Dominancia Temporal de Sensaciones en Excel

Este tutorial le mostrará cómo ejecutar un análisis de Dominancia Temporal de Sensaciones (Temporal Dominance of Sensations, TDS) en Excel usando el complemento de software estadístico XLSTAT.

Datos para ejecutar un análisis de Dominancia Temporal de Sensaciones en Excel con XLSTAT

Utilizamos un conjunto de datos simulados en los cuales 25 evaluadores califican 4 productos en 8 atributos. Los datos están en el formato no binario, también denominado formato “Elicitación”. Esto significa que los datos están organizados verticalmente y cada fila indica el momento en que se ha marcado un nuevo atributo como dominante por parte del evaluador durante la evaluación del producto. El principio y el final de cada evaluación son firmados respectivamente por un atributo de comienzo y un atribudo de parada.
El formato binario (0: atributo no dominante, 1: atributo dominante), también conocido como Dominancia (Dominance), y está asimismo autorizado en XLSTAT.

Objetivo de este tutorial

Nuestro objetivo en este tutorial es identificar los atributos dominantes como una función del tiempo para una lista de productos evaluados por un panel de expertos.

Configuración de un TDS con XLSTAT

Para realizar un análisis de TDS, haga clic en XLSTAT - Análisis de datos sensoriales / Dominación temporal de sensaciones (TDS)

En la pestaña General, primero seleccione el formato elicitations. En el campo de Datos TDS, seleccione la columna de veces registradas. A continuación, seleccione las columnas que contienen la lista de los evaluadores, los productos y los atributos en los campos Jueces (Assessors), Productos (Products) y Atributos (Attributes) respectivamente. Por último, inserte los atributos de inicio y de parada tal como aparecen en la base de datos.

En la pestaña Opciones, seleccione el tipo de estandarización que desea aplicar. En nuestro caso, queremos aplicar una estandarización Derecha, lo que significa que los tiempos se desplazan de manera que todas las pruebas terminan en el mismo instante. Una estandarización a la derecha y a la izquierda significa que las marcas de tiempo sin un atributo dominante quedan eliminanadas. Además, puede seleccionar el nivel de significación se desea aplicar por encima del límite de casualidad. El límite de casualidad se define como la inversa del número de atributos.

Haga clic en OK para iniciar el cálculo y mostrar los resultados.

Interpretación de los resultados de un análisis de TDS con XLSTAT

La primera tabla muestra el tipo de dominancia por producto y atributo como una función del tiempo. Puesto que hemos seleccionado una estandarización, la escala de tiempo se ha remuestreado sobre 100 columnas como se ilustra en la figura siguiente.
A continuación puede ver las curvas suavizadas TDS para cada producto evaluado. Un atributo es considerado como significativamente dominante cuando la curva correspondiente está por encima del límite de la significación visible en cada gráfica.

Para el producto P1, se puede observar que la primera mitad del experimento está claramente dominada por el atributo salado (salty). A continuación, el atributo ácido (acid) es el preponderante durante la segunda mitad.

Puede haber algunas situaciones en las que el nivel de significación no es claramente visible. Esto puede suceder cuando un gran número de atributos está sometido a evaluación, o cuando las curvas se encuentran cerca del nivel de significación.

El gráfico titulado “bands Yes/No” que se muestra en la siguiente figura ofrece una visión alternativa. En él únicamente se muestran los atributos dominantes como función del tiempo. Si en un momento dado hay más de un atributo significativo, la zona coloreada se divide en varias bandas de modo que se muestran todas ellas.

El gráfico titulado “bands by attribute” que se muestra en la figura siguiente, muestra también los atributos que fueron detectados como significativos durante el análisis. Sin embargo, esta vez cada uno de los atributos significativos está claramente separado de los otros por una línea especial.