A unidimensionalidade de um painel sensorial está diretamente relacionada com a consonância
do mesmo, ou seja, um painel é considerado unidimensional quando os provadores pontuam da
mesma forma um determinado atributo. Devido a importância da concordância do painel para a
confiabilidade da análise sensorial os provadores devem ser treinados de modo que concordem
entre si em relação às características deste atributo. Na literatura é possível encontrar métodos
que vem sendo propostos para avaliar esta concordância, porém os métodos existentes avaliam
as notas dadas pelos provadores para um atributo de cada vez, tornando a análise mais lenta.
Assim, o objetivo deste trabalho é generalizar o teste assintótico de autovalores proposto por
Ferreira (2008a), a fim de inferir sobre o consenso multivariado de painéis sensoriais. A partir
da generalização do teste assintótico de autovalores foi possível obter quatro novas estatísticas
de teste. A avaliação dos testes foi realizada via simulação Monte Carlo, na qual foram avaliados
diferentes cenários resultantes da combinação dos números de provadores (2, 5, 10 e 15),
atributos (2, 5, 10 e 20), observações (10, 20, 30, 40, 50, 100 e 200), grau de treinamento do
painel sensorial (0;1 ≥ p² ≥ 0;99) e da restrição n ≥ pq. De maneira geral, analisando a taxa
de erro tipo I e o poder dos testes, o teste InvH2 mostrou-se ser o mais eficiente. / The unidimensionality of a sensory panel is directly related to the panel consonance, i.e., a panel
is considered unidimensional when assessors score in the same way a particular attribute. Due
to the importance of the panel agreement to the reliability of sensory analysis panelists should
be trained in order that they agree with each other regarding the characteristics of an attribute. In
the literature several methods have been proposed to assess such agreement, although existing
methods evaluate the marks for one attribute at a time, making the analysis slower. The objective
of this study is to generalize the asymptotic test eigenvalues proposed by Ferreira (2008a), in
order to infer about the multivariate consensus of sensory panels. From the generalization of the
asymptotic test of eigenvalues it was possible to obtain four new test statistics. The evaluation of
the tests was conducted via Monte Carlo simulation, in which were evaluated different scenarios
resulting from the combination of the numbers of panelists (2, 5, 10 and 15), attributes (2, 5, 10
and 20), observations (10, 20, 30, 40, 50, 100 and 200) , degree of training of the sensory panel
(0;1 ≥ p² ≥ 0;99) and the restriction n ≥ pq. Overall, analyzing the type I error and the power
function of the tests, the test InvH2 was more efficient. / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - FAPEMIG
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:10.254.254.39:tede/910 |
| Date | 16 December 2016 |
| Creators | FERREIRA, Laís Brambilla Storti |
| Contributors | FERREIRA, Eric Batista, http://lattes.cnpq.br/9965398009651936, DIAS, Adriana, GOMES, Davi Butturi, FERREIRA, Daniel Furtado |
| Publisher | Universidade Federal de Alfenas, Instituto de Ciências Exatas, Brasil, UNIFAL-MG, Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFAL, instname:Universidade Federal de Alfenas, instacron:UNIFAL |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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