案例類別：品質(zhì)控制方向
申報單位：杭州耕香生物科技有限公司
鑒于主觀賦權(quán)法就有較強的主觀隨意性，客觀性較差，有很大的局限性。故提出采用客觀賦權(quán)法，各屬性權(quán)重的大小根據(jù)該屬性下值的差異大小來確定。
1. 首先由專家小組通過QDA確定此次選品試驗的感官維度描述詞；
2. 組織感官評價小組進(jìn)行感官喜好度評價，采用7點線性標(biāo)度法；
3. 建立消費者綜合喜好度模型，通過計算加權(quán)喜好度得到最終的產(chǎn)品喜好度得分score，其中每個維度權(quán)重比例是通過熵權(quán)法計算得到。
熵權(quán)法原理：熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越?。恍畔⒘吭叫?，不確定性越大，熵也越大?；舅悸肥歉鶕?jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重，所確定的權(quán)重反映了屬性值的離散程度。下面是熵的計算公式和試驗流程圖。
12個人組成的感官品評小組對16款市售面霜類產(chǎn)品進(jìn)行七點尺度法打分，本試驗設(shè)置對照組數(shù)據(jù)（問卷中添加屬性權(quán)重問題）和熵權(quán)法組數(shù)據(jù)（除去屬性權(quán)重問題數(shù)據(jù)），通過對比獲取兩組試驗數(shù)據(jù)的耗時和數(shù)據(jù)結(jié)果準(zhǔn)確性來驗證熵權(quán)法提升選品效率的能力。
1. 在不去除異常值的情況下得到喜好度得分矩陣，如下表1所示
3. 加權(quán)求和得到各樣品的綜合score，將最后得到的score進(jìn)行降序排列，排列后的次序號如表3，其中去除異常值求和是指去除異常值后直接求和，不需要進(jìn)行加權(quán)（即默認(rèn)屬性權(quán)重是平分的），去除異常值后的結(jié)果也常被認(rèn)為最準(zhǔn)確、最客觀和最具說服力的結(jié)果。
案例收效
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