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관능검사 및 실습9_순위법,평점법

K대 관능검사 및 실습 A+ 학점 받은 레포트 자료입니다.
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최초등록일 2023.11.17 최종저작일 2020.10
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관능검사 및 실습9_순위법,평점법
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    소개

    K대 관능검사 및 실습 A+ 학점 받은 레포트 자료입니다.

    목차

    Ⅰ. 순위법
    1. 실험 이론
    2. 실험 결과
    Table 1. 패널들의 순위법 결과표
    Table 2. 최소-최대 비유의적 순위합의 유의성 검정표(5%)
    Table 3. Basker(1998)에 의한 순위법 유의성 검정표(5%)

    Ⅱ. 평점법
    1. 실험 이론
    2. 실험 결과
    Table 1. 평점법에 의한 평가결과표
    Table 2. 식혜 단맛 차이에 대한 일원배치 분산분석
    Table 3. 개체 간 효과 검정 (종속 변수 - 단맛)
    Table 4. 식혜 단맛 차이에 대한 동일 집단군
    Table 5. 식혜 단맛 차이에 대한 집단별 평균분석

    본문내용

    Ⅰ. 순위법

    1. 실험 이론
    - 정해진 한 가지 품질 특성에 대하여 3개 이상 시료의 순위를 결정하는 검사
    - 시료 간 특성 차이를 알 수 없다는 것이 단점

    2. 실험 결과
    Table 1. 패널들의 순위법 결과표
    - 순위법 결과 : 비락 식혜(46) > 잔치집 식혜(49) > 하늘청 식혜(49)

    Table 2. 최소-최대 비유의적 순위합의 유의성 검정표(5%)

    Table 3. Basker(1998)에 의한 순위법 유의성 검정표(5%)
    (1) 최소-최대 비유의적 순위합에 의한 결과 분석
    - A와 B는 46~49 : 2 차이 나므로 차이 X
    - A와 C는 46~49 : 2 차이 나므로 차이 X
    - B와 C는 49~49 : 0 차이 나므로 차이 X
    ∴ table 2를 보면 반복수 24, 처리수 3를 보면 40~56이 나옴 → 16의 차이보다 커야함
    결과적으로 A,B,C는 단맛의 차이가 없다.

    (2) Basker의 순위합 차이값에 의한 결과 분석
    - C-A : 49-46 = 3 C-B : 49-49 = 0
    A-B : 46-49 = 3
    ∴ table 3을 보면 → Basker에 의한 순위법 유의성 검정표를 살펴보면 패널 수 24,
    제품 수 3에 해당하는 값은 5% 유의수준에서 16.2이다.
    시료간 순위 합계의 차이값이 16.2보다 큰 경우는 없다.
    결과적으로 A,B,C는 단맛의 차이가 없다.

    참고자료

    · 없음
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    • 1. 순위법(Ranking Test)
      순위법은 소비자 선호도 조사에서 매우 실용적인 방법론입니다. 여러 제품이나 서비스를 순서대로 나열하게 함으로써 상대적 선호도를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 특히 표본 크기가 작거나 비모수적 접근이 필요한 경우에 유용합니다. 다만 순위 간 간격이 동일하지 않을 수 있다는 한계가 있으며, 많은 항목을 순위 매기기는 응답자에게 부담이 될 수 있습니다. 통계 분석 시 Spearman 상관계수 등 비모수 방법을 사용해야 하므로 정보 손실이 발생할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 간단하고 이해하기 쉬운 방법으로서 시장조사에서 광범위하게 활용되고 있습니다.
    • 2. 평점법(Rating Scale Test)
      평점법은 현대 시장조사에서 가장 널리 사용되는 측정 방법입니다. 리커트 척도 등을 통해 응답자의 의견을 정량화할 수 있으며, 수집된 데이터를 다양한 통계 분석에 활용할 수 있습니다. 응답자가 자신의 의견을 세밀하게 표현할 수 있고, 많은 항목을 효율적으로 평가할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 척도의 선택(5점, 7점, 10점 등)에 따라 결과가 달라질 수 있으며, 응답자의 편향(중앙값 선호, 극단값 회피 등)이 발생할 수 있습니다. 또한 척도 간 간격이 동일하다고 가정하지만 실제로는 그렇지 않을 수 있다는 이론적 문제가 있습니다. 그러나 해석의 용이성과 분석의 유연성으로 인해 학계와 산업계에서 광범위하게 채택되고 있습니다.
    • 3. 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)
      일원배치 분산분석은 하나의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 검정하는 강력한 통계 방법입니다. 세 개 이상의 집단 간 평균 차이를 동시에 비교할 수 있어 효율적이며, t-검정을 반복하는 것보다 제1종 오류를 통제할 수 있습니다. 정규성, 등분산성, 독립성 등의 가정이 충족되면 매우 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 다만 이러한 가정이 위반될 경우 결과의 타당성이 떨어질 수 있으며, 사후검정이 필수적입니다. 또한 집단 간 상호작용이나 다중 독립변수의 영향을 분석할 수 없다는 한계가 있습니다. 그럼에도 불구하고 실험설계와 관찰연구에서 가장 기본적이고 중요한 분석 방법으로 널리 활용되고 있습니다.
    • 4. Duncan 사후검정
      Duncan 사후검정은 분산분석 후 어느 집단 간에 유의미한 차이가 있는지 구체적으로 파악하는 데 유용한 방법입니다. 보수적인 Bonferroni 방법보다 검정력이 높아 실제 차이를 놓칠 가능성이 낮습니다. 특히 집단 수가 많을 때 다중비교의 부담을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 다만 제1종 오류 통제가 완벽하지 않다는 비판이 있으며, 현대에는 Tukey HSD나 Scheffe 검정 등 더 보수적인 방법들이 선호되는 경향이 있습니다. 또한 표본 크기가 불균형할 때 적용이 복잡해질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 농업, 생물학, 식품과학 등 특정 분야에서는 여전히 광범위하게 사용되고 있으며, 적절한 상황에서 활용하면 효과적인 사후검정 방법입니다.
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