Đang tải... (xem toàn văn)
tiểu luận xử lý số liệu ngành công nghệ thực phẩm,tin học ứng dụng ngành công nghệ thực phẩm.bài tập nhóm ngành công nghệ thực phẩm bài tập xử lý số liệu về chocolate
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 GVHD: Nguyễn Bá Thanh Lớp : DHTP10A TP Hồ Chí Minh 17,11,2015 Giới thiệu số liệu định dạng số liệu Hedochoc: Dữ liệu gồm dòng 222 cột, dòng tương ứng với loại chocolate cột điểm số ưa thích từ 0-10 cho 222 người tiêu dùng tham gia nghiên cứu Sensochoc:Là bảng kết khảo sát tính chất loại chocolates Mô tả tính chất cảm quan sản phẩm khung liệu với 348 hàng 19 cột: lượng biến (Tham luận viên, kỳ họp, hình thức, hiệu, sản phẩm) 14 mô tả cảm giác Sensochoc biểu thị múc độ hài lòng hội đồng đánh giá thành phần có chocolates(CocoaA, MilkA, CocoaF, MilkF, Caramel, Vanilla, Sweetness Acidity, Bitterness, Astringency, Crunchy, Melting, Sticky, Granular) đánh giá theo cấu trúc từ (thích) đến 10 (không thích) 222 người tiêu dùng Mô tả phân tích số liệu hedochoc choc1 choc2 choc3 choc4 Min : 0.000 Min : 0.000 Min : 0.000 Min : 0.000 1st Qu.: 3.000 1st Qu.: 4.000 1st Qu.: 4.000 1st Qu.: 4.000 Median : 5.000 Median : 6.000 Median : 6.000 Median : 6.000 Mean : 5.329 Mean : 5.689 Mean : 5.766 Mean : 5.766 3rd Qu.: 7.750 3rd Qu.: 7.000 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.: 8.000 Max :10.000 Max :10.000 Max :10.000 Max :10.000 choc5 choc6 Min : 1.000 Min : 0.000 1st Qu.: 4.000 1st Qu.: 5.000 Median : 6.000 Median : 6.000 Mean : 5.626 Mean : 5.905 3rd Qu.: 7.000 3rd Qu.: 7.000 Max :10.000 Max :10.000 Friequency 30 20 10 Friequency 10 0 10 15 20 25 30 35 histogram of choc3 40 histogram of choc2 Friequency 10 15 20 25 30 35 histogram of choc1 10 10 choc2 choc3 histogram of choc4 histogram of choc5 histogram of choc6 choc4 10 40 30 10 20 Friequency 30 0 10 20 Friequency 20 10 Friequency 30 40 40 choc1 choc5 10 10 choc6 Biểu đồ 1: điểm thị hiếu người tiêu dùng sản phẩm chocolates Biểu đồ 2:biểu đồ box plot thể thị hiếu người tiêu dùng loại chocolates Qua biểu đồ cột đánh giá cảm quan tiêu cho sản phẩm cho thấy tỷ lệ yêu thích người tiêu dùng cho loại chocolates có điểm khác nhau, trục tung cho thấy số lượng người yêu thích, trục hoành cho thấy thang điểm đánh giá loại chocolates: -choc1, choc3, choc5 có đối tượng ưa thích đánh giá sản phẩm tương đối cao - Ở choc1 điểm trung bình 5.329, đánh giá đối tượng yêu thích so với sản phẩm khác,có khoảng 25% đối tượng nghiên cứu đánh giá sản điểm,75% đối tượng đánh giá sản phẩm 7.750 điểm, 50% đối tượng đánh giá sản phẩm điểm -choc3 điểm trung bình 5.766, có 50% đối tượng cho điểm, 25% đối tượng nghiên cứu cho điểm, 75% đối tượng nghiên cứu cho điểm -choc5 điểm trung bình 5.626, có 50% đối tượng cho điểm, 25% đối tượng nghiên cứu cho điểm, 75% đối tượng nghiên cứu cho điểm - choc4 choc6 khác biệt, điểm trung bình tương đối cao 5.766-5.905, số lượng người ưa thích mức độ thấp, choc4 có khoảng 25% đối tượng thấp điểm, 75% đối tượng cho điểm thấp 8, khoảng 50% đối tượng cho điểm điểm Choc6 có 25% đối tượng cho điểm, 75% đối tượng cho điểm, 50% đối tượng cho điểm Sensochoc Panelist Session Rank Product CocoaA MilkA : 12 1:174 1:58 choc1:58 Min : 0.000 Min : 0.000 : 12 2:174 2:58 choc2:58 1st Qu.: 5.000 1st Qu.: 2.000 : 12 3:58 choc3:58 Median : 7.000 Median : 4.000 : 12 4:58 choc4:58 Mean : 6.287 Mean : 4.414 : 12 5:58 choc5:58 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.: 6.000 : 12 6:58 choc6:58 Max :10.000 Max :10.000 (Other):276 CocoaF MilkF Caramel Vanilla Min : 0.000 Min : 0.000 Min : 0.000 Min :0.000 1st Qu.: 5.000 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 1.000 1st Qu.:0.000 Median : 7.000 Median : 3.000 Median : 3.000 Median :1.000 Mean : 6.345 Mean : 3.454 Mean : 3.353 Mean :2.069 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 6.000 3rd Qu.:3.000 Max :10.000 Max :10.000 Max :10.000 Max :9.000 Sweetness Acidity Bitterness Astringency Min : 0.000 Min : 0.000 Min : 0.000 Min : 0.000 1st Qu.: 3.000 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 2.000 1st Qu.: 1.000 Median : 5.000 Median : 3.000 Median : 5.000 Median : 3.000 Mean : 5.083 Mean : 3.175 Mean : 4.612 Mean : 3.112 3rd Qu.: 7.000 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 7.000 3rd Qu.: 5.000 Max :10.000 Max :10.000 Max :10.000 Max :10.000 Crunchy Melting Sticky Granular Min : 0.000 Min : 0.000 Min : 0.00 Min : 1st Qu.: 4.000 1st Qu.: 3.000 1st Qu.: 2.00 1st Qu.: Median : 7.000 Median : 5.000 Median : 4.00 Median : Mean : 6.121 Mean : 4.951 Mean : 3.98 Mean : 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.: 7.000 3rd Qu.: 6.00 3rd Qu.: Max :10.000 Max :10.000 Max :10.00 Max :10 a, biểu đồ cột điểm thị hiếu người tiêu dùng sản phẩm chocolates Biểu đồ 3: điểm thị hiếu trung bình khách hàng sản phẩm b, phân tích phương sai độ sai khác mức độ sai khác sản phẩm sản phẩm Dựa kết phân tích,ta thấy P-value=0.08254 >0.05, điều chứng tỏ khác loai chocolates ý nghĩa thống kê, Trong trường hợp có nhiều biến nên ta kiểm định hậu nghiêm cho nhóm mà muốn biết chúng có khác biệt không Xét từ choc1 đến choc6,ta thấy: Không có khác điểm thị hiếu khách hàng nhóm choc1 đến choc6 c, phân tích liệu sensochoc nhóm tính chất khác có cách phân tích giống nên chọn nhóm ngẫu nhiên để tiến hành phân tích phương sai ANOVA kiểm định hậu nghiệm TUKEY Đối với CocoaA Qua kết phân tích ta thấy đặc tính CocoaA có khác biệt sản phẩm (product),(pvalue< 0.05) sản phẩm choc3 có khác biệt với sản phẩm chocolates khác Biểu đồ 4: biểu đồ thể đặc tính cocaA sản phẩm Đối với MilkA Dựa kết phân tích cho thấy có khác biệt đặc tính MilkA sản phẩmqua kiểm định Tukey nhận thấy có khác biệt đặc tính MilkA choc3 với sản phẩm chocolates khác Biểu đồ 5: biểu đồ thể đặc tính MilkA sản phẩm Đối với CocoaF Dựa kết thấy có khác biệt đặc tính cocaF sản phẩm.qua kiểm định hậu nghiệm Tukey thấy rõ có khác biệt sản phẩm choc1 choc3 với sản phẩm khác Biểu đồ 6: biểu đồ thể đặc tính cocaF sản phẩm d,đánh giá đồng thuận thành viên hội đồng Biến quan tâm rank yếu tố ảnh hưởng Product Panelist Kêt phân tích phương sai cho trường hợp này: Ở lần thử thứ (session 1): Analysis of Variance Table Response: rank Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) choc 3.36 0.6724 0.1867 0.9672 panelist 28 0.00 0.0000 0.0000 1.0000 Residuals 140 504.14 3.6010 Ở lần thử thứ 2: Analysis of Variance Table Response: rank Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) choc 2.33 0.4655 0.129 0.9856 panelist 28 0.00 0.0000 0.000 1.0000 Residuals 140 505.17 3.6084 Đánh giá: Không có khác hạng gây loại chocolates người thử (panelist) lần thử (session 2).Từ ta kết luận có đồng thuận thành viên hội đồng e,biểu đồ radar mô tả tính chất sản phẩm Dựa biểu đồ số điểm cho tính chất,ta nhận thấy: + loại sản phẩm choc1 có thuộc tính Melting, CocoaF Acidity thể rõ loại chocolates này.còn thuộc tính khác mức độ trung bình, không làm ảnh hưởng tới giá trị choc1 + loại sản phẩm choc2 thuộc tính caramel rõ nhóm sản phẩm này, đặc tính CocoaF đặc tính thể rõ + loại sản phẩm choc3 thuộc tính CocoaF thuộc tính thể rõ nhóm sản phẩm này, thuộc tính lại đánh giá mức độ trung bình, + loại sản phẩm choc4 có thuộc tính Melting, Granular, CocoaF thuộc tính thể rõ sản phẩm này, Sticky sản phẩm + loại choc5 thuộc tính CocoaF thể rõ, đặc tính Caramel, Bitterness Granular rõ choc5 + loại choc6 có điểm tương quan so với choc1, thuộc tinh CocoaF ưa thích nhóm đối tượng Quan sát chung thấy thuộc tính CocoaF thể rõ loại sản phẩm nghiên cứu, yếu tố Melting, Granular thể không rõ so với CocoaF, thuộc tính lại ảnh hưởng đến đánh giá hội đồng Phụ lục > library(FactoMineR) > library(SensoMineR) > data(chocolates) > hedochoc > choco=data.frame(t(hedochoc)) > attach(choco) # biểu đồ > op hist(choc1,col="blue",xlab=”choc1”,main=”histogram of choc1”) > hist(choc2,col="blue", xlab=”choc2”,main=”histogram of choc2”) > hist(choc3,col="blue", xlab=”choc3”,main=”histogram of choc3”) > hist(choc4,col="blue" xlab=”choc4”,main=”histogram of choc4”) > hist(choc5,col="blue", xlab=”choc5”,main=”histogram of choc5”) > hist(choc6,col="blue" xlab=”choc6”,main=”histogram of choc6”) >boxplot(choco) # phân tích phương sai hedochoc > data bienj bienj choc res anova(res) Analysis of Variance Table Response: data Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) choc bienj 42.6 8.5171 1.9566 0.08254 221 2259.1 10.2221 2.3483 < 2e-16 *** Residuals 1105 4810.1 4.3530 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > dulieu dulieu [1] 3 6 7 6 6 7 8 > group j TukeyHSD(aov(dulieu~group+j)) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = dulieu ~ group + j) $group diff lwr upr p adj 2-1 1.833333e+00 -1.657846 5.324512 0.5947232 3-1 1.333333e+00 -2.157846 4.824512 0.8434289 4-1 6.666667e-01 -2.824512 4.157846 0.9909051 5-1 1.833333e+00 -1.657846 5.324512 0.5947232 6-1 1.833333e+00 -1.657846 5.324512 0.5947232 3-2 -5.000000e-01 -3.991179 2.991179 0.9976208 4-2 -1.166667e+00 -4.657846 2.324512 0.9033601 5-2 -8.881784e-16 -3.491179 3.491179 1.0000000 6-2 -8.881784e-16 -3.491179 3.491179 1.0000000 4-3 -6.666667e-01 -4.157846 2.824512 0.9909051 5-3 5.000000e-01 -2.991179 3.991179 0.9976208 6-3 5.000000e-01 -2.991179 3.991179 0.9976208 5-4 1.166667e+00 -2.324512 4.657846 0.9033601 6-4 1.166667e+00 -2.324512 4.657846 0.9033601 6-5 0.000000e+00 -3.491179 3.491179 1.0000000 $j diff lwr upr p adj 2-1 0.5000000 -2.991179 3.991179 0.9976208 3-1 0.6666667 -2.824512 4.157846 0.9909051 4-1 -1.1666667 -4.657846 2.324512 0.9033601 5-1 -0.8333333 -4.324512 2.657846 0.9754455 6-1 1.3333333 -2.157846 4.824512 0.8434289 3-2 0.1666667 -3.324512 3.657846 0.9999890 4-2 -1.6666667 -5.157846 1.824512 0.6847144 5-2 -1.3333333 -4.824512 2.157846 0.8434289 6-2 0.8333333 -2.657846 4.324512 0.9754455 4-3 -1.8333333 -5.324512 1.657846 0.5947232 5-3 -1.5000000 -4.991179 1.991179 0.7692649 6-3 0.6666667 -2.824512 4.157846 0.9909051 5-4 0.3333333 -3.157846 3.824512 0.9996637 6-4 2.5000000 -0.991179 5.991179 0.2698556 6-5 2.1666667 -1.324512 5.657846 0.4181153 # phân tích phương sai tính chất >sensochoc=data.frame(senso1) >attach(senso1) > Panelist Session Rank Product senso1=sensochoc[,-c(1,2,3,4)] > names(senso1) [1] "CocoaA" "MilkA" [6] "Vanilla" "CocoaF" "Sweetness" "Acidity" [11] "Crunchy" "Melting" "MilkF" "Caramel" "Bitterness" "Astringency" "Sticky" "Granular" >Phantich1=aov(CocoaA~Panelist+Session+Rank+Product+Panelist:Session+Panelist:Rank+Pa nelist:Product +Session :Rank +Session :Product +Rank:Product) >anova(phantich1) Analysis of Variance Table Response: CocoaA Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Panelist 9.54 9.54 2.5046 0.1145 Session 3.72 3.72 0.9780 0.3234 Rank 8.52 8.52 2.2378 0.1357 Product 208.01 41.60 10.9253 1.006e-09 *** Panelist:Session 2.10 2.10 0.5506 0.4586 Panelist:Rank 0.71 0.71 0.1862 0.6664 Panelist:Product 2.09 0.42 0.1097 0.9902 Session:Rank 1.16 1.16 0.3046 0.5814 Session:Product 8.61 1.72 0.4521 0.8117 Rank:Product 26.50 5.30 1.3918 0.2269 Residuals 321 1222.31 3.81 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ >TukeyHSD(Phantich1) 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 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 >boxplot(co~choc,main="Boxplot of cocoaA by choc group") >Phantich1phantich2=aov(phantich2anova(phantich2) Analysis of Variance Table Response: MilkA Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Panelist 0.45 0.45 0.0813 0.7758 Session 5.07 5.07 0.9104 0.3407 Rank 3.55 3.55 0.6370 0.4254 Product 216.20 43.24 7.7657 6.499e-07 *** Panelist:Session 15.93 15.93 2.8615 0.0917 Panelist:Rank 0.03 0.03 0.0058 0.9395 Panelist:Product 6.61 1.32 0.2372 0.9459 Session:Rank 15.11 15.11 2.7142 0.1004 Session:Product 7.30 1.46 0.2623 0.9334 Rank:Product 36.82 7.36 1.3224 0.2542 Residuals 321 1787.34 5.57 Signif codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ > TukeyHSD(phantich2) 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 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 choc6-choc2 0.56692713 -0.6893434 1.8231977 0.7883401 choc4-choc3 -1.95235264 -3.2086232 -0.6960821 0.0001673 choc5-choc3 -1.87523357 -3.1315041 -0.6189630 0.0003540 choc6-choc3 -1.48377782 -2.7400484 -0.2275073 0.0102578 choc5-choc4 0.07711908 -1.1791515 1.3333896 0.9999765 choc6-choc4 0.46857483 -0.7876957 1.7248454 0.8932196 choc6-choc5 0.39145575 -0.8648148 1.6477263 0.9479270 >plot(TukeyHSD(phantich2)) p adj >phantich3=aov(phantich3anova(phantich3) Analysis of Variance Table Response: CocoaF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Panelist 28 291.29 10.403 5.9458 0.0001734 *** Session 8.38 8.379 4.7891 0.0428909 * Rank 36.52 7.303 4.1742 0.0117210 * Product 712.45 142.490 81.4390 2.886e-11 *** Panelist:Session 28 79.62 2.844 1.6252 0.1485648 Panelist:Rank 140 371.98 2.657 1.5186 0.1614552 Panelist:Product 89 212.88 2.392 1.3671 0.2370738 Session:Rank 12.34 2.467 1.4100 0.2703887 Session:Product 10.35 2.071 1.1835 0.3579142 Rank:Product Residuals 24 49.07 2.044 1.1685 0.3761031 17 29.74 1.750 Signif codes: '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' >TukeyHSD(phantich3) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = CocoaF ~ Product) $Product diff lwr upr p adj choc2-choc1 -1.1551724 -2.1070009 -0.2033439 0.0074665 choc3-choc1 -4.6896552 -5.6414837 -3.7378267 0.0000000 choc4-choc1 -1.3793103 -2.3311389 -0.4274818 0.0005883 choc5-choc1 -1.2758621 -2.2276906 -0.3240336 0.0020071 choc6-choc1 -1.8448276 -2.7966561 -0.8929991 0.0000008 choc3-choc2 -3.5344828 -4.4863113 -2.5826542 0.0000000 choc4-choc2 -0.2241379 -1.1759664 0.7276906 0.9846025 choc5-choc2 -0.1206897 -1.0725182 0.8311389 0.9991669 choc6-choc2 -0.6896552 -1.6414837 0.2621733 0.3020703 choc4-choc3 3.3103448 2.3585163 4.2621733 0.0000000 choc5-choc3 3.4137931 2.4619646 4.3656216 0.0000000 choc6-choc3 2.8448276 1.8929991 3.7966561 0.0000000 choc5-choc4 0.1034483 -0.8483802 1.0552768 0.9996070 choc6-choc4 -0.4655172 -1.4173458 0.4863113 0.7260495 choc6-choc5 -0.5689655 -1.5207940 0.3828630 0.5239983 # đánh giá đồng thuận hội đồng > data c1 rank1 c2 rank2 c3 rank3 c4 rank4 c5 rank5 c6 rank6 choc panelist choc panelist rank dt anova(dt) Analysis of Variance Table Response: rank Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) choc 3.36 0.6724 0.1867 0.9672 panelist 28 0.00 0.0000 0.0000 1.0000 Residuals 140 504.14 3.6010 > data c1 rank1 c2 rank2 c3 rank3 c4 rank4 c5 rank5 c6 rank6 choc panelist choc panelist rank dt anova(dt) Analysis of Variance Table Response: rank Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) choc 2.33 0.4655 0.129 0.9856 panelist 28 0.00 0.0000 0.000 1.0000 Residuals 140 505.17 3.6084 # biểu đồ radar >library(psych) >webplot = function(data, data.row = NULL, y.cols = NULL, main = NULL, add = F, col = "red", lty = 1, scale = T) > choc1=subset(sensochoc,Product=="choc1") > summary(choc1) > choc2=subset(sensochoc,Product=="choc2") > summary(choc2) > choc3=subset(sensochoc,Product=="choc3") > summary(choc3) > choc4=subset(sensochoc,Product=="choc4") > summary(choc4) > choc5=subset(sensochoc,Product=="choc5") > summary(choc5) > choc6=subset(sensochoc,Product=="choc6") > summary(choc6) > par(mar = c(1, 1, 6, 1)) > webplot(choc1,main="Radar Chart") > webplot(choc2,add = T, col = "blue", lty = 2) > webplot(choc3,add = T, col = "green") > webplot(choc4,add = T, col = "violet", lty = 2) > webplot(choc5,add = T, col = "yellow", lty = 1) > webplot(choc6,add = T, col = "black", lty = 2) >legend("bottomright",lty=c(1,2,1,2,1,2),col=c("red","blue","green","violet","yellow","black"),c ("choc1","choc2","choc3","choc4","choc5","choc6",bty="n")) [...]... trên nhóm sản phẩm này, đặc tính CocoaF là đặc tính được thể hiện rõ nhất + ở loại sản phẩm choc3 thuộc tính CocoaF là thuộc tính được thể hiện rõ nhất trên nhóm sản phẩm này, các thuộc tính còn lại cũng được đánh giá ở mức độ trung bình, + ở loại sản phẩm choc4 có các thuộc tính Melting, Granular, CocoaF là thuộc tính được thể hiện rõ ở sản phẩm này, Sticky không được thể hiện trên sản phẩm này + ở... có thể kết luận có sự đồng thuận giữa các thành viên hội đồng e,biểu đồ radar mô tả tính chất của sản phẩm Dựa trên biểu đồ là số điểm được cho của các tính chất,ta nhận thấy: + ở loại sản phẩm choc1 có các thuộc tính Melting, CocoaF và Acidity được thể hiện rất rõ trong loại chocolates này.còn các thuộc tính khác ở mức độ trung bình, không làm ảnh hưởng tới giá trị của choc1 + ở loại sản phẩm choc2... choc5 + ở loại choc6 có điểm tương quan so với choc1, thuộc tinh CocoaF cũng được ưa thích trên nhóm đối tượng này Quan sát chung thấy được rằng thuộc tính CocoaF được thể hiện rõ nhất trên mọi loại sản phẩm nghiên cứu, các yếu tố Melting, Granular cũng được thể hiện nhưng không rõ hơn so với CocoaF, và các thuộc tính còn lại ít ảnh hưởng đến sự đánh giá của hội đồng Phụ lục > library(FactoMineR) > library(SensoMineR)