CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
4.3. Thí nghiệm 3, khảo sát ảnh hưởng của thời gian rim đến độ sệt nước sốt
Sau khi tiến hành thí nghiệm như ở mục 3.3.3, tiến hành đánh giá cảm quan với 12 người thử thu được kết quả là điểm trung bình cảm quản về cấu trúc cho các mẫu sản phẩm.
Sử dụng phương pháp phân tích phương sai ANOVA đơn giản cho thí nghiệm 1yếu tố.
Ta có các biểu đồ theo điểm trung bình về màu các mẫu như sau:
Biểu đồ 4.8: điểm trung bình về màu sản phẩm
Qua biểu đồ ta thấy, mẫu 3 và mẫu 4 có điểm TB về màu sản phẩm cao hơn so với các mẫu còn lại.Và mẫu 4 có điểm cao nhất, nhưng không chếnh lệch nhiều so với mẫu 3. Chạy ANOVA để xem sự khác biệt.kết quả như sau:
>anova(analysis)
Analysis of Variance Table Response: diemmau
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) mau 4 18.100 4.5250 3.157 0.02086 * Residuals 55 78.833 1.4333
---
Signif.codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Kết quả cho thấy có sự khác biệt về màu giữa các mầu vì trị số p thấp.
Tiến hành chạy TukeyHSD để so sánh sự khác biệt rõ hơn. Kết quả như sau: >res<-aov(diemmau~mau)
>TukeyHSD(res) $mau
diff lwr upr p adj
2-1 -0.08333333 -1.4618040 1.29513731 0.9998044 3-1 0.91666667 -0.4618040 2.29513731 0.3424913 4-1 1.00000000 -0.3784706 2.37847064 0.2583972 5-1 -0.33333333 -1.7118040 1.04513731 0.9595443 3-2 1.00000000 -0.3784706 2.37847064 0.2583972 4-2 1.08333333 -0.2951373 2.46180398 0.1890179 5-2 -0.25000000 -1.6284706 1.12847064 0.9858775 4-3 0.08333333 -1.2951373 1.46180398 0.9998044 5-3 -1.25000000 -2.6284706 0.12847064 0.0928322 5-4 -1.33333333 -2.7118040 0.04513731 0.0625496
Qua phân tích TukeyHSD ta thấy có sự khác biệt giữa mẫu 5 và mẫu 3 và giữa mẫu 5 và mẫu 4, còn giữa các mẫu còn lại không có sự khác biệt. Điểm của mẫu 5 so với mẫu 3, mẫu 4 đều thấp hơn.
Biểu đồ 4.10: điểm trung bình về độ giòn của các mẫu
Nhận xét: về cảm quan độ giòn thì mẫu 3 lại có điểm cao vượt trội so với các mẫu
còn lại. Sản phẩm sau khi hoàn thành thì thấy mẫu 3 còn có chút dịch dưới đáy, mẫu 4 vẫn có dịch nhưng ít hơn.Với hàm lượng dịch như vậy thì không ảnh hưởng nhiều đến độ giòn của cá. Còn các mẫu còn lại điểm độ giòn thấp hơn là do thời gian rim c=quá dài hoặc do lượng dịch còn nhiều.
Chạy ANOVA để xem sự khác biệt.kết quả như sau: >anova(analysis)
Analysis of Variance Table Response: dogion
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) mau 4 19.067 4.7667 3.9924 0.006488 ** Residuals 55 65.667 1.1939
---
Signif.codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Kết quả cho thấy giữa các mẫu có sự khác nhau về độ giòn và có ý nghĩa thống kê do trị số p thấp.
Tiến hành chạy TukeyHSD để so sánh sự khác biệt rõ hơn. Kết quả như sau: >res<-aov(dogion~mau)
>TukeyHSD(res) $mau
diff lwr upr p adj
2-1 -0.1666667 -1.4247664 1.0914330 0.9957314 3-1 0.6666667 -0.5914330 1.9247664 0.5703935
4-1 -0.8333333 -2.0914330 0.4247664 0.3464382 5-1 -0.8333333 -2.0914330 0.4247664 0.3464382 3-2 0.8333333 -0.4247664 2.0914330 0.3464382 4-2 -0.6666667 -1.9247664 0.5914330 0.5703935 5-2 -0.6666667 -1.9247664 0.5914330 0.5703935 4-3 -1.5000000 -2.7580997 -0.2419003 0.0118184 5-3 -1.5000000 -2.7580997 -0.2419003 0.0118184 5-4 0.0000000 -1.2580997 1.2580997 1.0000000
Biểu đồ 4.11: so sánh sự khác biệt về độ giòn giữa các mẫu
Qua phân tích TukeyHSD ta thấy có sự khác biệt giữa mẫu 3 so với mẫu 4 và mẫu 5.Và điểm về độ giòn của mẫu 4 và mẫu 5 đều thấp hơn mẫu 3 (xem diff).
Biểu đồ 4.12: điểm trung bình về cấu trúc của các mẫu
Qua biểu đồ chúng ta thấy mẫu 3 có cấu trúc tốt hơn hẳn so với các mẫu còn lại.
Chạy ANOVA để xem sự khác biệt.kết quả như sau: >anova(analysis1)
Analysis of Variance Table Response: cautruc
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) mau 4 56.600 14.1500 17.167 3.421e-09 *** Residuals 55 45.333 0.8242
---
Signif.codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Kết quả cho thấy có sự khác biệt giữa các mẫu về cấu trúc sản phẩm
Tiến hành chạy TukeyHSD để so sánh sự khác biệt rõ hơn. Kết quả như sau: >res<-aov(cautruc~mau)
>TukeyHSD(res) $mau
diff lwr upr p adj
2-1 0.08333333 -0.9619918 1.1286585 0.9994149 3-1 0.75000000 -0.2953252 1.7953252 0.2686493 4-1 -1.25000000 -2.2953252 -0.2046748 0.0114887 5-1 -1.91666667 -2.9619918 -0.8713415 0.0000323 3-2 0.66666667 -0.3786585 1.7119918 0.3847573 4-2 -1.33333333 -2.3786585 -0.2880082 0.0059649 5-2 -2.00000000 -3.0453252 -0.9546748 0.0000144
4-3 -2.00000000 -3.0453252 -0.9546748 0.0000144 5-3 -2.66666667 -3.7119918 -1.6213415 0.0000000 5-4 -0.66666667 -1.7119918 0.3786585 0.3847573
Biểu đồ 4.13: so sánh sự khác biệt
Qua phân tích
TukeyHSD ta thấy đa
số giữa các mẫu đều
có sự khác biệt so với
nhau.Và đặc biệt là
các mẫu đầu có điểm
thấp hơn so với mẫu 3.
Vậy qua phân tích
cảm quan về màu, độ
giòn cá và cấu trúc sản
phẩm cho thấy thời gian
rim đều có sự ảnh
hưởng đên 3 tính chất
đó của sản phẩm. Và mẫu 3 là mẫu
có giá trị cảm quản cao nhất và nhóm
chọn mẫu 3 là mẫu thích hợp cho thí nghiệm 3.