chôm chôm
Không chỉ dựa vào các yếu tố như màu sắc, hàm lượng acid, cấu trúc, sự giảm khối tựnhiên, v.v được đo đạt trong phòng thí nghiệm qua các dụng cụ, thiết bị để đánh giá giá trị của trái chôm chôm. Mà chất lượng của trái chôm chôm tươi còn
được thể hiện qua sựđánh giá của người tiêu dùng. Yếu tố tâm lý là một phần hết sức quan trọng trong việc đánh giá từphía người tiêu dùng.
Qua một số đề tài về bảo quản trái dâu Hạ Châu (Nguyễn Thị Ngọc Yến,2010), bảo quản nấm rơm (Phan Thị Thanh Quế, 2002) sau thu hoạch đã được nghiên cứu càng khẳng định hơn vai trò của việc đánh giá từphía người tiêu dùnghết sức quan trọng. Người tiêu dùng thường có tâm lý đánh giá chất lượng dựa vào biểu
Bộ môn Công Nghệ Thực Phẩm – Khoa Nông Nghiệp và Sinh Học Ứng Dụng Trang 20 hiện cảm quan bên ngoài của quả vì thế chất lượng cảm quan có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị kinh tế của trái chôm chôm tươi trên thịtrường.
Các phương pháp phân tích như mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model) không thể áp dụng được bởi vì biến phụ thuộc (dependent variable) không phải là một biến liên tục, mà là biến nhị phân. Vào thập niên 1970s nhà thống kê học David R. Cox phát triển một mô hình có tên là “Logistic regression model” (tạm dịch là phương trình hồi qui logistic) để phân tích biến nhị phân.
Phương trình hồi qui Logistic là phương pháp thống kê dùng để phân tích các biến số nhị phân và nhị thức (ví dụ như có/không, xảy ra/không xảy ra, chấp nhận/không chấp nhận, v.v.). Phương trình hồi qui Logistic dựa trên cấu trúc của mô hình thống kê, mô tả mối tương quan giữa hiện tượng quan sát được với các biến số giải thích hay còn gọi là biến độc lập (Nguyễn Văn Tuấn,
www.ykhoa.net). Xác suất của dấu hiệu xuất hiện hư hỏng và mức độ chấp nhận trên các biến giải thích sẽđược mô hình hóa theo phương trình:
(2.1)
Trong đó
p: là xác suất có thể chấp nhận hoặc không chấp nhận
xi: Nhân tốảnh hưởng đến xác xuất chấp nhận hoặc không chấp nhận
α, βj: là thông sốước tính từ dữ liệu
Các yếu tốnhư tỷ lệhư hỏng và đánh giá cảm quan chất lượng sản phẩm thay đổi theo thời gian dưới các điều kiện bảo quản nhiệt độ, tỷ lệđục lỗ trên bao bì khác nhau. Do đó, mô hình hồi qui nói chung phải được tương thích. Từphương trình
đường thẳng ở dạng log(odds) có thể chuyển thành dạng không phải là đường
thẳng như sau:
(2.2)
Xác suất p chỉ có giá trị trong khoảng từ0 đến 1, trong khi đó logit(p) có giá trị
vô hạn. Vì vậy, việc hoán chuyển từ p sang logit(p) sẽ thích hợp cho việc phân tích theo mô hình hồi qui tuyến tính (Nguyễn Văn Tuấn, www.ykhoa.net).
1 1 2 2 1 1 exp( ... ) i i i j ij p x x x 1 1 2 2 log ( ) log( ) ln( ) ... 1 i i i i j ij i p it p odds x x x p
Bộ môn Công Nghệ Thực Phẩm – Khoa Nông Nghiệp và Sinh Học Ứng Dụng Trang 21
CHƯƠNG 3 PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU