多重因子分析（MultipleFactorAnalysis，MFA）是一種多元統(tǒng)計方法，同主成分分析（PrincipleComponentAnalysis，PCA）有緊密的關(guān)系，可以看作是一種能夠運用于多組多維數(shù)據(jù)上的主成分分析。主成分分析是指通過正交變換將多個變量轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個線性不相關(guān)的變量（稱為主成分），從而達到降維的目的。多重因子分析是主成分分析的擴展，在主成分分析基礎(chǔ)上考慮了各組不同類型變量的貢獻。此方法可以探尋多組多維變量間的一致性問題，其在食品飲料和化妝品的感官分析以及消費者偏好調(diào)研中具有良好效用。
 

多重因子分析主要應(yīng)用于以下幾種感官分析方法的數(shù)據(jù)分析中：多個樣品的感官分析比較、感官分析多維度數(shù)據(jù)的比較、Napping和投影地圖、多組感官數(shù)據(jù)的分析、自由選擇剖面或快速剖面、消費者喜好的感官驅(qū)動因素的分析等。
 

這里，小編將MFA如何分析消費者對食品飲料產(chǎn)品喜好的驅(qū)動因素進行詳細介紹。
 

我們可能在獲得了產(chǎn)品的專家定量感官描述分析數(shù)據(jù)（如QDA數(shù)據(jù)），以及消費者的產(chǎn)品喜好得分之后，需要利用這兩種數(shù)據(jù)來解釋和理解消費者測試產(chǎn)品的感官喜好。
 

目前已經(jīng)有幾種可行的方法，例如投影地圖、相關(guān)性分析、回歸分析、偏最小二乘法以及多重因子分析等。其中，產(chǎn)品偏好地圖又分為內(nèi)部產(chǎn)品偏好地圖（InternalPreferenceMapping）和外部產(chǎn)品偏好地圖（ExternalPreferenceMapping）�？墒�，內(nèi)部偏好地圖法的局限在于，消費者可能對感官上來看完全不同的多個產(chǎn)品表現(xiàn)出相同的喜好，從而無法客觀挖掘喜好驅(qū)動因素；而外部產(chǎn)品喜好則通過兩個的維度的外部數(shù)據(jù)（例如感官）來代替了全部的產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)，而這兩個維度盡管涵蓋了產(chǎn)品差異的主要信息，但導致消費者喜好的因素可能不能被這兩個維度所涵蓋。因此隨后就產(chǎn)生了能夠兼顧感官數(shù)據(jù)和喜好數(shù)據(jù)的以偏最小二乘（PLS）為基礎(chǔ)的分析方法，而PLS的局限性在于PLS通常會將喜好得分平均化，即丟失了個體差異。
 

MFA可以保留個體的喜好差異并能夠結(jié)合兩種不同類型的數(shù)據(jù)一起分析。目前這種方法已經(jīng)在多個產(chǎn)品品類中應(yīng)用于尋找驅(qū)動消費者喜好的感官因素，進而幫助產(chǎn)品開發(fā)人員和市場人員為開發(fā)新產(chǎn)品或者改進產(chǎn)品口味提供數(shù)據(jù)依據(jù)。