1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorAmorim, Isabel de Sousa-
dc.date.accessioned2014-09-01T18:29:45Z-
dc.date.available2014-09-01T18:29:45Z-
dc.date.issued2014-09-01-
dc.date.submitted2009-02-20-
dc.identifier.citationAMORIM, I. S. Teste Monte Carlo na avaliação da unidimensionalidade de painéis sensoriais para uma variável. 2009. 62 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de lavras, Lavras, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3378-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectEric Batistapt_BR
dc.subjectTeste Monte Carlopt_BR
dc.subjectUnidimensionalidade e Componentes principaispt_BR
dc.subjectSensory panelpt_BR
dc.subjectPrincipal Component Analysispt_BR
dc.subjectUnidimensionalitypt_BR
dc.subjectMonte Carlo testpt_BR
dc.titleTeste monte carlo na avaliação da unidimensionalidade de painéis sensoriais para uma variávelpt_BR
dc.title.alternativeMonte carlo test for unidimensionality evaluation of sensory panels by considering one variablept_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.referee1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Pereira, Rosemary Gualberto Fonseca Alvarenga-
dc.contributor.referee1Ferreira, Eric Batista-
dc.description.resumoUm painel é dito unidimensional, para uma variável, quando todos os provadores pontuam tal variável ao longo de todos os produtos, da mesma forma. A confiabilidade das notas em análise sensorial depende do nível de unidimensionalidade do painel. Entretanto, uma vez estimado, o nível de unidimensionalidade deve ser testado. Este trabalho descreve um teste baseado em simulação Monte Carlo para avaliar a unidimensionalidade de painéis sensoriais. Essa avaliação é feita, usando análise de componentes principais (ACP). Para descrever o teste Monte Carlo para unidimensionalidade (TMCU), foram utilizados painéis virtuais e reais, sendo respectivamente, um estudo de simulação para avaliar a performance do teste (taxa de erro tipo I e poder do teste) e uma ilustração do método, utilizando dados de uma análise de cafés especiais do sul de Minas Gerais. O painel que analisou as amostras de café não foi considerado unidimensional pelo TMCU. Esse teste pode ser adotado como uma ferramenta para avaliar a eficiência do treinamento de painéis sensoriais. À medida que o número de provadores aumenta, o TMCU apresentou-se mais poderoso.pt_BR
dc.description.resumoA sensory panel is said to be unidimensional for one variable when all assessors evaluate the attributes in the same way. In turn, reliability on scores in sensory analysis depends on the unidimensionality level of the panel. However, once estimated, the level of unidimensionality should be tested. This research describes a test based on Monte Carlo simulation process for evaluating the unidimensionality of a sensory panel. This evaluation is made using principal component analysis (PCA). For describing the Monte Carlo unidimensionality test (MCUT), were used virtual and real panels: one is a simulation study to evaluate the performance of the test (type I error rates and power) and the other is a illustration of the method using an evaluation of Brazilian special coffees. The panel that evaluated Brazilian coffees was considered not unidimensional by MCUT. The Monte Carlo based test can be adopted as a tool for checking the efficiency of the training process of a sensory panel. The MCUT revealed to be powerful for large panel and sample sizes and efficient to evaluating unidimensionality of sensory panels.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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