Thống kê mô tả về 6 loại chocolates ở pháp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP.HỒ CHÍ MINH …  … VIỆN CÔNG NGHIỆ SINH HỌC VÀ THỰC PHẨM BÀI TẬP NHÓM MÔN: XỬ LÍ SỐ LIỆU THỰC NGHIỆM NGÀNH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM Đề tài : Thống kê mô tả về 6 loại Chocolates ở Pháp GVHD: TS.Nguyễn Bá Thanh Lớp DHTP9 tiết 5-6 TP,HCM ngày 22 tháng 12 năm 2014 Chocolates Data in SensoMineR MỤC LỤC I.MỞ ĐẦU 1.Tính cấp thiết của đề tài Cùng với sự phát triển của công nghệ thực phẩm chế biến thì lĩnh vực đánh giá cảm quan đang phát triển nhanh chóng. Đây là kĩ thuật được con người dùng để đánh giá phân tích cho các nhóm sản phẩm từ đó đưa ra thông tin tốt nhất về sản phẩm, đánh giá sâu sắc về ảnh hưởng các tính chất đối với sản phẩm mang lại thông tin bổ ích cho người sử dụng và cũng nghiên cứu sản phẩm dựa vào sự phản hồi của người tiêu dùng về sản phẩm. Trong xu hướng nghiên cứu về dánh giá cảm quan hiện nay, những nghiên cứu về người tiêu dùng đang được chú trọng vì đây là đối tượng cuối cùng sử dụng sản phẩm và đưa ra phản hồi về sản phẩm cho nhà sản xuất. Do vậy người tiêu dùng là yếu tố không thể thiếu trong tiến trình hình thành và phát triển sản phẩm. Bài báo cáo này trình bày một cách tiếp cận mới, thể hiện vai trò không thể thiếu của đánh giá cảm quan trong nghiên cứu lựa chọn thực phẩm của người tiêu dùng. 2.Mục đích nghiên cứu Giới thiệu đôi nét về phần mềm R: Nói một cách ngắn gọn, R là một phần mềm sử dụng cho phân tích thống kê và vẽ biểu đồ. Thật ra, về bản chất, R là ngôn ngữ máy tính đa năng, có thể sử dụng cho nhiều mục tiêu khác nhau, từ tính toán đơn giản, toán học giải trí (recreational mathematics), tính toán ma trận (matrix), đến các phân tích thống kê phức tạp. Vì là một ngôn ngữ, cho nên người ta có thể sử dụng R để phát triển thành các phần mềm chuyên môn cho một vấn đề tính toán cá biệt. Từ số liệu thu nhận được ta nhập vào R sau đó thực hiện các thao tác tính toán. Nhưng mỗi dữ liệu khác nhau có mục đích khác nhau, vì thế ta phải nhắm rõ mục đích nghiên cứu để từ đó sử dụng các phương pháp tính toán trong R một cách hợp lý.  Công việc đối với dữ liệu chocolates: Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 2 Chocolates Data in SensoMineR Là việc khảo sát về tính chất của 6 loại chocolates tại Pháp. Mô tả về tính chất cảm quan của sản phẩm: mỗi loại chocolate được đánh giá bởi 29 bảng danh sách được sắp xếp theo 14 tính chất cảm quan. Dữ liệu mức độ ưa thích: mỗi loại chocolate được đánh giá theo cấu trúc từ 0 (thích) đến 10 (không thích) bởi 222 người tiêu dùng. Hedochoc: Dữ liệu gồm 6 dòng và 222 cột, mỗi dòng tương ứng với một loại chocolate và mỗi cột là điểm số ưa thích được cho bởi 222 người tiêu dùng tham gia nghiên cứu. Từ số liệu ta thấy được row.names là giá trị định tính, các giá trị khác là giá trị định lượng. Bảng dữ liệu là kết quả khảo sát mức độ thích của 222 người tiêu dùng về 6 sản phẩm chocolate, từ đó ta kiểm tra giữa những người tiêu dùng có sự khác nhau hay không ở điều này chúng ta mong đợi là không có sự khác nhau giữa các người thử; kiểm tra giữa các mẫu thử có sự khác nhau hay không, ở việc kiểm tra này chúng ta mong đợi phải có sự khác nhau và xem sản phẩm nào khác nhau nhiều nhất. Sensochoc: dữ liệu gồm 348 dòng và 19 cột, 5 biến chất lượng (Panelist, Session, Rank, Product) và 14 tính chất cảm quan. Từ bảng số liệu ta thấy ở 4 giá trị đầu (panelist, session, rank, product) là giá trị định tính còn các giá trị còn lại(cocaA, milkA, caramel, vanilla, )là giá trị định lượng. Từ dữ liệu của sensochoc ta nêu lên xem có sự khác biệt giữa tính chất trong chocolate như cocaA, milkA, caramel, vanilla, với Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 3 Chocolates Data in SensoMineR panelist hay session, rank, product; và so sánh các thành phần trong chocolates với từng nhóm yếu tố từ đó ta có thể biết với tính chất đó thì tập trung có ở các sản phẩm nào; hay sản phẩm nào có tính chất trội hơn các sản phẩm khác xem. 3.Đối tượng nghiên cứu Việc xác định mục đích nghiên cứu rất quan trọng để phân tích một dữ liệu, bên cạnh đó ta phải xác định được đối tượng nghiên cứu là phần cũng quan trọng không kém nó giúp cho ta biết cách đưa ra một kết quả hoàn chỉnh đúng theo yêu cầu. Đối với dữ liệu Choccolates này thì đối tượng nghiên cứu là người tiêu dùng và các chuyên gia nghiên cứu trong việc khảo sát 6 loại chocolates ở Pháp. Đối với dữ liệu sensochoc thì đối tượng nghiên cứu là người có sự hiểu biết về mùi vị của chocolate, họ đánh giá 6 loại sản phẩm theo panelist, session, rank trên các yếu tố cocoaA, milkA, cocoaF, milkF, caramel, vanilla, sweetness(Độ ngọt), acidity(Độ chua), bitterness(độ đắng), astringency(Độ chát), crunchy(Độ giòn), melting(Tan chảy), sticky(Độ dính), granular(độ mịn). Đối vơi dữ liệu hedochoc thì đối tượng nghiên cứu là người tiêu dùng đánh giá 6 loại sản phẩm chocolate bằng cách cho điểm quen thuộc. 4.Phạm vi nghiên cứu - Trong lĩnh vực công nghệ thực phẩm - Áp dụng cho người tham gia nghiên cứu và quan tâm đến sản phẩm Chocolates 5.Bố cục bài báo cáo Bài báo cáo nghiên cứu về hai bảng khảo sát Hedochoc và Sensochoc Gồm 4 phần: 1. Đối với dữ liệu hedochoc: Nhóm tiến hành vẽ đồ thị cột về điểm thị hiếu của 6 loại chocolate và phân tích phương sai liệu có sự khác nhau về điểm ưa thích trên nhóm đối tượng nghiên cứu. 2. Đối với dữ liệu sensochoc: sử dụng kiểm định phân tích phương sai để đánh giá sự khác nhau về 3 thuộc tính (tự chọn) trên nhóm sản phẩm nghiên cứu và xem xét liệu có sự ảnh hưởng của yếu tố nào? Mô hình phân tích phương sai 3. Sử dụng đồ thị radar để vẽ biểu đồ sensory profile của các loại Chocolate. 4. Xác định ma trận tương quan giữa các tính chất cảm quan và nhận xét kết quả này. Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 4 Chocolates Data in SensoMineR II.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 1. Đối với dữ liệu hedochoc  Biểu đồ cảm quan về điểm thị hiếu của 6 loại chocolates Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 5 Chocolates Data in SensoMineR Histogram of Hedo[, "choc1"] Hedo[, "choc1"] Frequency 0 2 4 6 8 10 0 5 10 15 20 25 30 35 Histogram of Hedo[, "choc2"] Hedo[, "choc2"] Frequency 0 2 4 6 8 10 0 10 20 30 40 Histogram of Hedo[, "choc3"] Hedo[, "choc3"] Frequency 0 2 4 6 8 10 0 5 1015 20 25 30 35 Histogram of Hedo[, "choc4"] Hedo[, "choc4"] Frequency 0 2 4 6 8 10 0 10 20 30 40 Histogram of Hedo[, "choc5"] Hedo[, "choc5"] Frequency 2 4 6 8 10 0 10 20 30 40 Histogram of Hedo[, "choc6"] Hedo[, "choc6"] Frequency 0 2 4 6 8 10 0 10 20 30 40 Biểu đồ 1: Giá trị cảm quan về điểm thị hiếu cho từng loại chocolates Qua biểu đồ cột đánh giá cảm quan về tùng chỉ tiêu cho mỗi sản phẩm cho thấy tỷ lệ yêu thích của người tiêu dùng cho mỗi loại chocolates có điểm khác nhau, trục tung cho thấy số lượng người yêu thích, trục hoành cho thấy thang điểm đánh giá cho từng loại chocolates: -choc1, choc3, choc5 có đối tượng ưa thích và đánh giá sản phẩm tương đối cao. - Ở choc1 điểm trung bình là 5.329, được đánh giá là đối tượng khá được yêu thích so với sản phẩm khác,có khoảng 25% đối tượng nghiên cứu đánh giá sản dưới 3 điểm,75% đối tượng đánh giá sản phẩm dưới 7.750 điểm, 50% đối tượng đánh giá sản phẩm trên 5 điểm -choc3 điểm trung bình là 5.766, có 50% đối tượng cho trên 6 điểm, 25% đối tượng nghiên cứu cho dưới 4 điểm, 75% đối tượng nghiên cứu cho dưới 8 điểm -choc5 điểm trung bình là 5.626, có 50% đối tượng cho trên 6 điểm, 25% đối tượng nghiên cứu cho dưới 4 điểm, 75% đối tượng nghiên cứu cho dưới 7 điểm - còn ở choc4 và choc6 thì không có gì khác biệt, điểm trung bình tương đối cao 5.766-5.905, số lượng người ua thích ở múc độ thấp, choc4 có khoảng 25% đối tượng thấp hơn 4 điểm, 75% đối tượng cho điểm thấp hơn 8, khoảng 50% đối tượng cho điểm trên 6 điểm. Choc6 có 25% đối tượng cho dưới 5điểm, 75% đối tượng cho dưới 7 điểm, 50% đối tượng cho trên 5 điểm  Biểu đồ cột về điểm thị hiếu cho từng loại chocolates Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 6 Chocolates Data in SensoMineR Preference mapping of Chocolates Type of Chocolates Points 0 2 4 6 8 10 Biểu đồ 2: Đồ thị cột về điểm thị hiếu của người tiêu dùng về 6 loại Chocolates Đánh giá nhận xét : trên là biểu đồ cột về điểm thị hiếu nói chung cho từng loại chocolates. Dựa vào giá trị trung bình cho từng sản phẩm chocolates cho thấy điểm ưa thích của các sản phẩm không có điểm khác biệt lớn, tương tự biểu đồ cảm quan ta cũng thấy rằng choc1, choc5 cũng có sự khác biệt rõ hơn so với sản phẩm khác, đây là các sản phẩm được ưa thích nhiều.( Ở đây đánh giá theo thang điểm 0 đến 10, 0 điểm được coi là ưa thích nhất, điểm 10 là không thích). Dựa trên biểu đồ cảm quan và biểu đồ cọt về điểm thị hiếu có thể thấy rằng mức độ ưa thích sản phẩm choc1, choc5, cao hơn so với choc2, choc4, choc6,choc3 nhưng ở mức độ không đáng kể. Đây là biểu đồ Boxplot hỗ trợ cho quá trình phân tích điểm thị hiếu của người tiêu dùng cho từng loại chocolates. Cho thấy chocolates được ưa thích nhiều nhất, choc6 có điểm cao nhất tức mức độ ưa thích thấp nhất, còn ở các loại chocolates khác thì mức độ khác không đáng kể. Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 7 Chocolates Data in SensoMineR Biếu đồ 3: Biểu đồ hộp về điểm thị hiếu của người tiêu dùng về 6 loai chocolates Trong biểu đồ này, chúng ta thấy: +Ở choc1:số trung vị là 5,2%, có bách phân vị (Q1=25%), (Q3=75%) mức độ ưa thích dao động từ (3,1-7,9),trong đó mức ưa thích cao nhất là 3,1 và mức thấp nhất là 7,9 trong đó 0(thích) và 10(không thích ) khác biệt giữa Q1 và Q3 là IQR=Q3-Q1=4,8,hai thanh whiskers,thanh trên là 10%,thanh dưới 0%.Đây alf sản phẩm được ưa thích hơn so với các sản phẩm khác. +Tương tự cho các choc2,3,4,5,6. Riêng ở choc6 có những con số ngoại vi nằm dưới mức độ 2,tức là choc6 có thể là sản phẩm tiềm năng được nhiều người ưa thích nhất. nhìn chung ở các loại chocolates thì ta có thể chia ra làm 4 nhóm nhỏ:nhóm choc1 được ưa thích nhiều nhất nằm trong khoảng (3,1-7,9). +Tiếp theo nhóm choc2 và 5 trong đó choc2 có khoảng ngoại vi thể hiện mức ưa thích cao hơn nhưng nhìn chung có mức độ ưa thích tương đương nhau dao động trong khoảng (4-7,2), nhóm choc 3 và choc 4 cũng ngang nhau dao động trong khoảng (4- 7,9),cuối cùng nhóm choc 6 mức độ ưa thích dao động trong khoảng (5-7,2)  Phân tích phương sai Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 8 choc1 choc2 choc3 choc4 choc5 choc6 0 2 4 6 8 10 boxplot of hedochoc Chocolates Data in SensoMineR Để phân tích phương sai ta dùng kiểm định ANOVA để đánh giá. Dựa trên kết quả phân tích cho thấy bậc từ do ở đây là 1(Df), từ kết quả phân tích phương sai cho thấy P-value=0.5403>0.05, điều này chứng tỏ sự khác nhau của các loai chocolates không có ý nghĩa thống kê, nên ta chọn loại chocolates nào cũng được 2.Đối với dữ liệu sensochoc  Phân tích phương sai đánh giá sự khác biệt giữa các thuộc tính tự chọn Ta chọn 3 thuộc tính:CocoaA, CocoaF, MilkA để đánh giá xem sự khác biệt và ảnh hưởng bởi yếu tố nào. CocoaA #Qua kết quả phân tích ta thấy ở đặc tính CocoaA chỉ có sự khác biệt giữa các sản phẩm (product),(pvalue< 0.05) và sự khác biệt cụ thể là : sự khác biệt xuất phát từ choc3.Ta dùng kiểm định Tukey đẻ thấy rõ sự khác biệt này. Hình ảnh về kết quả phân tích: Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = CocoaA ~ Panelist + Session + Rank + Product + Panelist:Session + Panelist:Rank + Panelist:Product + Session:Rank + Session:Product + Rank:Product) $Product diff lwr upr p adj choc2-choc1 -0.54554102 -1.5844332 0.4933512 0.6609831 choc3-choc1 -2.42327162 -3.4621638 -1.3843794 0.0000000 choc4-choc1 -0.83074571 -1.8696379 0.2081465 0.2000661 choc5-choc1 -0.30890097 -1.3477932 0.7299913 0.9572072 choc6-choc1 -0.73203669 -1.7709289 0.3068555 0.3331137 choc3-choc2 -1.87773059 -2.9166228 -0.8388384 0.0000058 choc4-choc2 -0.28520469 -1.3240969 0.7536875 0.9695895 choc5-choc2 0.23664005 -0.8022522 1.2755323 0.9867216 choc6-choc2 -0.18649567 -1.2253879 0 8523966 0.9955881 choc4-choc3 1.59252590 0.5536337 2.6314181 0.0002173 choc5-choc3 2.11437065 1.0754784 3.1532629 0.0000002 choc6-choc3 1.69123492 0.6523427 2.7301271 0.0000655 choc5-choc4 0.52184474 -0.5170475 1.5607370 0.7024289 choc6-choc4 0.09870902 -0.9401832 1.1376012 0.9997962 choc6-choc5 -0.42313572 -1.4620279 0.6157565 0.8518869 Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 9 Chocolates Data in SensoMineR Biểu đồ 4 Đồ thị minh họa cho kiểm định Tukey của CocoaA Qua Tukey và đồ thị minh họa ta thấy có sự khác biệt về đặc tính CocoaA của 5 cặp sản phẩm (choc3-choc1),( choc3-choc2), (choc4-choc3 ),( choc5-choc3 ),( choc6-choc3 ). Sự khác nhau rõ rệt ở sản phẩm 3. Ở đây sự khác biệt chỉ xuất hiện trên từng nhóm sản phẩm, nên ta có thể phân tích sự khác biệt của các thuộc tính vào sản phẩm(Product). MilkA # Dựa trên kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về đặc tính MilkA giữa các sản phẩm. dùng. Ta dùng Tukey để kiểm tra sự khác biệt, và kết quả là có sự khác biệt. Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = MilkA ~ Panelist + Session + Rank + Product + Panelist:Session+Panelist:Rank+Panelist:Product+ Session:Rank + Session:Product + Rank:Product) $Product diff lwr upr p adj choc3-choc1 2.47163241 1.2153619 3.7279030 0.0000006 choc3-choc2 2.05070494 0.7944344 3.3069755 0.0000619 choc4-choc2 0.09835230 -1.1579182 1.3546228 0.9999216 choc5-choc2 0.17547138 -1.0807992 1.4317419 0.9986666 Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 10 [...]... 2.84482 76 0.1034483 -0. 465 5172 -0. 568 965 5 -2.22 769 06 -0.32403 36 0.0020071 -2.7 966 561 -0.8929991 0.0000008 -4.4 863 113 -2.58 265 42 0.0000000 -1.175 966 4 0.72 769 06 0.98 460 25 -1.0725182 0.8311389 0.999 166 9 -1 .64 14837 0. 262 1733 0.3020703 2.3585 163 4. 262 1733 0.0000000 2. 461 964 6 4. 365 62 16 0.0000000 1.8929991 3.7 966 561 0.0000000 -0.8483802 1.0552 768 0.99 960 70 -1.4173458 0.4 863 113 0.7 260 495 -1.5207940 0.382 863 0 0.5239983... -1.1551724 -4 .68 965 52 -1.3793103 -1.275 862 1 -1.84482 76 -3.5344828 -0.2241379 -0.12 068 97 -0 .68 965 52 3.3103448 3.4137931 2.84482 76 0.1034483 -0. 465 5172 -0. 568 965 5 lwr -2.1070009 -5 .64 14837 -2.3311389 -2.22 769 06 -2.7 966 561 -4.4 863 113 -1.175 966 4 -1.0725182 -1 .64 14837 2.3585 163 2. 461 964 6 1.8929991 -0.8483802 -1.4173458 -1.5207940 upr -0.2033439 -3.7378 267 -0.4274818 -0.32403 36 -0.8929991 -2.58 265 42 0.72 769 06 0.8311389... 0 .66 09831 choc3-choc1 -2.42327 162 -3. 462 163 8 -1.3843794 0.0000000 choc4-choc1 -0.83074571 -1. 869 6379 0.2081 465 0.200 066 1 choc5-choc1 -0.30890097 -1.3477932 0.7299913 0.9572072 choc6-choc1 -0.7320 366 9 -1.7709289 0.3 068 555 0.3331137 choc3-choc2 -1.87773059 -2.9 166 228 -0.8388384 0.0000058 choc4-choc2 -0.28520 469 -1.3240 969 0.75 368 75 0. 969 5895 choc5-choc2 0.2 366 4005 -0.8022522 1.2755323 0.9 867 2 16 choc6-choc2... choc3-choc1 2.47 163 241 1.215 361 9 3.7279030 0.00000 06 choc3-choc2 2.05070494 0.7944344 3.3 069 755 0.000 061 9 choc4-choc2 0.09835230 -1.1579182 1.35 462 28 0.99992 16 choc5-choc2 0.17547138 -1.0807992 1.4317419 0.99 866 66 choc6-choc2 0. 566 92713 -0 .68 93434 1.8231977 0.7883401 choc4-choc3 -1.95235 264 -3.20 862 32 -0 .69 60821 0.000 167 3 choc5-choc3 -1.87523357 -3.1315041 -0 .61 8 963 0 0.0003540 choc6-choc3 -1.48377782.. .Chocolates Data in SensoMineR choc6-choc2 0. 566 92713 -0 .68 93434 1.8231977 0.7883401 choc4-choc3 -1.95235 264 -3.20 862 32 -0 .69 60821 0.000 167 3 choc5-choc3 -1.87523357 -3.1315041 -0 .61 8 963 0 0.0003540 choc6-choc3 -1.48377782 -2.7400484 -0.2275073 0.0102578 choc5-choc4 0.07711908 -1.1791515 1.33338 96 0.9999 765 choc6-choc4 0. 468 57483 -0.78 769 57 1.7248454 0.89321 96 choc6-choc5 0.39145575 -0. 864 8148 1 .64 77 263 ... 0.9 867 2 16 choc6-choc2 -0.1 864 9 567 -1.2253879 0 8523 966 0.9955881 choc4-choc3 1.59252590 0.55 363 37 2 .63 14181 0.0002173 choc5-choc3 2.11437 065 1.0754784 3.153 262 9 0.0000002 choc6-choc3 1 .69 123492 0 .65 23427 2.7301271 0.000 065 5 choc5-choc4 0.52184474 -0.5170475 1. 560 7370 0.7024289 choc6-choc4 0.09870902 -0.9401832 1.13 760 12 0.9997 962 choc6-choc5 -0.42313572 -1. 462 0279 0 .61 57 565 0.8518 869 > plot(TukeyHSD(phantich1))... I1 26 I1 06 I088 I050 I059 I030 I035 I3 46 I2 96 I242 I208 I154 I115 I101 I 064 I001 I345 I 266 I309 I217 I248 I1 76 I223 I 169 I182 I140 I1 36 I091 I104 I073 I049 I072 I003 I014 282 I333 I3 16 I281 I214 I192 I1 46 I0 76 I044 I285 I025 I 267 I314I335 I229 I272I235 I197 I211I179 I 165 I206I171 I132 I155I125 I092 I145I077 I 068 I048I070 I009 I011I028 choc1 I340 I 269 I220 I1 86 I143 I094 I071 I017 I343 I319 I270 I 264 ... -0.8929991 -2.58 265 42 0.72 769 06 0.8311389 0. 262 1733 4. 262 1733 4. 365 62 16 3.7 966 561 1.0552 768 0.4 863 113 0.382 863 0 >plot(TukeyHSD(phantich3)) Mô hình phân tích phương sai: Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 25 p adj 0.007 466 5 0.0000000 0.0005883 0.0020071 0.0000008 0.0000000 0.98 460 25 0.999 166 9 0.3020703 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.99 960 70 0.7 260 495 0.5239983 Chocolates Data in SensoMineR > plot.PCA(res,... 0.007 466 5 choc3-choc1 -4 .68 965 52 -5 .64 14837 -3.7378 267 0.0000000 choc4-choc1 -1.3793103 -2.3311389 -0.4274818 0.0005883 Xử lý số liệu thực nghiệm trong ngành CNTP Page 11 Chocolates Data in SensoMineR choc5-choc1 choc6-choc1 choc3-choc2 choc4-choc2 choc5-choc2 choc6-choc2 choc4-choc3 choc5-choc3 choc6-choc3 choc5-choc4 choc6-choc4 choc6-choc5 -1.275 862 1 -1.84482 76 -3.5344828 -0.2241379 -0.12 068 97 -0 .68 965 52... I054 I 065 I002 I020 I341 choc3I024 I321 I347 I293 I 268 I279 I259 I2 36 I218 I191 I177 I124 I170 I110 I142 I074 I095 I037 I 069 I015 I005 I332 I3 06 I274 I258 I238 I210 I153 I123 I090 I 060 I029 I330 I320 I318 I292 I 261 I288 I225 I2 46 I178 I195 I174 I 167 I137 I118 I047 I111 I033 I039 choc2 I325 I312 I257 I245 I184 I1 16 I0 86 I051 I034 choc4 choc6 I300 I250 I313 I2 16 I 265 I204 I222 I 161 I205 I148 I1 56 I108 . 2. 461 964 6 4. 365 62 16 0.0000000 choc6-choc3 2.84482 76 1.8929991 3.7 966 561 0.0000000 choc5-choc4 0.1034483 -0.8483802 1.0552 768 0.99 960 70 choc6-choc4 -0. 465 5172 -1.4173458 0.4 863 113 0.7 260 495 choc6-choc5. -1.275 862 1 -2.22 769 06 -0.32403 36 0.0020071 choc6-choc1 -1.84482 76 -2.7 966 561 -0.8929991 0.0000008 choc3-choc2 -3.5344828 -4.4 863 113 -2.58 265 42 0.0000000 choc4-choc2 -0.2241379 -1.175 966 4 0.72 769 06. (2.72%) I001 I002 I003 I004 I005 I0 06 I007 I008 I009 I010 I011 I012 I013 I014 I015 I0 16 I017 I018 I019 I020 I021 I022 I023 I024 I025 I0 26 I027 I028 I029 I030 I031 I032 I033 I034 I035 I0 36 I037 I038 I039 I040 I041 I042 I043 I044 I045 I0 46 I047 I048 I049 I050 I051 I052 I053 I054 I055 I0 56 I057 I058 I059 I 060 I 061 I 062 I 063 I 064 I 065 I 066 I 067 I 068 I 069 I070 I071 I072I073 I074 I075 I0 76 I077 I078 I079 I080 I081 I082 I083 I084 I085 I0 86 I087 I088 I089 I090 I091 I092 I093 I094 I095 I0 96 I097 I098 I099 I100 I101 I102 I103 I104 I105 I1 06 I107 I108 I109 I110 I111 I112 I113 I114 I115 I1 16 I117 I118 I119 I120 I121 I122 I123 I124 I125 I1 26 I127 I128 I129 I130 I131 I132 I133 I134 I135 I1 36 I137 I138 I139 I140 I141 I142 I143 I144 I145 I1 46 I147 I148 I149 I150 I151 I152 I153 I154 I155 I1 56 I157 I158 I159 I 160 I 161 I 162 I 163 I 164 I 165 I 166 I 167 I 168 I 169 I170 I171 I172 I173 I174 I175 I1 76 I177 I178 I179 I180 I181 I182 I183 I184 I185 I1 86 I187 I188 I189 I190 I191 I192 I193 I194 I195 I1 96 I197 I198 I199 I200 I201 I202 I203 I204 I205 I2 06 I207 I208 I209 I210 I211 I212 I213 I214 I215 I2 16 I217 I218 I219 I220 I221 I222 I223 I224 I225 I2 26 I227 I228 I229 I230 I231 I232 I233 I234 I235 I2 36 I237 I238 I239 I240 I241 I242 I243 I244 I245 I2 46 I247 I248 I249 I250 I251 I252 I253 I254 I255 I2 56 I257 I258 I259 I 260 I 261 I 262 I 263 I 264 I 265 I 266 I 267 I 268 I 269 I270 I271 I272 I273 I274 I275 I2 76 I277 I278 I279 I280 I281 I282 I283 I284 I285 I2 86 I287 I288 I289 I290 I291 I292 I293 I294 I295 I2 96 I297 I298 I299 I300 I301 I302 I303 I304 I305 I3 06 I307 I308 I309 I310 I311 I312 I313 I314 I315 I3 16 I317 I318 I319 I320 I321 I322 I323 I324 I325 I3 26 I327 I328 I329 I330 I331 I332 I333 I334 I335 I3 36 I337 I338 I339 I340 I341 I342 I343 I344 I345I3 46 I347 I348 Panelist_1Panelist_2Panelist_3Panelist_4Panelist_5Panelist_6Panelist_7Panelist_8Panelist_9Panelist_10Panelist_11Panelist_12Panelist_13Panelist_14Panelist_15Panelist_16Panelist_17Panelist_18Panelist_19Panelist_20Panelist_21Panelist_22Panelist_23Panelist_24Panelist_25Panelist_26Panelist_27Panelist_28Panelist_29Session_1Session_2 Rank_1 Rank_2 Rank_3 Rank_4 Rank_5 Rank _6 choc1 choc2 choc3 choc4 choc5 choc6 Đây