Systematic Comparison of Hedonic Ranking and Rating Methods Demonstrates Few Practical Differences
Notice bibliographique
Résumé
Hedonic ranking is one of the commonly used methods to evaluate consumer preferences. Some authors suggest that it is the best methodology for discriminating among products, while others recommend hedonic rating. These mixed findings suggest the statistical outcome(s) are dependent on the experimental conditions or a user's expectation of "what is" and "what is not" desirable for evaluating consumer preferences. Therefore, sensory and industry professionals may be uncertain or confused regarding the appropriate application of hedonic tests. This paper would like to put this controversy to rest, by evaluating 3 data sets (3 yogurts, 79 consumers; 6 yogurts, 109 consumers; 4 apple cultivars, 70 consumers) collected using the same consumers and by calculating nontied ranks from hedonic scores. Consumer responses were evaluated by comparing bivariate associations between the methods (nontied ranks, tied ranks, hedonic rating scores) using trellis displays, determining the number of consumers with discrepancies in their responses between the methods, and comparing mean values using conventional statistical analyses. Spearman's rank correlations (0.33-0.84) revealed significant differences between the methods for all products, whether or not means separation tests differentiated the products. The work illustrated the inherent biases associated with hedonic ranking and recommended alternate hedonic methodologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,145 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».