多变量分析工具探讨相关性研究 @汪毓屏 、黄怡菁、姚念周

一、目的

　　过去有许多文献利用产品的物化分析数据或描述性分析数据来预测消费者的喜好性。本研究即针对4种茶饮料之物化分析、描述性分析与喜好性分析的研究数据，利用多变量分析PLS及L-PLS分析研究数据间的相关性。同时探讨利用PLS及L-PLS分析区分消费者次族群的可行性。

二、研究材料

1. 茶饮料数据：已执行过的乌龙茶饮料研究数据，分别是工厂用水、S5、S3膜过滤水製成的茶饮料与一支市售茶饮料之物化分析(离子、pH、浊度、多元酚分析)、描述性分析(19个感官特性)与喜好性测试(6个感官特性与整体喜好性)之数据。
2.分析软体：CAMO The Unscrambler® X

三、研究方法
1. PLS分析
　◢ 物化分析与喜好性分析之相关性
　◢ 描述性分析与喜好性分析之相关性
　◢ 描述性分析加物化分析与喜好性分析之相关性
　◢ 物化分析与描述性分析之相关性
2. L-PLS分析
　◢ X变数：物化分析/描述性分析数据
　◢ Y变数：分别为消费者对滋味与甘味的双峰分布之喜好性数据
　◢ Z变数：消费者整体喜好性数据

四、结果(PLS分析)

　◢ 以物化分析预测消费者喜好性　　 →R²=0.27 低相关性→无法预测
　◢ 以描述性分析预测消费者喜好性→ R²=0.54 中相关性
　◢ 以物化分析+描述性分析预测消费者喜好性→ R²=0.33 低相关性→无法预测
　◢ 以物化预测描述性分析→ R²=0.99 高相关性→可预测
　◢ Factor2 可有效区隔茶滋味与甘味双峰的两个次族群

F2＝0.72硷味－0.55决明子茶气味－0.43涩味－0.39决明子茶风味＋0.3甜香气味－0.3金属气味…
※可明显区隔茶滋味与甘味的2种次族群

可有效区隔茶滋味与甘味双峰的两个次族群并且为男性与女性的差异。

五、讨论及结论

1.本数据研究部份证明国际专家理论：[以物化指标预测描述性感官特性；以描述性感官特性预测喜好性特性] 。而本研究发现物化指标确实可预测描述性感官特性，且确实无法直接预测喜好性。但于描述性感官特性预测喜好性特性仅达中度相关，推论可能尚需加入其他因素，例如人口统计变数等变因。

2.在有效区隔消费者次族群部份，PLS可区隔有双峰的消费者数据，而L-PLS甚至可以区隔出双峰来自于性别，即在茶滋味与甘味的喜好性上，男女有别。

3.本研究亦显示描述性测试所需的训练型评价员必须有良好的稳定度及准确度(训练程序严谨)。