• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2020.tde-12022021-181349
Document
Author
Full name
Janaína Marques e Melo
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2021
Supervisor
Committee
Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de (President)
Freitas, Silvia Maria de
Spyrides, Maria Helena Constantino
Title in Portuguese
Modelos para dados categorizados ordinais de ensaios sensoriais com delineamento em blocos incompletos
Keywords in Portuguese
Análise multivariada
Análise sensorial
Bebida prebiótica
Efeitos aleatórios
Logitos cumulativos
Abstract in Portuguese
Dados categorizados e ordinais ocorrem em várias situações experimentais e, em particular, em estudos sensoriais para avaliação de um produto. Nesse contexto, este trabalho descreve uma classe de modelo para variável resposta desta natureza, tendo como motivação um experimento sensorial, desenvolvido na Universidade Federal do Ceará, para avaliação de formulações de bebidas probióticas com suco de uva e amêndoa de castanha de caju. Uma característica particular desse experimento foi o fato do mesmo corresponder a um ensaio com blocos incompletos, uma vez que, cada julgador não avalia todas as formulações de bebidas. Assim, para considerar a estrutura do delineamento é usada a abordagem dos modelos de efeitos mistos. O trabalho está estruturado na forma de artigos. O primeiro artigo traz uma revisão dos modelos para dados categorizados ordinais. A análise dos cinco atributos sensoriais: aroma, corpo, doçura, sabor e impressão global foram feitas por meio da análise de correspondência e do modelo de chances proporcionais com efeito aleatório para provador, sendo ajustado um modelo para cada atributo. Essa análise permitiu identificar as melhores formulações de bebidas, sendo destacada a bebida com 6% de açúcar e 44% de suco de uva. No segundo artigo, apresenta-se a contribuição dessa tese, por meio de um modelo "multi" multivariado de efeito misto, visto que cada modelo em separado já corresponde a uma análise multivariada pela natureza da variável. Nesta abordagem, todos os atributos foram analisados simultaneamente em um modelo único. Os métodos estão centrados na teoria da máxima verossimilhança. Embora o modelo utilizado para a análise única seja o de chances não proporcionais de efeito misto, tal abordagem permitiu concluir que a bebida composta por 6% de açúcar e 43% de suco de uva, obteve uma maior aceitabilidade, representando assim, uma unicidade de análise estatística.
Title in English
Models for ordinal categorized data from sensory analysis with incomplete block design
Keywords in English
Cumulative logit
Multivariate analysis
Prebiotic beverage
Random effects
Sensory analysis
Abstract in English
Categorized and ordinal data occur in various experimental situations and, in particular, in sensory studies to evaluate a product. In this context, this paper describes a model class for a variable response of this nature, motivated by a sensory experiment, developed at the Federal University of Ceará, to evaluate formulations of probiotic beverages with grape juice and cashew nuts. A particular feature of this experiment was the fact that it corresponds to an assay with incomplete blocks, since, each judge does not evaluate all beverage formulations. Thus, to consider the design structure, the mixed effects models approach is used.The work is structured in the form of articles. The first article provides a review of the models for ordinal categorized data. The analysis of the five sensory attributes: aroma, body, sweetness, flavor and global impression were made through the correspondence analysis and the proportional chance model with random effect for the panelists, adjusting a model for each attribute. This analysis allowed the identification of the best beverage formulations, highlighting the beverage with 6% sugar and 44% grape juice.In the second article, the contribution of this thesis is presented, through a mixed effect multivariate "multi" model, since each separate model already corresponds to a multivariate analysis by the nature of the variable. In this approach, all attributes were analyzed simultaneously in a single model. The methods are centered on the maximum likelihood theory. Although the model used for the single analysis is that of non-proportional chances of mixed effect, this approach allowed us to conclude that the beverage composed of 6% sugar and 43% grape juice, obtained a greater acceptability, thus representing a uniqueness of statistical analysis.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2021-02-15
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2022. All rights reserved.