![](data:image/png;base64,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Análise sensorial de alimentos: uma comparação de testes para a seleção de potenciais provadores
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Cad. Ciênc. Agrá., v. 11, p. 01–08, 2019. e-ISSN: 2447-6218 / ISSN: 1984-6738
Nota-se que a região próxima à proporção p = 0,5
é a que exige maior tamanho amostral para ser estimada,
o que também justifica a necessidade de maior número
de juízes para a tomada de decisão quando a proporção
de acertos é aproximadamente 50%.
Então, quando um juiz acerta com uma proporção
bem pequena, pode-se decidir aceitar H
o
e não selecioná-
-lo como provador, bem como aquele que acerta a uma
alta proporção, pode-se tomar a decisão de rejeitar H
o
e selecioná-lo como provador. Entretanto, aqueles que
acertam a uma proporção intermediária de 50%, por
exemplo, não é possível tomar uma decisão, seja para
selecioná-lo ou não. Para esses candidatos, geralmente o
TS recomenda continuar a execução do teste triangular
até que se tome uma decisão adequada.
Observa-se, também, que as taxas de decisão
são altas quando o número de ensaios é elevado. Logo,
quanto maior o número de ensaios, maiores são as taxas
de decisão, seja para selecionar ou não o candidato.
À medida que ocorre o aumento do número de
ensaios, as curvas do poder de todos os testes tendem
ao formato sigmóide. Ao analisar o comportamento dos
testes em todos os ensaios, nota-se que o TS apresenta
melhor comportamento até o décimo nono ensaio. No
vigésimo ensaio, esse teste apresenta apenas uma pe-
quena região de maior poder (entre p = 0.6 e p = 0.8),
enquanto o TN3 adquire melhor comportamento para
os outros valores de p a partir do 20º adiante. Portanto,
observa-se que o TN3 possui menor taxa de erro tipo I e
maior poder para n maior ou igual a 20, enquanto o TS
possui menor erro tipo I e maior poder, para n inferior a
20.
Ao final, verificou-se que um dos testes assin-
tóticos realmente teve melhor comportamento para um
número grande de ensaios, no entanto, para um número
pequeno de ensaios, o TS apresentou melhores resultados.
Muitos autores trabalham com um número pe-
queno de ensaios na seleção de provadores, como Minim
et al. (2010), Scheid (2001), Oliveira e Benassi (2010),
que estipularam 4 ensaios. Nessas situações, recomenda-se
o uso do TS.
Conclusão
A adaptação dos estimadores intervalares para
proporção permite avaliar potenciais testes a serem em-
pregados na seleção de provadores, com proporções de
acertos constantes. Nota-se que, em todos os testes, as
taxas de erro tipo I se aproximam do intervalo do valor
de significância estabelecido e a curva do poder apresenta
característica sigmoidal, com o aumento dos números
de ensaios. Entretanto, os testes TS e TP são mais con-
servadores, enquanto os demais testes apresentaram
características liberais.
A simulação permite gerar diferentes comporta-
mentos de valores de proporções constantes ao longo dos
ensaios. Através da menor taxa de erro tipo I cometido e
maior poder, é possível definir o melhor teste para valores
grandes e pequenos de n. Dessa forma, para 20 ensaios
ou mais, recomenda-se o TN3, enquanto para um número
inferior a 20 ensaios, recomenda-se o TS.
Referências
Alvelos, H. M. P. P. D. 2002. Análise, Desenvolvimento e Teste de Métodos
e Técnicas para Controlo Estatístico em Análise Sensorial. Porto:
Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. Tese Doutorado.
Disponível em: https://hdl.handle.net/10216/12427.
Brockhoff, P. B. 2011. Sensometrics for Food Quality Control. Scandinavian
Workshop on Imaging Food Quality, 15: 7-16. Disponível em: https://
orbit.dtu.dk/ws/files/5667133/Pages%20from%20tr11_15.pdf.
Farias, P. K. S.; Nogueira, G. A. B.; Santos, S. G. A.; Prates, R. P.; Silva, J.
C. R. L.; Souza, C. N. 2016. Contagem de bactérias lácticas em iogurtes
comerciais. Caderno de Ciências Agrárias, 8: 38-44. Disponível em:
https://periodicos.ufmg.br/index.php/ccaufmg/article/view/2939.
Ferreira, D. F. 2005. Estatística Básica. Lavras: UFLA.
Grunert, K. G. 2005. Food quality and safety: consumer perception and
demand. European Review of Agricultural Economics, 32: 369–391.
Doi: http://dx.doi.org/10.1093/eurrag/jbi011.
Harrison, M. T. 2011. Conservative Hypothesis Tests and Confidence
Intervals using Importance Sampling. Biometrika, 99: 57-69. Doi:
https://doi.org/10.1093/biomet/asr079.
ISO 5492. 2008. Sensory analysis – Vocabulary. 2. ed., International
Organization for Standardization. Disponível em: https://www.iso.
org/obp/ui/#iso:std:iso:5492:ed-2:v1:en.
Minim, V. P. R.; Silva, R. C. S. N.; Milagres, M. P.; Martins, E. M.
F.; Sampaio, S. C. S.; Vasconcelos, C. M. 2010. Análise descritiva:
comparação entre metodologias. Revista do Instituto de Laticínios
Cândido Tostes, 65: 41-48. Disponível em: https://www.revistadoilct.
com.br/rilct/article/view/126/131.
Miot, H. A. 2011. Tamanho da amostra em estudos clínicos e
experimentais. Jornal Vascular Brasileiro, 10: 275-278. Disponível
em: http://www.scielo.br/pdf/jvb/v10n4/v10n4a01.pdf.
Mood, A. M.; Gaybill, D. C.; Boes, C. 1974. Introduction of theory of
statistics. 3. ed. United States of America: McGraw-Hill.
Næs, T.; Brockhoff, P. B.; Tomic, O. 2010. Statistics for Sensory and
Consumer Science. London: Wiley.
Oliveira, A. P. V.; Benassi, M. T. 2010. Avaliação sensorial de pudins
de chocolate com açúcar e dietéticos por perfil livre. Ciência e
Agrotecnologia, 34: 146-154. Disponível em: http://www.scielo.br/
pdf/cagro/v34n1/19.pdf.