XLSTAT：Excel中的STATIS分析
本教程将向您展示如何使用XLSTAT统计软件在Excel中运行和解释STATIS分析。
背景
STATIS方法是一种常用于感官分析的多配置数据分析。配置代表各种评估者、受试者或评委。这种方法特别适用于投影映射/Nap、常规剖面或自由选择剖面的情况。STATIS的最大兴趣在于非典型配置的权重小于中心配置的权重。因此，分析最能反映一般观点，而不是那些非典型配置。
示例数据集
数据来自AGROCAMPUS OUEST在雷恩进行的投射映射/午睡研究。24名受试者（小组成员）品尝了8杯冰沙，然后放在桌布上。收集坐标用于STATIS分析。如果小组成员认为两种产品相似，则将后者放在桌布上，因此它们具有相似的坐标。原始文件可以用R SensoMineR包获得。
本教程的目标是研究和可视化冰沙之间的联系，并确定受试者之间的协议。
设置
- 打开XLSTAT。
- 单击感觉分析菜单并选择统计功能。
- 将出现STATIS对话框。
在常规选项卡中：
- 在演示文件的Excel工作表上选择与配置对应的数据（配置在此对应于主题给出的坐标集）。
- 将配置数设置为24个主题。
- 由于每个配置都有2个变量，通过选择相等选项让XLSTAT知道变量的数量是恒定的。如果至少一个配置的变量数量不同，则需要选择包含每个配置的变量数量的列。
- 激活选项变量标签和对象标签（在我们的例子中是冰沙）。
在选项选项卡中：
- 选择全局减少配置以避免比例效应。由于每个配置中的所有变量都在相同的比例上，因此没有必要减少变量。
在输出选项卡中：
- 选择显示RV矩阵，以及配置和共识之间的RV，以具有受试者之间的接近度指标。
在图表选项卡中：
- 选项仍为默认值。
- 单击确定按钮以启动计算。
- 结果显示在新的Excel工作表上。
解读结果
在这个例子中，前两个因素表示的变异性百分比不是很高（68.43%）。下图是STATIS的主要目标：表示二维地图上的观察结果，从而识别近似性。例如，我们看到“Casino_PBC”和“Innocent_PBC”冰沙被认为是接近的，但它们与“Casino_SRB”有很大不同。
如果我们对两个特定的主题（小组成员）感兴趣，查看给出每个主题之间系数RV的RV矩阵是很有用的（这个系数在0到1之间，并且随着主题的接近而增加）。我们在这里看到，主题1对主题2有非常相似的看法，但与主题4（这里许多其他主题的RV值很低）非常不同。
评估一个主题与所有其他主题的接近程度可能非常重要，即共识反映的总体观点。因此，下面的条形图显示主题4是一个相当不典型的主题，不像18或23。
最后，下图给出了对象的残差，这表明哪些对象被受试者以相同的方式放置，如冰沙“Innocent_PBC”，或者更确切地说，不同，如冰沙“Carrefour_SB”。