Análise sequencial no ajuste de mapas de preferência

dc.contributor.advisorFerreira, Eric Batista
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9965398009651936por
dc.contributor.referee1Oliveira, Marcelo Silva De
dc.contributor.referee2Gomes, Davi Butturi
dc.creatorFagundes, Cássia De Souza Santos
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1063394358717854por
dc.date.accessioned2019-02-14T17:46:39Z
dc.date.issued2018-07-27
dc.description.abstractThe External Preference Map (EPM) is one of the statistical tools applied to the sensory analysis of food and beverage, being widely used to identify the acceptance of consumers in relation to the products evaluated. In summary, it can be understood as the overlap of response surfaces adjusted to the consumer acceptance data according to the sensory attributes of a product. In the literature that bases the EPM, a sample size of at least 100 consumers is recommended to evaluate the acceptance of the products. One way of not prefixing sample size is to use sequential tests that also control the error rates type I and type II. One manner to use these EPM tests is to infer the quality of their adjustment. Thus, the objective of this work is to propose a sequential approach in the construction of EPM, infer in its quality of adjustment by means of the coefficient of determination (R2) and propose a way to select models sequentially. The analyzed data were obtained through a sensory analysis of the guarana flavor soft drink from two brands in two versions (traditional and zero sugar). The adjusted sequential preference map obtained a minimum adjustment of 70% by the sequential T test and was built with 40 consumers. Thus, it was possible to observe that the traditional version of both brands was better accepted, but the market leading brand stands out in the average acceptance. In the comparison of models, among the models existing in the literature, the vector was the one that presented the best fit. Finally, it is concluded that it is possible to decide sequentially about the quality of preference maps adjustment, so that it can be constructed without a prior determination of the number of consumers to be interviewed.eng
dc.description.resumoO Mapa de Preferência Externo (MPE) é uma das ferramentas estatísticas aplicadas à Análise Sensorial de alimentos e bebidas, sendo muito utilizado para identificar a aceitação dos consumidores com relação aos produtos avaliados. De forma resumida, pode ser entendido como a sobreposição de superfícies de resposta ajustadas aos dados da aceitação de consumidores em função dos atributos sensoriais de um produto. Na literatura que fundamenta os MPE, recomenda-se um tamanho amostral de pelo menos 100 consumidores para avaliar a aceitação dos produtos. Uma forma de não pré-fixar tamanho amostral é utilizar os testes sequenciais que, além disso, controlam as taxas de erro Tipo I e Tipo II. Um modo de utilizar estes testes em MPE é inferindo sobre a qualidade de ajuste dos mesmos. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem sequencial na construção de MPE, inferir em sua qualidade de ajuste por meio do coeficiente de determinação (R2) e propor uma forma de selecionar modelos sequencialmente. Os dados analisados foram obtidos por meio de uma análise sensorial de refrigerante sabor guaraná de duas marcas com duas versões (tradicional e zero-açúcar). O mapa de preferência sequencial ajustado obteve ajuste mínimo de 70% pelo teste t sequencial e foi construído com 40 consumidores. Assim, foi possível constatar que a versão tradicional de ambas as marcas foi mais bem aceita, porém a marca líder de mercado destaca na aceitação média. Na comparação de modelos, dentre os modelos existentes na literatura, o vetorial foi o que apresentou o melhor ajuste. Por fim, conclui-se que é possível decidir sequencialmente sobre a qualidade do ajuste de mapas de preferência, de modo que ele possa ser construído sem uma determinação prévia do número de consumidores a serem entrevistados.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationSANTOS, Cássia de Souza. Análise sequencial no ajuste de mapas de preferência. 2018. 71 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2018.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifal-mg.edu.br/handle/123456789/1312
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alfenaspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspor
dc.publisher.initialsUNIFAL-MGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometriapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAnálise de componentes principaispor
dc.subjectEstatísticapor
dc.subject.cnpqPROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADASpor
dc.titleAnálise sequencial no ajuste de mapas de preferênciapt-BR
dc.typeDissertaçãopor

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