XLSTAT: Análisis Free sorting en Excel

 

Conjunto de datos del ejemplo

Los datos utilizados para ilustrar el análisis de Free Sorting provienen de un experimento donde 25 participantes de Product Perceptions Ltd probaron 14 tipos diferentes de chocolates y los agruparon libremente.

Estos datos están descritos con precisión en:
Courcoux, P., Faye, P., & Qannari, E. M. (2014). Determination of the consensus partition and cluster analysis of subjects in a free sorting task experiment. Food Quality and Preference, 32, 107–112.

El objetivo aquí es estudiar dos características de los datos de Free Sorting:

1. Los vínculos entre los productos, es decir, entre los chocolates.

2. Los acuerdos entre los consumidores, tanto individualmente como globalmente.

Esta herramienta permite visualizar los vínculos entre productos, calcular índices de similitud entre consumidores y generar una representación gráfica de los participantes.

 

Configuración

• Abre XLSTAT.

• Haz clic en el menú Sensory / Tareas rápidas y selecciona la función Análisis de datos free Sorting.

• Aparecerá el cuadro de diálogo de análisis de Free Sorting.

En la pestaña General:

• Selecciona los datos de Free Sorting.

• Método indica el enfoque elegido.

  • STATIS usa el método indicado tras un pretratamiento adecuado.

  • AFC sobre la matriz co-ocurrencia realiza un Análisis de Correspondencias sobre la matriz de coocurrencias de productos.

  • MCA efectúa un Análisis de Correspondencias Múltiples sobre los datos en bruto seleccionados.

• Como nuestros evaluadores tienen etiquetas, marcamos la casilla Etiquetas de los jueces para indicarlo a XLSTAT.

• Además, seleccionamos las Etiquetas de los productos de la tarea.

En la pestaña Resultados:

• Si seleccionas la casilla Análisis de los evaluadores, obtendrás un análisis basado en la proximidad de las respuestas entre los evaluadores, que permitirá generar una representación gráfica.

En la pestaña Gráficos:

• Si seleccionas Gráf. en los dos primeros ejes, se mostrará automáticamente la representación en los dos primeros ejes factoriales de los distintos mapas.

• Si la desmarcas, se abrirá una ventana para elegir los ejes.

Haz clic en OK para ejecutar los cálculos.

Los resultados se mostrarán en una nueva hoja de Excel.

 

Interpretación de los resultados

Uno de los resultados más importantes en los datos de Free Sorting es la representación gráfica de productos y atributos.
En el siguiente gráfico puede observarse, por un lado, que tenemos un 31.18% de inercia explicada por los dos primeros ejes, lo cual es muy común en el caso de variables cualitativas. Sin embargo, se recomienda revisar los ejes 3 y 4, aunque en nuestro caso no aportan información adicional.

El gráfico muestra que los evaluadores identificaron 5 grupos de chocolates en total. Además, es evidente que el grupo formado por Divine y Green&Blacks, así como el grupo que contiene JSValue y TescoValue, son completamente diferentes de los demás.

La homogeneidad es un índice global (entre 1/número de evaluadores y 1) que mide el acuerdo entre consumidores. El valor es 0.639, lo cual es aceptable, pero indica diferencias en los puntos de vista de los participantes.

Para estudiar más detalladamente estas diferencias entre los puntos de vista de los consumidores, el análisis de evaluadores permite representarlos gráficamente.

Se observa claramente en nuestros datos que el sujeto S19 tiene un punto de vista completamente distinto al de los demás. Una posible solución sería eliminar este sujeto y repetir el análisis.