XLSTAT: Análisis RATA en Excel

 

Contexto

RATA es una técnica de evaluación sensorial en la que los panelistas seleccionan todos los atributos que consideran aplicables a una muestra y luego califican su intensidad. Se utiliza ampliamente en la investigación de alimentos, bebidas y productos de consumo.

 

Conjunto de datos del ejemplo

Los datos utilizados para ilustrar la función RATA corresponden a un experimento Rate-All-That-Apply (RATA) en el que 9 evaluadores analizaron 12 chocolates utilizando 13 atributos a lo largo de 3 sesiones.

 

Configuración

• Abra XLSTAT.

• Haga clic en el menú Sensory / Datos CATA y seleccione la función Análisis de datos RATA.

• Aparece el cuadro de diálogo de datos CATA.

En la pestaña General:

• Seleccione los datos RATA correspondientes a los atributos.

• Seleccione los datos correspondientes a las etiquetas de los productos.

• Seleccione los datos correspondientes a las etiquetas de los evaluadores.

• Seleccione los datos correspondientes a la sesión.

En la pestaña Resultados:

• Elija entre CA o PCA para la reducción de dimensionalidad.

• Haga clic en el botón OK para iniciar los cálculos.

Los resultados se muestran en una nueva hoja de Excel.

 

Interpretación de los resultados

El primer resultado importante de la función RATA es la tabla que resume los ANOVA para cada atributo. En esta tabla se puede observar que, para todos los atributos excepto Roasted Coffee, la variable Producto es significativa al umbral del 5 %, lo que significa que estos atributos son discriminantes.

Otro resultado importante de la función RATA es la representación gráfica de los productos y los atributos. En el siguiente gráfico se observa que los dos primeros ejes explican el 88,14 % de la inercia, por lo que pueden considerarse suficientes. El gráfico muestra una oposición entre sabores amargos (cacao tostado, ácido, etc.) y sabores dulces (manteca de cacao, dulce, etc.). Choco72 se percibe como un chocolate suave, mientras que Choco86 es más amargo.

El último resultado importante es el peso asignado a cada evaluador. Cuanto menor es el peso de un juez, más atípico es su punto de vista. En este caso, los pesos son muy similares entre evaluadores, por lo que no hay individuos atípicos en el conjunto de datos. Esta conclusión se confirma con el valor de homogeneidad, cuyo valor máximo es 1 y que en este caso es 0,92.

En el análisis RATA también es posible utilizar el algoritmo CLUSCATA para construir automáticamente grupos de sujetos con diferentes puntos de vista.