CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
3.1 KẾT QUẢ CÁC THỰC NGHIỆM .1 Mẫu chuẩn
3.1.2 Khảo sát kích cỡ hộp
3.1.2.1 Kết quả kiểm tra các thông số
Khảo sát kích cỡ hộp
Hộp số 13 Hộp số 10 Hộp số 8
Bxdd 27.6 28.6 28.2
Bxcái 26.6 28 27.4
Mcái 388 310 245
Vdd 240 220 165
pHdd 3.9 4 3.9
Nhận xét:
Từ bảng trên nhận thấy khi thay đổi kích cỡ hộp có sự khác nhau về khối lượng thịt quả và thể tích dung dịch. Như phần cân bằng vật liệu đã trình bày, sau 14 ngày nhận thấy sản phẩm có sự thay đổi về khối lượng thịt quả giảm xuống nhưng ít khoảng 5 (g).
ra ngoài theo cơ chế thấm thấu song song đó một lượng chất khô( đường) sẽ đi vào thịt quả nhưng lượng chất khô đi vào không nhiều hơn lượng nước trong thịt quả đi ra
Về brix sản phẩm có sự dao động nhẹ xung quanh brix chuẩn yêu cầu là 28, brix thịt quả thì có lúc cao hoặc thấp tuy nhiên cũng không quá xa với brix chuẩn là 28 về pH sản phẩm dao động gần 4
Về thể tích dung dịch có xu hướng giảm đi là do quá trình thanh trùng làm bay hơi đi một lượng nước nhất định
3.1.2.2 Kết quả điểm đánh giá và xử lí số liệu a. Kết quả tính điểm đánh giá cho từng mẫu
- Cỡ hộp số 8 ( mẫu 923) có Y=13.96 - Cỡ hộp số 10 ( mẫu 630) có Y=13.97 - Cỡ hộp số 13 ( mẫu 780) có Y=13.64 b. Kết quả xử lí số liệu bằng phần mềm thống kê
Chạy anova so sánh sự khác biệt giữa những người đánh giá
> setwd("E:/")
> KS1N<-read.csv("KS1N.CSV", header=TRUE)
> nguoi<-gl(20,3)
> nguoi<-as.factor(nguoi)
> xl<-data.frame(nguoi,KS1N)
> attach(xl)
The following object(s) are masked _by_ '.GlobalEnv':
nguoi
> an<-lm(Diem~nguoi)
> anova(an)
Analysis of Variance Table
Response: Diem
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) nguoi 19 142.01 7.4741 1.0924 0.3934 Residuals 40 273.68 6.8420
Kết luận: Giá trị P=0.3934> 0.05 nên không có sự khác biệt giữa những người đánh giá
Chạy anova so sánh sự khác biệt giữa các sản phẩm
> setwd("E:/")
> KS1M<-read.csv("KS1M.CSV", header=TRUE)
> mau<-gl(3,20)
> mau<-as.factor(mau)
> xl2<-data.frame(mau,KS1M)
> attach(xl2)
The following object(s) are masked _by_ '.GlobalEnv':
mau
The following object(s) are masked from 'xl':
Diem
> an2<-lm(Diem~ mau)
> anova(an2)
Analysis of Variance Table
Response: Diem
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) mau 2 13.34 6.6687 0.9447 0.3948 Residuals 57 402.35 7.0588
Kết luận: Kết quả cho P=0.3948 >0.05 nên các mẫu không có khác nhau về mặt thống kê.
Chạy anova so sánh sự khác biệt giữa các chỉ tiêu
Màu sắc:
> setwd("E:/")
> KS1MS<-read.csv("KS1MS.CSV", header=TRUE)
> mau<-gl(3,20)
> mau<-as.factor(mau)
> xl2<-data.frame(mau,KS1MS)
> attach(xl2)
The following object(s) are masked _by_ '.GlobalEnv':
mau
> an2<-lm(Diem~ mau)
> anova(an2)
Analysis of Variance Table
Response: Diem
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) mau 2 1.20 0.60000 0.652 0.5248 Residuals 57 52.45 0.92018
Kết luận: Kết quả cho p=0.5248 >0.05 nên chỉ tiêu màu sắc giữa các mẫu không khác nhau về mặt thống kê.
Mùi vị:
> setwd("E:/")
> KS1MV<-read.csv("KS1MV.CSV", header=TRUE)
> mau<-gl(3,20)
> mau<-as.factor(mau)
> xl2<-data.frame(mau,KS1MV)
> attach(xl2)
The following object(s) are masked _by_ '.GlobalEnv':
mau
> an2<-lm(Diem~ mau)
> anova(an2)
Analysis of Variance Table
Response: Diem
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) mau 2 0.4 0.20000 0.228 0.7968
Residuals 57 50.0 0.87719
Kết luận: Kết quả cho p=0.7968 >0.05 nên chỉ tiêu mùi vị giữa các mẫu không khác nhau về mặt thống kê.
Hình thái:
> KS1HT<-read.csv("KS1HT.CSV", header=TRUE)
> mau<-gl(3,20)
> mau<-as.factor(mau)
> xl2<-data.frame(mau,KS1HT)
> attach(xl2)
The following object(s) are masked _by_ '.GlobalEnv':
mau
The following object(s) are masked from 'xl2 (position 3)':
Diem, mau, X
> an2<-lm(Diem~ mau)
> anova(an2)
Analysis of Variance Table
Response: Diem
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) mau 2 17.433 8.7167 16.617 2.062e-06 ***
Residuals 57 29.900 0.5246 ---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘
’ 1
> an<-aov(Diem~mau)
> TukeyHSD(an)
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = Diem ~ mau)
$mau
diff lwr upr p adj 2-1 1.30 0.7488507 1.8511493 0.0000014 3-1 0.45 -0.1011493 1.0011493 0.1303158 3-2 -0.85 -1.4011493 -0.2988507 0.0013469
> plot(TukeyHSD(an))