Phép thử A not APhép thử phân biệtKhái niệm phép thử A not AỨng dụng phép thử A not AA not A trong đánh giá cảm quan thực phẩmXử lý số liệuKiểm định khi bình phươngKiểm định RindexTình huống trong nhà máy sản xuấtBài tập phép thử A not Abài tập đánh giá cảm quan
LÝ THUYẾT VÀ BÀI TẬP ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN PHÉP THỬ A-NOT A “Antoine G de Bouille´ Philip Morris Products S.A., Neuchaˆtel, Switzerland” Mục lục LỜI MỞ ĐẦU Trong thử nghiệm phân tích cảm quan, xác định hai loại phép thử chính: phép thử mơ tả phép thử phân biệt Trong loại thứ hai, mục đích việc tiến hành thử nghiệm thường dành cho nhà khoa học cảm quan nhà phát triển sản phẩm để tìm hiểu xem liệu có khác biệt cảm nhận hai (hoặc đơi nhiều hơn) tác nhân kích thích hay khơng (Stone Sidel, 1993) Người đánh giá thực thử nghiệm thường nhận mẫu (tùy thuộc vào phép thử sử dụng) hỏi câu hỏi như: mẫu mẫu khác, mẫu đắng nhất, có phải mẫu tham chiếu khơng khác với mẫu tham chiếu Các nhà khoa học ngày có nhiều cơng cụ để họ đạt mục tiêu mình, thật khó lựa chọn cơng cụ phù hợp Trong chương này, tập trung vào phép thử A-not-A, tập trung vào nguyên tắc nó, nhóm người đánh giá tham gia phép thử phân tích liệu Ví dụ đưa cuối chương Phép thử A - not A gì? Phép thử A-not-A phép thử cảm quan phân biệt yêu cầu người đánh giá xác định xem mẫu “A” hay “Không phải-A”; “A” coi mẫu chuẩn xác định trước thử nghiệm Thông thường, người đánh giá nên làm quen với mẫu đối chứng A Điều làm cho A-not-A trở thành phép thử phù hợp người đánh giá tiếp xúc nhiều với mẫu theo thời gian, điều thường xảy kiểm sốt chất lượng (QC) mơi trường đảm bảo chất lượng (QA) (Van Hout cộng sự, 2011) Ví dụ, mơi trường sản xuất, phép thử A-not-A đưa câu trả lời nhanh chóng việc liệu lơ sản xuất có đặc tính cảm quan mà cho có hay khơng Tuy nhiên, thử nghiệm A-not-A không cung cấp thông tin chi tiết chất khác biệt Mặc dù không sử dụng rộng rãi nghiên cứu người tiêu dùng, thử nghiệm A-not-A hữu ích câu hỏi cần trả lời liệu người tiêu dùng trung thành sản phẩm xác định phiên khác hay giống với sản phẩm cũ hay khơng Phép thử A-not-A thực với số mẫu thử nghiệm, sau xác định mẫu giống mặt cảm quan với mẫu tham chiếu Trong tài liệu, phép thử A-not-A mơ tả sau: người đánh giá nhận mẫu u cầu xác định xem “A” hay “khơng phải-A” Trong trường hợp đó, tài liệu tham khảo khơng cung cấp Trong trường hợp này, người đánh giá có tài liệu tham khảo nội riêng họ (hoặc từ khóa đào tạo trước đó) để xác định xem liệu mẫu thử nghiệm có thực A hay khơng-A Có thể có hai trường hợp: số lượng người đánh giá nhận “A” nhận “không-A” định trước người đánh giá phân bổ ngẫu nhiên lấy mẫu “A” “không phải A” để đánh giá Gần đây, Stocks et al (2013) thảo luận khái niệm mẫu nhắc thử nghiệm phân biệt Điều có ý nghĩa cơng ty khơng có quy trình đào tạo / làm quen đầy đủ (Bi cộng sự, 2013a, b) khơng có thời gian nguồn lực để phát triển quy trình Mẫu nhắc nhở hữu ích người đánh giá chọn tham gia phép thử có kiến thức hạn chế sản phẩm cần phải làm quen (lại) với mẫu tham chiếu Trong phép thử A-not-A, việc có mẫu nhắc giúp đảm bảo người đánh giá đánh giá mẫu sở tương đồng với tham chiếu A Mẫu nhắc chọn A khơng-A người đánh giá nhận biết trước mẫu thử nghiệm Khi tổng số mẫu đánh giá tăng lên, cách tiếp cận giảm thời gian cần thiết cho buổi đào tạo / làm quen (Stocks cộng sự, 2013) Khi sử dụng mẫu nhắc, thử nghiệm A-not-A thường gọi “A-not-AR” Quy trình 2.1 Làm quen Khi sử dụng mẫu nhắc, người đánh giá đưa mẫu “A” tham chiếu yêu cầu làm quen với mẫu Người đánh giá thực bước phịng đánh giá cảm quan thảo luận với trưởng ban hội thẩm đặc tính cảm quan mẫu Trong bước làm quen, người đánh giá cung cấp tài liệu tham khảo “A”, nên cung cấp cho họ mẫu “không phải-A” Giúp người đánh giá nhận thức loại khác biệt mong đợi mẫu “A” “không phải A” Van Hout cộng (2011) người đánh giá cần phải làm quen với mẫu “A” buổi đào tạo việc làm quen với phương pháp Bản thân việc làm quen với phương pháp thực cách sử dụng tập hợp mẫu khác biệt lớn / rõ ràng để bắt đầu Đây bước dễ dàng cho người đánh giá để họ nhận biết quen với việc điền vào bảng câu hỏi Từ buổi làm quen thứ hai, khác biệt giảm bớt người đánh giá ngày quen với phương pháp Trong bối cảnh QC / QA, người đánh giá đào tạo chuyên sâu đặc tính cảm quan mẫu A, bước tái làm quen khơng cần thiết họ thực đánh giá A-not-A Tuy nhiên, phần chương trình QA / QC hữu ích bạn lên kế hoạch tạo số buổi làm quen lại suốt năm để đảm bảo người đánh giá tin tưởng vào đặc tính cảm quan đối chiếu A 2.2 Thử nghiệm Khi thực phép thử, mẫu nhắc “A” đưa ra, kiểm tra bị loại bỏ người đánh giá đưa cho mẫu mã gồm ba chữ số yêu cầu đánh giá Mẫu “A” “không phải-A” Người đánh giá phải xác định xem mẫu thử nghiệm có phải tham chiếu “A” hay tham chiếu: “không phảiA” Thông thường, nên hỏi người đánh giá mức độ tin cậy họ, thường bao gồm tùy chọn sau: hồn tồn chắn, chắn, khơng chắn đốn Hỏi tự tin hữu ích bối cảnh đào tạo để theo dõi chắn người đánh giá câu trả lời họ Kiểm tra với độ chắn cho phép tính tốn số R Tùy thuộc vào chất mẫu, mẫu đánh giá người đánh giá Trong số trường hợp, đặc biệt loại mẫu thử nghiệm cho phép, bao gồm mẫu nhắc mẫu thử nghiệm để giúp người đánh giá nhận thức đặc điểm cảm quan mẫu A Tuy nhiên, điều phải tính đến phân tích liệu Người thử nghiệm thêm phần nhận xét để người đánh giá ngắn gọn lý mẫu khác với tham chiếu “A.” Đây cách thuận tiện để xác định lý “A” nhìn nhận khác với “khơng phải A” trường hợp có khác biệt có ý nghĩa thống kê Trong trường hợp người đánh giá thực phép thử A-not-A thường xuyên dự kiến có số khác biệt cụ thể, tờ phản hồi bao gồm thuộc tính cảm quan có để phân biệt hai mẫu thử nghiệm Tuy nhiên, bảng không ảnh hưởng đến người đánh giá định xem họ nếm “A” hay “không-A” Việc thu thập thông tin cảm quan khác biệt có hai mẫu nên lấy từ người đánh giá để xác định xác mẫu “không phải A” thực mẫu “không phải A” Điều quan trọng cần nhấn mạnh việc thu thập giải thích lý từ người đánh giá thực thử nghiệm mang tính chất hướng dẫn khơng nên thay thử nghiệm mơ tả cảm quan mà mục đích mơ tả sản phẩm mục đích thử nghiệm A-not-A để phát xem sản phẩm có khác không Phiếu đánh giá: PHÉP THỬ A-NOT-A Tên: Ngày: Mã mẫu: • • • Bạn cung cấp mẫu mã hóa chữ số Thử định xem mẫu A hay khơng phải A Tích vào độ chắn đây: “A”: chắn “A”: khơng “not-A”: chắn “not-A”: khơng 2.3 Nhóm người đánh giá Trong thử nghiệm cảm quan nào, việc chọn người đánh giá (Meilgaard cộng đề xuất từ 10 đến 50 người), cịn có câu hỏi nhóm người đánh giá nên tuyển dụng / sử dụng để thực thử nghiệm Thông thường, khuyến nghị chọn người đánh giá chưa đào tạo qua đào tạo Có khác biệt cách người đánh giá đào tạo người tiêu dùng thực cảm quan Những người đánh giá đào tạo áp dụng cách tiếp cận phân tích / khách quan người tiêu dùng áp dụng cách tiếp cận tình cảm / chủ quan Khi người tiêu dùng người sử dụng nhiều sản phẩm có mối liên hệ cảm xúc với nó, họ nhạy cảm với thay đổi nhỏ nhận biết khác biệt so với nhóm đào tạo cảm quan (Lee, 2010) Điều quan trọng cần nhấn mạnh không nên sử dụng kết hợp người đánh giá đào tạo người tiêu dùng lựa chọn người đánh giá cho phép thử (BS ISO 8588: 1987) Bảng A2.8, Phụ lục (Bi, 2006) giúp xác định có người đánh giá chọn cho phép thử A-not-A dựa xác suất ước tính PA (xác suất phản hồi “A” cho mẫu “A”) PN ( xác suất phản hồi “A” cho mẫu “không phải-A”) với lũy thừa 0,8 mức ý nghĩa α≤ 0,1 0,05 Ví dụ, giả sử PN 0,4 độ chênh lệch cảm quan ծ= 1, thiết kế phép thử đơn nguyên, số người đánh giá yêu cầu 21 mức ý nghĩa α≤ 0,1 26 mức ý nghĩa α ≤0,05 Người thử nghiệm khó xác định tham số để chọn trước thử nghiệm Mức độ rủi ro α (còn gọi lỗi loại I) định nghĩa xác suất nói mẫu khác thực tế chúng giống Trong thử nghiệm khác biệt (khi muốn kiểm tra xem mẫu có khác hay khơng), rủi ro α cần giảm thiểu Các mức rủi ro sau hiểu là: l 10% -5%: chứng nhỏ cho thấy có khác biệt rõ ràng l 5% -1%: chứng vừa phải cho thấy khác biệt rõ ràng l 1% -0,1%: chứng rõ ràng cho thấy khác biệt rõ ràng l Dưới 0,1%: chứng rõ ràng cho thấy có khác biệt Độ mạnh phép thử định nghĩa xác suất phát khác biệt thực tồn Giá trị gần 1, phát khác biệt tồn Độ mạnh phép thử có ảnh hưởng trực tiếp đến số lượng người đánh giá lựa chọn Thông thường, thử nghiệm khác biệt, 0,8 chấp nhận PA PN thiết lập dựa thí nghiệm tương tự trước ծ đại diện cho số khác biệt giống mặt cảm quan (Bi, 2006) Mức độ thể quy mô khác biệt dự kiến A A Trên thực tế, ծ= tương đương với 76% số phân biệt phép thử 2-AFC 42% phép thử tam giác Khi sử dụng phép thử A-not A Do chất mẫu sử dụng, số vấn đề phát sinh chẳng hạn ảnh hưởng chuyển đổi hương vị mạnh (ví dụ: sản phẩm thuốc rượu) Để chống lại vấn đề đó, người đánh giá thường cung cấp nước tráng miệng nghỉ ngơi lần lấy mẫu Những giải pháp thường hiệu quả, đơi số lượng mẫu cho cần giảm bớt Trong trường hợp đó, phương pháp trợ giúp A-not-A số lượng mẫu trình bày (giả sử người đánh giá quen thuộc với mẫu tham chiếu A) sử dụng mẫu nhắc thử nghiệm lặp lại A-not-A phép thử trình bày đơn lẻ hữu ích việc đưa hướng dẫn khác biệt hai mẫu giữ cho số lượng mẫu trình bày lần nếm thử thấp Điều làm cho phương pháp A-not-A sử dụng khơng với mẫu có cường độ vị cao mà cịn với mẫu cường độ Phương pháp thường coi phù hợp với hầu hết loại sản phẩm (Lee cộng sự, 2007) Phép thử A-not-A sử dụng người đánh giá thường tiếp xúc với mẫu Đây trường hợp xảy mơi trường sản xuất nơi biến thể mẫu sản xuất khiến người đánh giá quen thuộc với mẫu, trường hợp này, mẫu tham chiếu: “A.” Ngay người đánh giá biết đặc điểm cảm quan nó, nên thường xuyên đào tạo lại họ cách trình bày với họ trước kiểm tra, đặc biệt người đánh giá không đào tạo chuyên sâu Phép thử A-not-A thường sử dụng có khác biệt nhỏ hai mẫu (màu sắc, kích thước, hình dạng) cần so sánh khách quan (Rogers, 2010; BS ISO 855: 1987, Lawless Heymann, 1999) Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý khác biệt thị giác quan trọng, người đánh giá có khả nhớ bị thiên vị q trình đánh giá đưa phán đốn họ.(Lawless Heymann, 1999) Phân tích liệu 4.1 Kiểm định Chi- bình phương Trình bày mẫu “A “not-A” Tổng Trả lời: “A” Trả lời: “not- 50 25 30 45 80 70 Tổng 75 75 ” A” Trong ví dụ này, 150 người đánh giá cung cấp mẫu: “A” “khơng phải A” Do đó, 75 mẫu “A” “không phải A” kiểm tra người đánh giá Trong số đó, mẫu “A” trả lời “A”= 50 “không phải A”= 25, mẫu “không phải A” trả lời “không phải A” =45 “A”=30 Mục đích để biết liệu kết luận mẫu “A” “không phải A” khác hay khơng Một thiết kế thí nghiệm gọi đơn nguyên (Bi Ennis, 1999) người đánh giá cung cấp mẫu để đánh giá ra, số lượng người đánh giá nhận mẫu A số lượng người đánh giá nhận mẫu A biết trước Để phân tích loại liệu này, kiểm tra Pearson Chi-bình phương (χ2) tính đồng thường sử dụng Thử nghiệm mô tả ISO BS 5929-5: 1988 thống kê là: Trong ni, j giá trị quan sát ô (i; j); Et, với ơ, tích tổng hàng nhân với tổng cột cho, chia cho tổng số câu trả lời Ví dụ: ô biểu thị số câu trả lời “A” thử (ví dụ: 50), phép nhân tổng số câu trả lời “A” với tổng số mẫu“A” chia tổng số câu trả lời (tức 75 * 80/150) Do đó, chúng tơi có: Áp dụng cơng thức, χ tính 10,714 Giá trị tính tốn (hoặc giá trị quan sát) cần so sánh với giá trị tới hạn tìm thấy bảng giá trị tới hạn χ (Bảng A2.9, Phụ lục 2) Đối với bậc tự (được xác định số lượng mẫu thử nghiệm trừ 1) mức ý nghĩa α≤ 0,05, giá trị tới hạn 3,84 Vì giá trị quan sát cao giá trị tới hạn, kết luận có khác biệt có ý nghĩa thống kê hai mẫu “A” “khơng phải A” Tính tốn dễ dàng thực với phần mềm R công thức chisq.test () Dưới cú pháp mà người dùng sử dụng: >> x 2), người đánh giá so sánh cường độ cảm nhận tất mẫu chọn mẫu thích hợp (ví dụ, mẫu có vị đắng nhất) Trong thử nghiệm tam giác haiba, chiến lược nhận thức so sánh khoảng cách cảm giác mẫu xa chọn làm mẫu lẻ Trong kiểm tra A-not-A, chiến lược nhận thức số chúng: tiêu chí b Tiêu chí coi tài liệu tham khảo nội người đánh họ vào câu trả lời trình kiểm tra Giả định tiêu chí cố định cho người đánh giá qua nhiều lần lặp lại thay đổi từ người đánh giá sang người đánh giá khác Trong số trường hợp thực tế, việc dựa vào tài liệu tham khảo nội người đánh giá vấn đề trí nhớ kém, dẫn đến khả phân biệt mẫu thấp (Van Hout cộng sự, 2011) Đưa mẫu nhắc cho người đánh giá không điều chỉnh đánh giá người đánh cịn giúp họ nhận liệu kích thích trình bày có gần với mẫu tham chiếu A Điều có tác động đáng kể việc tăng hiệu suất kiểm tra người đánh giá trở nên nhiều quen thuộc tự tin tham chiếu A qua nhiều phiên ASTM E2262 mô tả cách tính d’ phương sai cho thử nghiệm A-không-A với thiết kế đơn nguyên Bước tính hai tỷ lệ sau: l PA: số phản hồi “A” đưa mẫu “A” l PnA: số câu trả lời “A” đưa mẫu “không phải A” Sử dụng Bảng A2.10, Phụ lục 2, giá trị d’ tìm thấy giao điểm PA PnA Chỉ riêng d’ gây hiểu nhầm chưa tính đến số lượng đánh giá viên tham gia vào kiểm tra Điều quan trọng phải có ý tưởng phương sai d’ có ý tưởng phạm vi thực tế Để tính toán phương sai d’, phải sử dụng Bảng A2.11, Phụ lục Việc sử dụng Bảng A2.11 giống với việc sử dụng Bảng A2.10, giá trị cần tìm bảng (giá trị B) nằm giao điểm PA PnA Khi giá trị B tìm thấy, độ lệch chuẩn S2 biểu thị bằng: với n số lượng người đánh giá nhận “A” “không phải A” Lấy liệu từ ví dụ Bảng 6.2, PA PnA tính sau: Sử dụng Bảng A2.10 A2.11, Phụ lục 2, tìm thấy giá trị d' liên quan chẳng hạn d' = 0,693 giá trị β liên quan (3.294) Do đó, phương sai d’ bằng: Việc tính phương sai d’ cần thiết để tính khoảng tin cậy Khoảng tin cậy tính bên mức 95%: Giá trị d0 tính tốn thấp tới 0,28 cao tới 1,10 độ tin cậy 95% Christensen Brockhoff, 2016, phần mềm miễn phí R bao gồm hàm gọi AnotA (), tính tốn d’ phương sai cho A-not-A với thiết kế đơn nguyên Trong số đối số cần nhập số lượng câu trả lời “A” “A” trình bày số lượng câu trả lời “A” mẫu “not-A” trình bày, chẳng hạn như: Hàm AnotA () trả giá trị p liên quan đến kiểm định Fisher phía đề cập Bi (2006) Bằng cách nhập “? AnotA” bảng điều khiển R, người dùng có quyền truy cập vào trang trợ giúp hàm, cung cấp thơng tin chi tiết ví dụ 4.3 Chỉ số R Một cách khác để xem xét liệu tạo từ thử nghiệm “A-not-A” tính số R Chỉ số R phát triển J Brown (1974) hiểu tỷ lệ dự đoán câu trả lời phép thử 2-AFC Một khía cạnh thú vị số R việc xem xét chắn người đánh giá thực thử nghiệm, khơng có khác biệt cảm quan hai mẫu (Ennis cộng sự, 2014) Thông thường, để tính số R, người trả lời đưa mẫu (“A” “không phải-A”) câu trả lời có họ bốn câu sau: A: chắn (A!) A: không (A?) l Không phải A :chắc chắn (không phải-A!) l Không phải A:không (không-A?) Giá trị số R tính tốn thay đổi từ 50% (khơng khác biệt) đến 100% (khác biệt hoàn toàn) Chỉ số R có ưu điểm dễ hiểu trực quan trực tiếp thể ước tính tỷ lệ phần trăm người phân biệt hai mẫu Tuy nhiên, số R phụ thuộc vào phương pháp (Ennis cộng sự, 2014) nên khó so sánh kết từ hai phương pháp khác Kết luận Phương pháp A-not-A bề phương pháp tương đối đơn giản, có nhiều nét tinh tế từ thiết kế, đến phân tích giải thích liệu tạo Tuy nhiên, nhiệm vụ đơn giản người đánh giá áp dụng cảm quan phân tích (ví dụ, hội đồng chuyên gia / đào tạo) nghiên cứu người tiêu dùng liên quan đến đối tượng Ngay không sử dụng với người tiêu dùng, Anot-A cung cấp thơng tin chi tiết hữu ích cho người tiêu dùng trung thành với loại sản phẩm thương hiệu cụ thể chất, dựa tài liệu tham khảo nội người đánh giá Phương pháp khuyến nghị người đánh giá chưa đào tạo / kinh nghiệm sản phẩm, phép thử phép thử 2-AFC phép thử tam giác phù hợp Bài tập Tình 1: Sử dụng R-Index Là phần việc mở rộng địa điểm sản xuất chính, cơng ty cố gắng đánh giá xem dây chuyền sản xuất thêm vào có ảnh hưởng đến đặc tính cảm quan sản phẩm hay không Nhà khoa học cảm quan yêu cầu kiểm tra xem có khác biệt dễ nhận thấy sản phẩm sản xuất dây chuyền sản phẩm sản xuất dây chuyền hay không Một phép thử A-not-A thiết lập với 50 người đánh giá; tất nhân viên công ty quen thuộc với mẫu sản xuất dây chuyền Một buổi nếm thử sơ tổ chức để người đánh giá làm quen lại với mẫu sản xuất dây chuyền Một thiết kế đơn nguyên sử dụng, 25 người đánh giá nhận mẫu “A” 25 người đánh giá nhận mẫu “không phải A” Người đánh giá hỏi độ chắn họ định xem mẫu nếm “A” hay “không phải-A” Bảng kết Từ 25 người đánh giá nhận mẫu “A”, 15 người số họ xác định “A” với 10 người chắn, người không chắn 10 người xác định “khơng-A” với người chắn, người không chắn Từ 25 người đánh giá nhận mẫu “không phải A”, 12 người số họ xác định A với người chắn, người không chắn 13 người xác định “khơng-A” với 10 người chắn, người không chắn Để truyền đạt kết quả, nhà đánh giá cảm quan chọn tính tốn giá trị Rindex tương đối dễ hiểu Giá trị số R định nghĩa là: Vì số R tính 0,64, nhà khoa học cảm quan kết luận đặt cạnh nhau, 64% người đánh giá phân biệt "A" "không phải A" Tuy nhiên, thực sự khác biệt hai mẫu đó, tỷ lệ câu trả lời gần 50% Dựa bảng để kiểm tra mức độ ý nghĩa số R, Bảng A2.3 Phụ lục (Bi O'Mahony, 2007), n = 50 α= 0,05 (kiểm định đầu), R- số phải cao 59,33% (50 cộng với giá trị bảng 9,33) để khẳng định có khác biệt cảm nhận hai mẫu Nhà khoa học cảm quan khẳng định có khác biệt cảm nhận mẫu sản xuất dây chuyền mẫu sản xuất dây chuyền độ tin cậy 95% Tình 2: Kiểm tra giống dựa Bi (2006) Lưu ý phép thử độ tương đồng: Việc nói khơng có khác biệt có ý nghĩa thống kê hai mẫu không tương đương với việc nói hai mẫu tương tự Trường hợp xảy việc thay thành phần diễn (ví dụ: thay đổi nhà cung cấp) mẫu phải hoán đổi cho mà người tiêu dùng không nhận thấy khác biệt Bi (2006) đề xuất χ2 cho tương tự dựa Dunnett Gent (1977) Trong cách tiếp cận tương tự này, tỷ lệ dự kiến phải tính đến giới hạn mà “A” “khơng-A” khẳng định tương tự Các tỷ lệ mong đợi xem xét giá trị gọi Δ 0, thể khác biệt cho phép tối đa quan sát hai tỷ lệ PA PnA để khẳng định tương đồng PA PnA tỷ lệ câu trả lời “A” mẫu A trình bày tỷ lệ câu trả lời “A” “khơng phải A” trình bày Một cơng ty thay đổi nhà cung cấp cho thành phần quan trọng công thức họ Họ muốn biết liệu thay đổi nhà cung cấp có ảnh hưởng đến đặc tính cảm quan sản phẩm họ hay khơng liệu người tiêu dùng có nhận thấy khác biệt so với sản phẩm có hay khơng Một thử nghiệm đơn lẻ A-khơng-A giống thiết lập với 200 người tiêu dùng (100 người nhận “A” 100 người nhận “không-A”.A sản phẩm gốc không phải-A mẫu với thành phần từ nhà cung cấp ) Sự khác biệt tối đa cho phép quan sát hai tỷ lệ PA PnA để khẳng định tương đồng thiết lập lên đến 0,2 Vào cuối kiểm tra, từ 100 người đánh giá nhận mẫu A, 50 người số họ xác định A từ 100 người đánh giá nhận mẫu A, 42 người số họ xác định A Theo Bi (2006), dự kiến Tỷ lệ mẫu A tính sau: với nA nN số lượng người đánh giá nhận A nhận “không phải A” x y số phản hồi quan sát “A” trình bày với “A” “khơng phải A” tương ứng χ2 cho tương đồng sau tính sau: với m =x + y số lượng người đánh giá dự kiến tìm thấy A (ghi x’) tính 100*0.56 = 56 Đối với bậc tự do, giá trị p (một phía) liên quan đến phép thử χ2 0,039 Giá trị p dễ dàng tính phần mềm R cách sử dụng công thức: (1-pchisq (3.10,1)) / Vì giá trị p tính tốn thấp 0,05, nhà khoa học cảm quan khẳng định sản phẩm cải tiến với thành phần từ nhà cung cấp người tiêu dùng cảm nhận tương tự so với sản phẩm ban đầu 7 Phụ lục ... tham gia phép thử phân tích liệu Ví dụ đ? ?a cuối chương Phép thử A - not A gì? Phép thử A- not -A phép thử cảm quan phân biệt yêu cầu người đánh giá xác định xem mẫu ? ?A? ?? hay “Không phải -A? ??; ? ?A? ??... sau: l PA: số phản hồi ? ?A? ?? đ? ?a mẫu ? ?A? ?? l PnA: số câu trả lời ? ?A? ?? đ? ?a mẫu “không phải A? ?? Sử dụng Bảng A2 .10, Phụ lục 2, giá trị d’ tìm thấy giao điểm PA PnA Chỉ riêng d’ gây hiểu nhầm ch? ?a tính... lời ? ?A? ?? ? ?A? ?? trình bày số lượng câu trả lời ? ?A? ?? mẫu ? ?not -A? ?? trình bày, chẳng hạn như: Hàm AnotA () trả giá trị p liên quan đến kiểm định Fisher ph? ?a đề cập Bi (2006) Bằng cách nhập “? AnotA” bảng