Comparación de mapas de preferencia mediante el análisis descriptivo cuantitativo y perfil flash en hamburguesas



Título del documento: Comparación de mapas de preferencia mediante el análisis descriptivo cuantitativo y perfil flash en hamburguesas
Revista: Ecosistemas y recursos agropecuarios
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000390130
ISSN: 2007-9028
Autores: 1
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3
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3
Instituciones: 1Colegio de Postgraduados, Campus Veracruz, Veracruz. México
2Instituto Tecnológico de Tuxtepec, Tuxtepec, Oaxaca. México
3Universidad de la Sierra Sur, Miahuatlán de Porfirio Díaz, Oaxaca. México
Año:
Periodo: Ene-Abr
Volumen: 3
Número: 7
Paginación: 103-112
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español En la presente investigación se muestra el uso del perfil flash (PF) como base para la generación del mapa externo de preferencias (MEP) y su comparación con el MEP convencional, realizado con la técnica del análisis descriptivo cuantitativo (QDA®). Las formulaciones de hamburguesas de barrilete negro (Euthynnus lineatus) se caracterizaron empleando un panel entrenado, un panel sin entrenamiento y un grupo de consumidores. El panel entrenado realizó la caracterización sensorial mediante la técnica QDA®, el panel sin entrenamiento mediante la técnica PF y el grupo de consumidores únicamente otorgó la preferencia o rechazo. Se aplicaron análisis de varianza para determinar el desempeño de cada panel en la discriminación, análisis multivariados para la representación sensorial de las hamburguesas y la técnica del mapa externo de preferencias (MEP), modelos vectorial y circular asociado con el coeficiente de determinación (R2), para comparar el ajuste entre los datos. Los resultados mostraron que el panel PF tuvo un mejor desempeño de discriminación en algunos atributos sensoriales que concuerdan con los atributos evaluados por el panel QAD®. El R2 determinó que el mejor ajuste de los datos hedónicos-descriptivos para el MEP modelo vectorial fue con los datos del PF y para el caso del modelo circular fueron similares. En conclusión, el uso del PF para la construcción del MEP es una opción rápida y comparativa al MEP convencional para la búsqueda de atributos sensoriales que tengan conexión con la parte hedónica de los consumidores
Resumen en inglés This study shows the use of flash profile (FP) as the basis for the generation of external preference mapping (EPM) and its comparison with conventional EPM, carried out by means of the quantitative descriptive analysis (QDA®) technique. The formulations of black skipjack (Euthynnus Uneatus) hamburgers were characterized utilizing a trained panel, an untrained panel, and a group of consumers. The trained panel carried out the sensory characterization utilizing the QDA® technique, the untrained panel utilized the FP technique, and the group of consumers solely gave preference or rejection. Variance analyses were implemented in order to determine the performance of each panel with regard to discrimination, multivariate analyses for the sensory representation of the hamburgers and the EPM technique, vector and circular models associated with the coefficient of determination (R2), in order to compare the adjustment between the data. The results showed that the FP panel had a better discrimination performance on some sensory attributes that correspond with the attributes evaluated by the QDA® panel. The R2 determined that the best adjustment of the hedonistic-descriptive data for the EPM vector model was with the data of the FP, and was similar for the case of the circular model. In conclusion, the use of FP for the construction of EPM is a quick and comparative option to conventional EPM for the search of sensory attributes that have a connection with the hedonic part of the consumers
Disciplinas: Química
Palabras clave: Química de alimentos,
Hamburguesas,
Barrilete negro,
Euthynnus lineatus,
Sabor,
Preferencias,
Modelo vectorial
Keyword: Chemistry,
Food chemistry,
Hamburgers,
Black skipjack,
Euthynnus lineatus,
Flavor,
Preferences,
Vector model
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