Evaluación Sensorial

VSO Group, Inc. - 6 de abril de 2011

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¿Qué es Análisis Sensorial?Disciplina de la ciencia usada para evocar, medir, analizar e interpretar las reacciones a las características de los alimentos y otros materiales según los perciben los sentidos de la vista, olfato, gusto tacto y adición.

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Instrumentos de MediciónHumanos

Problema de los humanos1. Cambian con el tiempo2. Varían entre ellos3. Susceptibles a prejuicios

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¿Resultados Objetivos?Repetir las medidas

Usar cantidades suficientes para que el resultado sea significativo

Detectar prejuicios y establecer procesos de prueba apropiados

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Tipos de Pruebas SensorialesDiscriminación o Diferencia General

Diferencia en Atributos

Consumidor

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Procedimiento General1. Objetivo del proyecto

2. Objetivo de la prueba sensorial

3. Examinar muestras

4. Diseñar la prueba sensorial

5. Conducir/ejecutar la prueba

6. Recopilar y analizar datos

7. Interpretar y reportar resultados

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Pruebas de Discriminación1.Triángulo

2.Dúo-trío

3.Dos-de-cinco

4.Iguales o Diferentes

5.“A” o “No-A”

6.Diferente al Control

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Prueba TriánguloObjetivo: Discriminar entre 2 tratamientosUsos: Ver efecto de…

Nuevo ingrediente o suplidorNueva formulaciónCambio en proceso de elaboración

Número de muestras: 3Número de panelistas: entre 18 y 42

No adiestrados

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Prueba Triángulo

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Prueba TriánguloInstrucciones

Se le han entregado 3 muestrasEscriba los números de las muestras en los

espacios provistos en la hoja de contestaciónDos muestras son iguales y una diferenteEvalúe las muestras de izquierda a derechaEncuentre la muestra diferente

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Prueba Triángulo

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Prueba TriánguloDiseño completo y balanceado

Dos tratamientos (A & B) y tres posiciones AAB ABA BAA BBA BAB ABB

Hay 6 posibles combinaciones!!

Para que esté balanceado debemos incluir las combinaciones la misma cantidad de veces.

Esto resulta en un diseño completo.

Panelistas = 6 * num. de repeticiones

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Prueba TriánguloExperimentador: Fernando PérezMuestra: Galletas de chocolate

Tratamientos: A = Azúcar; B = EdulcoranteFecha: 6 de abril de 2011

Panelista Muestras Códigos Respuesta Correcta1 AAB 992 752 8152 ABA 737 084 2813 BAA 972 079 4064 BBA 730 320 1175 BAB 444 280 7896 ABB 349 707 7627 AAB 325 900 0288 ABA 153 825 6969 BAA 738 848 654

10 BBA 402 228 10911 BAB 910 487 63612 ABB 264 557 667

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Prueba TriánguloDatos y análisis

Contar el número de respuestas correctas

Utilizar Tabla (método estadístico)

Descartar hipótesis de “No diferencia” si el número de correctas es mayor o igual al de la tabla para el escogido.

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Prueba Triángulo

Cantidad de Panelistas

Cantidad mínima de respuestas correctas necesaria para establecer que los

tratamientos son diferentes con el nivel de confianza dado

99% 95% 90%

12 9 7 7

18 12 10 9

24 14 12 12

30 17 15 14

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Prueba TriánguloExperimentador: Fernando PérezMuestra: Galletas de chocolate

Tratamientos: A = Azúcar; B = EdulcoranteFecha: 6 de abril de 2011

Panelista Muestras Códigos Respuesta Correcta1 AAB 992 752 815 9922 ABA 737 084 281 084 X3 BAA 972 079 406 972 X4 BBA 730 320 117 117 X5 BAB 444 280 789 280 X6 ABB 349 707 762 349 X7 AAB 325 900 028 9008 ABA 153 825 696 825 X9 BAA 738 848 654 738 X

10 BBA 402 228 109 109 X11 BAB 910 487 636 91012 ABB 264 557 667 264 X

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¿Preguntas hasta aquí?

Ejercicio #1 – Endulzador a base de azúcar

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Diferencia en AtributoMiden la diferencia que existe entre dos o más tratamientos

Se enfocan en la intensidad un atributo en particularVarios atributos pueden ser analizados en la

misma prueba si el panel está bien adiestrado

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Diferencia en AtributoDiferencia direccional

Ordenamiento pareado

Ordenamiento simple

Valoración

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Ordenamiento SimpleObjetivo: Determinar diferencia en atributo de

interés

Usos: comparar varios productos en un atributo en particular Pregunta a contestar: ¿Cuál es el orden de intensidad de XYZ de las muestras? Esta prueba se puede usar para determinar preferencia

No da una idea de la magnitud de la diferencia

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Ordenamiento SimpleNúmero de muestras: tres o más

Número de panelistas: entre 10 y 20Adiestramiento: poco, básicamente entender la

prueba e identificar el atributo deseadoRecuerde balancear el experimento!!!

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Ordenamiento SimplePreparar muestras tomando en cuenta los controles necesarios

Preparar igual número de combinaciones (ej., ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA)Cada panelista recibe una combinación de

forma aleatoria

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Ordenamiento SimpleSe recomienda que este experimento se replique para aumentar la confianza en los resultadosReciclar panelistas Presentar una combinación de muestras a la vez Mantener separados los datos de cada replicación

Múltiples localidades

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Ordenamiento SimplePedir al panelista que:

Evalúe las muestras Ordene las muestra de acuerdo a la intensidad

del atributo de interés Ej.: asignando 1 a la muestra menos intensa

Veredictos de “no diferencia” o empates no están permitidosSi no sabe discriminar, que adivine

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Ordenamiento SimpleProcedimiento:

Preparar tabla de datosAnalizar usando Friedman

Lo mejor es ver un ejemplo para entender esto.

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Ordenamiento Simple Ejemplo:

Se desea evaluar cuatro endulzadores (A, B, C, D) para determinar cual es más persistente luego de tragar la muestra.

48 panelistas 24 Combinaciones ABCD, ABDC, ACBD, ACDB, ADBC, ADCB, BACD,

BADC, BCAD, BCDA, BDAC, BDCA, CABD, CADB, CBAD, CBDA, CDAB, CDBA, DABC, DACB, DBAC, DBCA, DCAB, DCBA

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Ordenamiento Simple

Ejemplo: Recopilar datos Prepara una tabla con el orden asignado por panelista a

cada tratamiento.

Panelista A B C D

1

2

3

Tratmiento A B C D

Orden 3 1 4 2

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Ordenamiento Simple

Ejemplo: Recopilar datos Ojo: Se asignó “1” al más persistente

Panelista A B C D

1 3 1 4 2

2

3

Tratmiento A B C D

Orden 3 1 4 2

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Ordenamiento Simple

Ejemplo: Recopilar datos …luego de 48 panelistas

Panelista A B C D

1 3 1 4 2

2 3 2 4 1

3 3 2 1 4

4 3 4 1 2

… … … … …

… … … … …

45 1 3 2 4

46 4 2 3 1

47 3 4 1 2

48 4 2 3 1

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Ordenamiento Simple

Ejemplo: Analizar datos Calcular la suma de rangos para cada tratamiento

ii columnaR

RA = 135 RB = 103

RC = 137 RD = 105

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Ordenamiento Simple

Ejemplo: Analizar datosCalcular la estadística experimental

n = número de panelistas t = número de tratamientos

13)1(

12 22

tnRtnt i

85.121448*3)105137103135()14(4*48

12 22222

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Ordenamiento SimpleComparamos el valor experimental de la estadística

con el valor teórico (χ2α,t-1).

En tablas o utilizando computadores con funciones estadísticas. Función CHIINV(α,t-1) de Excel

Si el valor experimental es mayor que el valor teórico, rechazamos la hipótesis nula (no diferencia entre los tratamientos) a favor de la alterna (los tratamientos son diferentes).

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Ordenamiento SimpleEjemplo:

CHIINV(α,t-1) = 7.815

Experimental > teórica, por tanto…

Rechazamos no diferencia

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Ordenamiento Simple Si existe diferencia entre los tratamientos…

Debemos identificar cuales son los diferentes. Para esto utilizamos le prueba de Tukey (HSD)

qα,t,∞ hay que buscarlo en tablas bajo “studentized range distribution”.

http://cse.niaes.affrc.go.jp/miwa/probcalc/s-range/

12

)1(,,

tntqHSD t

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Ordenamiento Simple

qα,t,∞ es el valor α-crítico superior de la

distribución normal de estudiante para

rangos con ∞ grados de libertad al

comparar t tratamientos.

12

)1(,,

tntqHSD t

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Ordenamiento Simple

qα,t,∞ = q0.05,4,∞ = 3.633

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Ordenamiento Simple

Ejemplo:

Si la diferencia entre rangos es mayor que HSD, los tratamientos son diferentes.

5.3212

)14(4*4863.3

HSD

12

)1(,,

tntqHSD t

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Ordenamiento Simple

Ejemplo:

|RA – RB| = |135 - 103| = 32 < HSD No Diferentes

|RA – RC| = |135 - 137| = 2 < HSD No Diferentes

|RA – RD| = |135 - 105| = 30 < HSD No Diferentes

|RB – RC| = |103 - 137| = 34 > HSD Diferentes

|RB – RD| = |103 - 105| = 2 < HSD No Diferentes

|RC – RD| = |137 - 105| = 32 < HSD No Diferentes

5.32HSD

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¿Preguntas hasta aquí?

Ejercicio #2 – Dulzura del jugo de limón