Com s’utilitzen les tècniques estadístiques en l’anàlisi sensorial descriptiu dels productes?

Belchin Kostov

Departament d’Estadística i Investigació Operativa, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), Barcelona; Grup Transversal de Recerca en Atenció Primària, Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona

Introducció

L’anàlisi sensorial descriptiu permet mesurar la reacció sensorial als estímuls resultants del consum d’un producte. Dóna una descripció dels aspectes qualitatius i quantitatius de la percepció humana. És una de les eines més potents, sofisticades i utilitzades en la ciència sensorial. La seva aplicació ha crescut de manera constant des del final del segle XX.

La descripció de les característiques sensorials d’un producte ha estat una pràctica comuna en la indústria d’aliments i begudes des de fa molts anys. Permet prendre decisions de negocis, guiar el desenvolupament de productes per tal que coincideixin amb les preferències dels consumidors, i és útil per als objectius de control de qualitat, entre d’altres coses.

Per portar a terme un estudi d’anàlisi sensorial descriptiu es necessari: a) preparar una o varies sessions de tast, b) definir el mètode i el protocol per recollir la informació dels productes, c) decidir la tècnica estadística que s’utilitzarà per analitzar les dades.

La preparació d’una sessió de tast

Una sessió de tast s’organitza per avaluar algunes característiques d’un producte o un grup de productes. Un panel, que inclou un grup de panelistes, avalua aquestes característiques. L’objectiu de la sessió de tast és detectar concordances i diferències entre productes i determinar quines característiques poden explicar les diferencies entre les percepcions.

La preparació d’una sessió de tast és un procés delicat a causa de molts factors que influeixen en els resultats. Per exemple, els panelistes (entrenats o consumidors), les condicions (nombre de mostres, la seva preparació i presentació) i també els mètodes que s’utilitzen per recollir la informació i determinar la seva posterior anàlisi.

Hi ha normes especifiques sobre com han de ser les instal·lacions on es realitza el tast. Han d’estar dividides en dues parts. Cal una part dedicada a la preparació i una altra dedicada al tast, amb taules separades o cabines individuals per als panelistes. La separació d’aquestes dues parts és important per evitar possibles factors que podrien influir en l’opinió dels panelistes. Les instal·lacions han de tenir una certa pressió d’aire per evitar l’arribada d’olors d’altres llocs. Totes les mostres han d’estar preparades abans del començament de la sessió i s’han de presentar en un ordre basat en dissenys experimentals, com poden ser quadrats llatins. Es recomana que les taules siguin fàcils de netejar i tinguin colors agradables. La il·luminació és un altre factor important. Ha de ser uniforme però no massa intensa, per no influir sobre l’aspecte dels productes.

Mètodes d’anàlisi sensorial descriptiu

En la pràctica, hi ha diverses maneres de realitzar un anàlisi sensorial descriptiu. Els mètodes utilitzats s’agrupen en dos grans blocs: mètodes clàssics d’anàlisi descriptiu i els mètodes novells.

El mètode clàssic més utilitzat es el Quantitative Descriptive Analysis™QDA™ (Stone et al, 1974). En resum, en una primera etapa aquest mètode requereix la selecció, formació i manteniment d’un panel de 8-20 panelistes. Una vegada seleccionat el panel d’avaluadors, (a) es generen atributs específics que descriuen les similituds i diferències entre els productes, (b) es determina i s’acorda el procediment d’avaluació de cadascun dels atributs seleccionats, (c) s’entrena els avaluadors en la valoració del conjunt d’atributs seleccionats per la mostra i (d) finalment, s’avaluen les mostres en termes quantitatius, en general amb l’ús d’escales de 10-15 punts, on les mostres es valoren individualment en una presentació aleatòria seqüencial.

Malgrat QDA es considera un mètode d’anàlisi sensorial estàndard que permet obtenir  resultats molt precisos, se sap que la creació i el manteniment d’un panel sensorial calibrat i entrenat requereix molt temps de dedicació, i sol ser bastant car. Per aquesta raó, sobretot durant últims anys, han aparegut nous mètodes que necessiten menys temps. Són més ràpids i flexibles i donen una agilitat extra per la descripció sensorial, tant en termes de temps com d’entrenament del panel. Entre aquests nous mètodes podem citar sorting (Lawless et al, 1995), flash profiling (Dairou i Sieffermann, 2002), Napping® (Pagès, 2005) i Check-all-that-applies (CATA) (Adams et al, 2007). Aquests mètodes novells han format un conjunt d’eines complementaries als mètodes clàssics d’anàlisi descriptiu. Es basen en diferents enfocaments. Hi ha mètodes fonamentats en l’avaluació dels atributs individuals, altres en l’avaluació de les diferències globals, en la comparació amb les referències dels productes, o en l’avaluació global i lliure dels productes individuals.

Tècniques estadístiques per analitzar les dades sensorials

Les tècniques estadístiques per analitzar les dades sensorials són tan amplies com els propis mètodes d’anàlisi sensorial descriptiu. Malgrat que aquestes tècniques inclouen tant tècniques d’anàlisi estadístic descriptiu (histogrames, boxplots, mitjanes, desviacions, etc.) com tècniques d’anàlisi multivariant, són aquelles últimes les que s’utilitzen àmpliament per analitzar aquesta mena de dades i extreure els resultats principals.

Malgrat al principi hi hagi una tècnica estadística coneguda per analitzar les dades obtingudes amb qualsevol mètode d’anàlisi sensorial descriptiu, en alguns casos es poden utilitzar varies tècniques que donen una informació complementaria entre elles. En concret, en el cas de QDA la tècnica estadística principal més utilitzada per analitzar les dades es ANOVA. Habitualment, els resultats obtinguts amb ANOVA es complementen amb els que s’obtenen amb les tècniques, en aquest cas tècniques d’anàlisi factorial, com anàlisi de components principals o anàlisi factorial múltiple (Escofier i Pagès, 1998). En el cas d’altres mètodes, per analitzar les dades obtingudes amb sorting s’utilitzen l’escalament multidimensional (Lawless et al., 1995) o l’anàlisi de correspondències múltiple (Escofier, 1979), flash profiling amb anàlisi de procrustes generalitzat (Gower, 1975), Napping® amb anàlisi factorial múltiple, CATA amb anàlisi factorial múltiple per taules de contingència (Bécue-Bertaut i Pagès, 2008) o anàlisi de correspondències (Benzécri, 1973).

Conclusions

En resum, existeix una varietat molt gran de tècniques estadístiques, principalment tècniques d’anàlisi multivariant i d’anàlisi factorial, que permeten obtenir resultats d’anàlisi sensorial. Són de gran importància per a un sector ampli que es dedica a obtenir productes de consum que, entre d’altres, inclouen els de la indústria d’aliments, begudes, drogueria, etc. Dins el software estadístic R hi ha el paquet SensoMineR (Husson et al., 2012), que permet analitzar tots aquests mètodes d’anàlisi sensorial descriptiu i molts altres.

Bibliografia

Adams, J., Williams, A., Lancaster, B., & Foley, M. (2007). Advantages and uses of check-all-that-apply response compared to traditional scaling of attributes for salty snacks. 7th Pangborn Sensory Science Symposium. Minneapolis, USA, 12–16 August, 2007.

Benzécri, J. P. (1973). Analyse des Données. Analyse des correspondances (vol. 2). Paris: Dunod.

Bécue-Bertaut, M., & Pagès, J. (2008). Multiple factor analysis and clustering of a mixture of quantitative, categorical and frequency data. Computational Statistics & Data Analysis, 52, 3255–3268.

Dairou, V., & Sieffermann, J. -M. (2002). A comparison of 14 jams characterized by conventional profile and a quick original method, flash profile. Journal of Food Science, 67, 826–834.

Escofier, B. (1979). Traitement simultaneґ de variables quantitatives et qualitatives en analyse factorielle. Les cahiers de l’analyse des données, 4(2), 137–146.

Escofier, B., & Pagès, J. (1998). Analyses factorielles simples et multiples. Paris: Dunod.

Gower, J. C. (1975). Generalised procrustes analysis. Psychometrika, 40, 33–50.

Husson, F., Lê, S., & Cadoret, M. (2012). SensoMineR: Sensory data analysis with R. R package version 1.15. http://CRAN.R-project.org/package=SensoMineR

Kostov, B. (2010). Categorized napping, a sensometric tool for food and beverage industry. An application to a hall test session. http://hdl.handle.net/2099.1/10029

Lawless, H. T., Sheng, N., & Knoops, S. S. C. P. (1995). Multidimensional scaling of sorting data applied to cheese perception. Food Quality and Preference, 6, 91–98.

Pagès, J. (2005). Collection and analysis of perceived product inter-distances using multiple factor analysis: application to the study of 10 white wines from the Loire Valley. Food Quality and Preference, 16, 642–649.

Stone, H., Sidel, J. L., Oliver, S., Woolsey, A., & Singleton, R. C. (1974). Sensory evaluation by quantitative descriptive analysis. Food Technology, 28(11), 24–33.

Galeria | Aquesta entrada s'ha publicat en Tast estadístic i etiquetada amb , , , . Afegiu a les adreces d'interès l'enllaç permanent.

Deixa un comentari

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

Esteu comentant fent servir el compte WordPress.com. Log Out / Canvia )

Twitter picture

Esteu comentant fent servir el compte Twitter. Log Out / Canvia )

Facebook photo

Esteu comentant fent servir el compte Facebook. Log Out / Canvia )

Google+ photo

Esteu comentant fent servir el compte Google+. Log Out / Canvia )

Connecting to %s