为了确定每种产品的最佳替代品，我们基于统计工具定义了一种精确的科学方法，分为三个阶段：
汇编可用的感官和理化数据
处理现有数据
收集其他感官数据并从我们的产品组合中选择替代品。
根据我们的理化和感官数据库，我们首先选择了最有区别的，相关的标准（可扩展性，渗透性，熔点，粘度等）来确定替代方案。
为此，进行了方差分析（ANOVA）以确认这些参数的区别特征。
其次，为了筛选成分，对数据进行统计处理。所得的邻近矩阵使我们有可能识别出酯类，其性质最接近于要取代的产物。
最后，为了确保我们的感官数据的准确性，我们将每种可能的替代品与要替代的产品直接进行了评估。
数据的统计处理使我们能够清楚地识别基准之间的差异，并找到STEARINERIE DUBOIS做出的最佳选择。
