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XLSTAT是便捷灵活的Excel数据分析插件，允许用户在MicrosoftExce中分析、自定义和共享结果。XLSTAT有超过240种统计功能和Applied功能XLSTATSENSORY为Applied中一个数据分析�？�，可直接对感官评价数据进行分析，包括差异性测试、感官评价小组能力评估、消费者评估等，为感官评价从业者提供数据分析。本文以XSTATversion2022.1为例，主要介绍其期在感官消费者调查分析中的应用。
01惩罚分析
产品优化是新产品开发过程中最重要步骤之一，目的是确定消费者的理想产品和产品再优化的方向。其中最适标度（justaboutright，JAR）评价方法因其直观、操作简单等特性，被广泛用于食品工业设计和市场调研中，常应用在产品早期开发中。
01惩罚分析
产品优化是新产品开发过程中最重要步骤之一，目的是确定消费者的理想产品和产品再优化的方向。其中最适标度（justaboutright，JAR）评价方法因其直观、操作简单等特性，被广泛用于食品工业设计和市场调研中，常应用在产品早期开发中。
聂学滢等采用消费者喜好标度和刚好标度对市售的13种茶样品进行评价，选定最佳产品以及惩罚分析（penaltyanalysis）确定拼配方案。Ares等基于消费者对CATA问题的回应，提出了惩罚分析的应用，以识别喜好的驱动因素和产品再改良的方向。JAR标度是一种双级测量标度，在JAR打分量表中，量表的两端表示太强或太弱，如1分表示太淡，5分表示太甜，3分表示刚刚好，因此3分被认为是与消费者的心理预期最匹配的。
XLSTAT中惩罚的分析结果包含Meandrop值，Meandrop值等于两端人群（非“最适度”）对样品的整体喜好度（平均值）减去“最适度”人群对样品的整体喜好度（平均值），XLSTAT最后会给出Meandrops与人数占比的图，如图4所示，Meandrop值越大、人数比例越大，说明该指标越需要优先改进。
02CATA检验法
定量描述分析法、风味剖面法、质地剖面法等被称为传统描述性分析法。两个新产品上市前，经描述分析，发现两个新产品都有其各自的优势和特点，通过描述分析仍不能确定哪个新产品更好，此时可使用情感检验法，即让消费者来决定喜欢哪一个产品，喜欢或接受的程度有多大。具体方法有：成对偏爱检验、排序偏爱检验、喜好标度等。
CATA（Check-all-thatapply）检验法是由消费者代替专业感官评价员的一种快速感官分析方法，将一组产品和一张CATA问卷提供给消费者，要求其在问卷中选出适合描述样品的描述词。该方法不需专业培训和维护，降低了时间和成本，还能直接反映消费者的情绪感受。XLSTAT中通过CATA分析可得如图5及图6所示的PCA图，图6展示了评价的产品与指标的分布情况，结合两个图可观察到评价的产品与理想产品（Idealproduct）之间的差距，理想产品的指标特点，给评价的产品进行定位，以确定改进方向。
03喜好度测试
产品在开发过程中或上市后需要进行消费者感官检验，以评价当前目标消费者或潜在消费者对一类产品或一种产品某种特征的感受，包括偏爱性和接受程度。
偏爱检验中，消费者在一组产品或一对产品中选出最喜爱的一种产品，或对产品的某个指标或整体喜好进行排序；而在接受性测试中，消费者只需对单一产品进行评价，并不需要与另一个产品进行比较。在接受性检验中常用的方法为9点快感标度，即将编号后的样品呈递给消费者，要求其对样品按9点标度选择，分别为“极度喜欢、非常喜欢、一般喜欢、稍微喜欢、既不喜欢也没有厌恶、稍微厌恶、一般厌恶、非常厌恶、极度厌恶”，9点标度使用简单故而易被消费者接受理解，能在进行消费者测试时发挥重要作用。
XLSTAT中likingdataanalysis通过方差分析消费者对评价样品的喜好度区别，同时得到所测评样品及消费者的分布图如图7，还可结合图8中的聚类分析结果，将消费者分类，得到不同类别消费者喜爱的产品，在实际应用中还可结合QDA测试结果，分析出不同类别消费者的区别，如不同年龄段消费者的喜好趋势，对应趋势下产品的感官特点等。
