01 感官评价小组能力表现评估
定量描述分析法( quantitative descriptive analysis,0法)也称为定量描述和感官剖面检验法(sensoryprofiling)，是一种描述性分析法，也是全面感官评价方法。0DA法用于评估产品的感官质量指标，评估人员需经专业的一致性培训，使感官评价员对他们所要评定的物质特性、评价标准、评价系统、感官刺激量和强度间关系等有一致认识，减少评分上的差别。培训后，须对评价员进行考核，以确定评价小组及其成员的评价能力。
1999年，Guinard等在评价酒质量实验中，用方差分析评估了啤酒评价小组是否具有一致性和重复性。Calvino等在 2005 年发表的文章中利用主成分分析法(principalcomponentanalysis)不仅分析了产品的感官分布，还评估了评价员个人表现，并判断了评价小组及成员在再培训上的侧重点。徐淑臻等采用 Pane]Check软件，通过折线图、crelation plt和 MSEp1ot 等多种可视化图型，探讨评价小组个体的评估能力，结果表明，不同评价员对乳酸菌饮料的特定方向属性表现和重复性都有不同。
从不同图表中获取的信息可作为后续培训评价小组及提高每个评价员的感官属性评估能力的基础。为了解感官评价小组的评价能力，定期或在培训结束后考核评估小组及组员的评价能力，通常会设置多个产品(乡4个)，至少重复两次来检验评估小组及成员的评价能力。LSTAT中也包含感官评价小组的分析，可以分析评估小组及成员的区分能力、重复能力及一致性。
表1列举了在XSTAT中 Panel Analysis 的分析结果。小组的区分能力由单因素方差进行分析，其中产品效应(producteffect)表示产品间在该指标上是否有差异，p值越小，表示小组越能区分出产品在该指标上的差异。采用混合模型方差分析小组的重复能力，其中Product与Session 交互作用可用于评估小组的重复能力，Product-Session interaction 越显著，即p值越小,表示小组的重复能力越差,XSTAT会生成CAP表( contro1of assessor performanoes)，通过不同的颜色来显示感官评价小组及成员的重复能力。
小组的一致性可以结合 PCA plots 快速直观地展示评价员间的一致性，也能看出各指标打分的集中趋势，评估员越靠近外圈且越集中，表示培训得越好。XLSTAT通过Wilcoxon signed rank test分析的p值(Session effect )来表示单个评估员的重复能力，Pく0.05表示该评价员在不同的Session 中评分有显著差异，说明该评估员在该指标上的重复能力较差。评估员个人一致性，即检验评估员个人是否与小组做出一致的评价结果，XLSTAT分析结果中包含每位评估员在所有指标上的 distance to consensus图，该图展示了评估员在每个指标上打分与均值之间的差距，评估员的评分与均值越接近，表示该评估员与小组的一致性越好。
02 多重因子分析
多重因子分析(multiple factor analysis，MFA)是一种多元统计分析手段，用于描述和总结具有复杂结构和多方来源的多元数据。该方法与主成分分析有密切联系，在食品、饮料和化妆品的感官分析及市场调查等领域中均有广泛应用。
MFA是用来分析和总结具有复杂结构和多元来源的多元数据统计方法，常用于食品、化妆品等感官分析中。MFA同主成分分析(principlComponent analysis，PCA)有紧密联系，能够运用多组多维数据上的主成分分析。主成分分析通过正交变换将多个变量转换成少数几个线性不相关变量，达到降维目的。
He等在报道中对腐乳进行了多维度分析，包括由两种感官分析方法获得的感官数据(0DA和FP)、GC-MS靶标挥发性化合物分析及物理性质分析，MFA 在该文中被用于解释这3类指标之间的关系及物理化学指标对感官的贡献。陆龙建等运用 MFA法对分类化学成分与感官评价结果进行了综合分析，并比较了采用化学成分和感官评价两种方法剖析卷烟风格特征时的一致性。
在 Asselin 等的研究中，数据来自 36个感官评估专家对 21种白酒进行的评价，有 31个指标信息，其中包括2个地理信息定性指标、5个品尝后的香气定量指标、3个外观定量指标、10个摇晃后的香气定量指标、9个品尝中的香味定量指标、2个排序指标，该数据通过 XLSTAT 中的 Multiple Factor Analysis 将第一组和最后-组的指标作为 supplementary tables，得到产品及指标的投影地图(prjective mapping)。如图1所示，得到6组指标的分布情况，将指标分为现行指标( Active)和补充指标( Supplementary)展示在投影地图上，能够看到各指标之间的距离及关系。
图2是 31 个指标的分布情况及相关性，可看出摇晃后8与品尝后4品尝后9等指标正相关。图3展示了评价的 21种白酒的分布情况，可看出 T1 与 T2 比较接近，以及其他产品的相关性信息。
多重因子分析(multiple factor analysis，MFA)是一种多元统计分析手段，用于描述和总结具有复杂结构和多方来源的多元数据。该方法与主成分分析有密切联系，在食品、饮料和化妆品的感官分析及市场调查等领域中均有广泛应用。
MFA是用来分析和总结具有复杂结构和多元来源的多元数据统计方法，常用于食品、化妆品等感官分析中。MFA同主成分分析(principlComponent analysis，PCA)有紧密联系，能够运用多组多维数据上的主成分分析。主成分分析通过正交变换将多个变量转换成少数几个线性不相关变量，达到降维目的。
He等在报道中对腐乳进行了多维度分析，包括由两种感官分析方法获得的感官数据(0DA和FP)、GC-MS靶标挥发性化合物分析及物理性质分析，MFA 在该文中被用于解释这3类指标之间的关系及物理化学指标对感官的贡献。陆龙建等运用 MFA法对分类化学成分与感官评价结果进行了综合分析，并比较了采用化学成分和感官评价两种方法剖析卷烟风格特征时的一致性。
在 Asselin 等的研究中，数据来自 36个感官评估专家对 21种白酒进行的评价，有 31个指标信息，其中包括2个地理信息定性指标、5个品尝后的香气定量指标、3个外观定量指标、10个摇晃后的香气定量指标、9个品尝中的香味定量指标、2个排序指标，该数据通过 XLSTAT 中的 Multiple Factor Analysis 将第一组和最后-组的指标作为 supplementary tables，得到产品及指标的投影地图(prjective mapping)。如图1所示，得到6组指标的分布情况，将指标分为现行指标( Active)和补充指标( Supplementary)展示在投影地图上，能够看到各指标之间的距离及关系。
图2是 31 个指标的分布情况及相关性，可看出摇晃后8与品尝后4品尝后9等指标正相关。图3展示了评价的 21种白酒的分布情况，可看出 T1 与 T2 比较接近，以及其他产品的相关性信息。
