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T･Oキーマスター
TDSについて、風味と食感の項目が選択肢としてあると評価が難しいように感じます。
例にも風味と食感が混じっていましたが、TDSは一番強く感じた感覚であるため、入り混じるのが普通なのでしょうか…
例えば、チョコレートがコーティングされているアイスの場合、チョコの食感、チョコの風味、バニラアイスの食感、バニラの風味などしてもおかしくはないのでしょうか。回答：「例えば、チョコレートがコーティングされているアイスの場合、チョコの食感、チョコの風味、バニラアイスの食感、バニラの風味などとしてもおかしくはないのでしょうか」というご質問ですが、同じ感覚が生じても、パネルによって、チョコの食感と答えて今う人とチョコの風味と答えてしまう人がいたら、結果が異なってしまうことがあるかもしれません。チョコの食感とチョコの風味に大きな違いがないとすれば、評価語を一つに絞った方がいいように思います。
時系列評価法は、TDS以外にも様々な方法があるのですが、TDSの場合は、複数ある評価語の中から各時点で一つだけしか選べませんので、同様なニュアンスがある評価語が複数あると、どちらを選ぶかで、結果が左右されてしまうことがあります。
そこで、なるべく意味が重複しないような評価語を選ぶ必要があります。
一方、評価語の数を絞ってしまうと、自分が知りたいすべての感覚の時系列変化を測定できないというジレンマが生じます。
その点が、TDSがかかえる弱点ともいえます。
その点を解決する方法としては、意味の重複があるような評価語は、一つに絞り、意味の重複がない様な評価語を選ぶか、複数の評価語を同時に選択できる時系列評価法を実施するかということになると思います。
例えば、時系列評価法の中に、TCATA法があります。
この手法では、各時点でパネルが選択できる評価語は一つだけでなく、複数の評価語を同時に選択することができます。
各時点で一つの評価語しか選べないことで問題が生じるようでしたら、TDSではなく、TCATA法を実施するという手段もあります。
時系列評価法には様々な方法がありますので、それらの中から、問題にしている課題に一番適した方法を選ぶという方法もあると思います。
私が関係している（株）メディア・アイ（JSEMS）のホームページにそれらの手法の解説が載っていますので、そちらも参考にされたらいかがでしょうか。
URLは、下記のとおりです。
https://j-sems.com/j-sems%e3%81%ae%e6%a6%82%e8%a6%81/j-sems%e3%83%bbtime/T･Oキーマスター2要因分散分析を行った結果、交互作用が有意でないものの（F<1.0,p>0.1)、多重比較（Bonferonni法等）を行った結果について、サンプル間の有意確率がp<0.05である場合があります（その場合、計算結果に基づき自動で出力されるアスタリスクは出力されません）。この場合、全体としては交互作用はないものの、有意傾向と言ってよろしいでしょうか（本ケースの解釈の仕方をお教え頂ければ大変幸いです）
分散分析の結果はp>0.10で、下位検定の結果はp<0.05であった場合に、検定結果をどのように表現するかということだと思います。分散分析の場合、最初に分散分析（F検定）を行って、有意だったら下位検定を行って、どの条件間に有意差があったかを検定するということが一般に行われていて、両者がセットのように扱われていますが、実は、分散分析（F検定）と下位検定は、別々の検定法で、分散分析では有意にならなかったのに、下位検定では有意になる組み合わせがあったということが、あってもおかしくありません。研究者によっては、分散分析を行わず、いきなり下位検定を行うこともあります。ですから、分散分析（F検定）では有意にならなかったのに、下位検定で有意になったという場合には、その通りに検定結果を記述すればよろしいのではないかと思います。つまり、「分散分析では、p>0.10で有意ではなかったが、ボンフェローニの検定の結果条件A1と条件A3の間にp<0.05で有意差が認められた」と表現すれば、よろしいのではないかと思います。
T･OキーマスターHAD等で2要因の分散分析を行った結果、主効果が認められず、多重比較において、サンプル間の有意差が認められない場合、群分けするとサンプル間に有意差が認められる場合があります。数多くの文献では、群分けせず、主効果についてのF値>1とp<0.01の場合についての有意差の有無について議論しておりますが、群分けをし結果を説明することは一般的でなく議論する価値はほぼないという認識でよろしいでしょうか？（群分けした事例はありますでしょうか？）
例えば、要因Aが３水準、要因Bが２水準だった時に、B1条件で、要因Aについて１要因の分散分析をして、次に、B2条件で、要因Aについて１要因の分散分析をしたら、２要因の分散分析では有意にならなかったのに、B1条件かB2条件を別々に１要因の分散分析をしたら、両方とも、あるいは、どちらかが有意になったということで、よろしいでしょうか。
この場合、実験を実施する時に、まずB1条件についてA1, A2, A3条件をランダムに実施し、次にB2条件についてA1,A2,A3をランダムに実施したということであれば、別々に１要因の分散分析を行って問題ないと思いますが、要因の３条件×要因Ｂの２条件＝６条件をランダムに実施した場合は、別々に１要因の分散分析を実施するのは、問題があるように思います。この場合は、２要因の分散分析を行うべきかと思います。T･Oキーマスター＜分散共分散行列とは＞
例えば、変数xの数とyの数がいずれも３の場合、分散共分散の組み合わせの総数は３×３＝９になり、分散共分散行列は以下の表のようになります。
なお、下記の表の対角要素S_11, S_22, S_33は分散になり、残りの要素は共分散になります。T･OキーマスターT･Oキーマスターセマンティック・ディファレンシャル法による餅の食味評価の因子分析
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jag1972/34/3/34_3_186/_article/-char/jaT･OキーマスターT･Oキーマスターセマンティック・ディファレンシャル法による“くず湯”の食味評価の因子分析
https://www.jstage.jst.go.jp/article/eiyogakuzashi1941/44/3/44_3_131/_article/-char/ja/T･Oキーマスター＜質問＞
３ 評価対象間に評価はばらつきがあるかと存じます。平均値の差の検定を行った際、pが0.05以下（有意差あり）になることは少ないが、pが0.1（有意傾向）になることがあります。pが0.05以上0.1以下になる際、評価サンプル間に差がある、少し差がある、差があるとは言えないのいずれに該当するといえるでしょうか？＜回答＞
心理学の領域では、有意水準が５％以下であれば、統計的に有意差があったといい、１０％の場合は、有意傾向があったという言い方をします。
５％という基準は慣例的なもので、６％では有意差がなくて意味がないのかということが以前から問題になっていますが、「有意傾向があった」という表現にしたらいかがでしょうか。T･Oキーマスター＜質問＞
評価項目：弾力、かたさ、ジューシー感
対象と比較して、開発品がより良くなったかどうかという結果を示したいのですが、どの手法と統計法が良いのか試行錯誤中です。
この点、アドバイスを頂けると非常にありがたいです。
パネルの人数も開発メンバー5～6名と限られており、日常的に評価を繰り返したいということもあり、できるだけ簡単な方が助かります。
3点識別などの場合、「違い」や「同じ」ということを示すには良いと思うのですが、項目ごとの違いを示したい場合、採点法の方が良いのではと思います。
QDA法で違い(良さ)をアピールされている資料なども見かけるのですが、その違いというか、どういう手法が最適なのかと悩みながらやっております。
この点、アドバイスを頂けると幸いです。＜回答＞
評価項目が「弾力」、「固さ」、「ジューシー感」で決まっているのでしたら、それぞれの評価用語ごとに採点法で評価したらいかがでしょうか。
QDA法は、評価用語がきっちりと定まっていないときに用いる手法で、評価語を決定するところから始めないといけませんので、採点法でいいと思います。
パネルの全員が対象品と開発品のあわせて３つの試料を採点法で評価し、それぞれの評価項目ごとに、「対応のある一要因の分散分析」を行うのが良いと思います。
それぞれの評価語ごとに、試料要因の効果が有意になるかを「対応のある一要因の分散分析」で確認し、有意になったら、ボンフェロー二の方法で下位検定を行い、対象品と開発品のあわせて３つの試料のどの試料間に有意差があるかを調べます。仮に一つ目の開発品をA、二つ目の開発品をB、従来品をCとした場合、A>CまたはB>Cになれば、開発は成功したことになるし、A＞BもしくはA＜Bになれば、２つの開発品の内、どちらの方が良いかがわかると思います。
下位検定の結果、開発品の評価の平均値が従来品の平均値よりも高くなったことが示されれば、開発は成功したことになります。T･OキーマスターCATA法は嗜好型の検査としても使え、使用に際して、この評価用語は用いるべきではないというような制約はありません。
基本的には、検査したい官能特性を最大漏らさず評価用語に取り入れたらよいのではないかと思います。
一つ一つの評価に時間がかかりませんので、評価用語の数に関しては、採点法などに比べますと、多くの用語について調べることができますが、そうはいっても、評価用語があまりに多くなりすぎると、パネリストに過度な負担をかけ、疲労の影響が評価に及ぶことがありますので、配慮する必要はあると思います。
また、評価用語の決定に際しては、用語収集をしっかり行い、十分な話し合いと試し評価を行うことが肝要で、評価者によって異なる意味にとられるような用語は、取り除くようにし、二重の意味がないシンプルな表現にします。T･Oキーマスター現在CATA法にて官能試験の検討を実施しております。紙ベースで結果を記入していたのですが、ＰＣを用いた評価に変更したいと考えております。
その後の解析等を実施するに当たり、どのような形式で評価シートを作成するのが良いでしょうか。アドバイスいただけますと幸いです。
＜回答＞
CATA法ページに手順をアップロードしました。T･Oキーマスターx2乗分布表と単位正規分布表はそれぞれどういう場合に使い分ければいいのでしょうか。
＜回答＞
ご質問の件ですが、データの検定手法には、パラメトリック検定とノンパラメトリック検定があり、母集団に正規分布やχ２乗分布を仮定した場合にはパラメトリック検定を行い、母集団にそのような統計分布を仮定せずに検定する場合をノンパラメトリック検定といいます。
ケンドール一致性検定の場合は、試料の数(n)が６以下の場合はノンパラメトリック検定を行い、ケンドール一致性検定の検定表をそのまま利用します。一方、７以上の場合は、χ２乗分布を想定したパラメトリック検定を行いますのでχ２乗分布表を利用した検定を行います。
ウィルコクソンの順位和検定の場合は、mとnが小さい場合にはノンパラメトリック検定を行いウィルコクソンの順位和検定の検定表をそのまま利用して検定しますが、mとnの数が大きくなってその検定表に載ってない場合には、正規分布表を利用したパラメトリック検定を行います。
なぜケンドール一致性検定の場合はχ２乗分布表を用い、ウィルコクソンの順位和検定の場合は単位正規分布表を用いるのかということについては、試料の数が多くなった場合には、前者はχ２乗分布を想定すれば近似できると考え、後者は正規分布を想定すれば近似できると考えたからということになると思いますT･Oキーマスター①ケンドール一致性でnとkが表にない時ですが、求めたx0の2乗はSと比較すればよいでしょうか。また、dfの自由度をどうやって使うのかどこから出てきたかおしえてほしいです。
＜回答＞
求めたχ２乗値が有意かどうかについてですが、ケンドール一致性の検定では、試料の数(n)が７以上の場合は、χ２乗検定を行って検定します。
χ２乗値は12×S／{n×k×(k+1)}を計算すれば得られますが、自由度dfは評価者の人数(k)－1で求めます。
上記の計算が済んだら、このメールに添付したχ２乗分布表を使って計算します。
例えば評価者の人数kが10人で、試料の数nが8個の場合、自由度dfは10－1＝9になります。
そこで、添付したχ２乗分布表を使って、χ２乗分布表の自由度dfが9で、有意確率が5%（p=0.05）のところのχ２乗値を見ると16.92になっています。
計算した結果得られたχ２乗値とその16.92を比較し、計算した結果得られたχ２乗値の方が16.92よりも大きな値であれば、５％水準で有意ということになり、有意確率５％で、10人の評価者の評価には一致性があるといえます。②ウィルコクソンの順位和検定でmとnが表にない時にでてきたu0.05=1.645とu0.025=1.960の求め方が知りたいです。
＜回答＞
u0.05というのは、有意確率５％（p=0.05）のZ値（単位正規分布の横軸の値）のことであり、u0.025は、有意確率2.5％（p=0.025）のZ値のことです。これらのZ値は、このメールに添付した単位正規分布表で求めることができます。この単位正規分布表からは、有意確率が５％（p=0.05）に対応するZ値は1.64485となっており、小数点以下３桁でいうと1.645になります。また、有意確率が2.5％（ p=0.025 ）に対応するZ値は1.95996となっており、小数点以下３桁でいうと1.960になります。T･OキーマスターSD法のセミナーにおいて、形容詞対の評点のデータに対して因子分析を行った後に、因子得点間に有意差があるかどうか調べた場合には、因子得点のデータをもとに、分散分析を行うことと良いというご説明があり、当方でそのようなアプローチを検討しております。
そこで、その際、因子得点の評点は標準化しておいた方がよろしいでしょうか？因子得点そのものが標準化されているものなのでそのままで問題ない。
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