Nusensa

Add-on

Multivariat

Gabungkan data panel, konsumen, dan instrumen dalam satu peta.

Coba di workspace

Fungsi utama

Multiple Factor Analysis (MFA), Generalized Procrustes Analysis (GPA), preference mapping, dan cluster konsumen.

Dampak

Menghubungkan apa yang diukur panel dengan apa yang disukai konsumen.

Perhitungan

MFA

Xₜ / λ₁(Xₜ) → PCA gabungan

Setiap tabel dibobot dengan nilai eigen pertamanya agar tidak ada tabel yang mendominasi.

GPA

min Σₖ ‖ρₖ Xₖ Qₖ − Y‖²

Translasi, rotasi (Q), dan skala (ρ) per panelis menuju konsensus Y.

Rujukan

  1. Escofier, B. & Pagès, J. (1994). Multiple factor analysis (AFMULT package). Computational Statistics & Data Analysis, 18, 121–140.
  2. Gower, J.C. (1975). Generalized Procrustes analysis. Psychometrika, 40, 33–51.
  3. Næs, T., Brockhoff, P.B. & Tomic, O. (2010). Statistics for Sensory and Consumer Science. Wiley.