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多重因子分析（MultipleFactorAnalysis，MFA）是一種多元統(tǒng)計(jì)方法，同主成分分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA）有緊密的關(guān)系，可以看作是一種能夠運(yùn)用于多組多維數(shù)據(jù)上的主成分分析。主成分分析是指通過(guò)正交變換將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個(gè)線性不相關(guān)的變量（稱(chēng)為主成分），從而達(dá)到降維的目的。多重因子分析是主成分分析的擴(kuò)展，在主成分分析基礎(chǔ)上考慮了各組不同類(lèi)型變量的貢獻(xiàn)。此方法可以探尋多組多維變量間的一致性問(wèn)題，其在食品飲料和化妝品的感官分析以及消費(fèi)者偏好調(diào)研中具有良好效用。
多重因子分析主要應(yīng)用于以下幾種感官分析方法的數(shù)據(jù)分析中：多個(gè)樣品的感官分析比較、感官分析多維度數(shù)據(jù)的比較、Napping和投影地圖、多組感官數(shù)據(jù)的分析、自由選擇剖面或快速剖面、消費(fèi)者喜好的感官驅(qū)動(dòng)因素的分析等。
這里，小編將MFA如何分析消費(fèi)者對(duì)食品飲料產(chǎn)品喜好的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行詳細(xì)介紹。
我們可能在獲得了產(chǎn)品的專(zhuān)家定量感官描述分析數(shù)據(jù)（如QDA數(shù)據(jù)），以及消費(fèi)者的產(chǎn)品喜好得分之后，需要利用這兩種數(shù)據(jù)來(lái)解釋和理解消費(fèi)者測(cè)試產(chǎn)品的感官喜好。
目前已經(jīng)有幾種可行的方法，例如投影地圖、相關(guān)性分析、回歸分析、偏最小二乘法以及多重因子分析等。其中，產(chǎn)品偏好地圖又分為內(nèi)部產(chǎn)品偏好地圖（InternalPreferenceMapping）和外部產(chǎn)品偏好地圖（ExternalPreferenceMapping）�？墒牵瑑�(nèi)部偏好地圖法的局限在于，消費(fèi)者可能對(duì)感官上來(lái)看完全不同的多個(gè)產(chǎn)品表現(xiàn)出相同的喜好，從而無(wú)法客觀挖掘喜好驅(qū)動(dòng)因素；而外部產(chǎn)品喜好則通過(guò)兩個(gè)的維度的外部數(shù)據(jù)（例如感官）來(lái)代替了全部的產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)，而這兩個(gè)維度盡管涵蓋了產(chǎn)品差異的主要信息，但導(dǎo)致消費(fèi)者喜好的因素可能不能被這兩個(gè)維度所涵蓋。因此隨后就產(chǎn)生了能夠兼顧感官數(shù)據(jù)和喜好數(shù)據(jù)的以偏最小二乘（PLS）為基礎(chǔ)的分析方法，而PLS的局限性在于PLS通常會(huì)將喜好得分平均化，即丟失了個(gè)體差異。
MFA可以保留個(gè)體的喜好差異并能夠結(jié)合兩種不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)一起分析。目前這種方法已經(jīng)在多個(gè)產(chǎn)品品類(lèi)中應(yīng)用于尋找驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者喜好的感官因素，進(jìn)而幫助產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員和市場(chǎng)人員為開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品或者改進(jìn)產(chǎn)品口味提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
例如，在一項(xiàng)雞尾酒感官特點(diǎn)和消費(fèi)者喜好的關(guān)聯(lián)性研究中，研究者對(duì)兩部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行MFA分析，發(fā)現(xiàn)在樣品11、樣品2和樣品3位置附近的產(chǎn)品能夠贏得高于80%的消費(fèi)者喜愛(ài)。
