Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 54 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
54
Dung lượng
1,48 MB
Nội dung
LÀM THẾ NÀO QUYẾT ĐỊNH HAI SẢN PHẨM KHÁC NHAU ? Trong ba sản phẩm giới thiệu, sản phẩm khác hai sản phẩm lại? Phép thử cảm quan Phép thử phân tích Phân biệt Phép thử thị hiếu Định lượng cặp đôi Mô tả chấp nhận tam giác cho điểm ưa thích Duo-trio thời gian- cường độ A not A PHÉP THỬ PHÂN BIỆT DÙNG ĐỂ: Xác định liệu hai mẫu có khác mặt cảm giác hay không Vd: thay đổi nguyên liệu, thay đổi qui trình sản xuất, nghiên cứu cải tiến sản phẩm… Lựa chọn, huấn luyện kiểm soát người thử Không sử dụng khác mẫu lớn CÁC PHÉP THỬ PHÂN BIỆT Xác định liệu có khác tính chất cảm quan hai hay nhiều sản phẩm 031 579 261 Chuyên gia hay người thử ? NỀN TẢNG TÂM LÝ HỌC Mối quan hệ chất kích thích-trả lời • Định luật Weber: lượng vật chất mà kích thích vật lý cần để tạo nên khác biệt nhận biết tỷ số xác định ∆I =k I Trong đó: ∆Ι : lượng tăng lên kích thích vật lý cần thiết để tạo khác biệt nhận biết I : mức bắt đầu kích thích NỀN TẢNG TÂM LÝ HỌC Mối quan hệ chất kích thích-trả lời • Định luật Fechner: Cường độ cảm giác thay đổi tuyến tính với logarith nồng độ chất kích thích S = k log I Trong đó: S : cường độ cảm giác I : cường độ kích thích vật lý NỀN TẢNG TÂM LÝ HỌC Mối quan hệ chất kích thích-trả lời • Định luật Stevens: Logarith cường độ cảm giác thay đổi tuyến tính với logarith nồng độ chất kích thích logS = n log I + log k S: cường độ cảm nhận; I: nồng độ chất kích thích; k: số phụ thuộc chất kích thích người thử; n: hệ số Stevens (đối với khứu giác n χ < χ lý thuyết , với α = lựa chọn, df =1 => khác lý thuyết , với α = lựa chọn, df =1 => không khác 40 Một ví dụ hướng dẫn thí nghiệm Một chuỗi mẫu rượu vang giới thiệu với bạn Hãy xác định mẫu đánh giá có phải mẫu mà bạn học cách nhận biết đầu buổi thử (A) loại vang khác (non A) Đánh câu trả lời bạn vào ô thích hợp Hãy đưa câu trả lời cho trường hợp bạn không chắn CHÚ Ý: Có thể đa số rượu vang giới thiệu cho bạn tương ứng với loại A not A Thực ra, cách xếp mẫu thực cách ngẫu nhiên khác người thử Vì bạn bận tâm câu trả lời trước bạn Bạn sử dụng phiếu trả lời cho mẫu, phải đưa cho người điều khiển thí nghiệm bạn điền xong câu trả lời Theo Sauvageot & Dacremont (2000), L’Évaluation sensorielle la portée de tous, Tec et Doc 41 Ví dụ phiếu trả lời Mã số người thử: Ngày thử: Rượu vang có mã số 529 vang A not A Đánh dấu câu trả lời bạn vào ô thích hợp 42 Kiểm định thống kê : khi- bình phương hiệu chỉnh Sản phẩm Trả lời Tổng A not A A Non A 40 25 20 35 60 60 Tổng 65 55 120 2 ( ) ( 75 − 120 * ) − 45 − 120 * − 0.5 χ = + 120 * 120 * χ tính toán = 7,48 > χ lý thuyết = 2,71, với α = 0,05 => Hai sản phẩm khác mức ý nghĩa α = 0,05 43 Phân bố chuẩn Kiểm định z tỉ lệ X − np − 0.5 Z= npq X = tổng số câu trả lời n = tổng số câu trả lời p = xác xuất định ngẫu nhiên 44 VÍ DỤ Phép thử -3 A: Phomat Cottage bổ sung ppm diacetyl B: Phomat Cottage bổ sung 10ppm diacetyl 50 người tham gia, có 34 câu trả lời (34 − 50 * 0.5 − 0.5) Z= = 2.4 0.5 * 0.5 * 50 Ztinh toan = 2.4 > Zly thuyet = 1.645 => có khác mặt cảm nhận mẫu có hàm lượng diacetyl bổ sung khác 45 NĂNG LỰC CỦA KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ • Rủi ro alpha (α): Xác suất kết luận khác cảm nhận có tồn • Rủi ro beta (β): Xác suất kết luận khác cảm nhận có => biểu diễn nguy việc không tìm khác thực tế lại tồn 46 NĂNG LỰC CỦA KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ • Vd1: Nhà sản xuất muốn tạo sản phẩm bánh biscuit giòn mẫu công thức cũ Nhà sx muốn hoàn toàn chắn hai công thức chắn hai công thức khác => phải giảm tới mức tối thiểu rủi ro α • Vd2 : Nhà sản xuất kem muốn thay hương vani đắt tiền loại hương vani rẻ tiền Nhà sx không muốn người tiêu dùng nhận thấy khác => phải giảm thiểu rủi ro β 47 Có cần lần lặp hay không ? Số lượng đánh giá nhiều phép thử có chất lượng Hai cách làm tăng số lượng đánh giá: Tăng số lượng người thử Tăng số lần lặp Cách giải tối ưu lúc thu đánh giá hoàn toàn độc lập Đối với cách giải thứ cần phải đảm bảo đánh giá độc lập với sử dụng phương pháp thống kê để hiệu chỉnh câu trả lời không độc lập 48 Sai lầm thường mắc phải Nếu phép thử phân biệt không cho phép làm sáng tỏ khác hai sản phẩm độ rủi ro α cho trước, bạn kết luận hai mẫu giống Để kết luận hai mẫu giống cần phải sử đánh giá độ rủi ro β 49 Sai lầm thường mắc phải Không nên kết luận khác lớn hay bé dựa mức độ có nghĩa hay xác xuất (giá trị p) từ phân tích thống kê Để biết mức độ khác mẫu nên dựa phép thử trực tiếp 50 Sai lầm thường mắc phải Nếu phép thử phân biệt cho thấy hai sản phẩm không khác không ý nghĩa để thực phép thử thị hiếu Khi thực phép thử thị hiếu thấy hai mẫu yêu thích nhau, ý nghĩa hai mẫu không khác 51 Những câu hỏi thường gặp phép thử phân biệt • • • • Có nên cho phép người thử nếm lại mẫu? Có nên cho phép “không có câu trả lời”? Có nên vị? Làm có hai sản phẩm? 52 HÃY THIẾT KẾ BẢN KẾ HOẠCH CHI TIẾT • Trường hợp: Một nhà sản xuất súp cà chua muốn giới thiệu sản phẩm với công thức muối với hy vọng giành lợi thị trường Trước tiến hành phép thử thị hiếu để so sánh với sản phẩm công thức cũ, công ty muốn hai sản phẩm phân biệt mặt cảm quan 53 HÃY THIẾT KẾ BẢN KẾ HOẠCH CHI TIẾT • • • • • • • • • Mục đích thí nghiệm ? Phép thử lựa chọn ? Sản phẩm - mẫu thử ? Địa điểm đánh giá ? Người thử cảm quan ? Hướng dẫn thí nghiệm ? Phiếu hướng dẫn, đánh giá ? Cách xử lý kết (xử lý thống kê số liệu)? Kết luận ? 54 ... chứng • Xác xuất giả thuyết Ho: Pdt=0.5 29 2-3 (DUO-TRIO) • Mẫu đối chứng không đổi: sử dụng sản phẩm quen thu c người thử • Mẫu đối chứng cân bằng: sử dụng sản phẩm không quen thu c sản phẩm lại... HƯỚNG (2-AFC) • Tổ hợp trình bày mẫu: AB, BA • Áp dụng: biết hai mẫu khác thu c tính cảm quan cụ thể • Ưu nhược: Biết rõ khác thu c tính Độ nhạy đánh giá cao Tuy nhiên, bạn gặp vấn đề, vd: thêm đường... đồng thời Người thử yêu cầu mẫu mà họ cho có cường độ cao (hoặc thấp hơn) thu c tính cảm quan cụ thể • Xác xuất giả thuyết Ho: Ppc=0.5 22 SO SÁNH CẶP ĐÔI ĐỊNH HƯỚNG (2-AFC) • VD: Nhà sản xuất