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

5

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.