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每個評價員的表現怎么樣，我們可以利用感官分析軟件去進行測試，測試圖中每個評價員對應的每個柱形發生了黑白深淺的變化，能反饋評估員對特定屬性的評估能力。Manhattan方法不僅可以評估評價小組整體的一致性，也可以快速篩選出評估異常的評價員。該方法能反映出評價小組整體在評價某個屬性時的表現是否一致。在Manhattan屬性圖中，縱軸表示評價小組對應的每個成分和他們相應的累積方差。橫軸代表小組中每一個參與測試的評價員。每個圖中黑顏色的圓柱形面積對應解釋方差為0%，而白色圓柱代表對應屬性的解釋方差為100%。在各個屬性下，對應的白色圓柱形較多，說明評估員在這個屬性表現較好，這個屬性可以很好的區分每個評價員的表現。測試圖中屬性對應的黑色圓柱形面積較多，一致性較差。為了更精準地看到每個評價員在具體各個屬性上的表現情況，繼續進行評估。從測試中可以得到每個黑色空心圓圈代表其他評價員的評價數據；紅心、綠心、藍心和黃心四個實心點代表該評價員的評價數據；

有顏色的實心點在虛線上說明評價員對該屬性的把控比較準確，若點在虛線外，偏離越多說明評價準確性越低；Corre-lationplot可以呈現每個評價員對應每個屬性的評價準確能力。F值即組間差異與組內差異的比值，值越大說明評價員對相關屬性的區分能力也就越好。MSE值代表組內方差，值越小說明評價員的重復性越好。但MSE值很小，也可能是由于評價員沒有將樣品區分開，所以應結合F值，在評價員將樣品區分的基礎上討論評價員的重復性對評價員感官分析數據做F值和MSE值分析。上圖中每條線代表一個屬性，部分評價員的大部分屬性的F值都高于或接近5%顯著水平，說明部分評價員區分能力較好。每個評價員的每個屬性MSE值都偏小，表明每個評價員的重復性較好。當評價員既具有較高的F值也具有較低的MSE值時，表明該評價員具備良好的評估樣品的能力。