XLSTAT: Flash profiling en Excel

 

Contexto

El análisis de Flash Profiling es uno de los métodos rápidos de perfilado sensorial utilizados principalmente en ciencia de los alimentos y en la evaluación sensorial. Permite a los panelistas describir y comparar rápidamente productos en función de sus atributos sensoriales, sin requerir entrenamiento previo.

 

Conjunto de datos del ejemplo

Los datos (adjuntos) utilizados para ilustrar la funcionalidad de Flash Profiling corresponden a un experimento del mismo nombre, en el cual seis evaluadores calificaron seis marcas de patatas fritas utilizando atributos elegidos por ellos mismos.

 

Configuración

• Abra XLSTAT.
• Haga clic en el menú Sensory / Tareas rápidas y seleccione la función Perfilado rápido.

• Una vez seleccionada, aparece el cuadro de diálogo.

En la pestaña General:

• Seleccione la tabla Productos/attributos. Esta contiene los datos de Perfilado rápido con las tablas de los evaluadores combinadas horizontalmente.

• Introduzca el número de evaluadores.

• Seleccione las etiquetas de los jueces.

• Elija entre Igual y Definido por el usuario para el número de atributos por evaluador.

• Seleccione las etiquetas de los productos.

• Haga clic en el botón OK para iniciar los cálculos.

Los resultados se muestran en una nueva hoja de Excel.

 

Interpretación de los resultados

El primer resultado importante de la función Flash Profiling es la tabla que resume los ANOVA para cada atributo. En esta tabla se observa que, para todos los atributos excepto Golden e Industrial, el efecto Producto es significativo al umbral del 5 %, lo que significa que estos atributos son discriminantes.

A continuación, se analizan los resultados del AFM (Análisis Factorial Múltiple, MFA). En primer lugar, se observa que los dos primeros factores del AFM explican casi el 80 % de la variabilidad del conjunto de datos. En el círculo de correlaciones entre las variables, se puede ver que las variables Hot y Spicy están bastante correlacionadas entre sí. También se observa que el primer eje opone las variables Spicy y Salty a Grease. El segundo eje parece estar bastante correlacionado con las variables Crispy y Burnt.

Finalmente, para concluir el análisis, se observa el gráfico de los productos en los ejes del AFM con el objetivo de identificar las diferencias y similitudes entre los productos. Cabe destacar que los productos están bastante alejados entre sí, lo que indica que los evaluadores tuvieron que evaluar marcas de patatas fritas bastante heterogéneas. Se observa que Chips1 y Chips5 están particularmente correlacionadas con el primer eje. Chips5 presenta la coordenada más alta en el primer eje, lo que significa que fue identificada como especialmente grasosa, mientras que lo contrario ocurre con Chips1, que por tanto es percibida como más salada y picante.

En conclusión, el uso del análisis de Flash Profiling en este ejemplo permitió no solo caracterizar las diferentes marcas de patatas fritas, sino también representar las patatas y sus atributos en dos dimensiones, definiendo así un mapa sensorial.