XLSTAT: Análisis multibloque

 

Contexto

La función de Agrupamiento Multi-bloque (ClusMB) se utiliza para clasificar productos teniendo en cuenta la similitud entre cada producto según la evaluación de cada sujeto de manera independiente, lo que permite la construcción de una partición global coherente que resume la proximidad sensorial compartida entre todos los sujetos.

 

Datos para el análisis

Los datos utilizados para ilustrar el método de Agrupamiento Multi-bloque (ClusMB) provienen de un experimento de mapeo proyectivo (Francois Husson, Sebastien Le & Marine Cadoret, 2017) en el cual 24 consumidores evaluaron 8 batidos colocándolos en una hoja de papel según su similitud percibida, lo que genera coordenadas espaciales para los productos de cada consumidor en un plano.

 

Configuración

• Abre XLSTAT.

• Haz clic en el menú Sensory / Rapid tasks y selecciona la función Multi-block Clustering (ClusMB).

• Aparece el cuadro de diálogo.

En la pestaña General:

• Seleccionar las configuraciones e ingresar 24 como número de configuraciones.

• Seleccionar las Etiquetas de Configuración y las Etiquetas de Objetos.

En la pestaña Opciones:

• Elegir centrar los datos y optar por la truncación automática del dendrograma.

• Haz 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 es el dendrograma, que tiene la ventaja de ilustrar claramente cómo el algoritmo agrupó los productos. La línea discontinua representa la truncación y muestra que se han identificado dos clases: la primera con los batidos Immedia_MP, Carrefour_MP, Immedia_SRB, Casino_SRB e Innocent_SB, y la segunda con los tres batidos restantes.

 
Otro resultado interesante para analizar es el gráfico de los índices Il y Jl, donde se observa que la mayoría de los consumidores tienen un índice Jl alto, lo que significa que estos consumidores han tendido a formar grupos de productos. Sin embargo, entre estos sujetos, algunos, incluidos los consumidores 2 y 4, discrepan casi por completo de la visión general del agrupamiento, como lo demuestra su índice Il extremadamente bajo. Por el contrario, también se puede notar que el consumidor 10 tiene un índice Il particularmente alto, lo que muestra que este sujeto formó clases de productos casi perfectamente alineadas con el resto del panel.

 
El análisis de Agrupamiento Multi-bloque (ClusMB) identificó dos clases de batidos, con los índices Il y Jl confirmando que la mayoría de los consumidores se alinearon estrechamente con la partición global, a pesar de algunas diferencias individuales.

En resumen, ClusMB produjo de manera efectiva una partición robusta e interpretable a partir de datos multi-bloque y ofreció herramientas para explorar la variabilidad en la percepción individual.