ĐỒ ÁN CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM ỨNG DỤNG CHỈ SỐ R (RINDEX) TRONG PHÉP THỬ PHÂN BIỆT

ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG I TỔNG QUAN VỀ PHÉP THỬ PHÂN BIỆT TRONG ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN Sơ lược đánh giá cảm quan 1.1 Định nghóa “Đánh giá cảm quan phương pháp khoa học sử dụng để gợi lên, đo đạc, phân tích giải thích cảm giác sản phẩm vốn nhận biết thông qua giác quan: thị giác, khứu giác, xúc giác, vị giác thính giác.” (Stone & Sidel – ASTM) 1.2 Các phương pháp đánh giá cảm quan Nhìn chung, tất phương pháp dựa phép xử lý thống kê thông tin thu thập từ người thử Mỗi phép thử tập hợp đánh giá riêng lẻ người tham gia, xếp theo phương thức định trước phù hợp với phép toán thống kê  Phép thử phân biệt: Tìm hiểu xem sản phẩm giống hay khác  Phép thử mô tả: Tìm hiểu xem cường độ tính chất cảm quan  Phép thử thị hiếu: Tìm hiểu xem sản phẩm có ưa thích không, loại sản phẩm hay tính chất cảm quan ưa thích 1.3 Các nguyên tắc đánh giá cảm quan  Sự vô danh mẫu đánh giá: Người thử không bị ảnh hưởng thông tin sản phẩm ngoại trừ tính chất cảm quan  Sự độc lập câu trả lời: Ý kiến người thử độc lập với nhau, không bị ảnh hưởng hay chi phối lẫn  Kiểm soát điều kiện thí nghiệm: Các điều kiện thí nghiệm khác cho kết thí nghiệm khác Các thí nghiệm cảm quan phải thực phòng thí nghiệm cảm quan, không thực phân xưởng sản xuất hay nhà máy; phải thỏa mãn điều kiện yêu cầu bắt buộc thực thí nghiệm cảm quan SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG 1.4 Vai trò đánh giá cảm quan Đánh giá cảm quan cho phép giải bận tâm nhà sản xuất thực phẩm trình kiểm tra nguyên liệu, trình sản xuất, đánh giá ảnh hưởng yếu tố công nghệ kỹ thuật đến sản phẩm cuối cùng, xác định mối quan hệ bao bì chất lượng, xác định thời gian sống sản phẩm cuối phát triển sản phẩm Phép thử phân biệt 2.1 Mục đích Tìm hiểu xem liệu nhóm người thử có thực nhận sai khác sản phẩm không, câu trả lời cách ngẫu nhiên 2.2 Các phép thử phân biệt 2.2.1 Phép thử A – non A phép thử hai – ba (Duo – Trio)  Mục đích: Xác định liệu sản phẩm có giống với mẫu chuẩn hay không Phép thử thích hợp tình muốn kiểm tra xem sản phẩm làm có giống với sản phẩm bán thị trường hay không  Nguyên tắc • A – non A Đầu tiên, người thử học cách nhận biết mẫu kiểm chứng A (tuy nhiên, ta phải có cách chọn lọc từ ban đầu người biết mẫu A mẫu A Những người mẫu A tiến hành huấn luyện) Tiếp theo người thử thử dãy mẫu mã hóa bao gồm mẫu A non A, sau người thử phải xác định mẫu A non A Trình bày mẫu: Cân trật tự trình bày mẫu nhóm người thử, số mẫu A non A người thử đánh giá • Hai – ba (Duo – Trio) Đầu tiên người thử học cách nhận biết mẫu kiểm chứng R Tiếp theo người thử thử hai mẫu khác cho biết hai mẫu giống với mẫu R, người thử phải tìm mẫu giống với mẫu R Trình bày mẫu: tổ hợp R(A)AB, R(A)BA, R(B)AB, R(B)BA, số lần xuất tổ hợp cho nhóm người thử SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG 2.2.2 Phép thử giống – khác phép thử tam giác  Mục đích: Xác định khác hai sản phẩm mà không cần biết chất khác Phép thử sử dụng trường hợp khác hai sản phẩm tương đối nhỏ  Nguyên tắc • Giống – khác Có hai mẫu thử giới thiệu, người thử phải xác định hai mẫu giống hay khác Trình bày mẫu: tổ hợp AA, BB, AB, BA; số lần xuất tổ hợp cho nhóm người thử • Tam giác Có ba mẫu thử giới thiệu, hai mẫu giống (được chuẩn bị từ loại sản phẩm), mẫu thứ ba giả định khác hai mẫu lại chuẩn bị từ loại sản phẩm khác, người thử phải xác định mẫu không lặp lại số ba mẫu thử (mẫu khác với hai mẫu lại) Trình bày mẫu: tổ hợp AAB, ABA, ABB, BAB, BBA, BAA; số lần xuất tổ hợp cho nhóm người thử 2.2.3 Phép thử - AFC (cặp đôi) - AFC  Mục đích: Xác định khác hai sản phẩm tính chất cảm quan xác định  Nguyên tắc • - AFC (cặp đôi) Có hai mẫu thử giới thiệu, người thử phải xác định mẫu có cường độ cảm giác tiêu cụ thể lớn bé mẫu lại Trình bày mẫu: tổ hợp AB, BA, số lần xuất tổ hợp cho nhóm người thử • - AFC Có ba mẫu thử giới thiệu, người thử phải xác định mẫu có cường độ cảm giác tiêu cụ thể lớn bé hai mẫu lại Trình bày mẫu: hai nhóm (AAB, ABA, BAA) (ABB, BAB, BBA); phép thử có hai nhóm (mỗi nhóm gồm tổ hợp hai mẫu) giới thiệu, số lần xuất tổ hợp cho nhóm người thử SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG 2.3 Nhóm người đánh giá cảm quan (người thử) • Thường người tiêu dùng bình thường qua sử dụng sản phẩm • Số lượng: Thường nhiều 50 người 2.4 Ứng dụng Giúp cho việc giải vấn đề: • Liệu thay đổi nguyên liệu phận dây chuyền sản xuất mà không dẫn tới thay đổi tính chất cảm quan nhận thấy sản phẩm • Ảnh hưởng bao bì đến mùi vị sản phẩm • Tuổi thọ sản phẩm bao lâu, sản phẩm có bị biến đổi chất lượng trình bảo quản • Bắt chước sản phẩm cạnh tranh • Đánh giá định lựa chọn phương thức công nghệ Hình 1: Vị trí đánh giá cảm quan công nghiệp thực phẩm SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG II PHÉP THỬ PHÂN BIỆT NHIỀU SẢN PHẨM TRONG PHÂN TÍCH CẢM QUAN, ỨNG DỤNG CHỈ SỐ R (R-INDEX) ĐỂ XÁC ĐỊNH MỨC ĐỘ KHÁC NHAU GIỮA CÁC SẢN PHẨM Để đánh giá khác mùi-vị xuất hai sản phẩm thực phẩm, thông thường ta sử dụng phép thử phân biệt; phép thử so sánh cặp, phép thử tam giác phép thử 2-3 phù hợp Dù có khác - mà ta quan sát - có ý nghóa hay đơn dựa vào khả xảy kiểm tra theo phương pháp thống kê phép kiểm định nhị thức phi tham số Khi có khác nhau, cần thiết ta phải xác định rõ mức độ khác Ví dụ, thực phép thử cảm quan vài sản phẩm (có thể có thay đổi công thức chế biến) đối ngược với sản phẩm tiêu chuẩn, điều hữu ích để biết rõ cấp độ khác chúng (và nhờ công thức giống với tiêu chuẩn xác định ứng dụng thực tế) Phương pháp truyền thống việc làm sử dụng vài thủ tục xếp theo trình độ (các loại thang phân nhóm/tuyến tính hedonic điểm, thang ước lượng độ lớn thang đoạn thẳng 10 cm) để phân loại mức độ khác Tuy nhiên, thủ tục đánh giá sử dụng cách tốt sản phẩm cần phân loại nhận thấy cách dễ dàng khác Những người thử thường có khuynh hướng léo số phân loại phát sinh thang điểm Những số tốt nên nghó giá trị xấp xỉ, để tránh xu hướng xảy mức độ sai lầm cao (khoảng giá trị ± lớn) Điều không quan trọng khác sản phẩm rõ ràng; chúng vừa đủ để nhận biết, lỗi phân loại gây nhiều khó hiểu hay làm mờ khác nhỏ nhặt Và phương pháp khác tốt Một thủ tục khác - bắt nguồn từ phương pháp đo lường giác quan - gọi “Lý thuyết phát tín hiệu ” (signal detection theory) Phương pháp phân tích hệ thống giác quan với thuật ngữ hệ thống thông tin giao tiếp cung cấp tập hợp kỹ thuật phức tạp tinh vi phép đo cảm giác/giác quan Về bản, cung cấp phương pháp cải tiến để đo lường độ nhạy (hay ngưỡng cảm giác – giới hạn mà người không phản ứng với kích thích); phương pháp khác áp dụng cho phép thử phân biệt SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG phân tích cảm quan Phương pháp thay đặc biệt có ích để tránh cho người thử phải sử dụng thủ tục phân loại cần phải phân biệt mức độ khác vài sản phẩm (multiple-difference testing) Và kỹ thuật yêu cầu ta phải tính số R Một số R giá trị xác suất, khả mà người thử phân biệt cách xác hai sản phẩm Khả người thử phân biệt hai sản phẩm tiêu chuẩn hữu ích để đánh giá khác chúng, mức độ tường tận khác nhau, khả cao cho phân biệt hai sản phẩm Chúng ta phát triển lý thuyết sử dụng số R để đo lường mức độ khác công việc cho rằng: cách thức sử dụng phép đo khác hai sản phẩm thủ tục phân loại hay cho điểm Sau đó, áp dụng phương pháp để đo cấp độ khác vài sản phẩm (several products), cuối tiếp cận nhiệm vụ sau sử dụng thủ tục khác: xếp dãy/so hàng (ranking) Xác định mức độ khác hai sản phẩm sử dụng phương pháp phân loại cho điểm Đầu tiên, giả sử người thử yêu cầu phân biệt mùi vị hai sản phẩm S N N sản phẩm thông thường, S kiểu pha chế khác loại sản phẩm (Trong biệt ngữ phát tín hiệu, S tín hiệu N yếu tố gây nhiễu Nhiệm vụ phân biệt thay đổi mùi vị từ tín hiệu, dựa vào thay đổi công thức chế biến, từ nhiễu) Chúng ta giới thiệu mẫu thử S mẫu thử N - mã hóa số gồm ba chữ số ngẫu nhiên (Phụ lục) – trật tự ngẫu nhiên yêu cầu người thử cho biết mẫu thử S N Người thử thực đánh giá dựa vào buổi luyện tập phân biệt hai sản phẩm (practice at distinguishing Anh ta/cô ta thực hành sở hay tảng “giống với N” (same as N), “khác N” (different from N) với mẫu thử N theo tiêu chuẩn cung cấp Thậm chí, người thử làm việc với thuật ngữ “giống với S” Nên cần có khác đặc trưng, rõ ràng dự đoán trước mùi vị S N, điều sử dụng sở cho đánh giá Ví dụ, sản phẩm S có cho thêm đường, người SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG thử yêu cầu phân biệt mẫu thử thuật ngữ: “ngọt” đối ngược với “không ngọt”, “ngọt hơn” đối ngược với “kém/ít hơn” Theo cách đó, người thử yêu cầu phân biệt mẫu thử giới thiệu cách ngẫu nhiên S, N Và anh ta/cô ta yêu cầu cho biết có hay không chắn đánh giá Vì thế, mẫu thử trả lời theo bốn đáp án sau: “dứt khoát S” (S), “có lẽ S không chắc” (S?), “dứt khoát N” (N) “có lẽ N không chắc” (N?) Thủ tục gọi thủ tục phân loại cho điểm, không phức tạp thủ tục cho điểm thang thông thường (thang phân nhóm điểm, thang ước lượng độ lớn, v.v…) Để nói rõ mẫu thử chắn hay không phân loại nhiệm vụ đơn giản Sự chênh lệch mức độ xác thực trình đánh giá có tác động không đáng kể đến số thu Có mẫu thử S N mà ta nên cho người thử nếm mùi vị? Đây vấn đề thuận tiện cho phép thử đặc trưng thực Chúng ta chọn 10 mẫu thử cho sản phẩm, đơn với mục đích toán học đơn giản Khi giới thiệu với lựa chọn ngẫu nhiên 10 mẫu S 10 mẫu N, giả sử người thử đánh giá: mẫu thử S S, S? N?; giả sử anh ta/cô ta xếp mẫu thử N laø N, laø N? vaø laø S? Kết người thử tóm tắt ma trận sau: Judge’s rating S N S S? N? 2 N Caâu hỏi trở thành: đánh giá hay ước lượng từ ma trận biểu diễn khả mà người thử phân biệt hai sản phẩm S N hay không? Và câu trả lời có! Sự ước lượng làm theo cách thức sau Nếu có 10 mẫu thử S 10 mẫu thử N, có so sánh cặp mà có được? Với mẫu thử S (tín hiệu) ghép đôi với mẫu thử 10 mẫu thử N (nhiễu) (10 cặp so sánh), có 10 mẫu thử S làm tương tự thế, số tổng cộng 100 so sánh ghép đôi (nS x nN = 10 x 10) Khi đó, dự đoán từ ma trận kết số 100 so sánh ghép SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG đôi xác? Bao nhiêu lần tín hiệu S xác định mạnh đôi đó? Và lần mẫu thử S N xác định cách xác? Tỷ lệ số lượng ước đoán có giá trị cho phân biệt xác hai sản phẩm; thí dụ 73% so sánh ghép đôi - có nghóa có khả đánh giá đạt 73%, hay 0.73, phân biệt Bây tiếp tục dự đoán số so sánh ghép đôi xác Trước tiên xem xét trường hợp mẫu thử S cho điểm “dứt khoát S” (S) Khi ghép đôi với mẫu thử N (đã xác định N, N? S?), xác định cách xác mẫu S Thậm chí, mẫu thử N xếp S? không lựa chọn S, phải đứng trước lựa chọn hương vị sản phẩm xếp S xếp S?, người thử có lựa chọn hợp lý mẫu xếp S mẫu thử S Do đó, ta x (1 + + 7) = 60 nhận xét Hay nói cách khác, trường hợp trắc nghiệm nhiễu nhận điểm số thấp ( tức nhận xét nhiễu giống S tín hiệu) nhận xét Trong cách tương tự thế, mẫu thử S xếp S? xác định xác ghép đôi với mẫu thử N xếp N? hay mẫu thử N xếp N ⇒ có thêm x (2 + 7) = 18 nhận xét Và mẫu thử S xếp N? nhận cách xác so sánh với mẫu thử N xếp N ⇒ có thêm x = 14 nhận xét Tuy nhiên, mẫu thử S xếp S? so sánh với mẫu thử N xếp S?, người thử nên lựa chọn mẫu thử S, hai xếp giống S?, nên có x = cặp so sánh ghi nhận “không biết” (don’t know) Tương tự, mẫu thử S xếp N? đem ghép đôi với mẫu thử N xếp N? có thêm x = so sánh ghép đôi “không biết” Và thêm đó, mẫu thử S xếp N? đem ghép đôi với mẫu thử N xếp S? chắn cho nhận xét không (incorrect) Vì thế, số tính toán tổng cộng cuối theo dự đoán 92 nhận xét : nhận xét : nhận xét không Thế nhưng, phép thử lựa chọn – bắt buộc (forced choice) nên người thử không chấp nhận câu trả lời “không biết” Trong trường hợp này, xác suất đưa câu trả lời ngẫu nhiên ngøi SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG thử tình anh ta/cô ta không cảm nhận khác biệt mẫ Do đó, tổng số điểm nhận xét cuối 92 + ( ) = 95 Như vậy, người thử phân biệt cách xác sản phẩm S (hoặc N) số ước đoán 95 số 100 so sánh ghép đôi, hay nói cách khác khả ước đoán 95% hay 0.95 Khả ước lượng gọi số R phương pháp đo lường hữu ích để mức độ khác sản phẩm S N ngøi thử Trong ví dụ nêu, có 10 lặp lại dành cho hai mẫu thử S N; số chọn hoàn toàn để làm cho ví dụ minh hoạ đơn giản Nói chung lại, cách thức tính toán số R tóm tắt công thức Một ma trận trả lời tổng quát hai sản phẩm: S N S a e S? b f N? c g N d h Tổng cộng: nS = (a + b + c + d) Tổng cộng: nN = (e + f + g + h) a ( f + g + h ) + b ( g + h ) + ch + (ae + bf + cg + dh) R= nS nN Dó nhiên, nguyên nhân ta cần bốn điểm phân loại (S, S?, N?, N) Số lượng nhiều (không có hơn) sử dụng để đạt định tốt (ví dụ: S, S?, S??, N??, N?, N) Tuy vậy, bắt buộc phải số chẵn; phạm trù “không biết” thường thích hợp nơi ẩn náu cho người thử chắn hay ý kiến Thế nên, cần phải bắt buộc người thử phải có lựa chọn cuối cùng, để từ mở rộng khả họ Và thỏa mãn hầu hết mục đích, bốn loại trắc ngiệm thường thoả đáng đủ đem lại phần yếu thông tin cần thiết Phương pháp đo mức độ khác hai sản phẩm thực phẩm đòi hỏi nhiều mẫu thử thời gian tiến hành so với phương pháp so sánh cặp, 2–3 SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG tam giác đơn giản Và điều bất lợi định Tuy nhiên, phương pháp lại mang đến phép phân tích thống kê tham số có giá trị Ngoài ra, người thử không xem ví dụ đại diện cho đại đa số người tiêu dùng, mà đơn công cụ đo lường, số lượng lớn người thử không thật cần thiết Yếu tố quan trọng độ nhạy độ xác người thử số lượng lớn mẫu thực phẩm cần nếm thử (tức số lần lặp lại), để tất lần thử đạt xác cần thiết Xác định mức độ khác nhiều sản phẩm sử dụng phương pháp phân loại cho điểm Nhìn chung, phương pháp tính số R có số lợi thế, ứng dụng phép thử phân biệt hai sản phẩm, so với phương pháp truyền thống Nhưng thật số R lại thể nhữngï thuận lợi lónh vực “phép thử phân biệt nhiều sản phẩm” (multiple – difference testing), mà vài sản phẩm so sánh với để từ định rõ mức độ khác tương ứng chúng Nói chung, cách thức bao gồm phép thử phân biệt tất cặp sản phẩm sau tiến hành phân loại mức độ khác Theo ví dụ nêu, thay đơn phân biệt hai mẫu S N, mức độ khác yêu cầu mẫu N vài mẫu S: S 1, S2 S3 Những kiện sử dụng để xác định mẫu S có, mẫu áp dụng thực tế sản xuất sau Ta nhận thấy thay phải sử dụng thủ tục thông thường để phân biệt nhiều sản phẩm, phương pháp R-index ngắn gọn tiện lợi trường hợp Đối với phép thử phân biệt nhiều sản phẩm, chọn 10 mẫu thử cho sản phẩm (như có tổng cộng 40 mẫu thử), giới thiệu với trật tự ngẫu nhiên yêu cầu người thử phân loại chúng tương tự Kết thu được trình bày dạng ma trận, ngoại trừ lần ma trận trả lời có hàng (cho S1, S2, S3 N) hàng Và giả sử ma trận sau: Judge’s rating SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 10 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG S S? S3 S2 S1 2 N N? N Các giá trị R-index tính toán cho khả phân biệt S N, S2 N, S3 N (và thật sự, cặp so sánh áp dụng S 1, S2 S3 yêu cầu) Đối với S1 (6, 2, 2) N (1, 2, 7) số R laø 95%; S2 (6, 3) vaø N laø 96.5% vaø S3 (9, 1) N 99.5% Như người thử có phân biệt tốt sản phẩm Theo kết trên, mẫu S3 khác biệt so với mẫu N mẫu S1 khác nhất, biết mức độ khác chúng (S3 > S2 > S1) Ngoài ra, trình bày trên, phương pháp R-index sử dụng người thử yêu cầu xếp dãy mẫu thử so sánh với Cách thức sau: người thử nhận đồng thời tất mẫu thử (S 1, S2, S3 N) mã hóa, nếm theo thứ tự có sẵn (cần thiết ta phải thay đổi trật tự trình bày mẫu người thử với nhau, lần lặp), xếp chúng theo cường độ hay mức độ tăng dần hay giảm dần, tính chất cảm quan yêu cầu (ví dụ mùi vị lạ, mùi ôi mùi hoa houblon …) lựa chọn tính chất vị sản phẩm Mẫu có vị xếp vào vị trí mẫu xếp vào vị trí thứ Giả sử có 10 người tham gia vào phép thử so hàng vị mẫu trên, kết đánh giá tập hợp bảng sau: Ranked responses SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 11 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG S3 S3 S3 S3 S3 S3 S3 S3 S3 S3 S2 S1 N S2 S1 S2 S2 S2 S1 S2 S1 S2 S2 S1 S2 N S1 S1 N N N N S1 N N S1 N N S2 S1 Response matrix Judges’s total ranked response S3 S2 S1 N 1st 10 2nd 3th 4th 3 3 Các số R cho thấy mức độ khác nhau, mà người thử xếp theo cường độ ngọt, tính sau: S3: R = 100% S2: R = 82.5% S1: R = 67.5% Có điểm đáng lưu ý cách thực đánh giá Trong thủ tục xếp dãy, người thử bị bắt buộc phải trải câu trả lời họ toàn ma trận, hay mẫu thử phải có vị trí cụ thể phân loại (1st, 2nd, 3th, 4th) Còn thủ tục cho điểm, lý thuyết, không đòi hỏi điều này; tất mẫu thử phân loại tương tự Khi áp dụng phương pháp cho điểm, điều quan trọng phải sử dụng số chẵn nhóm trả lời (có thể 4: S, S?, N?, N 6: S, S?, S??, N??, N?, N) để bắt buộc người thử phải có phân biệt hai sản phẩm S N; phạm trù “không biết” trợ giúp cho không chắn người thử trình đánh giá Còn với xếp dãy, dù lựa chọn bắt buộc; số SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 12 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG lượng nhóm phân loại với số lượng mẫu thử không thiết số chẵn Cần mẫu thử thích hợp cho phép thử xếp dãy? Theo kết nghiên cứu gần nhất, trường hợp người thử phải nếm ngửi mẫu (để đánh giá tiêu mùi vị) không nên yêu cầu họ xếp mẫu; ba, bốn năm thích hợp, tuỳ thuộc vào hoàn cảnh cụ thể Số lượng nâng cao người thử làm việc với chất kích thích vật lý (ví dụ cần xếp dãy sản phẩm theo tiêu màu sắc) III CÁC PHÉP THỬ PHÂN BIỆT CẢM QUAN MARGARINE: SO SÁNH GIỮA CÁC CHỈ SỐ R THU ĐƯC TỪ CÁC PHƯƠNG PHÁP XẾP DÃY VÀ ANOT A, CÓ TÍNH ĐẾN SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA THÀNH KIẾN VÀ KINH NGHIỆM CÁ NHÂN ĐẾN CÂU TRẢ LỜI Tóm tắt nghiên cứu Các phép thử phân biệt cảm quan thực loại sản phẩm margarine, có sản phẩm xem sản phẩm chuẩn loại sản phẩm khác Có cách thức nghiên cứu sử dụng Cách thức phép thử xếp dãy đơn giản Cách thức thứ hai phương pháp A-Not A theo cách: sản phẩm tiêu chuẩn riêng lẻ giới thiệu trước nếm lại suốt trình thử Và cách thức thứ ba phương pháp A-Not A theo cách: tất sản phẩm giới thiệu trước, không nếm lại suốt trình thử Các giá trị R-index tính toán cho cách thức Phép thử xếp dãy cho giá trị R-index cao nhất, phương pháp A-Not A, theo cách có sản phẩm chuẩn giới thiệu trước, lại cho giá trị R-index thấp Các R-index tính toán số trung bình từ người thử độc lập từ việc tổng hợp kiện từ tất người thử Các điểm khác biệt phép tính toán xảy phương pháp A-Not A theo cách tất sản phẩm giới thiệu trước, giải thích thuật ngữ: tính chất lựa chọn – bắt buộc xếp dãy, biến đổi có ranh giới (boundary variance), thành lập khái niệm (concept formation) khác chiến thuật kinh nghiệm (cognitive strategies) SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 13 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG Những điều kiện phương pháp 2.1 Người thử Một hội đồng gồm người phụ nữ có kinh nghiệm tiến hành nghiên cứu (độ tuổi từ 45 – 61) Họ tích lũy kinh nghiệm thông qua việc tham dự hội đồng cảm quan margarine sẵn có, tất biết rõ phương pháp A-Not A xếp dãy 2.2 Mẫu thử Sáu loại margarines thương mại thu thập từ siêu thị khu vực Vlaardingen, Hà Lan Để đáp ứng mục đích nghiên cứu, sản phẩm mã hóa thành kí tự tương ứng từ “A” đến “F” Tất sản phẩm trình bày tách tích 50ml nhựa màu trắng có nắp đậy, ánh đèn đỏ nhằm giảm tối thiểu tác động màu sắc khác phản xạ ánh sáng Để thử sản phẩm người thử phải mở bỏ nắp sử dụng muỗng nhựa riêng biệt để thử Các sản phẩm nếm thử nuốt Chúng cho thử dạng lạnh (nhiệt độ 0C) bảo quản tủ lạnh vòng phút trước bày Giữa lần thử, người thử vị nước (đã tách khoáng) nhiệt độ phòng (23 – 24 0C) Trước bắt đầu phép thử mới, người thử phải ăn bánh vị yêu cầu, sau tất người thử tráng rửa với nước lần 2.3 Phép thử Những người thử thực phép thử phân biệt margarines với cách thức riêng biệt nêu Đối với cách thức đầu tiên: “xếp dãy”, sản phẩm A giới thiệu đến người thử sản phẩm chuẩn Người thử thử sản phẩm chuẩn nhiều lần theo ý muốn họ thấy đủ quen thuộc với đặc trưng cảm quan (ít muỗng) Sau đó, họ đưa đồng thời sản phẩm từ “A” đến “F” dẫn xếp dãy chúng theo trật tự theo độ giống với loại tiêu chuẩn Trong suốt trình thử, sản phẩm tiêu chuẩn sản phẩm từ “A” đến “F” nếm lại ban đầu theo mong muốn Đối với cách thức thứ hai, kiểu phương pháp A-Not A Như cách trước, sản phẩm A giới thiệu đến người thử sản phẩm chuẩn Và lần nữa, người thử thử A nhiều lần ý muốn Tiếp theo, họ đưa sản phẩm từ “A” đến “F” cách độc lập theo thứ tự hoàn toàn ngẫu nhiên SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 14 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG (tuy nhiên phải cân toàn buổi thử) yêu cầu trả lời giống hay khác với tiêu chuẩn Các câu trả lời phân thành nhóm sau: “chắc chắn giống”, “giống không chắc”, “không biết, đoán giống”, “không biết, đoán khác”, khác không chắc” “chắc chắn khác” Trong suốt trình thử, sản phẩm chuẩn A thử lại nhiều lần Theo nghiên cứu này, cách thức gọi “A-Not A: single” Đối với cách thức thứ ba, sản phẩm A giới thiệu sản phẩm chuẩn Tuy nhiên, lần sản phẩm từ “B” đến “F” trình bày đồng thời với sản phẩm A cho người thử Người thử thử tất sản phẩm nhiều lần ý muốn họ thấy trở nên quen thuộc với khác “A” sản phẩm “B” đến “F” Và rồi, người thử đưa sản phẩm từ “A” đến “F” cách độc lập theo thứ tự hoàn toàn ngẫu nhiên yêu cầu trả lời chúng giống hay khác với tiêu chuẩn Trong suốt trình thử, người thử không phép nếm lại loại tiêu chuẩn A thời điểm Theo nghiên cứu này, cách thức gọi “A-Not A: multiple” Những người thử thực tất ba cách thức buổi thí nghiệm cảm quan, làm hai buổi ngày; kéo dài khoảng 2.5h, vòng tổng cộng ngày Trật tự giới thiệu cách thức cân qua tất buổi thí nghiệm Có khoảng thời gian nghỉ tuần hai ngày nghiên cứu Sau khoảng thời gian mười tháng, kiểm tra năm ngày cuối tiếp tục khoảng thời gian tuần Kế hoạch làm việc xác định giá trị hạn chế hội đồng huấn luyện cho công việc ngiên cứu Tuy nhiên, điều tra liệu chương trình bất thường không gây ảnh hưởng bất lợi đến công việc người thử 2.4 Phép phân tích thống kê Các số R tính theo cách: đầu tiên, cho sản phẩm (các sản phẩm từ “B” đến “F” xem tín hiệu sản phẩm “A” nhiễu) cho cách thức, số R tính cách độc lập cho người thử (tỉ lệ tín hiệu/nhiễu = 14 người) Còn theo cách phân tích thứ hai, cho sản phẩm cho cách thức, kiện tất người thử tổng hợp lại ma trận trả lời sau tính toán số R (tỉ lệ tín hiệu/nhiễu = 98 = người thử x 14 buổi) 2.5 Những kết bàn luận Những giá trị R-index tính cho sản phẩm từ “B” đến “F” theo cách thức cho Bảng SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 15 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG Bảng 1: Giá trị R-index biểu thị khác sản phẩm margarine Phương pháp phân tích Các số R tính từ liệu tổng hợp Các số R tính giá trị trung bình từ người thử Sản phẩm B C D E F B C D E F A-Not A single 84.5 84.3 77.6 76.6 51.6 84.9 83.7 75.4 75.5 51.1 Cách thức A-Not A multiple 88.6 88.2 84.3 80.5 63.4 92.2 92.0 90.0 87.5 68.3 Xếp dãy 94.8 94.0 91.3 90.5 54.1 96.1 93.0 90.5 90.2 54.8 Từ bảng kết quả, ta thấy số R cao đạt phương pháp xếp dãy Điều giả thuyết sau: tính chất lựa chọn – bắt buộc phép thử xếp dãy; kết trùng hợp với nghiên cứu trước O’Mahony (1980), chứng thực cho dự đoán Brown (1974), số R thủ tục xếp dãy cao thủ tục phân loại cho điểm Còn số R cách thức “A-Not A: multiple” lại cao cách thức “A-Not A: single” Điều giả thuyết sau: ta giới thiệu nhiều loại sản phẩm chuẩn cho người thử, thay cho họ quen với sản phẩm chuẩn, mang đến cho người thử ý n iệm tốt khái niệm định nghóa đặc trưng cảm quan sản phẩm “A”  Sự giới thiệu sản phẩm “A” cách đơn lẻ cho phép khái niệm hình thành, khái niệm lại có khả bị ảnh hưởng (tổng quát hóa) rộng với sản phẩm từ “B” đến “F”  Nhưng, ta giới thiệu sản phẩm từ “B” đến “F” sẵn trước với sản phẩm “A”, giúp cho người thử hình thành khái niệm riêng biệt cho tất sản phẩm Việc giúp ta điều khiển tổng quát hóa khái niệm cho sản phẩm “A”, từ giới hạn khái niệm sản phẩm “A” định nghóa tốt → hạn chế lỗi thường gặp phương pháp A-Not A  Đối với cách thức single, giới hạn lại không định nghóa trước, mà khái niệm sản phẩm “A” cần xác lập suốt trình SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 16 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG kiểm tra; nên tất yếu dẫn đến nguy mắc lỗi cao Và điều trùng hợp với nghiên cứu trước tiêu chuẩn đa chiều, ví dụ kích thích gồm bên bên khái niệm cảm quan, cung cấp định nghóa khái niệm tốt đơn đưa tiêu chuẩn riêng lẻ (Ishii & O’Mahony, 1991) Tiếp theo, đáng để quan tâm ta so sánh giá trị trung bình số R tính toán từ người thử độc lập với số R tổng hợp từ tất người thử  trường hợp thứ hai, mà tất liệu từ người thử khác góp vào ma trận giống nhau; ta thấy người thử có tiêu chuẩn khác nhau, điều gây biến đổi có ranh giới Sự biến đổi có giới hạn khái niệm sử dụng phép phân loại thang (scaling) Nó xem sở lập luận người thử đặt số họ cách khác họ thực việc đánh giá số sử dụng phương pháp phân loại cho điểm Một cách miêu tả khác giới hạn số liệu thay đổi người thử Ví dụ, người thử không đặt giới hạn hai số cấp độ giống cường độ Vì vậy, thay đổi giới hạn người thử dẫn đến biến đổi có giới hạn  Cũng tương tự thế, với phép thử A-Not A, giới hạn nhóm “chắc chắn” “không chắn”, “không chắn” “dự đoán”, thay đổi người thử; từ cho ta thấy thêm ảnh hưởng biến đổi có giới hạn đến giảm sút số phân biệt Một cách xem xét khác nhóm “chắc chắn” người thử nhóm “không chắn” người khác, thêm hai liệu họ vào ma trận giống dẫn đến đảo ngược kết ràng buộc giả tạo nhiều  Còn trường hợp mà số R tính toán từ người thử độc lập, người thử cho rằng: giữ tiêu chuẩn riêng cách công kiên định suốt buổi thí nghiệm Thế nên, giá trị R-index không chịu thay đổi giới hạn không bị yếu → trường hợp này, số R cho cao tính theo cách tổng hợp Cho cách thức xếp dãy, số tính toán từ việc tổng hợp liệu mức trung bình từ liệu riêng lẻ không thay đổi có hệ thống Bởi cho phép thử xếp dãy giới hạn SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 17 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG qui định với bên người thử, loại trừ biến đổi giới hạn Về cách thức “A-Not A: multiple”, ảnh hưởng biến đổi giới hạn phép tổng hợp liệu biểu Cho tất sản phẩm, giá trị trung bình số R cao tính cho người thử độc lập nh hưởng giống dự kiến cho cách thức “A-Not A: single” lại không biểu Sẽ khó khăn biện luận cho việc thiếu phân biệt cách thức “A-Not A: single” thừa nhận giới hạn giống tất người thử (“chắc chắn” đối ngược “không chắn” đối ngược “dự đoán”) với phép thử xếp dãy Thay vào đó, hợp lý giả thuyết với giới thiệu riêng lẻ sản phẩm “A” sẵn trước, gây khó khăn cho người thử để đánh giá giới hạn ổn định Vì vậy, dù số R tính từ liệu tổng hợp hay cách tính trung bình cho người thử, giới hạn không ổn định hai trường hợp Đối với sản phẩm từ “B” đến “E” cho cách thức xếp dãy, số R cao so với cách thức “A-Not A: multiple” “A-Not A: single” Nhưng lại ngoại trừ sản phẩm “F”, nơi mà giá trị R-index gần đến 50% (cấp độ ngẫu nhiên), cao cho “A-Not A: multiple” Rõ ràng, khác biệt sản phẩm “F” ”A” nhỏ nhiều so với khác biệt khác Nó giả thuyết sau: nguyên nhân mà sản phẩm “F” xem xét tốt cách thức “A-Not A: multiple” nhờø “sự thân thuộc” (sự trình bày trước sản phẩm “A” “Not A”), gần thủ tục “warm-up” nhờ khả nhận thức người thử cho khác biệt nhỏ tốt 2.6 Kết luận Hiển nhiên từ liệu ta thấy phép thử xếp dãy giá trị R-index cao phép thử A-Not A Như vậy, xem thay có ích nhạy cảm cho phương pháp A-Not A; với điều kiện hội đồng đánh giá cảm quan thử lại sản phẩm lặp lại nhiều lần Về phương pháp A-Not A, “sự thân thuộc” (sự trình bày trước tất sản phẩm thử) nói rõ đến người thử trước lúc bắt đầu kiểm tra, xem yếu tố quan trọng có tác dụng ổn định tiêu chuẩn định nhận thức họ Còn chủ số R, hiểu biết chiến thuật kinh nghiệm không cần thiết cho tính toán nó; nhiên khác biệt chiến thuật kinh nghiệm ảnh hưởng đến cấp độ thực hiện, số R SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 18 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG MỘT SỐ HÌNH ẢNH SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 19 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG PHỤ LỤC BẢNG SỐ NGẪU NHIÊN (Snedecor & Cochran) SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 20 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 21 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG Bảng số ngẫu nhiên xây dựng đảm bảo số khoảng từ đến xuất với xác suất Bảng số gồm 10.000 số ngẫu nhiên bố trí khối 5x5, gồm 100 hàng 100 cột, nhận giá trị từ 00 đến 99 Cách sử dụng bảng sau: giả sử muốn lấy mẫu có cỡ n = 10 từ tập hợp có cỡ N = 82 Lấy số gồm hai chữ số từ cột 00-01 02-03 bỏ số có giá trị 00 lớn 82 Như thu mẫu gồm số sau: 54, 15, 61, 5, 46, 38, 14, 21, 32, 14 Chú ý 14 xuất hai lần; lấy mẫu không lặp bỏ giá trị tiếp tục tìm mẫu kế 26 cột 06-07 Nếu chữ số N 1, phương pháp đòi hỏi phải bỏ qua nhiều chữ số bảng Để tránh điều này, ta làm sau Giả sử N = 270, ta chọn cột có chữ số, trừ 300 số tìm thấy nằm khoảng 301-570, trừ 600 nằm khoảng 601-870 Giả sử bắt đầu với cột 00-02, ứng với n = 5, số dãy lấy 244, 153, 259, 11, 52 SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 22 ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG TÀI LIỆU THAM KHẢO Hà Duyên Tư, Kỹ Thuật Phân Tích Cảm Quan Thực Phẩm, NXB Khoa Học Và Kỹ Thuật Hà Nội, 2006 Nguyễn Hoàng Dũng, Thực Hành Đánh Giá Cảm Quan, NXB Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh, 2006 Nguyễn Hoàng Dũng chủ biên, Đánh Giá Cảm Quan: Nguyên Tắc Và Thực Hành, NXB Đại Học Quốc Gia TP HCM, 2008 (Bản dịch Sensory Evaluation of Food: Principles and Practices, Harry Lawless and Hildegarde Heymann - Springer Copyright) Các trang web: www.google.com www.sciencedirect.com www.blackwell-synergy.com SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 23 ... thức công nghệ Hình 1: Vị trí đánh giá cảm quan công nghiệp thực phẩm SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM GVHD: TS NGUYỄN HOÀNG DŨNG II PHÉP THỬ PHÂN BIỆT NHIỀU SẢN PHẨM TRONG PHÂN... QUAN, ỨNG DỤNG CHỈ SỐ R (R- INDEX) ĐỂ XÁC ĐỊNH MỨC ĐỘ KHÁC NHAU GIỮA CÁC SẢN PHẨM Để đánh giá khác mùi-vị xuất hai sản phẩm thực phẩm, thông thường ta sử dụng phép thử phân biệt; phép thử so sánh... sau tất người thử tráng r? ??a với nước lần 2.3 Phép thử Những người thử thực phép thử phân biệt margarines với cách thức riêng biệt nêu Đối với cách thức đầu tiên: “xếp dãy”, sản phẩm A giới thiệu