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        XLSTAT是便捷靈活的Excel數(shù)據(jù)分析插件，允許用戶在Microsoft Exce]中分析、自定義和共享結果。XLSTAT有超過 240種統(tǒng)計功能和 Applied功能 XLSTATSENSORY為 Applied 中一個數(shù)據(jù)分析模塊，可直接對感官評價數(shù)據(jù)進行分析，包括差異性測試、感官評價小組能力評估、消費者評估等，為感官評價從業(yè)者提供數(shù)據(jù)分析平臺，很多研究用XLSTAT來做數(shù)據(jù)分析，本文以XSTAT version 2022.1 為例，介紹其在感官分析中的應用。
        01 感官評價小組能力表現(xiàn)評估
        定量描述分析法( quantitative descriptive analysis,0法)也稱為定量描述和感官剖面檢驗法(sensoryprofiling)，是一種描述性分析法，也是全面感官評價方法。0DA法用于評估產(chǎn)品的感官質(zhì)量指標，評估人員需經(jīng)專業(yè)的一致性培訓，使感官評價員對他們所要評定的物質(zhì)特性、評價標準、評價系統(tǒng)、感官刺激量和強度間關系等有一致認識，減少評分上的差別。培訓后，須對評價員進行考核，以確定評價小組及其成員的評價能力。
        1999年，Guinard等在評價酒質(zhì)量實驗中，用方差分析評估了啤酒評價小組是否具有一致性和重復性。Calvino等在 2005 年發(fā)表的文章中利用主成分分析法(principalcomponentanalysis)不僅分析了產(chǎn)品的感官分布，還評估了評價員個人表現(xiàn)，并判斷了評價小組及成員在再培訓上的側重點。徐淑臻等采用 PanelCheck軟件，通過折線圖、crelation plt和 MSEp1ot 等多種可視化圖型，探討評價小組個體的評估能力，結果表明，不同評價員對乳酸菌飲料的特定方向?qū)傩员憩F(xiàn)和重復性都有不同。
        從不同圖表中獲取的信息可作為后續(xù)培訓評價小組及提高每個評價員的感官屬性評估能力的基礎。為了解感官評價小組的評價能力，定期或在培訓結束后考核評估小組及組員的評價能力，通常會設置多個產(chǎn)品(鄉(xiāng)4個)，至少重復兩次來檢驗評估小組及成員的評價能力。LSTAT中也包含感官評價小組的分析，可以分析評估小組及成員的區(qū)分能力、重復能力及一致性。
        表1列舉了在XSTAT中 Panel Analysis 的分析結果。小組的區(qū)分能力由單因素方差進行分析，其中產(chǎn)品效應(producteffect)表示產(chǎn)品間在該指標上是否有差異，p值越小，表示小組越能區(qū)分出產(chǎn)品在該指標上的差異。采用混合模型方差分析小組的重復能力，其中Product與Session 交互作用可用于評估小組的重復能力，Product-Session interaction 越顯著，即p值越小,表示小組的重復能力越差,XSTAT會生成CAP表( contro1of assessor performanoes)，通過不同的顏色來顯示感官評價小組及成員的重復能力。
        小組的一致性可以結合 PCA plots 快速直觀地展示評價員間的一致性，也能看出各指標打分的集中趨勢，評估員越靠近外圈且越集中，表示培訓得越好。XLSTAT通過Wilcoxon signed rank test分析的p值(Session effect )來表示單個評估員的重復能力，Pく0.05表示該評價員在不同的Session 中評分有顯著差異，說明該評估員在該指標上的重復能力較差。評估員個人一致性，即檢驗評估員個人是否與小組做出一致的評價結果，XLSTAT分析結果中包含每位評估員在所有指標上的 distance to consensus圖，該圖展示了評估員在每個指標上打分與均值之間的差距，評估員的評分與均值越接近，表示該評估員與小組的一致性越好。         02 多重因子分析
        多重因子分析(multiple factor analysis，MFA)是一種多元統(tǒng)計分析手段，用于描述和總結具有復雜結構和多方來源的多元數(shù)據(jù)。該方法與主成分分析有密切聯(lián)系，在食品、飲料和化妝品的感官分析及市場調(diào)查等領域中均有廣泛應用。
        MFA是用來分析和總結具有復雜結構和多元來源的多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，常用于食品、化妝品等感官分析中。MFA同主成分分析(principlComponent analysis，PCA)有緊密聯(lián)系，能夠運用多組多維數(shù)據(jù)上的主成分分析。主成分分析通過正交變換將多個變量轉換成少數(shù)幾個線性不相關變量，達到降維目的。
        He等在報道中對腐乳進行了多維度分析，包括由兩種感官分析方法獲得的感官數(shù)據(jù)(0DA和FP)、GC-MS靶標揮發(fā)性化合物分析及物理性質(zhì)分析，MFA 在該文中被用于解釋這3類指標之間的關系及物理化學指標對感官的貢獻。陸龍建等運用 MFA法對分類化學成分與感官評價結果進行了綜合分析，并比較了采用化學成分和感官評價兩種方法剖析卷煙風格特征時的一致性。
        在 Asselin 等的研究中，數(shù)據(jù)來自 36個感官評估專家對 21種白酒進行的評價，有 31個指標信息，其中包括2個地理信息定性指標、5個品嘗后的香氣定量指標、3個外觀定量指標、10個搖晃后的香氣定量指標、9個品嘗中的香味定量指標、2個排序指標，該數(shù)據(jù)通過 XLSTAT 中的 Multiple Factor Analysis 將第一組和最后-組的指標作為 supplementary tables，得到產(chǎn)品及指標的投影地圖(prjective mapping)。如圖1所示，得到6組指標的分布情況，將指標分為現(xiàn)行指標( Active)和補充指標( Supplementary)展示在投影地圖上，能夠看到各指標之間的距離及關系。
       圖2是 31 個指標的分布情況及相關性，可看出搖晃后8與品嘗后4品嘗后9等指標正相關。圖3展示了評價的 21種白酒的分布情況，可看出 T1 與 T2 比較接近，以及其他產(chǎn)品的相關性信息。