Tải bản đầy đủ

Bai tp v hedochoc sensochoc IUH

VIỆN CÔNG NGHỆ SINH HỌC THỰC PHẨM - IUH

MỤC LỤC

Page 1


1. Giới thiệu về số liệu và định dạng của số liệu
Giới thiệu
Dữ liệu sử dụng ở đây là kết quả của cuộc khảo sát về 6 loại chocolates được bán ở Pháp.
- Mô tả cảm quan: mỗi loại chocolate được đánh giá 2 lần về 14 tính chất cảm quan bởi 29 chuyên
gia.
- Dữ liệu khảo sát thị hiếu khách hàng: mỗi loại chocolate được đánh giá dựa trên thang đo từ 0
(thích) đến 10 (không thích) bởi 222 người tiêu dùng.
- Các hội đồng đánh giá cảm quan: mỗi loại chocolate được đánh giá về 14 tính chất cảm quan bởi 7
hội đồng.
Định dạng
- Hedochoc: dữ liệu gồm 6 hàng và 222 cột, mỗi hàng tương ứng với một loại chocolate và mỗi cột
tương ứng với điểm thị hiếu của 1 trong 222 người tiêu dùng tham gia cuộc khảo sát.
- Sensochoc: dữ liệu gồm 348 hàng và 19 cột: 5 biến định tính (Panelist, Session, Form, Rank,
Product) và 14 tính chất cảm quan.

- Sensopanels: dữ liệu gồm 6 hàng và 98 cột, mỗi hàng tương ứng với một loại chocolate và mỗi cột
tương ứng với mức đánh giá trung bình của các chuyên gia trong mỗi hội đồng đánh giá về mỗi tính
chất cảm quan.

2. Phân tích mô tả số liệu
2.1 Dữ liệu hedochoc
- Các biến trong hedochoc đều là biến định lượng.
- Phân tích một số biến

Page 2


2.2 Dữ liệu sensochoc
- Các biến định tính: Panelist, Session, Rank, Product
- Các biến định lượng: CocoaA, MilkA, CocoaF, MilkF, Caramel, Vanilla, Sweetness, Acidity,
Bitterness, Astringency, Crunchy, Melting, Sticky, Gramular.
- Phân tích các biến

Page 3


2.3 Dữ liệu sensopanels
- Các biến trong sensopanels đều là biến định lượng
- Phân tích một số biến

Page 4


3. Đối với số liệu hedochoc
3.1 Biểu đồ cột thể hiện thị hiếu của người tiêu dùng đối với các sản phẩm chocolates

0

2

4

Points

6

8

10

Preference mapping of Chocolates

choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

3.2 Phân tích phương sai về sự sai khác mức độ ưa thích của người tiêu dùng đối với các sản
phẩm
Bảng số liệu thể hiện mức độ yêu thích của người tiêu dùng đối với các sản phẩm chocolate
Các loại chocolates
Điểm đánh giá
Choc1
5.329±2.546
Choc2
5.689±2.216
Choc3
5.766±2.662
Choc4
5.766±2.299
Choc5
5.626±2.051
Choc6
5.905±2.003
Vì p-value=0.1577 > 0.05 nên không có sự khác biệt về mức độ ưa thích của người tiêu dùng đối
với các sản phẩm. Qua bảng số liệu cũng như biều đồ thể hiện ở trên, ta thấy mức độ yêu thích đối
với sản phẩm choc6 là lớn nhất, tuy nhiên so với các loại chocolate còn lại thì không khác biệt

Page 5


nhiều. Mức độ dao động của điểm đánh giá về mỗi loại chocolate (thể hiện qua độ lệch chuẩn) cũng
không mấy khác biệt.

4. Đối với số liệu về sensochoc
4.1 Phân tích sự khác nhau trên từng tính chất đối với hội đồng mô tả. Vẽ biểu đồ boxplot để
hỗ trợ quá trình phân tích

0

2

4

CocoaA

6

8

10

4.1.1 CocoaA

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Session, Panelist và Product, Session
và Product đều không có ý nghĩa thống kê (p>0.05), tức không có tương tác.
Với mô hình không có tương tác, kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về tính chất CocoaA
giữa các loại chocolate (p<0.05) và sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô
tả (p<0.05). Tuy nhiên, phân tích TukeyHSD lại cho thấy khi đánh giá tính chất CocoaA, chỉ có một
vài ý kiến khác biệt, phần lớn đều cùng ý kiến với nhau. Vì vậy có thể nói tính chất CocoaA đặc
Page 6


trưng cho từng loại chocolate, nhờ đó người tiêu dùng dễ dàng lựa chọn loại chocolate yêu thích với
vị CocoaA nổi bật nhất.

0

2

4

MilkA

6

8

10

4.1.2 MilkA

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Session, Panelist và Product, Session
và Product đều không có ý nghĩa thống kê (p>0.05), tức không có tương tác.
Với mô hình không có tương tác, kết quả phân tích tương tự như tính chất CocoaA, tức có sự khác
biệt về tính chất MilkA giữa các loại chocolate (p<0.05) và sự khác biệt về đánh giá của các thành
viên trong hội đồng mô tả (p<0.05). Tuy nhiên, phân tích TukeyHSD lại cho thấy khi đánh giá tính
chất MilkA, chỉ có một vài ý kiến khác biệt, phần lớn đều cùng ý kiến với nhau. Vì vậy có thể nói
tính chất MilkA đặc trưng cho từng loại chocolate, nhờ đó người tiêu dùng dễ dàng lựa chọn loại
chocolate yêu thích với vị MilkA nổi bật nhất.

Page 7


0

2

4

CocoaF

6

8

10

4.1.3 CocoaF

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product có ý nghĩa thống kê (p<0.05),
còn tương tác giữa Panelist và Session, Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê (p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(CocoaF~Panelist+Product+Session+Panelist:Product), kết quả
cho thấy có sự khác biệt về tính chất CocoaF giữa các loại chocolate, giữa 2 lần thử và có sự khác
biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả. Bên cạnh đó yếu tố tương tác giữa
Panelist (thành viên) và Product (loại chocolate) cũng gây ảnh hưởng một phần, khiến ta phải đặt
câu hỏi liệu rằng các thành viên của hội đồng khác đánh giá sẽ cho kết quả khác? Kết hợp các kết
quả trên có thể nói tính chất CocoaF không hẳn đặc trưng cho từng loại chocolate có trong khảo sát.

Page 8


0

2

4

MilkF

6

8

10

4.1.4 MilkF

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session có ý
nghĩa thống kê (p<0.05), còn tương tác giữa Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê
(p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(MilkF~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+
Panelist:Product), kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về tính chất MilkF giữa các loại
chocolate, giữa 2 lần thử và có sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả.
Yếu tố tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session cũng ảnh hưởng một phần đến kết
quả, thành viên của hội đồng khác đánh giá có thể cho kết quả khác. Vì vậy có thể nói tính chất
MilkF không hẳn đặc trưng cho từng loại chocolate.

Page 9


0

2

4

Caramel

6

8

10

4.1.5 Caramel

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session có ý
nghĩa thống kê (p<0.05), còn tương tác giữa Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê
(p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Caramel~Panelist+Product+Panelist:Session+
Panelist:Product), kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về vị Caramel giữa các loại chocolate
và sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả. Yếu tố tương tác giữa Panelist
và Product, Panelist và Session cũng ảnh hưởng một phần đến kết quả, thành viên của hội đồng
khác đánh giá có thể cho kết quả khác. Vì vậy có thể nói vị Caramel không hẳn đặc trưng cho từng
loại chocolate.

Page 10


4
0

2

Vanilla

6

8

4.1.6 Vanilla

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session có ý
nghĩa thống kê (p<0.05), còn tương tác giữa Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê
(p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Vanilla~Panelist+Product+Panelist:Session+
Panelist:Product), kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về vị Vanilla giữa các loại chocolate
và sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả. Yếu tố tương tác giữa Panelist
và Product, Panelist và Session cũng ảnh hưởng một phần đến kết quả, thành viên của hội đồng
khác đánh giá có thể cho kết quả khác. Vì vậy có thể nói vị Vanilla không hẳn đặc trưng cho từng
loại chocolate.

Page 11


6
4
0

2

Sweetness

8

10

4.1.7 Sweetness

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Session có ý nghĩa thống kê (p<0.05),
còn tương tác giữa Panelist và Product, Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê (p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Sweetness~Panelist+Session+Product+Panelist:Session), kết quả
phân tích cho thấy có sự khác biệt về tính chất Sweetness (độ ngọt) giữa các loại chocolate, giữa 2
lần thử và có sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả. Yếu tố tương tác
giữa Panelist (thành viên) và Session (lần thử) cũng ảnh hưởng đến kết quả. Vị ngọt của chocolate ở
2 lần thử được đánh giá là có sự khác biệt, xảy ra điều này có thể là do cảm quan của người đánh
giá về độ ngọt không được chính xác, cũng có thể là do quá trình tạo vị ngọt của chocolate không
được đồng đều.

Page 12


0

2

4

Acidity

6

8

10

4.1.8 Acidity

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session có ý
nghĩa thống kê (p<0.05), còn tương tác giữa Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê
(p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Acidity~Panelist+Product+Panelist:Session+
Panelist:Product), kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về tính chất Acidity (độ chua) giữa
các loại chocolate và sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả. Yếu tố
tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session cũng ảnh hưởng một phần đến kết quả,
thành viên của hội đồng khác đánh giá có thể cho kết quả khác.

Page 13


6
4
0

2

Bitterness

8

10

4.1.9 Bitterness

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product có ý nghĩa thống kê (p<0.05),
còn tương tác giữa Panelist và Session, Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê (p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Bitterness~Panelist+Session+Product+Panelist:Product) thì kết
quả lại cho thấy ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product cũng không có ý nghĩa thống kê.
Sang đến mô hình phân tích tiếp theo aov(Bitterness~Panelist+Session+Product), kết quả phân tích
cho thấy có sự khác biệt về tính chất Bitterness (độ đắng) giữa các loại chocolate, giữa 2 lần thử và
có sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả. Có thể nói quá trình tạo tính
chất Bitterness (độ đắng) cho chocolate không được đồng đều, dẫn đến kết quả đánh giá ở 2 lần thử
khác nhau.

Page 14


6
4
0

2

Astringency

8

10

4.1.10 Astringency

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Session, Panelist và Product, Session
và Product đều không có ý nghĩa thống kê (p>0.05), tức không có tương tác.
Với mô hình không có tương tác, kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về tính chất
Astringency (độ chát) giữa các loại chocolate (p<0.05) và sự khác biệt về đánh giá của các thành
viên trong hội đồng mô tả (p<0.05). Phân tích TukeyHSD cũng cho thấy khi đánh giá tính chất
Astringency (độ chát), phần lớn đều cho những đánh giá khác nhau. Vì vậy có thể nói sản phẩm
chocolate được tạo ra với độ chát không tốt, không như mong đợi.
4.1.11 Crunchy

Page 15


10
8
6
0

2

4

Crunchy

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session có ý
nghĩa thống kê (p<0.05), còn tương tác giữa Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê
(p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Crunchy~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+
Panelist:Product), kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về tính chất Crunchy (Độ giòn) giữa
các loại chocolate, giữa 2 lần thử và có sự khác biệt về đánh giá của các thành viên trong hội đồng
mô tả. Yếu tố tương tác giữa Panelist và Product, Panelist và Session cũng ảnh hưởng một phần đến
kết quả, thành viên của hội đồng khác đánh giá có thể cho kết quả khác.

Page 16


0

2

4

Melting

6

8

10

4.1.12 Melting

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product có ý nghĩa thống kê (p<0.05),
còn tương tác giữa Panelist và Session, Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê (p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Melting~Panelist+Session+Product+Panelist:Product), kết quả
phân tích cho thấy sự tác động của Session cũng không có ý nghĩa thống kê (p>0.05)
Sang mô hình phân tích aov(Melting~Panelist+Product+Panelist:Product), kết quả phân tích cho
thấy có sự khác biệt về tính chất Melting (độ tan chảy) giữa các loại chocolate và sự khác biệt về
đánh giá của các thành viên trong hội đồng mô tả. Yếu tố tương tác giữa Panelist và Product cũng
ảnh hưởng một phần đến kết quả, các thành viên của hội đồng khác đánh giá có thể cho kết quả
khác.

Page 17


0

2

4

Sticky

6

8

10

4.1.13 Sticky

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Session, Product và Session có ý
nghĩa thống kê (p<0.05), còn tương tác giữa Panelist và Product thì không có ý nghĩa thống kê
(p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Sticky~Panelist+Product+Panelist:Session+
Session:Product), kết quả phân tích cho thấy tương tác giữa Panelist và Session cũng không có ý
nghĩa thống kê.
Sang mô hình kế tiếp aov(Sticky~Panelist+Product+Session:Product), kết quả phân tích cho thấy
có sự khác biệt về tính chất Sticky (độ dính) giữa các loại chocolate và sự khác biệt về đánh giá của
các thành viên trong hội đồng mô tả. Yếu tố tương tác giữa Product và Session cũng ảnh hưởng một
phần đến kết quả. Phân tích TukeyHSD cho thấy sự khác biệt về độ dính giữa các loại chocolate
không lớn, ảnh hưởng của yếu tố tương tác cũng không lớn nhưng nhận được nhiều đánh giá khác
biệt từ hội đồng mô tả. Do đó có thể độ dính tạo ra cho chocolate không như mong đợi.

Page 18


0

2

4

Granular

6

8

10

4.1.14 Granular

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Panelist

Theo kết quả phân tích, ảnh hưởng tương tác giữa Panelist và Product có ý nghĩa thống kê (p<0.05),
còn tương tác giữa Panelist và Session, Session và Product thì không có ý nghĩa thống kê (p>0.05).
Với mô hình phân tích mới aov(Granular~Panelist+Product+Panelist:Product), kết quả phân tích
cho thấy có sự khác biệt về tính chất Granular giữa các loại chocolate và sự khác biệt về đánh giá
của các thành viên trong hội đồng mô tả. Yếu tố tương tác giữa Panelist và Product cũng ảnh hưởng
một phần đến kết quả, các thành viên của hội đồng khác đánh giá có thể cho kết quả khác.
4.2 Đánh giá sự đồng thuận của thành viên hội đồng
4.2.1 Lần thử thứ nhất:(session=1)
Đánh giá sự đồng thuận của hội đồng về vị trí xếp hạng:
Bảng tổng kết: xếp hạng các loại chocolates theo hội đồng đánh giá.

Choc1

Hạng 1

Hạng 2

Hạng 3

Hạng 4

Hạng 5

Hạng 6

4

4

5

5

5

6

Page 19


Choc2

6

6

4

5

3

5

Choc3

4

5

5

5

5

5

Choc4

5

5

4

5

5

5

Choc5

5

4

6

4

6

4

Choc6

5

5

5

5

5

4

Theo kết quả phân tích, ta thấy p-value=1 > =0.05 nên trong lần thứ nhất kiểm định có sự đồng
thuận về xếp hạng giữa các loại chocolate.
4.2.2 Lần thử thứ hai:(session=2)
Đánh giá sự đồng thuận của hội đồng về vị trí xếp hạng:
Bảng tổng kết: xếp hạng các loại chocolates theo hội đồng đánh giá.
Hạng 1

Hạng 2

Hạng 3

Hạng 4

Hạng 5

Hạng 6

Choc1

5

5

5

4

6

4

Choc2

5

3

5

6

4

6

Choc3

5

6

5

4

4

5

Choc4

4

5

5

5

5

5

Choc5

6

4

5

6

4

4

Choc6

4

6

4

4

6

5

Theo kết quả phân tích, ta thấy p-value=1 > =0.05 nên trong lần thứ hai kiểm định có sự đồng thuận
về xếp hạng giữa các loại chocolate.
Kết luận: Có sự đồng thuận của thành viên hội đồng về xếp hạng giữa các loại chocolate.

Page 20


4.3 Vẽ biểu đồ radar mô tả tính chất của các sản phẩm

choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

Biểu đồ radar mô tả tính chất của từng sản phẩm

Biểu đồ radar mô tả tính chất của các sản phẩm
Phụ lục
3.1
> library(SensoMineR)
> data(chocolates)
> attach(hedochoc)
> n=t(hedochoc)
> hedo=c(n)

Page 21


> group=gl(6,222,label=c("choc1","choc2","choc3","choc4","choc5","choc6"))
> group=as.factor(group)
> library(sciplot)
> bargraph.CI(group,hedo,ylab="Points",ylim=c(0,10),col="purple",main="Preference mapping of
Chocolates")
3.2
> n=t(hedochoc)
> mean=c(mean(n[,1]),mean(n[,2]),mean(n[,3]),mean(n[,4]),mean(n[,5]),mean(n[,6]))
> sp=gl(6,222)
> hedo=c(n)
> sp=as.factor(sp)
> data=data.frame(sp,hedo)
> analysis=lm(hedo~sp)
> anova(analysis)
Analysis of Variance Table
Response: hedo
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
sp

5 42.6 8.5171 1.5976 0.1577

Residuals 1326 7069.2 5.3312
4.1
> library(SensoMineR)
> data(chocolates)
> attach(sensochoc)
# CocoaA
>t1=aov(CocoaA~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+Panelist:Product+Session:Product)
Page 22


> summary(t1)

>t11=aov(CocoaA~Paneli
st+Product)
> summary(t11)

> TukeyHSD(t11)
# MilkA
>t2=aov(MilkA~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+Panelist:Product+Session:Product)
> summary(t2)

> t21=aov(MilkA~Panelist+Product)
> summary(t21)

> TukeyHSD(t21)
Page 23


# CocoaF
>t3=aov(CocoaF~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+Panelist:Product+Session:Product)
> summary(t3)

> t31=aov(CocoaF~Panelist+Product+Session+Panelist:Product)
> summary(t31)

# MilkF
>t4=aov(MilkF~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+Panelist:Product+Session:Product)
> summary(t4)

> t41=aov(MilkF~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+Panelist:Product)
> summary(t41)

Page 24


# Caramel
>t5=aov(Caramel~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+Panelist:Product+Session:Product)
> summary(t5)

> t51=aov(Caramel~Panelist+Product+Panelist:Session+Panelist:Product)
> summary(t51)

# Vanilla
>t6=aov(Vanilla~Panelist+Session+Product+Panelist:Session+Panelist:Product+Session:Product)
> summary(t6)

Page 25


Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×

×