Thông tin chung:

Ngày nhận: 05/08/2014

Ngày chấp nhận: 27/04/2015

Title:

Application of Principal Component Analysis, Logistic Regression and Preference Map as sensory assessment tools for rice-based milk products

Từ khóa:

Chất béo, Phân tích hồi quy logistic, Phân tích thành phần chính, Sữa gạo, Tổng chất khô hòa tan

Keywords:

Fat, Logistic Regression Analysis, Principle Component Analysis, Rice milk, Total soluble solid

ABSTRACT

The objective of the work was to use the method of Principle Component Analysis (PCA), Logistic Regression and Preference Map Analysis to describe the sensory attributes of the rice milk products prepared with the combination of added cream milk and total soluble solid content present in rice milk. Panellists were trained to evaluate various attributes specially color, flavor, taste, appearance of the rice milk products and overall acceptability of the consumers. Principal component analysis identified two significant principal components that accounted for 89.86% of the variance in the sensory attribute data. Principal component scores indicated that the important sensory attribute of rice milk primarily corresponded to sweetness, fatty taste, rice flavor, cow milk flavor, milk skin, sedimentation, brown color. Overall acceptibility of product was modelled (logistic regression analysis) as a function of fat and total soluble solid content in rice milk product. The P-value for the model is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between the variables at the 95.0% confidence level. These findings demonstrate the utility of PCA and logistic regression analysis for identifying and measuring the rice milk product attributes that are important for consumer acceptability and preference.

TÓM TẮT

Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA), hồi quy logistic (Logistic Regression) và giản đồ yêu thích (Preference map) sản phẩm được sử dụng để mô tả các thuộc tính quan trọng và khả năng chấp nhận của người tiêu dùng đối với sản phẩm sữa gạo được chế biến với các nồng độ chất béo và hàm lượng chất khô hòa tan khác nhau. Các cảm quan viên được huấn luyện để đánh giá các thuộc tính cảm quan đặc biệt của sữa như màu, mùi, vị, trạng thái, điểm ưa thích trung bình và khả năng chấp nhận của người tiêu dùng. Phân tích thành phần chính xác định được hai thành phần chủ yếu có ý nghĩa và chiếm 89,86% của phương sai trong các dữ liệu thuộc tính cảm quan. Kết quả cho thấy các thuộc tính quan trọng của sữa gạo là vị ngọt, vị béo, mùi gạo, mùi sữa bò, khả năng tách béo (váng sữa), lắng cặn, màu nâu. Tỷ số Odd phân tích theo phương pháp hồi quy logistic được mô hình hóa với các biến là hàm lượng béo và tổng chất khô hoà tan, giá trị P của mô hình < 0,05. Giản đồ yêu thích cũng đồng thời được xây dựng. Các kết quả thu nhận đã cho thấy tiện ích của các phương pháp phân tích để xác định các thuộc tính cảm quan của sữa gạo là rất quan trọng cho sự chấp nhận của người tiêu dùng và xác định nhóm khách hàng tiềm năng.