Sensoriske paneler med ulikt nivå av ekspertise og trening ble sammenlignet med hensyn til deres prestasjoner i en sensorisk profileringstest. Trening er viktig for å få et konsistent panel som klarer å skille mellom prøvene og reprodusere bedømmelsen av identiske prøver. Sensorikkdataene ble analysert med to ulike statistiske metoder: Partial least square regression (PLSR) og variansanalyse (ANOVA). Tre ulike paneler profilerte to produktkategorier hver. Signal/støy diagram (PLSR) og p/MSE plott (ANOVA) viste de samme tendensene med hensyn til prestasjonene til hvert enkelt panel. Lave p-verdier og et mye høyere signal enn støyelement indikerte gode prestasjoner i å skille mellom produktene. Men man må huske at disse to metodene er svært forskjellige. p/MSE plotene benyttes hovedsakelig til å finne uteliggere, men kan også være nyttige som i dette studiet, på et panelnivå. Panelene og egenskapene som har lave p-verdier, ligger i en klynge nær X-aksen, mens de ekstreme punktene er tydelig identifiserbare. Signal/støy diagrammene benyttes hovedsakelig til å vise de sensoriske egenskapene som er best modellert. Begge metodene viste imidlertid de samme tendensene.