Modelos para dados categorizados ordinais de ensaios sensoriais com delineamento em blocos incompletos

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Melo, Janaína Marques e
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise multivariada; Análise sensorial; Bebida prebiótica; Cumulative logit; Efeitos aleatórios; Logitos cumulativos; Multivariate analysis; Prebiotic beverage; Random effects; Sensory analysis
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-12022021-181349/

Dados categorizados e ordinais ocorrem em várias situações experimentais e, em particular, em estudos sensoriais para avaliação de um produto. Nesse contexto, este trabalho descreve uma classe de modelo para variável resposta desta natureza, tendo como motivação um experimento sensorial, desenvolvido na Universidade Federal do Ceará, para avaliação de formulações de bebidas probióticas com suco de uva e amêndoa de castanha de caju. Uma característica particular desse experimento foi o fato do mesmo corresponder a um ensaio com blocos incompletos, uma vez que, cada julgador não avalia todas as formulações de bebidas. Assim, para considerar a estrutura do delineamento é usada a abordagem dos modelos de efeitos mistos. O trabalho está estruturado na forma de artigos. O primeiro artigo traz uma revisão dos modelos para dados categorizados ordinais. A análise dos cinco atributos sensoriais: aroma, corpo, doçura, sabor e impressão global foram feitas por meio da análise de correspondência e do modelo de chances proporcionais com efeito aleatório para provador, sendo ajustado um modelo para cada atributo. Essa análise permitiu identificar as melhores formulações de bebidas, sendo destacada a bebida com 6% de açúcar e 44% de suco de uva. No segundo artigo, apresenta-se a contribuição dessa tese, por meio de um modelo \"multi\" multivariado de efeito misto, visto que cada modelo em separado já corresponde a uma análise multivariada pela natureza da variável. Nesta abordagem, todos os atributos foram analisados simultaneamente em um modelo único. Os métodos estão centrados na teoria da máxima verossimilhança. Embora o modelo utilizado para a análise única seja o de chances não proporcionais de efeito misto, tal abordagem permitiu concluir que a bebida composta por 6% de açúcar e 43% de suco de uva, obteve uma maior aceitabilidade, representando assim, uma unicidade de análise estatística.