dissertação
Proposta de análise estatística de testes triangulares considerando a distribuição binomial
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Editor
UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Programa de Pós-Graduação
DEX - Programa de Pós-graduação
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Testes triangulares são métodos utilizados em análise sensorial para determinar
se existem diferenças entre amostras. O provador recebe três amostras
codificadas, sendo duas iguais e uma diferente, devendo avaliar as amostras na
ordem fornecida e identificar a amostra diferente. Experimentos como estes s˜ao
analisados usando aproximações normais, no entanto pode-se representar a habilidade
em discriminar determinado atributo como a variável latente de um modelo
thurstoniano. Objetivou-se com este projeto comparar duas formas de análise,
considerando distribuição binomial e aproximação normal, em um teste triangular
para adulterantes de café. Os tratamentos foram arranjados em esquema fatorial,
considerando dois fatores: tipos de adulterante e percentagem de adulteração.
O delineamento experimental foi em blocos casualizados com vinte provadores,
sendo cada um considerado um bloco de controle local. Ajustaram-se modelos
de regressão para os efeitos das percentagens em cada tipo de adulerante. Para a
análise usando distribuição binomial é especificada a função de verossimilhança
e especificado o algoritmo completo de obtenção das estimativas numéricas de
máxima verossimilhança. Foram calculadas estimativas pontuais e por intervalo
para as curvas de regressão e os limiares de detecção. O ajuste considerando o
modelo binomial resulta em intervalos de confiança mais estreitos e alterou testes
de hipóteses sobre os limiares de detecção. A metodologia está implementada em
R e pode ser usada rotineiramente por cientistas da área de alimentos.
Triangular discrimination tests are a widely used method in sensory analysis to detect differences between food samples. The tester proves three coded samples, being two equal and one different. He must pick up the different one. Usually this kind of experiments are analysed under normal approximation. However, we can represent the ability to spot differences as a latent variable in a Thurstonian model. The objective of this dissertation is to compare both ways to analyse a triangular test for coffee adulterants. Treatment structure is a factorial scheme with two factors: type of adulterant and percentage of adulteration. Experimental units where the samples assigned to 20 people, being each person a block (randomized blocks design). Regression models were fitted to the factorial effects. For the analysis using binomial distribution, full algorithm to yield Maximum likelihood estimates is presented. Point and interval estimates for regression models and the threshold of detecting ability were worked out. Binomial fitting result in narrower confidence regions and changed some hipothesis on detection threshold. The whole method is implemented in R and can be used as routine analysis for food scientists.
Triangular discrimination tests are a widely used method in sensory analysis to detect differences between food samples. The tester proves three coded samples, being two equal and one different. He must pick up the different one. Usually this kind of experiments are analysed under normal approximation. However, we can represent the ability to spot differences as a latent variable in a Thurstonian model. The objective of this dissertation is to compare both ways to analyse a triangular test for coffee adulterants. Treatment structure is a factorial scheme with two factors: type of adulterant and percentage of adulteration. Experimental units where the samples assigned to 20 people, being each person a block (randomized blocks design). Regression models were fitted to the factorial effects. For the analysis using binomial distribution, full algorithm to yield Maximum likelihood estimates is presented. Point and interval estimates for regression models and the threshold of detecting ability were worked out. Binomial fitting result in narrower confidence regions and changed some hipothesis on detection threshold. The whole method is implemented in R and can be used as routine analysis for food scientists.
Abstract
Descrição
Dissertação apresentada à Universidade
Federal de Lavras, como parte das
exigências do Programa de Pós-Graduação
em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária,
para obtenção do título de mestre.
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
BARROSO, C. M. Proposta de análise estatística de testes triangulares considerando a distribuição binomial. 2013. 61 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.