INDICE

1. EJEMPLO DE UNA PRUEBA HEDÓNICA UTILIZADA POR UN PANEL INTERNO DE CONSUMIDORES, PARA DETERMINAR EL GRADO DE ACEPTABILIDAD DE DIFERENTES VARIEDADES DE FRIJOL....................................................................................................1

2. EJEMPLO: EVALUAR LA PRESENCIA DE AMARGOR DEBIDO A LA ADICIÓN DE UN EDULCORANTE ARTIFICIAL EN REFRESCOS......................................................................5

3. COMPARACIONES MÚLTIPLES NO PARAMÉTRICAS EN LA EVALUACIÓN SENSORIAL DE LA APARIENCIA Y SABOR DE TRES MARCAS DE CERVEZA COMERCIAL........................6

4. EVALUACIÓN DE LA DIFERENCIA ENTRE DOS PRUEBAS DISCRIMINATIVAS APLICADAS EN ANÁLISIS SENSORIALES..........................................................................10

1. EJEMPLO DE UNA PRUEBA HEDÓNICA UTILIZADA POR UN PANEL INTERNO DE CONSUMIDORES, PARA DETERMINAR EL GRADO DE ACEPTABILIDAD DE DIFERENTES VARIEDADES DE FRIJOL

Una prueba hedónica fue llevada a cabo para determinar el grado de aceptabilidad de los consumidores respecto a cinco muestras (tratamientos) de frijol negro cocido, utilizando la escala de categoría de 9 puntos mostrada en la Figura 10.

El inicio de los tiempos de cocción de cada muestra fue escalonado, de manera que las cinco muestras estuvieran listas al mismo tiempo, esto es, diez minutos antes de que el panel iniciara su trabajo. Veintiocho panelistas sin entrenamiento, seleccionados entre el personal de la institución, evaluaron las cinco muestras, probándolas solamente una vez. Muestras de diez gramos de las cinco variedades de frijol, se presentaron simultáneamente a los panelistas. Las muestras fueron presentadas en vasos pequeños de duroport, con tapadera. Habiendo cinco muestras, el número posible de combinaciones para el orden de presentación se eleva a 120; sin embargo, como se contaba solamente con 28 panelistas, fue imposible equilibrar este elevado número de órdenes de presentación, por esta razón, se aleatorizó el orden de presentación para cada panelista. Después de que cada panelista hubo evaluado las cinco muestras, las categorías descriptivas se convirtieron en puntajes numéricos. Los puntajes se tabularon y analizaron utilizando análisis de varianza. Los puntajes tabulados para los primeros siete panelistas, se muestran en la Tabla 2.

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Tabla 2 puntajes de categorías tabulados para la pueba hedónica

Variedades de frijol negro (tratamientos)

Se dio los puntajes mas elevados 9(me gusta muchísimo) puntaje mas bajo 1(me disgusta muchísimo)

Se presenta solamente las respuestas de 7 de los 28 panelistas

Panelistas A B C D E Total de panelistas

Media de los panelistas

1 2 6 8 6 4 26 5.22 1 7 9 4 4 25 5.03 1 6 6 3 2 18 3.64 2 6 6 5 4 23 4.65 2 6 8 4 3 23 4.66 4 7 7 4 2 24 4.87 3 5 8 5 3 24 4.8Total de tratamientos

15 43 52 31 22

Gran total

163

Media de los tratamientos

2.1 6.1 7.4 4.4 3.1

El análisis de varianza se hizo empleando solamente los puntajes para los siete panelistas. Para el análisis de la varianza anova, se hicieron los siguientes cálculos (donde N = número total de respuestas individuales,∑ = suma de):

Factor de corrección:

FC=(GRAN TOTAL)2

N

FC=(163)2

35

FC=759.1

Suma total de los cuadrados:

STC=∑ (CADA RESPUESTA INDIVIDUAL2 )−FC

STC=∑ (22+12+12+…22+32 )−FC=¿

= 917 - 759,1 = 157,9

2

Suma de los cuadrados de los tratamientos:

SC (Tr )= ∑ totalde cada tratamientos2

numero derespuestas por tratamiento−FC

SC (Tr )=152+432+522+312+222

7−759.1

= 889-759,1 = 129,9

Suma de los cuadrados de los panelistas

Sc (P )= ∑ totalde cada pane lista2

numero derespuestas por panelista−FC

Sc (P )=162+252+182+232++232+242++242

5−759.1

¿ 38355

−759.1=767−759.1

¿7.9

Suma de los cuadrados del error:

SC(E) = SC(T) - SC(Tr) - SC(P)

SC(E) = 157,9 - 129,9 - 7,9 = 20,1

Los valores cuadráticos medios (CM) se calcularon dividiendo los valores SC entre sus respectivos grados de libertad, como se presenta a continuación:

Total de grados de libertad, gl(T) = Número total de respuestas - 1

=N-1 = 35 - 1 = 34

Grados de libertad de los tratamientos, gl(Tr) = Número de tratamientos - 1 =5-1 =4

Grados de libertad de los panelistas, gl(P) = Número de panelistas - 1 =7-1 =6

Grados de libertad de los errores, gl(E) = gl(T) - gl(Tr) - gl(P) = 34 - 4 – 6=24

Promedio de los cuadrados de los tratamientos, CM(Tr)=SC(Tr)/gl (Tr)

CM (Tr)=129.94

=32.48

Promedio de los cuadrados de los panelistas, CM(P) =SC(P)/gl(P)

CM (P)=7.96

=1.32

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Promedio de los cuadrados de los errores, CM(E) = SC(E)/gl (E)

CM (E)=20.124

=0.84

Los valores F para tratamientos y panelistas, se calcularon dividiendo sus respectivos valores CM entre el CM del error. Los valores F tabulados se obtuvieron a partir de las tablas estadísticas de distribución F (Tabla 7.5).

Si Fcalculada < Ftablas, no hay efecto significativo de esta variable. En cambio si la F calculada es igual o mayor a la de la tabla, el efecto es significativo.

Por ejemplo, para los tratamientos con 4 gl en el numerador y 24 gl en el denominador y p ≤0,05, las tablas indican una relación F de 2,78. El valor F para panelistas, con 6 gl en el numerador y 24 gl en el denominador a un p ≤0,05 es 2,51. Para que se puedan considerar significativos a un valor de 5%, los valores F calculados deben ser superiores a los valores F tabulados. Las sumas de los cuadrados, las medias de los cuadrados, grados de libertad y valores F son sumarizados en la tabla de ANO VA mostrada en la Tabla 3.

FUENTE DE VARIACION

gl SC CM Calculada Tabular p≤0.05

Total (T) 34 157.9Tratamientos (Tr)

4 129.9 32.48 38.67 2.78

Panelistas (P) 6 7.9 1.32 1.57 2.51

4

Error (E) 24 20.1 0.84

Conclusión

Dado que el valor F calculado para tratamientos es de 38,67 y es superior al valor F tabulado que es de 2,78, se llega a la conclusión de que existe una diferencia significativa (p ≤0,05), entre los puntajes hedónicos promedio, para las cinco variedades de frijol.

El valor F calculado para los panelistas fue de 1,57. Este valor no fue mayor al valor F tabulado que es de 2,51; por lo tanto, no se encontró un efecto significativo de panelistas.

2. EJEMPLO: EVALUAR LA PRESENCIA DE AMARGOR DEBIDO A LA ADICIÓN DE UN EDULCORANTE ARTIFICIAL EN REFRESCOS.

Se les asigna un número aleatorio a las dos muestras y se les da los cuestionarios a los panelistas.

Como resultado se obtuvo que de los 15 panelistas, 13 señalaron a la muestra 419 como la más amarga. Con los resultados vamos a la tabla a 5% de significancia.

Se observa que a un nivel de significancia al 5% se requiere que 12 panelistas acierten para poder establecer diferencia significativa.

Conclusión

Se concluye que la adición de ese edulcorante artificial sí puede ser detectada ya que proporciona amargor a la bebida

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3. COMPARACIONES MÚLTIPLES NO PARAMÉTRICAS EN LA EVALUACIÓN SENSORIAL DE LA APARIENCIA Y SABOR DE TRES MARCAS DE CERVEZA COMERCIAL

El propósito del presente trabajo es determinar la marca de cerveza comercial con mejor apariencia y sabor empleando las pruebas no paramétricas de comparaciones múltiples. Las cervezas Pilsen Trujillo, Cristal y Brahma, marcas con importante aceptación en el mercado trujillano, fueron evaluadas sensorialmente en apariencia y sabor por 60 consumidores potenciales, usando escalas hedónicas de 5 puntos. Se aplicó la prueba de Friedman y pruebas de comparaciones múltiples, incluyendo pruebas considerando la cerveza Pilsen Trujillo. Los datos fueron procesados en IBM SPSS Statistics 19 y en EXCEL.

1.1. METODOLOGÍA

En presente trabajo se realiza la evaluación sensorial de la apariencia y sabor de tres marcas de cerveza en potenciales consumidores varones, con edades entre 18 7 27 años [10]. Las marcas de cerveza evaluadas fueron Pilsen Trujillo (marca local), Cristal y Brahma, marcas de mayor consumo.

Se empleó un total de 60 potenciales consumidores, quienes realizaron la cata de las cervezas en un local acondicionado, empleando para la evaluación una escala hedónica de cinco puntos (1: me disgusta mucho, 2: no me gusta, 3: no me gusta ni me disgusta, 4: me gusta, 5: me gusta mucho).

Las muestras de cerveza fueron presentadas a los consumidores en vasos de vidrio de 6 ¾ onzas, con paredes lisas, sin relieve ni decoración añadida, muy limpios. Las muestras, previamente codificadas, fueron presentadas ordenadamente a cada panelista para su degustación (de izquierda a derecha), con opción a reprobar (en el caso del sabor, tenían que proceder a enjuagar con agua). Cada panelista se constituye en un bloque, en términos experimentales.

Las muestras fueron colocadas al azar, de manera que cada cerveza apareciera el mismo número de en cada posición.

El análisis estadístico de los datos sensoriales se realizó empleando IBM SPSS Statistics 19 para realizar la prueba de Friedman, reportándose los rangos promedio para cada marca de

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cerveza. En esta prueba, la hipótesis de interés es que no hay efecto de la marca de cerveza, es decir se somete a prueba [4,12]:

Para cada par de tratamientos (cervezas) en comparación (j1, j2), j1 > j2, considere el estadístico:

COMPARACIONES MÚLTIPLES ENTRE TODAS LAS CERVEZAS

Sean las hipótesis

Para cada par de tratamientos (cervezas) en comparación (j1, j2), j1 > j2, considere el estadístico:

Donde s=3 es el número de cervezas y r=60 el número de consumidores. La hipótesis nula es

rechazada si > QP(s). Los valores QP(s) constituyen las amplitudes para rangos promedios, correspondientes a los s tratamientos y error tipo I igual a , los cuales se encuentran tabulados.

COMPARACIÓN DE UNA CERVEZA FRENTE A LAS OTRAS MARCAS

Sea j=1 el subíndice de la cerveza control, la cerveza Pilsen Trujillo (marca local), la cual puede ser planteada como:

El estadístico de prueba para la comparación múltiple de la marca 1 con las (s-1) marcas restantes es:

La hipótesis nula se rechaza si > QC(s-1) [12].

1.2. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Las preferencias de las cervezas Pilsen Trujillo, Cristal y Brahma evaluadas sensorialmente en cuanto a apariencia y sabor por 60 consumidores potencias, usando escalas hedónicas con puntajes de 1 a 5, se sintetizan en los rangos promedios determinados a través de la prueba de Friedman, los cuales se muestran en la tabla 1. El programa IBM SPSS Statistics 19, considera

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los posibles empates en los tratamientos comparados, corrigiendo el estadístico de prueba, según como se indica en la literatura.

La cerveza Pilsen Trujillo alcanzó el mayor rango en apariencia (2.44) pero el más pequeño en sabor (1.66). La cerveza Cristal es la que muestra el mejor rango en sabor (2.58) y en apariencia ocupa el segundo lugar (2.06). La cerveza Brahma, presenta el menor rango en apariencia (1.50), pero el segundo en sabor (1.76). Los rangos presentados son los proporcionados en una de las referencias [10], los cuales se muestran gráficamente en la figura 1, sobresaliendo los ejes de la cerveza Pilsen Trujillo en apariencia y la cerveza Cristal en sabor.

un análisis más específico de las marcas de cervezas realizadas por pares con el fin de determinar la marca con mejor apariencia y sabor según la evaluación sensorial de los consumidores se presenta en la tabla 2, las cuales corresponden a las pruebas de hipótesis (2) indicadas en la metodología.

Las pruebas mostradas en la tabla 2, revelan que Pilsen Trujillo es la cerveza de mejor apariencia para la muestra, pero su diferencia con la Cristal no es estadísticamente significativa (Z=2.9434.120). Por su parte, Cristal es la cerveza que para la muestra tenía el mejor sabor,

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alcanzando nivel estadísticamente significativo, incluso al 1%, con el sabor tanto de la cerveza Pilsen Trujillo (Z=7.126>4.120) como de la cerveza Brahma (Z=6.352>4.120).

La aplicación de la prueba de Wilcoxon a la apariencia proporciona diferencia estadísticamente significativa entre todos los pares de marcas en cuanto a la apariencia, incluso entre Pilsen Trujillo y Cristal, pero coincidencia en las comparaciones del sabor.

En la evaluación sensorial realizada, Pilsen Trujillo destaca por su presencia y Cristal por su sabor, no encontrándose una neta ventaja de una de las marcas, pero si una tendencia de la cerveza Cristal a ser la más aceptada entre las cerveza en evaluación, de acuerdo a los atributos apariencia y sabor. La apariencia es el aspecto exterior resultante de apreciar su color, forma, tamaño, estado y características de su superficie; y el sabor es la combinación del olor, aroma, gusto y textura [3]. En la cerveza, la graduación alcohólica, el amargor, el cuerpo y la temperatura determinan el sabor.

Finalmente, como un modo de evaluar el regionalismo de la población, se consideró a la cerveza Pilsen Trujillo como la marca control, para compararla con las cervezas Cristal y Brahma. Los resultados se muestran en la tabla 3, donde las hipótesis en prueban son las del tipo 3, presentadas en la metodología.

Los hallazgos muestran que la cerveza Pilsen Trujillo no se diferencia en apariencia de la cerveza Cristal (Z=2.0812.21). Pero en sabor, la diferencia con la cerveza Cristal (Z=5.039>2.21), pone en desventaja a la cerveza Pilsen Trujillo, y no se diferencia de la Brahma (Z=0.548)

1.3. CONCLUSIONES

La prueba de Friedman estableció diferencia tanto en la apariencia (p=0.0000.05) y con Brahma en el sabor (p>0.05), pero ambas por debajo de Cristal en cuanto al sabor. Las pruebas de comparaciones múltiples evidenciaron similitudes de Pilsen Trujillo con Cristal en la apariencia (p>0.05) y con Brahma en el sabor (p>0.05.

La cerveza Cristal es la mejor en sabor y similar en apariencia Pilsen Trujillo, y superior a Brahma en ambos atributos, según la evaluación sensorial realizada por los potenciales consumidores. Además, la facilidad de aplicación de los métodos no paramétricos para comparaciones múltiples por rangos permiten extender su uso en la evaluación sensorial de productos tanto en proceso de elaboración como comerciales.

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4. EVALUACIÓN DE LA DIFERENCIA ENTRE DOS PRUEBAS DISCRIMINATIVAS APLICADAS EN ANÁLISIS SENSORIALES

En este trabajo se analizan las diferencias existentes en los resultados de realizar dos pruebas discriminativas: A no A y Dúo–Trío, aplicadas en análisis sensoriales. Ambas pruebas discriminativas tienen la misma base teórica si bien los resultados no son los mismos. El panel de catadores se ha clasificado mediante clasificación jerárquica, estableciéndose el grupo de catadores buenos, medios y malos.

Los sabores que habitualmente se evalúan son el ácido y el dulce, en este trabajo únicamente se ha estudiado el sabor ácido, se ha trabajado con agua a la que se le ha añadido ácido tartárico, siendo la concentración de la disolución resultante de 0,2gr/l.

1.1. Desarrollo del trabajo

En primer lugar se tubo que decidir sobre que soporte se realizarían las pruebas teniendo en cuenta que básicamente son dos los sabores que habitualmente se evalúan: Dulce y ácido. Con el fin de que los resultados no se vieran distorsionados a causa del producto base que se utilizaba, se tomó agua mineral. De los dos sabores, dulce y ácido se decidió estudiar en esta primera etapa el sabor ácido, después de probar diferentes concentraciones de ácido tartárico se opto por trabajar a una concentración de 0,2 gr/l.

1.2. Selección de catadores.

Para la selección del panel de catadores se partió de un grupo de 30 personas de ambos sexos y con edades comprendidas entre 20 y 45 años. Se seleccionaron aplicando la prueba triangular descrita en la norma UNE 87006:1992, consistente en realizar un plan de muestro secuencial, se le van dando al catador tres muestras dos de ellas son iguales y la tercera es distinta y tiene que adivinar cual de ellas es la diferente, si el número de aciertos es superior a un límite superior, LS, que depende del número de catas que lleva efectuando la persona se acepta como bueno el catador, en caso contrario si se halla por debajo de un límite inferior, LI, que depende también del número de catas se rechaza el catador, mientras el número de aciertos se halla entre los límites comentados, el catador debe seguir efectuando catas dado que no se decide. Para definir los límites, LS y LI, de la variable aleatoria número de catas acertadas entre k realizadas, D k , se debe tener en cuenta:

AQL, nivel de calidad aceptable para el catador. Si p es la probabilidad de acertar, AQL es el valor mínimo de p deseable.

RQL es el nivel de calidad rechazable, no se desean catadores con un nivel de calidad, p , inferior a RQL.

α es el riesgo que se asume de rechazar un catador considerado bueno, p >=AQL. β es el riesgo que se asume de aceptar un catador considerado malo, p <= RQL.

Si AQL = p2 y RQL = p1 , el límite inferior viene dado por la expresión matemática siguiente:

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En la norma UNE 87006-1992 se contempla el caso particular de muestreo secuencial en que

sustituyendo en las expresiones de los límites se obtienen las ecuaciones de las rectas siguientes:

LI = 0,5*k -1,624 y LS = 0,5*k + 2,085

El número de catas que realizó cada catador en cada una de las sesiones se muestra en la tabla 1

Se observan tres grupos claramente diferenciados:

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Grupo 1 Catadores buenos, con calidades superiores a 0,95, este grupo en la figura 1 se ha marcado mediante puntos, está formado por los catadores 4, 5, 8, 9, 10, 11, 18 y 22.

Grupo 2 Catadores medios, con calidades comprendidas entre 0,88 y 0,95, en el dendograma se han señalizado mediante una línea continua, está formado por 13 catadores.

Grupo 3 Catadores malos, su calidad esta entre 0,82 y 0,88, aparecen en la figura 1 marcados mediante líneas discontinuas, este grupo está formado por 5 catadores, 6, 7, 12, 14 y 26.

1.3. Pruebas discriminativas

Prueba A no A

Se define la variable aleatoria X, como el número de respuestas correctas entre las n catas que ha realizado cada catador y sea p la probabilidad de que acierte la respuesta, calidad del catador. El test a contrastar es:

H0 : p 0,5, 0 = el catador no diferencia la muestra “A” de la “no A”

H1 : p 0,5, 1 > el catador diferencia la muestra “A” de la “no A”.

La variable X sigue una distribución Bi(n, 0,5). Con una probabilidad (1- a) se cumple:

P(X <=C1 )>= 1-a

Si el número de aciertos es menor o igual que C, siendo C el menor de los valores C1 que cumple la desigualdad anterior, se aceptará la hipótesis nula, es decir, no existen diferencias, mientras que si es superior se rechazará la hipótesis nula y los catadores han diferenciado “A” de “no A”.

Prueba Dúo-trío

Al catador se le dan 3 muestras, una de ellas es la de referencia y tiene que decir cual de las 2 restantes es igual a la de referencia. La muestra de referencia el catador la puede probar tantas veces como crea necesario. Si el catador responde al azar la probabilidad de acertar es 0,5, por lo que el test a contrastar es:

H0 : p= 0,5, 0 el catador no diferencia la muestra igual a la de referencia.

H1 : p >0,5, 1 el catador diferencia la muestra igual a la de referencia

Si la hipótesis nula es cierta la variable aleatoria X definida como el número de aciertos entre las n catas realizadas, sigue una distribución binomial. Existe un valor C1 que cumple: P(X >C1 ) >= 1-a

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Los 26 jueces que forman el panel de catadores han realizado 17 catas de cada una de las dos pruebas, para cada prueba, a cada catador, se le asocia un vector con una sola componente

que es el número de aciertos, los resultados se muestran en la tabla 2 . Para realizar la clasificación jerárquica en este caso se ha utilizado la misma distancia que para efectuar la

clasificación de catadores, diferencia de número de catas acertadas en valor absoluto.

No se observan diferencias en función de la calidad de los catadores en la prueba A no A, mientras que sí que se observa que en el caso de la prueba dúo-trío los resultados mejoran al aumentar la calidad de los catadores. En la prueba A no A el catador debe memorizar la muestra de referencia no pudiéndose volver a probar, lo que parece mejorar los resultados. En la prueba dúo-trío como los catadores pueden probar tantas veces como lo deseen la muestra de referencia, los catadores de peor calidad que son los que más dudan, son los que prueban más veces la muestra de referencia acabando fatigándose y por lo tanto empeorando los resultados. En la tabla 3 se muestra el porcentaje medio de aciertos para ambas pruebas discriminativas en función de la clasificación realizada de los catadores.

1.4. CONCLUSIONES

Tanto en la prueba A no A como dúo-trío se observa que de media, cuanto mejor es la calidad del catador mejores son los resultados.

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BIBLIOGRAFIA

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http://web.udl.es/usuaris/esi2009/treballs/03_5_4.pdf

MINCHÓN C., MÍO E. Y CÓRDOVA K, Comparaciones múltiples no paramétricas en la evaluación sensorial de la apariencia y sabor de tres marcas de cerveza comercial. Universidad Nacional de Trujillo Peru, 2011.

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B.M. WATTS, G.L. YLIMAKI, L.E. JEFFERY, L.G. ELÍAS, Métodos sensoriales! básicos para la evaluación de alimentos, CIID, Otawa - Canada,1992.

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Aumento de Calidad y Competitividad de la producción agroaliemntaria en Honduras. Fondo multilateral de Inversiones , Miembro Grupo BID

http://es.slideshare.net/FAMABOSI69/evaluacin-sensorial-23571405

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