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Statistical procedure for the composition of a sensory panel of blends of coffee with different qualities using the distribution of the extremes of the highest scores
(Editora da Universidade Estadual de Maringá - EDUEM, 2019) Cirillo, Marcelo Ângelo; Ramos, Mariana Figueira; Borém, Flávio Meira; Miranda, Felipe Mesquita de; Ribeiro, Diego Egídio; Menezes, Fortunato Silva de
The identification and interpretation of discrepant observations in sensory experiments are difficult to implement since the external effects are associated with the individual consumer. This fact becomes more relevant in experiments that involve blends, which scrutinize coffees with different qualities, varieties, origins, and forms of processing and preparation. This work proposes a statistical procedure that facilitates the identification of outliers while also evaluating the discriminatory powers of a sensory panel concerning the differentiation of pure blends and coffees. For this purpose, four experiments were performed that tested coffees with different qualities and varieties. The results suggest that the statistical procedure proposed in this work was effective for discriminating the blends relative to the pure coffees and that the effects of the concentrations and types of processing did not interfere with the statistical evaluations.
Técnica de mineração de dados na discriminação sensorial da qualidade do café arábica e o meio físico
(Universidade Federal de Lavras, 2013-02-22) Ramos, Mariana Figueira; Cirillo, Marcelo Angelo
A mineração de dados - data mining - tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento como potencial ferramenta para estratégias de decisões. Na detecção de perfis/hábitos de consumidores, fraudes, riscos e otimização de recursos, a técnica foi bem sucedida, permitindo seu emprego em áreas ainda não utilizadas. Em se tratando da mineração de dados utilizada na pesquisa cafeeira, nota-se uma carência de resultados mencionados na literatura, sugerindo sua aplicabilidade na descrição do perfil sensorial da qualidade do café associado a fatores genéticos e ambientais, bem como tecnológicos. Diante disso, neste trabalho propõe-se a utilização da técnica de data mining Chsquare automatic iteration detection, ou CHAID, no banco de dados do projeto intitulado “Protocolo de identidade, qualidade e rastreabilidade para embasamento da indicação geográfica dos cafés da Mantiqueira”, para identificar características sensoriais da bebida do café arábica que se associam com o ambiente. Os resultados obtidos permitiram identificar fatores do meio físico associados às características sensoriais consideradas.