datenvisualisierung: Versuchsplanung und Biertrinken

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Ich war vor kurzem auf einer Konferenz in Belgiens Hauptstadt Brüssel. Die Konferenzleitung klagte, dass sie keine angemessene Aktivität für eine Abendveranstaltung gefunden hatte. Passend zu den Themen der Konferenz einigten wir uns auf einen Workshop zum Thema Datenvisualisierung und Versuchsplanung. Was liegt in Brüssel näher, als das in Form einer Bierverkostung durchzuspielen?

24 Teilnehmer meldeten sich spontan an, wir einigten uns auf einen Vergleich von acht Sorten Bier. Die Teilnehmerlisten lagen in elektronischer Form vor, so dass wir sie in JMP, der statistischen Desktopsoftware von SAS, importieren und dort einen Versuchsplan nach Maß erstellen konnten. Biersorten wurden den Teilnehmern zugelost und diese beurteilten sie dann nach, Aroma, Geschmack, Komplexität und Ausgewogenheit, jeweils auf einer Skala von 1 – 5, wobei 1 für sehr gut und 5 für mangelhaft standen.

Mit Hilfe der Versuchsplanung in JMP

Zielgrößen und Faktoren der Bierverkostung

Zielgrößen und Faktoren der Bierverkostung

wurden den Teilnehmern je vier der acht Biersorten zufällig zugeordnet und jeder erhielt eine Anleitung, wie ein Bier zu beurteilen ist.

Die frisch gekürten „Experten“ nahmen ihre Aufgabe sehr ernst, prüften die Biere gründlich und begannen gekonnt zu fachsimpeln. Während des Experiments bemerkten wir, dass ein gravierender Geschlechtseinfluss möglich wäre und obwohl das weder als Blockfaktor noch als Zufallsfaktor geplant war, bezogen wir Geschlecht als Variable in unsere Analyse ein.

Die Modellanpassungen für die Auswertung ergaben Bestimmtheitsmaße (r²) zwischen 33% und 43%, nicht gerade das, was Techniker für ihre Versuche erwarten, aber sehr gut für diese Art von Experimenten.

Einfluss von Biersorte und Juror auf die Beurteilung des Aromas

Einfluss von Biersorte und Juror auf die Beurteilung des Aromas

Einfluss von Biersorte und Juror auf die Beurteilung der Komplexität

Einfluss von Biersorte und Juror auf die Beurteilung der Komplexität

In beiden Modellen war der Einfluss der Tester auf das Ergebnis größer als das der Biersorten (die roten Linien für „Name“ sind steiler als die für „Beer“).

Um nun das beste Bier zu küren, nutzten wir die Optimierungsfunktion. Darin konnten wir die Beurteilungen bezüglich aller vier Variablen eingehen lassen und dann die Kombination mit dem insgesamt besten Ergebnis auswählen.

Bewertungsprofile für Biersorten und Beurteilungskriterien

Bewertungsprofile für Biersorten und Beurteilungskriterien

Nach Empfehlungen des Tagungshotels hatten wir acht lokale Biersorten ausgesucht, Kwaremont Blond hat insgesamt am besten abgeschnitten. Die Formel für die gewichtete Kombination der Bierbewertungen kann man einfach in der Datentabelle speichern, was uns erlaubt relative Präferenzen pro Biersorte zu berechnen.

Um die Frage des Geschlechtseinflusses zu klären, haben wir beide Gruppen getrennt betrachtet.

Präferenz der Biersorten nach Geschlecht

Präferenz der Biersorten nach Geschlecht

Dieses Bild zeigt eine klare Präferenz der Damen für „Wilderen Krieg“, ein süffiges Kirschbier. Die Herren bewerteten „Kwaremont Blond“ als bestes Bier, das allerdings von den Damen gar nicht getestet wurde.

Da die Zahl der Männer die der Frauen um den Faktor 4 übertraf,

Verhältnis zw Männer/Frauen bei den Bewertern

Verhältnis zw Männer/Frauen bei den Bewertern

ist die Gesamtbewertung stark von der Einschätzung der Männer dominiert.

Rangfolge der Biere insgesamt

Rangfolge der Biere insgesamt

Streng methodisch gesehen lässt sich an dem Vorgehen einiges kritisieren, aber beeindruckend war, dass sich ein spontaner Entschluss schnell umsetzen ließ. Trotz aller Restriktionen ließen sich in kurzer Zeit ein Versuchsplan erstellen und mehrere Auswertungen anschließen. Als Teilnehmer hatten wir nicht nur Spaß an der Verkostung selbst sondern auch an der Diskussion über Versuchsplanung und -auswertung. Wenn Sie also das nächste Mal nach Belgien kommen halten Sie nach diesen Bieren Ausschau. Methodischer Sachverstand und statistische Analyse können nicht fehlleiten!

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Bernd Heinen

Sr Systems Engineer JMP

Mehr Informationen über JMP finden Sie hier: www.jmp.com/de

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