nước atiso
Mục đích: tạo ra nước có màu sắc và mùi vị như mong muốn - Màu: vàng nâu
- Vị: đắng nhẹ
Mùi: thơm đặc trưng của atiso
Tiến hành thí nghiệm
Cố định tổng khối lượng atiso trích ly trong 1 lít nước. Thay đổi tỷ lệ hoa thân lá.
Đầu tiên nguyên liệu hoa, thân, lá được cắt nhỏ rồi đem rửa sạch sau đó đem nấu trên bếp với các thông số sau:
- Nhiệt độ 1000C - Trích ly 2 lần
- Trích ly lần 1: 40g/ 1 lít nước, thời gian 40 phút.
- Trích ly lần 2: thời gian 20 phút với lượng nước là 500ml
Nước trích ly được đem lọc vải sau đó lọc lại bằng giấy lọc để đạt độ trong tốt nhất trong điều kiện thí nghiệm.
Các tỷ lệ hoa : thân : lá được trích ly trong 1 lít nước theo bảng thực nghiệm sau:
Bảng5.1. Bảng thực nghiệm khảo sát tỷ lệ phối trộn các thành phần atiso
Thành phần Tỷ lệ ( g/l)
Tổng khối lượng 40g 40g 40g 40g 40g
Hoa (%) 60%=24g 65%= 26g 70%=28g 75%= 30g 80%=32g
Thân (%) 25%=10g 25%= 10g 20%=8g 20%= 8g 15%=6g
Lá (%) 15%=6g 10%=4g 10%=4g 5%= 2g 5%=2g
Sau khi thí nghiệm công thức tốt nhất được chọn bằng phương pháp cho điểm của 5 thành viên trong nhóm. Điểm được đánh giá theo các tiêu chí về màu sắc, mùi vị, đồng thời cũng cần chú ý đến giá trị kinh tế của sản phẩm.
Cách tiến hành phép thử cho điểm
Phép thử được tiến hành theo 3 bước:
- Lựa chọn các đặc tính cần đánh giá: màu, mùi, vị.
- Thực hiện các phép thử sơ bộ để các thành viên cùng thống nhất cách sử dụng thang cường độ đã đưa ra và cường độ đã đưa ra: sử dụng thang điểm 5 với tiêu chí là sự phù hợp của các tính chất này với yêu cầu của sản phẩm. Điểm 5 là điểm cho biết các tính chất là tốt nhất đối với sản phẩm.
- Đánh giá cường độ của các đặc tính trên thang điểm 5 Điểm 1: rất kém
Điểm 2: kém Điểm 3: trung bình Điểm 4: khá
Điểm 5: tốt
Bảng 5.2. Bảng mã hóa mẫu (sử dụng cho tất cả các phép thử mô tả)
Stt mẫu 1 2 3 4 5
Xử lý kết quả (phương pháp này áp dụng cho thí nghiệm 1, 2 và 3): các số liệu được xử lý bằng cách tính tổng điểm để chọn ra mẫu có số điểm cao nhất để chọn làm sản phẩm cuối cùng. Đổng thời phân tích Anova để kiểm tra sự khác biệt có ý nghĩa của các mẫu. Sau khi xử lý Anova có sự khác nhau giữa các mẫu ta tiến hành so sánh giữa các mẫu. Muốn biết mẫu nào khác mẫu nào cần tính tiếp “giá trị khác nhau nhỏ nhất” (KNCN) từ các số liệu ở trên. Nếu sự khác nhau của hai giá trị trung bình của hai mẫu bất kỳ lớn hơn hoặc bằng KNCN thì hai mẫu đó khác nhau ở mức ý nghĩa (chọn mức ý nghĩa là 0,5%).