Check-all-that-applyOrigin and gene

Check-all-that-apply
Origin and general principle
The CATA or ‘pick-any’ approach originated from the work of Coomb (1964) and was first used in marketing research for studying consumers’ perception of different brands (see, e.g. Driesener & Romaniuk, 2006). It has been recently introduced in sensory evaluation to understand consumer preference to help optimising food products (Adams et al., 2007; Lancaster & Foley, 2007).
A CATA question consists of a list of attributes (words or phrases) from which assessors should select all the attributes they consider appropriate to describe a product. Products are resented one at a time to the assessors according to a balanced (e.g. Williams Latin square) or andomised design. Assessors are asked to evaluate each product and to check in the list the attributes that best describe the product (Fig. 3). Assessors can check as many attributes as they wish and can take as much time as needed. The attributes are not constrained to sensory aspects but could also be related to hedonic and emotional aspects as well as product usage or concept fit (Dooley et al., 2010). The terms can be chosen by the assessors using, for example, a focus group (the assessors can be the same as the ones performing the CATA task or not). Alternatively, the terms can be derived from the results of open-ended questions (Aeres et al. 2010a). Open-ended questions are usually used in consumer tests in addition to a hedonic scale to obtain a rough product description. After evaluating their liking of the products, consumers are asked to provide a few terms to either describe the products or to indicate what they like or dislike about these products (Ares et al., 2010a; Symoneaux et al., 2012; ten Kleij & Musters, 2003).

Statistical analysis
A frequency matrix is compiled by counting the number of assessors who used each attribute to describe each product. This matrix is obtained by summing the individual 1 ⁄ 0 matrices depicted in Fig. 3. Correspondence analysis (CA) can then be performed on the frequency matrix to obtain a sensory map of the products. CA (see Data S4) is a generalised PCA tailored for the analysis of qualitative data. Multi-block analyses, such as MFA or multiple correspondence analysis (MCA), have also been used (Ares et al., 2011a,b). Recently, Popper et al. (2011) have also suggested using a variant of CA called multi-block Hellinger analysis that relies on the Hellinger⁄Bhattacharyya distance (see Abdi, 2007; Abdi et al., 2012) rather than the chi-square distance of CA and that can also integrate individual differences.

Kết quả (Việt) 1:

Kiểm tra-tất cả-mà-áp dụngNguồn gốc và nguyên tắc chungCATA hoặc phương pháp tiếp cận 'lựa chọn-bất kỳ' có nguồn gốc từ công việc của Coomb (1964) và lần đầu tiên được sử dụng trong tiếp thị các nghiên cứu cho việc học tập của người tiêu dùng nhận thức của thương hiệu khác nhau (xem, ví dụ: Driesener & Romaniuk, 2006). Nó đã được giới thiệu gần đây trong cảm giác đánh giá hiểu người tiêu dùng ưu tiên để giúp tối ưu hoá sản phẩm thực phẩm (Adams và ctv., 2007; Lancaster & Foley, 2007).Một câu hỏi CATA bao gồm một danh sách các thuộc tính (từ hay cụm từ) mà từ đó thẩm nên chọn tất cả các thuộc tính mà họ xem xét thích hợp để mô tả một sản phẩm. Sản phẩm là bực một lúc một thời gian để thẩm theo một cân bằng (ví dụ như quảng trường Williams Latin) hoặc andomised thiết kế. Hội thẩm được yêu cầu để đánh giá mỗi sản phẩm và để kiểm tra trong danh sách các thuộc tính mà tốt nhất mô tả sản phẩm (hình 3). Hội thẩm có thể kiểm tra thuộc tính như nhiều như họ muốn và có thể mất nhiều thời gian khi cần thiết. Các thuộc tính không bị ràng buộc để cảm giác các khía cạnh nhưng cũng có thể liên quan đến khía cạnh hedonic và cảm xúc, phù hợp sử dụng hoặc khái niệm sản phẩm (Dooley và ctv., 2010). Các điều khoản có thể được lựa chọn bởi Hội thẩm sử dụng, ví dụ, một nhóm tập trung (các thẩm có thể giống như những người thực hiện nhiệm vụ CATA hay không). Ngoài ra, các điều khoản có thể được bắt nguồn từ các kết quả của câu hỏi mở (Aeres et al. 2010a). Mở câu hỏi thường được sử dụng trong các thử nghiệm tiêu dùng ngoài quy mô hedonic để có được một mô tả thô. Sau khi đánh giá theo ý thích của các sản phẩm, người tiêu dùng được yêu cầu để cung cấp một vài điều khoản cho một trong hai mô tả sản phẩm hoặc chỉ ra những gì họ thích hoặc không thích về các sản phẩm (Ares et al., 2010a; Symoneaux et al., năm 2012; Mười Kleij & Musters, 2003).Phân tích thống kêMột ma trận tần số được biên soạn bằng cách đếm số lượng thẩm người mỗi thuộc tính sử dụng để mô tả từng sản phẩm. Ma trận này là thu được bằng cách tổng hợp các ma trận 1 ⁄ 0 cá nhân được mô tả trong hình 3. Phân tích tương ứng (CA) sau đó có thể được thực hiện trên ma trận tần số để có được bản đồ cảm giác của sản phẩm. CA (xem dữ liệu S4) là một tổng quát PCA phù hợp cho việc phân tích dữ liệu về chất lượng. Các phân tích nhiều khối như MFA hoặc nhiều thư từ phân tích (MCA), cũng đã sử dụng (Ares et al., 2011a, b). Gần đây, Popper et al. (2011) cũng đã đề nghị sử dụng một biến thể của CA gọi là phân tích Hellinger nhiều khối dựa vào khoảng cách Hellinger⁄Bhattacharyya (xem Abdi, năm 2007; Abdi et al., 2012) chứ không phải là khoảng cách chi-vuông của CA và đó cũng có thể tích hợp sự khác biệt cá nhân.

Kết quả (Việt) 2:

Kiểm tra-tất cả-mà-áp
Nguồn gốc và nguyên tắc chung
Các CATA hoặc 'đón bất kỳ' phương pháp có nguồn gốc từ công việc của thung lũng nhỏ (1964) và lần đầu tiên được sử dụng trong nghiên cứu thị trường để nghiên cứu nhận thức của người tiêu dùng của các thương hiệu khác nhau (chẳng hạn xem Driesener & Romaniuk, 2006). Nó gần đây đã được giới thiệu trong đánh giá cảm quan để hiểu sở thích của người tiêu dùng để giúp tối ưu hóa các sản phẩm thực phẩm (Adams et al, 2007;. Lancaster & Foley, 2007).
Một câu hỏi CATA bao gồm một danh sách các thuộc tính (các từ hoặc cụm từ) mà từ đó giám định nên chọn tất cả các thuộc tính mà họ cho là thích hợp để mô tả một sản phẩm. Sản phẩm được bực bội một lúc một thời gian để các nhà đánh giá theo một cân (ví dụ như vuông Williams La Tinh) hoặc thiết kế andomised. Hội thẩm được yêu cầu đánh giá từng sản phẩm và kiểm tra trong danh sách các thuộc tính mô tả tốt nhất các sản phẩm (Hình. 3). Hội thẩm có thể kiểm tra như nhiều thuộc tính như họ muốn và có thể mất nhiều thời gian khi cần thiết. Các thuộc tính không được hạn chế đến các khía cạnh cảm giác nhưng cũng có thể liên quan đến các khía cạnh về hưởng thụ và cảm xúc cũng như sử dụng sản phẩm hay khái niệm phù hợp (Dooley et al., 2010). Các điều khoản có thể được lựa chọn bởi các nhà đánh giá sử dụng, ví dụ, một nhóm tập trung (các nhà đánh giá có thể được giống như những người thực hiện nhiệm vụ CATA hay không). Ngoài ra, các điều khoản có thể được bắt nguồn từ kết quả của câu hỏi mở (Aeres et al. 2010a). Câu hỏi mở thường được sử dụng trong các thử nghiệm tiêu dùng, thêm vào một quy mô hưởng thụ để có được một mô tả sản phẩm thô. Sau khi đánh giá theo ý thích của họ về các sản phẩm, người tiêu dùng sẽ được yêu cầu cung cấp một vài điều khoản cho một trong hai mô tả sản phẩm hoặc để chỉ những gì họ thích hoặc không thích về các sản phẩm này (Ares et al, 2010a;.. Symoneaux et al, 2012; mười Kleij & Musters, 2003). phân tích thống kê Một ma trận tần số được biên soạn bằng cách đếm số lượng các giám định viên sử dụng từng thuộc tính để mô tả mỗi sản phẩm. Ma trận này thu được bằng cách tổng hợp các cá nhân 1/0 ma trận mô tả trong hình. 3. Phân tích Correspondence (CA) sau đó có thể được thực hiện trên ma trận tần số để có được một bản đồ cảm quan của sản phẩm. CA (xem dữ liệu S4) là một PCA tổng quát phù hợp cho việc phân tích dữ liệu định tính. Phân tích đa khối, chẳng hạn như MFA hoặc phân tích nhiều thư từ (MCA), cũng đã được sử dụng (Ares et al., 2011a, b). Gần đây, Popper et al. (2011) cũng đã đề nghị sử dụng một biến thể của CA gọi là phân tích Hellinger đa khối dựa vào khoảng cách Hellinger/Bhattacharyya (xem Abdi, 2007;. Abdi et al, 2012) chứ không phải là khoảng cách bình phương của CA và đó có thể cũng tích hợp khác biệt cá nhân.