Análise sensorial de alimento

uma comparação de testes para a seleção de potenciais provadores

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35699/2447-6218.2019.15878

Palavras-chave:

Simulação Monte Carlo, Testes triangulares, Sensometria

Resumo

A análise sensorial envolve a avaliação de atributos sensoriais de um produto através dos sentidos humanos. A formação de painéis eficientes é imprescindível para o controle de qualidade, sendo necessário executar etapas de seleção e treinamento. Na seleção, utilizam-se testes triangulares para averiguar a habilidade discriminativa dos candidatos, submetendo ao treinamento apenas aqueles com habilidades sensoriais aguçadas. Logo, deseja-se encontrar o melhor teste (em termos de menor taxa de erro tipo I e maior poder) para a seleção de provadores. Esse trabalho tem como objetivo fazer um estudo de estimadores intervalares para proporção, reescrevendo-os como testes para a seleção de provadores. Seis testes (baseados nas distribuições Normal e F, no teste Sequencial e aproximação da Poisson utilizando quantil χ2) foram comparados. Por meio de um estudo de simulação Monte Carlo foram gerados 1000 provadores virtuais submetidos a testes triangulares ao longo de 5, 10, 15, ..., 100 ensaios. Estabeleceu-se uma probabilidade de acerto constante desses provadores ao longo do tempo, fixada em 0,33, 0,35, 0,40, 0,45 ..., 1,00, avaliando o desempenho dos testes em diferentes números de ensaios (n) e proporção de acertos (p). Foi possível notar que o teste sequencial apresentou menor taxa de erro tipo I e maior poder, para um número pequeno de ensaios (n < 20), enquanto um teste baseado na Normal obteve esse comportamento para valor de n igual ou superior a 20 (n ≥ 20). Portanto, ambos os testes poderiam ser empregados na seleção de provadores, de acordo com o número de ensaios estipulado.

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Publicado

2019-12-19

Como Citar

Paula, I. Q. de, & Ferreira, E. B. (2019). Análise sensorial de alimento: uma comparação de testes para a seleção de potenciais provadores. Caderno De Ciências Agrárias, 11, 1–8. https://doi.org/10.35699/2447-6218.2019.15878

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