[T･O]

＜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]

＜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]

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]

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]

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]

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]

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。

[T･O]

官能評価において、３群以上の値の比較を行いたい
ケースでは、どのような手法や解析ソフト等を 利用されていますでしょうか（多重比較検定等でしょうか）。

Rでフリードマンの順位検定をします。

[T･O]

★採点法で実施した官能評価におけるばらつきの評価方法
・各アイテムの活用、評価方法（ヒストグラム、箱ひげ図、SD、SE、95CI等）
・官能評価においてばらつきの見る際の注意点

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