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