Повышение эффективности механизма статистического контроля сенсорного качества пива

• Автор: Вайсберг, Ольга Владимировна
• Шифр специальности: 05.02.23
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 151 с. : ил.

1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР
1.1 ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ СЕНСОРНОГО АНАЛИЗА
1.1.1. Классификация методов сенсорного анализа
1.1.1.1. Аналитические методы сенсорного анализа
1.1.1.2. Потребительские тесты
1.1.2. Способы фиксации сенсорного восприятия
1.1.3. Влияние различных факторов на восприятие сенсорных ощущений
1.1.3.1. Влияние демографических факторов на сенсорное восприятие
1.2. ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
1.2.1. Применение методов статистического анализа в сенсорном оценивании продукта
1.2.1.1.Статистическая обработка данных, полученных в результате проведения различительных тестов
1.2.1.2. Статистическая обработка данных, полученных в результате проведения профильного анализа
1.2.1.3. Статистическая обработка данных, полученных в результате проведения потребительских тестов
1.2.2. Статистический план сенсорного панельного исследования
1.2.2.1. Полностью рандомизированный план
1.2.2.2. Полноблочный рандомизированный план
1.2.2.3. Сбалансированный неполноблочный план
1.2.2.4. Латинский квадрат
1.2.2.5. Эксперимент с расщепленными данными
1.2.3. Проверка нормальности выборки и однородности дисперсии
1.2.3.1. Критерий Левена однородности дисперсии выборок
1.3. ПИВО КАК ОБЪЕКТ СЕНСОРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
1.3.1. Используемые в пивоварении сенсорные тесты
1.3.2. Общие органолептические показатели пива
1.3.3. Флевор пива и его составляющие
1.3.3.1. Химический подход к изучению флевора пива
1.3.3.2. Характеристика некоторых важных флеворов пива и причины их
возникновения
1.3.3.3 Международная система описания флеворов пива
1.4. ВЫВОДЫ ИЗ ЛИТЕРАТУРНОГО ОБЗОРА
2. СЕНСОРНЫЙ АНАЛИЗ ПИВА С ПОМОЩЬЮ ПОСТРОЕНИЯ ФЛЕВОРНОГО ПРОФИЛЯ ПРОДУКТА
2.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕЙ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОФИЛЯ ПИВА
2.2. РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ МЕТОДИКИ ОБУЧЕНИЯ ОТОБРАННЫХ ДЕГУСТАТОРОВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОСТОГО И КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОПИСАТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ФЛЕВОРА ПИВА НА ОСНОВЕ АДАПТАЦИИ МЕЖДУНАРОДНЫХ МЕТОДОВ
2.3. ПРОСТОЙ ОПИСАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФЛЕВОРА ОБРАЗЦОВ ПИВА
2.3.1. Образцы пива
2.3.2. Подготовка панели
2.3.3. Описание помещений и посуды

2.3.3.1. Лаборатория
2.3.3.2. Дегустационные бокалы
2.3.4. Методика испытания
я 2.3.4.1. Определение максимального количества дескрипторов
2.3.4.2. Групповое обсуждение
2.3.4.3. Предварительная сортировка дескрипторов
V 2.3.4.4. Редактирование количества дескрипторов
2.3.5. Методика обработки
2.3.5.1. Редактирование количества дескрипторов
& 2.3.6. Исследование и его результаты
2.3.7. Обработка результатов. Интерпретация
2.3.9. Выводы
2.4. КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ ОПИСАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФЛЕВОРА ОБРАЗЦОВ ПИВА Г РАЗНОГО СРОКА ХРАНЕНИЯ
2.4.1. Образцы пива
2.4.2. Подготовка панели
2.4.3. Описание помещений и посуды
2.4.3.1. Лаборатория
2.4.3.2. Дегустационные бокалы
2.4.4. Методика испытания
2.4.5. Исследования
2.4.7. Результаты исследования
> 2.4.9. Выводы
3. ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЕ ТЕСТЫ ПИВА
N , 3.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕЙ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
3.2. ОБРАЗЦЫ
3.3. ПОДГОТОВКА ПАНЕЛИ
3.4. ОПИСАНИЕ ПОМЕЩЕНИЙ И ПОСУДЫ
3.4.1. Лаборатория
3.4.2. Дегустационные бокалы
3.5. МЕТОДИКА ИСПЫТАНИЯ
3.5.1. Метод оценки приемлемости
' 3.5.2. Метод ранжирования предпочтения
3.6. Методика обработки результатов
3.6.1. Рейтинговое исследование по плану с разделенными данными
( 3.6.1.1. Дисперсионный анализ данных исследования, проведенного по плану с
разделенными данными
3.6.1.2. Тест Фишера
. 3.6.2. Ранговое исследование по рандомизированному полноблочному плану
3.6.2.1. Двухфакторный ранговый дисперсионный анализ Фридмана
3.6.2.2. Тест Фишера
'» 3.6.2.3. Ц-тест Манна-Уитни
3.7. ИССЛЕДОВАНИЕ
3.7.1. Оценка приемлемости образцов
3.7.2. Ранжирование предпочтений
3.8. Результаты исследования
3.8.1. Результаты рейтингового исследования
3.8.2. Результаты ранжирования предпочтений
3.9. ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ И ИХ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ

3.9.1. Обработка и интерпретация результатов рейтингового исследования, проведенного панелями разделенными по гендерному признаку
3.9.2. Обработка и интерпретация результатов рейтингового исследования, проведенного панелями разделенными по возрастному признаку
3.9.3. Обработка и интерпретация результатов ранжирования предпочтения, проведенного панелями разделенными по гендерному признаку
3.10. Выводы
4. ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ФЛЕВОРНАЯ ТЕРМИНОЛОГИЯ ПИВА
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ЭТАЛОННЫЕ СТАНДАРТЫ
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

результате проведения треугольного теста, и использовали ее для объяснения большей, чем ожидалось вариации Р.
В традиционной интерпретации результатов треугольного теста использование теста значимости требует определения уровня значимости, чтобы защититься от совершения ошибки первого рода (ошибочного заключения о существовании различий). Ошибка второго рода в большинстве случаев игнорируется. Фактически достаточно часто причиной проведения теста становится поиск доказательств, что продукт не менялся, но обычное проведения теста (малое количество дегустаторов) и интерпретация (тест значимости количества корректных ответов) не могут обеспечить этого. Schlich (1993) представил таблицы рисков совершения этих ошибок для ряда результатов треугольного теста, а MacRae (1995) рассчитал и опубликовал таблицы доверительных интервалов. Для реальной достоверности требовалась пропорция правильных ответов меньше чем уровень случайности. Поэтому во время опубликования ISO треугольный и дуо-тро тесты проверялись на включение их в тесты подобия. [10]
Но треугольный тест не только не лучший инструмент для показания, что образцы отличаются, но он также плох для точного указания малых различий. Этот тест становится более мощным при изменении его в формат альтернативного теста с вынужденным выбором. Для альтернативного теста применяется модель Тюрстоуна-Ура: физические импульсы трансформируются в физиологические континуумы как распределение (лучше чем в дискретные точки). Чувство (вкуса) не постоянно, а может варьировать во времени. Модель Тгорстоуна позволяет результаты различительных тестов интерпретировать в терминах сенсорных различий или дискриминантности образцов d Опубликованы соответствующие таблицы корректного выбора в зависимости от оценки дискриминантности. Может быть рассчитана вариация d’, которая используется для сравнения различных значений d’, получения доверительных интервалов и определения необходимого количества оценок для получения оценки d’ с заданной точностью. Это позволяет лучше контролировать качество.
Особое значение модель Тюрстоуна приобретает для четвертичных тестов, где следует выбрать два из четырех образцов. Применение данной модели значительно повышает точность различения. Модель Тюрстоуна легко используется с модельными системами с одной переменной. В многовариантном случае, которая достаточно часто встречается при контроле качества пищевых продуктов, пропорция корректных ответов зависит от того, равно ли распределения каждого