为更好地开发产品及满足消费者需求，感官评价被越来越多地应用到新产品开发、质量控制、市场研究等领域。目前对描述性感官分析、消费者接受度及二者之间的联系的详细研究相对较少。本研究以豆腐干感官评价为例，比较Spectrum与QDA两种关键的描述性感官检验方法的检验过程、数据可靠度及结论异同点；研究喜好度和JAR两种接受度检验标度的数据分析方法；探索有效数据分析方法，以建立消费者接受度与描述性感官分析之间的联系，为产品感官品质改进及优化提供可行方案。Spectrum和QDA方法产生的描述词大致相同。从数量上看，QDA方法产生的描述词数量少于Spectrum方法，这可能是由于QDA评价员在一致性讨论过程中因无法达成属性定义或评价方法的一致性理解而弃掉一些描述词。从质量上看，两种方法对个别属性命名不同，这可能是因为QDA评价员未接受过标准化感官训练，其产生的描述词可能与消费者语言有一定的联系。采用Panel Check软件比较Spectrum和QDA方法感官数据可靠度得出，二者的评价员对产品及属性的区分能力和重复性都较好，评价小组整体一致性也较好，且前者评价员评价能力优于后者。采用主成分分析法比较Spectrum和QDA描述性分析结论得出，QDA方法前三个主成分解释的样本变异量为90.26%，略低于Spectrum方法前三个主成分解释的样本变异量94.30%。两种方法的各属性、尤其是风味指标在各因子上的载荷量较为相似，对各产品属性强度的解释具有一定相似性。可见，QDA方法虽然耗时短、其评价员也未经长期标准化训练，但其评价结果仍然具有一定的可接受性。采用喜好度和JAR两种标度类型对豆腐干消费者进行接受度检验。对喜好度数据进行方差分析和消费者内部偏好图分析发现，消费者对不同产品的喜好度具有显著性差异、不同消费习惯的消费者群体喜爱不同的产品。JAR数据蛇形图分析和理想点分析结果表明，消费者认为不同产品各属性强度离“最适度”有不同程度的偏差，并指出各产品偏离消费者心中理想产品感官特性的距离及方向。可见，喜好度数据及JAR数据的独立数据分析均能定性地获得帮助产品进行感官品质改进的有效信息。本研究将接受度检验数据与描述性感官检验数据进行联系分析。首先，采用外部偏好图分析方法建立起消费者喜好度与描述性分析之间的联系。外部偏好图指出了各产品被偏爱程度、被偏爱产品所对应的感官属性特征，并粗略预测出产品市场接受度；同时，由Spectrum、QDA二者得来的外部偏好图较为相似，QDA方法外部偏好图对产品市场接受度的预测比Spectrum方法稍显保守。其次，采用对应查找属性强度范围的方法，分别建立起喜好度、JAR最适度与描述性分析之间的联系，定量地得出了消费者最喜爱产品的感官属性强度范围、消费者认为的各属性“最适度”强度范围。最后，采用“惩罚”分析方法将喜好度数据与JAR数据联系起来，定性地得出问题属性、属性优化方向及改进优先次序等；结合感官属性定量结果，确立产品感官品质改进的可行性方案。