シェフェの一対比較法（浦の変法）
書籍「製品開発に役立つ感性・官能評価データ解析−Rを利用して−」より引用
検定表、数表は省略しています。
以下の例の手順および数値の詳細は書籍でご確認ください。
また、表示の関係から、数式が正しく表示されていない部分があります。
J-SEMS.PROで以下の解析を行うことができます。
手法
原法と評価の方法は同じだが、同一の評定者が全対を比較する点が異なる。この方法は、小規模に実験をしたい時に便利な方法である。この方法では、比較順序を考慮する。つまり、一対の試料を提示する際に、時間的な順序や空間的な位置の効果が、データに影響すると思われる時は、この方法を用いる。
実例
5 段階評定の場合
AiがAjよりも非常によいと思ったら ＋２点
AiがAjよりもいくぶんよいと思ったら ＋ 1 点
AiがAjとまったく差がないと思ったら 0 点
AiがAjよりもいくぶん悪いと思ったら − 1 点
AiがAjよりも非常に悪いと思ったら − 2 点
N人の評価者のうち、1番目の評価者が、t個の試料の中からiを先に、を後にした順序で比較したときの評点をxijl とする。その時のデータ構造は、
と考える。
ここで、
α i：試料i の平均的効果（平均嗜好度）
α il：試料i に対して評価者ｌが持っている嗜好度の個人差
γ il：組み合わせの効果
δ：平均の順序効果
δ l：順序効果の個人差
eijl：誤差
とする。
試料の数：t
評価者の数：N
各評価者の評定結果
全評価者の評定結果
平均嗜好度α i の推定値
より、
嗜好度の個人差α il の推定値
嗜好度の個人差α il の推定値は、下記の式によって求める。
組み合わせ効果γ ij の推定値
組み合わせ効果推定値は、下記の式により求める。
組み合わせ効果γ ij の推定値
順序効果δの推定値
全体の結果の表の列和もしくは行和の合計X…＝ 18 を用いて、順序効果δの推定値を求める。
順序効果の個人差δ lの推定値
個人毎の順序効果の推定値δ l を求める。
より、
各効果の平方和
分散分析表
下位検定
すべての対について、下位検定を実施する。試料間の嗜好度の差は、以下の表に示すとおりである。
次式より，ヤードスティックY0.05、Y0.01 を求める。
q：ステューデントのq
q(4,20,0.05) = 3.96
q(4,20,0.01) = 5.02
（ なお，誤差の自由度 21に該当する値が表 2.3.16a,bになかったために、自由度20、試料数4 に該当する値を採用する）
σ 2：分散分析表の誤差の不偏分散の値（σ 2=0.42）
N=3
t=4
試料間の嗜好度の差が、求めたY0.05、Y0.01よりも値が大きければ、５％水準、あるいは１％水準で有意差がある。
試料間の嗜好度の差
試料間の嗜好度の差の絶対値（上の表参照）は、いずれも0.66 以上なので、すべての試料同士で、評定値に1%水準で有意差がある。