方式。
根据象限观察，部分茶种语描述语有可能相关。
冷泡茶饮用频率高峰消费者之描述语用来预测实际饮用茶品种喜好排序来说，东方美人、日月潭红与铁观音在同一象限，并且可能较能解释的描述与为涩味；碧螺春绿则为不舒服、决明子、琥珀色等等；两种乌龙与文山包种则同在一象限并且较能解释的描述语为回甘有劲、韵味悠长、持久等等。
热泡茶饮用频率高峰消费者之描述语用来预测实际饮用茶品种喜好排序来说，高山乌龙、冻顶乌龙、文山包种与铁观音都在同一象限，没有接近的描述语；而碧螺春绿与日月潭红茶则在反向的另一象限，并且与之同方向的形容词为具有文化的、茶香气的。东方美人茶单独在第三个象限，并且被韵味悠久、甜味的感官特性等描述语环绕。
常喝冷茶饮者对7种茶种的喜好性有明显区隔，显示冻顶乌/高山乌/文山包较属于同一象限；铁观音/日月潭红/东方美人属同一象限。
不常喝冷茶饮者则文山包与冻顶乌较接近；铁观音与高山乌较接近。
两族群差异明显。
常喝热茶者，认为铁观音/文山包/高山乌/冻顶乌较接近；
不常喝热茶者，认为碧螺春/高山乌/冻顶乌较接近；日月潭红与文山包较接近。
若将比较排序法与喜好度法结果，两种方法所产生的结果并不相同。可能来自实验操作或方法特徵，的确有个别评价员填答得数据不一致的问题。有关方法对结果的影响，尚需后续研究确认。
| 方法 | 热泡喝排序 | 热泡看排序 | 热泡喝最高喜好度 |
|---|---|---|---|
| 喜好结果 | 日月潭红>碧螺春绿>东方美人 | 文山包种=日月潭红=碧螺春绿 | 文山包种 |
| 方法 | 冷泡喝排序 | 冷泡看排序 | 冷泡喝最高喜好度 |
| 喜好结果 | 日月潭红=东方美人=碧螺春绿 | 文山包种=碧螺春绿=东方美人 | 文山包种=冻顶乌龙 |
从排序法(Friedman LSD)而言，消费者表达喜好排序程度在实际喝与只看产品名称都可以看到茶种间的显着效应与差异，喝的比看名称的两两显着差异较多组。
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