Die beschreibende Analyse ist ein äußerst wertvolles Instrument, das es Sensorikern ermöglicht, subtile Unterschiede in den sensorischen Eigenschaften von Produkten zu messen, deren Ergebnisse dann zur Steuerung des Produktentwicklungsprozesses verwendet werden.
Die Hersteller stehen jedoch zunehmend unter dem Druck, die Produktentwicklungszyklen zu beschleunigen. Wie hat SAM also den Ansatz der deskriptiven Analyse flexibler gemacht und gleichzeitig seine Robustheit und Genauigkeit beibehalten?
Variieren Sie die Anzahl der Panelisten, um den Zeit- und Arbeitsaufwand zu reduzieren - Die Stichprobengröße der Panelisten kann variiert werden, um kleinere oder größere Stichproben je nach den Zeit- und Budgetbeschränkungen des Projekts zu ermöglichen. Größere Stichproben reduzieren die Anzahl der erforderlichen Messungen, haben aber natürlich Auswirkungen auf die Anzahl der zu schulenden Panelisten.
Passen Sie die Anzahl und die Art der Messungen an das Forschungsziel an - die bewährte Praxis zeigt, dass 3 Messungen optimal sind. Dies kann jedoch bei Bedarf auf 2 Messungen oder sogar 1 reduziert werden, wenn die Stichprobengröße entsprechend erhöht wird. Die RATA-Methode (Rate All That Apply) kann in manchen Situationen auch anstelle der traditionellen deskriptiven Analyse verwendet werden, was Zeit spart und gleichzeitig die Datenqualität erhält.
Ändern Sie das allgemeine Setting, um es besser an die Bedingungen anzupassen - Der Forschungsort (Einrichtung oder Zuhause) kann variiert werden, um den Projektzielen und den Zeit- und Budgetbeschränkungen am besten gerecht zu werden. Die Schulung der Panelisten kann auch online durchgeführt werden, was einen effizienteren Schulungsprozess ermöglicht.
Verwendung von Referenzen zur schnelleren Ausrichtung des Panels - Die sensorische Schulung der Panelisten kann durch die Verwendung von Referenzen zur schnelleren Ausrichtung des Panels beschleunigt werden. Der Forschungsprozess kann sich entweder auf eine umfassende Liste von sensorischen Attributen oder auf spezifische Dimensionen konzentrieren, die für die Forschung von entscheidender Bedeutung sind.
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