manual de prácticas de evaluación sensorial avanzada
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Manual de Prcticas de Evaluacin Sensorial Avanzada
Departamento de Ingeniera Agroindustrial
Dr. Arturo Hernndez Montes
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PRLOGO
El curso de Evaluacin Sensorial Avanzada requiere que los alumnos
tengan antecedentes en metodologa sensorial y en mtodos
estadsticos. El propsito del curso es que el alumno aprenda
tcnicas sensoriales y anlisis estadstico avanzado para planear,
disear, ejecutar, analizar e interpretar datos sensoriales usando
tcnicas de uso cotidiano, en el quehacer sensorial de cualquier
centro de investigacin y desarrollo de producto alimentarios.
Este manual de prcticas del curso de Evaluacin Sensorial
Avanzada incluye nueve prcticas que sern desarrolladas durante
un semestre, algunas prcticas requerirn de varias sesiones.
Los avances en la Ciencia Sensorial han sido notables en los ltimos
aos, de tal manera que en un curso introductorio es imposible ver
todas las tcnicas empleadas cotidianamente en la actividad de la
Evaluacin Sensorial. El autor espera y agradecer crticas y
comentarios del contenido del manual, de tal manera que se
permita mejorarlo.
Arturo Hernndez Montes
Junio, 2013
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CONTENIDO
1. Evaluacin del efecto de factores sobre la aceptabilidad de una bebida. 4
2. Clculo de la potencia de una prueba 6
3. Mediciones repetidas usando la distribucin beta-binomial 7
4. Mediciones repetidas usando la distribucin beta-binomial
corregida.. 8
5. Uso de la escala JAR y anlisis de penalizacin de medias.. 9
6. Jerarquizacin de muestras mltiples usando bloques incompletos
balanceados 10
7. Anlisis descriptivo cuantitativo.. 11
8. Regresin de cuadrados mnimos parciales-L.... 12
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Prctica No. 1
EVALUACIN DEL EFECTO DE FACTORES SOBRE LA ACEPTABILIDAD DE UNA BEBIDA (2 h)
Introduccin
El uso de los experimento factoriales ayuda a seleccionar los variables independientes que
tienen influencia sobre una variable de respuesta. En algunas ocasiones es necesario
evaluar la influencia que tienen ciertas variables como la concentracin de edulcorantes,
la presencia de cidos y el nivel de sales sobre una bebida energtica. El programa
Unscrambler es una opcin simple para realizar este tipo de anlisis.
Objetivo
Evaluar la influencia de algunas variables independientes, tales como la concentracin de
saborizante, la concentracin de edulcorante y la concentracin de acidulante sobre la
aceptabilidad de una bebida, para evaluar efectos en la aceptabilidad sensorial de
muestras.
Metodologa
Preparar 5 L de las bebidas con las siguientes combinaciones de niveles para cada factor.
A B C
saborizante edulcorante acidulante
abc 1 1.5 10 0.5
a 2 1.5 5 0.1
-1 3 0.5 5 0.1
b 4 0.5 10 0.1
cp01 5 1 7.5 0.3
c 6 0.5 5 0.5
ab 7 1.5 10 0.1
ac 8 1.5 5 0.5
bc 9 0.5 10 0.5
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Usarn el diseo 11.11 del libro de Cochran y Cox (pgina 519) con t = 9, k = 4, r = 8, b =
18, = 3 y E = 0.84. Por lo que se aplicar la prueba afectiva a 144 personas y se analizar
como un diseo de bloques incompletos balanceados.
Cada consumidor evaluar cuatro tratamientos, los cuales se aleatorizarn de acuerdo al
diseo 11.1. Los vasos que contendrn las muestras se codificarn con nmeros aleatorios
de tres dgitos. Se ofrecer un vaso de agua al consumidor por si desea enjuagarse la boca
entre muestras.
Los promedios para cada uno de los nueve tratamientos se introducirn en el diseo
factorial y se evaluar el efecto de cada factor sobre la aceptabilidad de la bebida. Para el
anlisis emplear el programa SAS y el Unscrambler.
Bibliografa
Cochran W G and Cox G (1976) Diseos experimentales. Editorial Trillas. Mxico.
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Prctica No. 2
CLCULO DE LA POTENCIA DE UNA PRUEBA (1 h)
Introduccin
La probabilidad 1- es llamada la potencia de las pruebas discriminativas. Es la
probabilidad de que la hiptesis nula sea rechazada correctamente cuando sta sea falsa.
El anlisis de la potencia en una discriminativa usando un mtodo de seleccin forzada
involucra los cuatro parmetros: , , y n. La funcin del anlisis de la potencia tiene
doble importancia. Primero, cuando una prueba es completada, el anlisis de la potencia
puede evaluar la eficiencia de la prueba de diferencia. Si la prueba muestra una diferencia
no significativa, y la potencia de la prueba con esa diferencia de inters prctico es baja, el
resultado no significativo puede solo que la prueba no es lo suficientemente eficiente. Si la
potencia es alta a una diferencia de inters prctico, el resultado de no significancia
muestra que la diferencia de inters prctico es improbable. Por otro lado, si la prueba
muestra una diferencia significativa y la potencia de la prueba, an con una menor
diferencia sin inters prctico, es muy alta; la diferencia estadstica significativa podra no
ser una diferencia prctica.
La segunda aspecto de importancia es que antes de una prueba, el anlisis de la potencia
puede ayudar a seleccionar un mtodo adecuado y tamao de muestra. Para detectar una
pequea diferencia entre productos, un tamao mayor de muestra y los mtodos con alta
potencia estadstica. vg., los mtodos 2-AFC, 3-AFC y A-No A deberan ser considerados.
Objetivo
Calcular la potencia de dos mtodos de pruebas (2-AFC y 3-AFC), manualmente y con el
programa IFP, para demostrar diferencia sensorial en muestras.
Metodologa
Realizar 50 pruebas con dos bebidas saborizadas (9 y 10 % sacarosa) usando el mtodo 2-
AFC y otras 50 pruebas empleando el mtodo 3-AFC. Debern elaborar su hoja maestra
con las combinaciones especficas, aleatorizaciones y cdigos de nmeros aleatorios de
tres dgitos. Cada juez evaluar una muestra. Los clculos de la potencia los realizarn a
mano y luego los obtendrn con el software del IFP.
Bibliografa
Bi, J. (2006). Sensory Discrimination Tests and Measurements. Statistical Principles,
Procedures and Tables. Blackwell Publishing, Ames Iowa.
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Prctica No. 3
MEDICIONES REPETIDAS USANDO LA DISTRIBUCIN BETA-BINOMIAL (2.5 h)
Introduccin
Las pruebas de discriminacin repetidas frecuentemente son requeridas en la
investigacin de consumidores y sensorial. Por ejemplo, en prueba de preferencia de
consumidores, se seleccionaron 50 panelistas consumidores. Si se queremos obtener
suficiente poder de la prueba, especialmente cuando contamos con insuficientes
panelistas, las pruebas con repeticiones son adoptadas convencionalmente. Una prctica
para analizar los datos es el modelo binomial para los datos acumulados. EL modelo
binomial puede ser usado para cada juicio, pero no para los datos acumulados de todos
los juicios. Para datos binarios con dos fuentes de variacin, vg. Variaciones inter e intra
juicios, la variacin de los datos puede exceder la variabilidad binomial. A estos datos se
les llaman datos binomiales sobredispersados.
La preferencia personal o habilidad discriminatoria es considerada como una variable
aleatoria, estos modelos se llaman estocsticos. Unos modelos estocsticos son la beta
binomial y la beta binomial corregida.
Objetivo
Interpretar datos de pruebas 2-AFC no direccional, calculando , y la significancia en
funcin de juicios correctos, adems interpretar significancia usando el programa IFP,
para demostrar diferencia sensorial en muestras.
Metodologa
Con 40 panelistas consumidores realizar una pruebas de preferencia para dos tipos de
bebidas usando el mtodo 2-AFC no direccional y cada persona realizar 2 repeticiones.
Debern preparar su hoja maestra con las combinaciones especficas, aleatorizaciones y
cdigos de nmeros aleatorios de tres dgitos. Cada juez evaluar dos presentaciones de
muestras. Los clculos los realizarn a mano y luego los obtendrn con el software del
IFP.
Bibliografa
Bi, J. (2006). Sensory Discrimination Tests and Measurements. Statistical Principles, Procedures
and Tables. Blackwell Publishing, Ames Iowa.
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Prctica No. 4
MEDICIONES REPETIDAS USANDO LA DISTRIBUCIN BETA-BINOMIAL
CORREGIDA (2.5 h)
Introduccin
El uso del modelos beta binomial corregido parece ms razonable que usar el modelo
original beta binomial para los mtodos de escogimiento forzado. En el modelo beta
binomial corregido la probabilidad de respuestas correctas PC es PC = po + (1-po)P; donde
P significa la habilidad discriminatoria verdadera. Se puede asumir razonabemente que P
sigue una distribucin beta y PC sigue una distribucin beta corregida.
Objetivo
Interpretar datos de pruebas 3-AFC direccionales, calculando , , y la significancia en
funcin de juicios correctos, adems interpretar significancia usando el programa IFP,
para demostrar diferencia sensorial en muestras.
Metodologa
Con 40 panelistas consumidores realizar pruebas direccionales para dos tipos de bebidas
usando el mtodo 3-AFC direccional y cada persona realizar 2 repeticiones. Debern
preparar su hoja maestra con las combinaciones especficas, aleatorizaciones y cdigos de
nmeros aleatorios de tres dgitos. Cada juez evaluar dos presentaciones de muestras.
Los clculos los realizarn a mano y luego los obtendrn con el software del IFP.
Bibliografa
Bi, J. (2006). Sensory Discrimination Tests and Measurements. Statistical Principles,
Procedures and Tables. Blackwell Publishing, Ames Iowa.
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Prctica No. 5
USO DE LA ESCALA JAR Y ANLISIS DE PENALIZACIN DE MEDIAS (3 h)
Introduccin
La escala Just about right (JAR) es una escala de atributos etiquetados bipolar, sirve para
medir los niveles de un atributo con respecto al nivel ideal terico dado por los panelistas.
La escala JAR trata de combinar aceptabilidad e intensidad del atributo de acuerdo al ideal
esperado por el panelista. Es errneo usar una escala bipolar en donde se usen en los
lados opuestos el dulce versus agrio. Los atributos a evaluar no debern ser complejos,
como el caso cremoso donde el concepto podra aplicarse para apariencia, sabor o bien
sensacin en boca. Respuestas de baja aceptabilidad, para un producto y calificado como
demasiado salado, por el 50 % de los consumidores, indicara que se debera de bajar nivel
de sal.
El anlisis de penalizacin de medias(APM) e realiza en datos JAR para determinar si
aquellas personas que no encuentran un atributo particular como JAR, reduciran la
aceptabilidad global en ese atributo, con respecto a aquellos que si lo encuentran JAR. El
APM es una herramienta para relacionar el papel de un atributo sobre la aceptabilidad
global del producto.
Objetivo
Utilizar las escalas JAR en una prueba de aceptabilidad por atributos y aceptabilidad global
empleando bebidas formuladas.
Metodologa
Con 40 panelistas consumidores realizar pruebas de aceptabilidad seguidas de las escalas
JARs. Debern preparar su hoja maestra con las combinaciones especficas,
aleatorizaciones y cdigos de nmeros aleatorios de tres dgitos. Los clculos los realizarn
en SAS y en Excel y debern dar nfasis a su interpretacin.
Bibliografa
Lawless, H.T. and Heyman, H. (1998) Sensory Evaluation of Food : Principles and
Practices. New York: Chapman & Hall.
Rothman L and Parker M J (2009) Just-about-right _JAR_ scales: design, usage, benefits,
and risks. ASTM. Iinternational manual series; MNL 63.
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Prctica No. 6
JERARQUIZACIN DE MUESTRAS MLTIPLES USANDO BLOQUES
INCOMPLETOS BALANCEADOS (3 h)
Introduccin
Los bloques incompletos balanceados (BIB) pueden usarse para un tamizado rpido
cuando se debieran presentan demasiadas muestras (6-12; mximo 16), los BIB pueden
aplicarse para que panelistas con poco entrenamiento puedan evaluar esa cantidad de
muestras. Los BIB permiten obtener datos consistentes y confiables aunque cada panelista
evale una parte del total de muestras, como por ejemplo en el plan 11.7, t=7, k=3, r=3,
b=7, =1, p=1; cada panelista evala tres tratamientos o productos, se deben hacer tres
repeticiones, se requieren 7 panelistas, cada par de muestras aparece una vez en el en el
layout y el diseo completo se repite una sola vez. El estadstico de T de Dubin se emplea
para probar la hiptesis nula.
Objetivo
Emplear el estadstico de T de Dubin en pruebas de ordenamiento de siete muestras, de
una bebida con diferentes caractersticas sensoriales, bajo un diseo BIB, para demostrar
diferencia en preferencia.
Metodologa
Con 7 panelistas consumidores realizar pruebas de preferencia de siete bebidas. Los
alumnos debern preparar su hoja maestra con las combinaciones especficas,
aleatorizaciones y cdigos de nmeros aleatorios de tres dgitos. Los clculos los realizarn
en Excel y debern dar nfasis a su interpretacin.
Bibliografa
Lawless, H.T. and Heyman, H. (1998) Sensory Evaluation of Food : Principles and
Practices. New York: Chapman & Hall.
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Prctica No. 7
ANLISIS DESCRIPTIVO CUANTITATIVO (6 h)
Introduccin
El anlisis descriptivo cuantitativo consta de tres partes: a) generacin de vocabulario por
parte de un panel seleccionado y entrenado, b) entrenamiento del panel en el uso de
escalas de intervalo de 15 cm y uso de referencias y su ubicacin en la escala y c)
evaluacin independiente de cada una de las muestras por parte de los panelistas. Los
datos se analizan a travs de un diseo en parcela dividida y el monitoreo de los panelistas
se hace evaluando la interaccin panelista*tratamiento y realizando anlisis de
componentes principales de una sola muestra para todos los panelistas y variables y
examinando la distancia entre los diferentes panelistas y sus repeticiones.
Objetivo
Describir sensorialmente unas bebidas con diferentes formulaciones empleando un panel
que muestre un buen desempeo en sus evaluaciones, para explicar las diferencias
sensoriales en muestras.
Metodologa
A partir de las mejores muestras obtenidas de la prctica 1, 5 y 6; con 10 panelistas y un
facilitador se realizar durante cinco sesiones de una hora la generacin de vocabulario,
entrenamiento en uso de referencias y escalas, y la evaluacin descriptiva de las bebidas.
Los datos se analizarn con anlisis de varianza y anlisis de componentes principales.
Bibliografa
Lawless, H.T. and Heyman, H. (1998) Sensory Evaluation of Food : Principles and
Practices. New York: Chapman & Hall.
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Prctica No. 8
REGRESIN DE CUADRADOS MNIMOS PARCIALES-L (3 h)
Introduccin
En la regresin de cuadrados mnimos parciales los datos son arreglados en tal forma que
la informacin obtenida de sobre una variable dependiente Y es relacionada a algunas
variables independientes de medicin X. En algunos casos, los datos de Y pueden ser
descriptores organizados en una tercera tabla Z (conteniendo el mismo de columnas,
como en Y).
La tres matrices X, Y, y Z pueden ser visualizadas en la forma de un arreglo en L. Este
anlisis tiene un uso potencial muy amplio en reas de aplicacin tales como estudios de
preferencia de consumidores, diagnstico mdico y espectrofotometra.
Objetivo
Relacionar los datos demogrficos de 30 consumidores con la aceptabilidad de cinco
productos y con los datos descriptivos de 5 productos, para explicar aceptabilidad en
funcin de descriptores y tipificacin de los consumidores.
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Metodologa
A partir de las mejores muestras obtenidas de la prctica 1, 5 y 6 y 7; se elaborar un
cuestionario a los consumidores que evaluarn las bebidas en donde se les preguntar el
gnero; masculino/femenino (binario), estado civil; soltero/casado (binario), edad
(variable continua) y ejercicio; no lo hace regularmente/lo hace regularmente (binario).
A travs del uso del programa Unscrambler obtendrn una grfica como la que se muestra
abajo. Interpretarla.
Bibliografa
Lawless, H.T. and Heyman, H. (1998) Sensory Evaluation of Food : Principles and
Practices. New York: Chapman & Hall.