XLSTAT: Prueba discriminativa triangular sensorial

Datos para el análisis

Un cervecero desea comercializar una nueva cerveza y desea saber si los consumidores podrán diferenciar el nuevo producto de una cerveza de su propia línea de productos. Para probar la hipótesis de que ambas cervezas son similares, desea utilizar una prueba triangular.

 

Objetivo

El objetivo de este análisis es primero generar un diseño de experimentos para la cata de cerveza, para luego analizar los resultados para saber si los dos productos están bien discriminados.

En la prueba del triángulo, se presentan tres muestras a cada evaluador en diferentes órdenes. Dentro de estas muestras, las dos son similares. Los evaluadores deben identificar la muestra que es diferente de las demás.

 

Configuración

Seleccione el comando XLSTAT / Análisis de datos sensoriales / Diseño para prueba de discriminación sensorial (ver a continuación).

Una vez que haya hecho clic en el botón, aparecerá el cuadro de diálogo Diseño para prueba de discriminación sensorial .

Seleccione la prueba del triángulo e ingrese el número de evaluadores , que es igual a 20 en esta prueba. En este tutorial decidimos utilizar los nombres de productos que hemos definido. Para ello, seleccione la opción Definido por el usuario en Códigos de productos . Luego seleccione la tabla con los nombres de los productos. Son necesarios dos nombres por cerveza para que el evaluador no conozca de antemano los diferentes productos. Las muestras de cerveza 1 se llaman A y C , las de cerveza 2 se llaman B y D.

Dado que ambos nombres de cerveza están presentes, asegúrese de que la casilla Etiquetas incluidas esté marcada.

Los cálculos comienzan cuando haces clic en Aceptar . A continuación, se muestran los resultados.

 

Interpretar los resultados

La primera tabla muestra los nombres de los productos utilizados. En este tutorial encontrarás la tabla que seleccionaste en la opción Códigos de productos .

La siguiente tabla le permite preparar su prueba triangular para sus 20 evaluadores. Cada evaluador prueba 3 muestras de cerveza en el orden designado, en las columnas Muestra 1 , Muestra 2 y Muestra 3. Tendrá que reconocer la cerveza presente solo una vez. La cuarta columna le permite ingresar la respuesta de los evaluadores. En la siguiente columna, encontrará la respuesta correcta, es decir, la muestra es diferente de las otras dos. La última columna le permite indicar el resultado de la prueba. Simplemente ingrese un código para una respuesta correcta (por defecto +) y otro código para una respuesta incorrecta (por defecto -). Nota: Si ingresa los resultados en la cuarta columna, la última columna se completará automáticamente.

El diseño generado es el siguiente:

Una vez rellenada la tabla de diseño se podrán analizar los resultados de cata obtenidos.

 

Configuración para realizar una prueba triangular

Seleccione el comando XLSTAT / Análisis de datos sensoriales / Prueba de discriminación sensorial (ver a continuación).

Una vez que haya hecho clic en el botón, aparecerá el cuadro de diálogo Prueba de discriminación sensorial .

Seleccione la prueba triangular en la opción Tipo de prueba y el modelo de Thurstone en la opción Método . El modelo de Thurstone supone que el perfil sensorial de cada cerveza sigue una distribución normal, probaremos la hipótesis de que estas distribuciones son similares mediante un índice llamado d-prime (o delta de Thurstone).

Ahora podremos utilizar los resultados de la prueba sobre los sujetos presentes en la última columna del diseño experimental. Para ello, seleccione la opción Datos en Formato de datos y luego seleccione la columna Correcto / Incorrecto de la tabla proporcionada por el diseño experimental. Verifique que el código de respuesta correcta sea el mismo que el presente en la selección de datos, en este caso el signo +.

Entonces, queremos comprobar si los productos se pueden diferenciar comparando el d-prime con 0. Para ello, seleccionamos la opción d-prime dando el valor 0, en la opción Hipótesis nula . A continuación, seleccionamos el estadístico Clopper-Pearson para el método de cálculo de intervalos de confianza y la potencia se calculará mediante la distribución Binomial .

Los cálculos comienzan cuando haces clic en Aceptar . A continuación, se muestran los resultados.

 

Interpretación de los resultados de una prueba triangular

La primera tabla resume las opciones seleccionadas e indica la proporción de respuestas correctas.

A continuación se presentan los resultados de la prueba y su interpretación. En este caso, el valor p es inferior a 0,05, por lo que podemos rechazar la hipótesis nula de que d-prime es igual a 0. Por lo tanto, sugerimos que cada cerveza no sigue la misma distribución normal. Por lo tanto, podemos rechazar la hipótesis de que las cervezas son similares. Además, dado que la potencia de nuestra prueba es muy alta, podemos concluir que nuestra prueba es lo suficientemente robusta.

La siguiente tabla muestra las estimaciones de los parámetros, incluido el valor d-prime. Todos los parámetros son significativamente mayores que 0. El valor d-prime es casi igual a 3, lo que es muy alto, lo que indica una gran diferencia entre las dos cervezas.

En resumen, los consumidores lograron diferenciar la nueva cerveza de la antigua. El cervecero puede asumir que este nuevo producto será bien identificado por los consumidores.