Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính và hồi quy logistic trong đánh giá cảm quan nước ép gấc - chanh dây
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Tập 54, Số 1B (2018): 37-43
DOI:10.22144/ctu.jvn.2018.006
ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH VÀ
HỒI QUY LOGISTIC TRONG ÐÁNH GIÁ CẢM QUAN NƯỚC ÉP GẤC - CHANH DÂY
Nguyễn Minh Thủy1*, Ngô Văn Tài1, Phạm Tuyết Loan Anh2 và Nguyễn Thị Trúc Ly1
1Khoa Nông nghiệp và Sinh học Ứng dụng, Trường Đại học Cần Thơ
2Sinh viên Công nghệ Thực phẩm K39, Trường Đại học Cần Thơ
*Người chịu trách nhiệm về bài viết: Nguyễn Minh Thủy (nmthuy@ctu.edu.vn)
ABSTRACT
Thông tin chung:
Ngày nhận bài: 29/06/2017
Ngày nhận bài sửa:14/08/2017
Ngày duyệt đăng: 27/02/2018
In this study, panellists were trained to evaluate various attributes of the
combined Momordica cochinchinensis Spreng-passion (MCSP) fruit juice.
The weight of passion fruit juice was ranged from 50 to 200 g (MCS weight
of 150 g) and dilution ratio of MCSP juice with water (1:8 to 1:15). Principal
component analysis (PCA) identified two significant principal components
that accounted for 80.43% of the variance in the sensory attribute data. PCA
indicated that the important sensory attribute of the MCSP juice primarily
corresponded to taste, color and consistency. Overall acceptibility of product
was modelled by logistic regression analysis (LRA) as a function of passion
fruit juice concentration and dilution ratio of water. There was a statistically
significant relationship between the variables (P<0.05). The MCSP juice
about 150:130-150 (g/g) and the dilution ratio of water of 1:8 to create the
product with the highest sensory value and bioactive compounds. These
findings demonstrated the utility of PCA and LRA for identifying and
measuring the MCSP fruit juice product attributes that were important for
consumer acceptability and preference.
Title:
Application of principal
component analysis and
logistic regression as sensory
assessment tools for
Momordica cochinchinensis
Spreng-passion fruit juice
Từ khóa:
Chanh dây, gấc, hồi quy
logistic, phân tích thành phần
chính, tỷ lệ pha loãng
TÓM TẮT
Keywords:
Trong nghiên cứu này, các cảm quan viên được đào tạo để đánh giá các
thuộc tính khác nhau của sản phẩm nước ép gấc-chanh dây. Hàm lượng dịch
chanh dây sử dụng từ 50-200 g (150 g gấc) và tỷ lệ pha loãng tổng các thành
phần (gấc và chanh dây) với nước (1:8 đến 1:15). Phân tích thành phần
chính (PCA) xác định hai thành phần chính chủ yếu chiếm 80,43% phương
sai trong dữ liệu thuộc tính cảm quan. PCA cho thấy thuộc tính cảm quan
quan trọng của nước ép này là hương vị, màu sắc và độ đồng nhất. Khả năng
chấp nhận chung của sản phẩm được mô phỏng (phân tích hồi quy logistic)
như một hàm của hàm lượng dịch quả chanh dây và tỷ lệ pha loãng của nước
trong sản phẩm. Mối quan hệ thống kê quan trọng giữa các biến được xác
định (P<0,05). Tỷ lệ pha loãng với nước 1:8 và hàm lượng gấc:chanh dây là
150:130-150 (g/g), tương ứng cho sản phẩm có giá trị cảm quan và hợp chất
sinh học cao nhất. Kết quả cũng cho thấy tính hữu ích của PCA và phân tích
hồi quy logistic để xác định và đo lường các thuộc tính sản phẩm nước ép
gấc-chanh dây có ý nghĩa quan trọng đối với sự chấp nhận và ưa thích của
người tiêu dùng.
Dilution ratio, momordica
cochinchinensis Spreng,
logistic regression analysis,
passion fruit, principle
component analysis
Trích dẫn: Nguyễn Minh Thủy, Ngô Văn Tài, Phạm Tuyết Loan Anh và Nguyễn Thị Trúc Ly, 2018. Ứng
dụng phương pháp phân tích thành phần chính và hồi quy logistic trong đánh giá cảm quan nước
ép gấc - chanh dây. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(1B): 37-43.
37
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Tập 54, Số 1B (2018): 37-43
1 GIỚI THIỆU
công hay thất bại của biến phụ thuộc không bị ảnh
hưởng bởi biến độc lập. Tỷ số odd có giá trị âm
cho thấy sự suy giảm trong xác suất thành công, và
tỷ số odd dương cho thấy khả năng thành công tăng
lên (Hair et al., 1998). Phương pháp hồi quy
logistic đã được áp dụng trong một vài trường hợp
trong lãnh vực đánh giá cảm quan.
Sản xuất nước ép trái cây ngày càng trở nên
quan trọng đối với thị trường trong nước do nhu
cầu sử dụng sản phẩm tiện lợi và bổ dưỡng. Nước
ép gấc-chanh dây kết hợp sẽ làm tăng giá trị dinh
dưỡng và cải thiện mùi vị thơm ngon cho sản
phẩm. Tuy vậy, sản phẩm cần có thêm các bước
nghiên cứu về đánh giá cảm quan của người tiêu
dùng để xác nhận kết quả của nghiên cứu này và
đảm bảo tiềm năng của sản phẩm mới trên thị
trường.
Mục tiêu của nghiên cứu này là áp dụng
phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) và
phương pháp hồi quy Logistic để mô tả các thuộc
tính cảm quan của nước ép gấc-chanh dây được
chuẩn bị với sự kết hợp của các hàm lượng thay
đổi (so với gấc) và tỷ lệ pha loãng với nước để
chọn ra sản phẩm có giá trị cảm quan cao và phù
hợp với sở thích của người tiêu dùng.
Phân tích cảm quan cung cấp cho các nhà tiếp
thị hiểu về chất lượng sản phẩm thực phẩm, hướng
đến chất lượng sản phẩm tốt và cải tiến sản phẩm
theo quan điểm của người tiêu dùng (Lawless and
Heymann, 1998). Phương pháp phân tích thành
phần chính (PCA) đã được sử dụng và xem xét bởi
các nhà nghiên cứu cho các ứng dụng đánh giá cảm
quan cho các sản phẩm thực phẩm khác nhau. PCA
có thể được áp dụng cho việc điều tra dữ liệu ưa
thích, do đó có thể tạo ra một không gian sản
phẩm-người tiêu dùng dựa trên dữ liệu chấp nhận
(Hough et al., 1992; Greenhooff and McFie, 1994).
Đây cũng là một công cụ để miêu tả sự khác biệt
giữa các thuộc tính cảm quan của các sản phẩm
thực phẩm (Powers, 1984). Mối quan hệ giữa
người tiêu dùng và dữ liệu mô tả, cũng như dữ liệu
thu nhận từ cảm quan và dụng cụ đo có thể được
hình dung một cách rõ ràng bởi PCA. PCA cũng
được sử dụng để cung cấp cách hình dung mối
quan hệ giữa các sản phẩm và thuộc tính.
2 PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP
2.1 Chuẩn bị mẫu
2.1.1 Chuẩn bị màng gấc
Trái gấc chín được thu nhận, rửa sạch với nước
và để ráo. Màng gấc được tách ra (Nguyễn Minh
Thủy và ctv., 2009) và được đóng gói sẵn trong bao
bì PA, bảo quản trong tủ đông (ToC≤ –18oC) cho
đến khi sử dụng.
2.1.2 Chuẩn bị dịch quả chanh dây
Trái chanh dây được rửa sạch sau khi thu nhận,
để ráo và bổ đôi quả, tách phần thịt và hạt trong
quả. Ép lấy phần dịch quả và lọc sạch nhằm loại bỏ
các màng và xơ lẫn vào.
2.1.3 Chế biến nước ép gấc–chanh dây
Ngoài ra, các mô hình hồi quy logistic rất hữu
ích để mô tả ảnh hưởng của các yếu tố dự báo (các
biến độc lập) lên biến nhị phân (biến phụ thuộc)
thể hiện kết quả chấp nhận hoặc không chấp nhận
của người tiêu dùng (Agresti, 1996). Kết quả từ hồi
quy logistic có thể được giải thích bằng cách sử
dụng ước tính xác suất hoặc tỷ số khả dĩ ước tính.
Hồi quy logistic có thể dự đoán xác suất ước tính
rằng một sự kiện sẽ thành công hoặc thất bại dựa
trên một số dự báo (biến độc lập) (Hair et al.,
1998). Nếu xác suất dự đoán lớn hơn 0,5 thì dự
đoán là có (thành công), ngược lại là không
(Agresti, 1996). Nói cách khác, xác suất thành
Màng gấc được cân định lượng 150 g, sau đó
phối trộn với dịch quả chanh dây với các khối
lượng lần lượt như sau: 50, 100, 150, 200 g. Xay
mịn phần nguyên liệu đã phối trộn với các tỷ lệ
nước 1:8; 1:10; 1:12,5 và 1:15[tổng khối lượng
nguyên liệu (g):nước (mL)] và lọc sạch phần hỗn
hợp thu được. Phần dịch hỗn hợp sau lọc được
chỉnh độ Brix đến 7,5. Sau đó, thực hiện đồng hóa
mẫu (GJB30-40, China), áp suất 30MPa trong 6
phút. Sau đó, dịch quả (gấc và chanh dây) được gia
nhiệt ở nhiệt độ 100oC trong thời gian 5 phút. Sản
phẩm được tồn trữ lạnh 2 ngày trước khi đánh giá
cảm quan và được ký hiệu (Bảng 1).
Bảng 1: Ký hiệu các mẫu nước ép gấc-chanh dây được đánh giá cảm quan trong thí nghiệm (với
lượng gấc cố định 150 g)
Khối lượng dịch
Tỷ lệ pha loãng (gấc-chanh dây:nước) (g/mL)
quả chanh dây (g)
1:8
M1
1:10
M2
1:12,5
M3
1:15
M4
50
100
150
200
M5
M9
M13
M6
M10
M14
M7
M11
M15
M8
M12
M16
38
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Tập 54, Số 1B (2018): 37-43
2.2 Đánh giá cảm quan nước ép hỗn hợp
gấc-chanh dây
Trong đó, đầu vào là giá trị ꢌꢍ ꢎ ꢌꢄꢏ và đầu ra
là ꢐꢁꢏꢃ. Trong phân tích hàm nhiều biến, ꢌꢍ ꢎ
ꢌꢄꢏ có thể được sửa đổi thành ꢌꢍ ꢎ ꢌꢄꢏꢄ ꢎ
ꢌꢑꢏꢑ ꢎ ⋯ ꢎ ꢌꢒꢏꢒ. Sau đó, khi được sử dụng
trong các phương trình liên quan đến tỷ số odds với
giá trị của các yếu tố dự báo, phương trình hồi quy
tuyến tính sẽ trở thành hồi quy không tuyến tính
với m biến, các thông số ꢌꢓ cho tất cả j = 0, 1, 2,..,
m được ước tính.
2.2.1 Phương pháp đánh giá các thuộc tính
cảm quan của nước ép gấc-chanh dây
Mười cảm quan viên được huấn luyện tại Bộ
môn Công nghệ thực phẩm, Trường Đại học Cần
Thơ để đánh giá các mẫu nước ép gấc–chanh dây.
Các cảm quan viên được hướng dẫn đánh giá sản
phẩm nước ép với mức độ ưa thích theo cường độ
mô tả về mùi, vị, màu sắc và trạng thái [điểm từ 1
đến 5 theo thang điểm của phương pháp phân tích
mô tả định lượng QDA (Quantitave Descriptive
Analysis) được thiết lập)].
3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1 Ảnh hưởng của tỷ lệ pha loãng và khối
lượng chanh dây bổ sung đến chất lượng cảm
quan của sản phẩm
2.2.2 Phương pháp đánh giá cảm quan về sự
chấp nhận sản phẩm
Sản phẩm nước ép gấc-chanh dây được đánh
giá cảm quan dựa trên các thuộc tính như: màu đỏ
cam, mùi gấc, mùi chanh dây, vị ngọt, vị chua,
trạng thái đồng nhất và độ sánh theo phương pháp
mô tả định lượng QDA, phân tích thành phần chính
(PCA) và phân tích khả năng chấp nhận của người
tiêu dùng theo phương pháp logistic.
Khả năng chấp nhận sản phẩm được đánh giá
sử dụng thang nhị thức (có/không) theo phương
pháp Garcia et al. (2009). Số lượng cảm quan viên
là 50 người.
2.3 Phương pháp phân tích thống kê
Phương pháp phân tích thành phần chính nhằm
xác định số lượng thành phần chính (7 thuộc tính
cảm quan của sản phẩm nước ép gấc–chanh dây)
cần thiết để biểu diễn dữ liệu. “Scree plot” thể hiện
thứ tự giảm dần về độ lớn của các giá trị riêng
(Eigenvalue) và giá trị phần trăm tích lũy của
phương sai. Trong phương diện phân tích nhân tố
hoặc phân tích thành phần chủ yếu, “Scree plot”
giúp cho nhà phân tích hình dung được tầm quan
trọng tương đối của các thành phần. Các thành
phần cần phải mô tả được ít nhất 80% phần trăm
tích lũy của phương sai (Shi et al., 2002). Trong
trường hợp này, hai thành phần 1 và 2 (F1 và F2)
có giá trị riêng lớn hơn 1 và chiếm 80,43% phần
trăm tích lũy phương sai (Hình 1). Thành phần thứ
3 và thứ 4 (F3 và F4) có tác động rất nhỏ so với
biến, có thể nhận biết qua đường cong tích lũy
phương sai không có sự thay đổi nhiều. Bên cạnh
đó, có sự giảm mạnh độ lớn của giá trị riêng thành
phần thứ 3 và thứ 4 (F3 và F4). Độ lớn của thành
phần thứ 3 đến thứ 7 (F3 đến F7) rất nhỏ so với
thành phần thứ 1 và thứ 2 (F1 và F2), do đó không
cần sử dụng các thành phần từ thành phần thứ 3
(F3) trở đi để trình bày tập hợp số liệu cảm quan đã
thu thập.
2.3.1 Phân tích thành phần chính (PCA)
Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ
thuật thống kê phân tích đa biến được sử dụng rộng
rãi, có thể áp dụng cho dữ liệu QDA (chuẩn bị
thuộc tính với các điểm mô tả thuộc tính) để giảm
tập hợp các biến phụ thuộc (gọi là thuộc tính) đến
một tập hợp dữ liệu nhỏ hơn của các biến cơ bản
(gọi là yếu tố) dựa trên mô hình của tương quan
giữa các biến ban đầu. Dữ liệu được thu thập từ các
cảm quan viên, sau khi cho điểm theo cường độ
thuộc tính (QDA). Các dữ liệu của các thuộc tính
khác nhau đã nêu ở trên được sắp xếp theo thứ tự
tăng hoặc giảm dần và xử lý bằng phần mềm thống
kê XLSTAT 2017.01.41150. Sau đó, dữ liệu được
giảm bằng cách phân tính dữ liệu, các biến độc lập
và phụ thuộc được lựa chọn và đồ thị 2 trục của các
mẫu được thu nhận.
2.3.2 Phân tích hồi quy logistic
Phương trình hồi quy logistic (phương trình 1)
có thể được xây dựng với các giá trị β là 0 (không
chấp nhận) hoặc 1 (chấp nhận) được thu nhận từ
kết quả đánh giá cảm quan của người tiêu dùng.
ꢀꢁꢂꢃ
ꢄꢅꢀꢁꢂꢃ ꢆ ꢇꢈ ꢊꢈ ꢂ
(1)
ꢉ
ꢋ
39
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Tập 54, Số 1B (2018): 37-43
Hình 1: Giá trị riêng (Eigenvalue) và phần trăm tích lũy của phương sai (cumulative variability %)
của các thành phần biểu diễn theo Scree plot
Màu đỏ cam + 0,463 Mùi chanh dây + 0,447 Mùi
Ma trận thể hiện tương tác giữa các thuộc tính
gấc - 0,442 Độ sánh – 0,131 Độ đồng nhất (2)
cảm quan và các thành phần được thể hiện ở Bảng
2. Từ kết quả thu được, thành phần chính thứ 1
F2= 0,341 Vị chua + 0,362 Vị ngọt + 0,377
(F1) và thứ 2 (F2) được xây dựng trên tương tác
Màu đỏ cam + 0,086 Mùi chanh dây + 0,196 Mùi
với các thuộc tính cảm quan và thể hiện ở phương
gấc - 0,250 Độ sánh + 0,709 Độ đồng nhất (3)
trình 2 và 3.
Mối liên hệ giữa các thuộc tính và thành phần
F1 = 0,393 Vị chua + 0,251 Vị ngọt – 0,396
các thuộc tính cảm quan được thể hiện ở Hình 2.
Bảng 2:Trọng số của các thành phần
F1
0,393
0,251
-0,396
0,463
0,447
0,442
-0,131
F2
0,341
0,362
0,377
0,086
0,196
0,250
0,709
F3
-0,308
0,816
0,168
-0,074
0,067
0,155
-0,422
F4
-0,466
0,276
-0,467
0,114
-0,381
-0,258
0,514
F5
0,093
-0,028
0,094
0,772
-0,482
0,354
-0,166
F6
-0,418
-0,145
0,626
0,322
0,159
-0,531
0,047
F7
-0,483
-0,206
-0,235
0,245
0,596
0,495
0,094
Vị chua
Vị ngọt
Màu đỏ cam
Mùi chanh dây
Mùi gấc
Độ sánh
Độ đồng nhất
Hình 2: Sự phân bố các thuộc tính cảm quan theo kết quảđánh giá của cảm quan viên
biệt. Thuộc tính độ đồng nhất nằm xa trục F1
(thành phần chính thứ nhất) nên thuộc tính này ít
Dựa vào sự phân bố các thuộc tính cảm quan,
có thể chia các thuộc tính này thành 2 vùng riêng
40
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Tập 54, Số 1B (2018): 37-43
có ảnh hưởng đến thành phần chính thứ nhất.
Thuộc tính mùi chanh dây nằm cạnh trục F2 (thành
phần chính thứ 2) nên thành phần chính thứ 2 phụ
thuộc nhiều vào thuộc tính mùi chanh dây. Ngoài
ra, các thuộc tính như mùi gấc, mùi chanh dây, độ
sánh và màu đỏ cam gần trục F1. Như vậy, thành
phần chính thứ 1 chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi
thuộc tính mùi gấc, mùi chanh dây và độ sánh. Bên
cạnh đó, các thuộc tính nằm gần nhau có mối liên
hệ thuận với nhau (như thuộc tính mùi gấc và mùi
chanh dây), nhóm thuộc tính nằm khác phía nhau
(180o) có mối liên hệ nghịch đảo với nhau và các
thuộc tính nằm cách nhau 90o thì không có liên hệ
với nhau (Cañeque et al., 2004).
các thuộc tính cảm quan trên đồ thị, các mẫu nước
ép gấc-chanh dây có vị trí gần nhau thì có thuộc
tính cảm quan tương tự nhau. Sự phân tán mẫu trên
đồ thị Hình 3 cho thấy các mức độ tỷ lệ phối chế
với các mức khối lượng dịch quả chanh dây bổ
sung khác nhau có ảnh hưởng rất lớn đối với tính
chất cảm quan của sản phẩm. Nhóm mẫu có khối
lượng dịch chanh dây bổ sung 50g được đánh giá
là có độ sánh cao, không có vị ngọt hay vị chua.
Đây là nhóm mẫu có tỷ lệ phối chế với hàm lượng
gấc cao hơn hàm lượng chanh dây rất nhiều. Nhóm
các mẫu có lượng dịch chanh dây phối chế là 150g
là nhóm được đánh giá có vị chua ngọt hài hòa và
mùi chanh dây vừa phải đặc trưng cho sản phẩm.
Đây là nhóm sản phẩm được các cảm quan viên ưa
thích.
Khi thể hiện các mẫu nước ép gấc-chanh dây và
2
M10
1M9
Độ đồng
nhất
1,5
1
M1
Vị chua
Vị ngọt
Màu đỏ cam
M6
M13
Mùi gấc
M2
0,5
0
M11
Độ sánh
Mùi chanh
dây
M3
M5
M16
-0,5
-1
M4
M8
M14
M12
-1,5
-2
M15
M7
-2,5 -2 -1,5 -1 -0,5
0
0,5
1
1,5
2
2,5
F1 (61,26 %)
Hình 3: Sự phân bố của các mẫu nước gấc-chanh dây và các thuộc tính cảm quan trên cùng mặt
phẳng tương quan giữa thành phần chính thứ 1 và thứ 2
Khối lượng dịch quả chanh dây (g)
Khối lượng dịch quả chanh dây
(g) – Tỷ lệ pha loãng
150-1:8
Mẫu
Mẫu
– Tỷ lệ pha loãng
M1
M2
M3
M4
M5
M6
M7
M8
50-1:8
50-1:10
50-1:12,5
50-1:15
100-1:8
100-1:10
100-1:12,5
100-1:15
M9
M10
M11
M12
M13
M14
M15
M16
150-1:10
150-1:12,5
150-1:15
200-1:8
200-1:10
200-1:12,5
200-1:15
3.2 Ảnh hưởng của tỷ lệ pha loãng và khối
lượng chanh dây bổ sung đến khả năng chấp
nhận của sản phẩm
khối lượng dịch quả chanh dây và tỷ lệ nước phối
chế khác nhau. Từ giá trị cảm quan của sản phẩm
với nhiều thuộc tính sẽ đánh giá được khả năng
chấp nhận sản phẩm của người tiêu dùng. Kết quả
thống kê cho thấy có thể xây dựng tốt mô hình hồi
quy Logistic diễn tả sự tương quan giữa tỷ số khả
dĩ và 2 biến độc lập (tỷ lệ pha loãng và khối lượng
Phương pháp phân tích khả dĩ (Logistic) đánh
giá khả năng chấp nhận (1) hay không chấp nhận
(0) của người tiêu dùng đối với sản phẩm ở các
41
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Tập 54, Số 1B (2018): 37-43
dịch chanh dây phối chế). Phương trình tương quan
(4 và 5) được thể hiện:
Kết quả thể hiện ở Bảng 5 cho thấy giá trị P của
các nhân tố đều nhỏ hơn 0,05, ngoại trừ tương tác
X và Y có trị số là 0,128 (> 0,05). Như vậy, tương
tác XY không có ý nghĩa về mặt thống kê, phương
trình 5 được chuyển thành phương trình 6.
Tỷ số khả dĩ = exp (η)/(1 + exp(η))
(4)
Trong đó: η = 11,29+0,045 X –2,27 Y – 0,0002
X2 + 0,08Y2 + 0,001XY
(5)
η = 8,972 + 0,063 X – 2,072 Y – 0,00024 X2 +
0,082Y2
(6)
Với X là khối lượng dịch quả chanh dây phối
chế (g) và Y là tỷ lệ pha loãng với nước.
Với phương trình này, phần trăm sai lệch
(deviance) của mô hình và phần trăm được điều
chỉnh tương ứng là 11,72% và 7,21%. Cả hai giá trị
này đều nhỏ hơn so với mô hình 5, cho thấy sự cải
thiện độ tương thích (goodness of fit) của các giá
trị của mô hình dự đoán và thực nghiệm.
Phần trăm độ sai lệch của mô hình là 12,77%
và phần trăm độ lệch được điều chỉnh (Adjusted
percentage) là 7,35%.
Giá trị độ sai lệch của mô hình và residual được
trình bày ở Bảng 3.
Kết quả phân tích dữ liệu của mô hình theo
phương trình 6 được thể hiện ở Bảng 5. Kết quả
phân tích độ sai lệch của phương trình 6 cho thấy
giá trị Deviance của mô hình này là 25,97 (nhỏ hơn
so với Deviance của mô hình 5 là 28,29) và
Deviance của Residual là 195,61 (lớn hơn so với
mô hình 5 là 193,29). Nếu mô hình dự đoán có độ
lệch nhỏ nhất có ý nghĩa, tương ứng với giá trị P
rất nhỏ (< 0,05) thì có thể kết luận có sự tương
quan ý nghĩa giữa các dữ liệu dự đoán và dữ liệu
đo đạc. Kết quả thể hiện giá trị P của mô hình nhỏ
hơn 0,05. Vì vậy, có thể khẳng định sự tương quan
có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức độ tin cậy 95%.
Hơn nữa giá trị P của các sai lệch còn lại
(residuals) nhỏ hơn 0,05 chỉ ra rằng mô hình này là
không kém hơn khi so với mô hình tốt nhất có thể
(mức độ tin cậy >95%).
Bảng 3: Phân tích độ sai lệch (Analysis of
Deviance) của phương trình 5
Nguồn
(Source)
Model
Residual
Total (corr.)
Độ sai lệch
(Deviance)
28,29
Độ tự Giá trị
do (Df)
P
0,0000
0,0174
5
193,29
221,58
154
159
Kết quả cho thấy Deviance của mô hình là
28,29 và giá trị P của mô hình nhỏ hơn 0,05, có thể
khẳng định sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống
kê ở mức độ tin cậy 95%. Hơn nữa giá trị P của
residuals (sai số) lớn hơn 0,05, càng có thể khẳng
định rằng mô hình này là không kém hơn khi so
với mô hình tốt nhất có thể (với mức độ tin cậy
95% hoặc cao hơn). Bên cạnh đó, kiểm định
Likelihood (Bảng 4) nhằm đánh giá độ tương thích
của mô hình thông qua đánh giá sự đóng góp của
từng nhân tố vào trong mô hình được đề xuất.
Bảng 5: Phân tích độ sai lệch (Analysis of
Deviance) của phương trình 6
Nguồn
(Source)
Model
Residual
Total (corr.)
Độ sai lệch
(Deviance) do (Df)
Độ tự
Giá
trị P
0,0000
Bảng 4: Kiểm định Likelihood (Likelihood
Ratio Tests) của phương trình 5
25,97
195,61
221,58
4
Nhân tố
(Factor)
Chi- Df (Độ tự
Giá trị
P
155 0,0151
159
Squared
do)
X
Y
4,297
8,941
12,615
6,265
2,318
1
1
1
1
0,038
0,003
0,0004
0,012
0,128
Kết quả kiểm định Likelihood được thể hiện ở
Bảng 6 của phương trình 6 cho giá trị P của các
nhân tố đều rất nhỏ (P<0,05), cho thấy sự đóng góp
có ý nghĩa của các nhân tố vào mô hình được thiết
lập.
X2
Y2
XY
1
Thông thường so sánh độ lệch của mô hình dự
đoán trên phân bố Chi-squared với một độ tự do
duy nhất để kiểm tra tính độc lập thống kê và mức
độ khớp của dữ liệu. Với hồi quy logistic, thay vì
sử dụng R2 để mô tả sự phù hợp của mô hình thì độ
lệch (deviance) có thể được thay thế. Ngoài ra,
phân tích Chi Squared cũng là một biện pháp đánh
giá độ tương thích của các giá trị thực nghiệm và
dự đoán từ mô hình. Độ sai lệch (deviance) nhỏ
nhất là giá trị mong muốn. Giá trị P của các nhân tố
cũng được xác định.
Bảng 6: Kiểm định Likelihood (Likelihood
Ratio Tests) của phương trình 6
Nhân tố
Chi-
Squared
13,4136
7,69286
12,2346
6,54621
Độ tự do
Giá
trị P
(Factor)
(Df)
X
1
1
1
1
0,0002
0,0055
0,0005
0,0105
Y
X2
Y2
42
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Tập 54, Số 1B (2018): 37-43
Tương quan giữa tỷ số khả dĩ (Odd ratio) và
các nhân tố cũng có thể được biểu diễn theo
phương trình 7.
năng ưa thích sản phẩm (hay tỷ số odd) đạt được
cao nhất khi sản phẩm được phối chế với lượng
dịch quả là 133,294 g và tỷ lệ pha loãng 1:8 (dữ
liệu được tính toán từ mô hình tối ưu được dự
đoán). Kết quả phân tích các chỉ tiêu lý hóa học và
thông qua các phương pháp đánh giá cảm quan cho
thấy mẫu phối chế với lượng dịch chanh dây là 150
g và tỷ lệ pha loãng 1:8 cho các giá trị về hàm
lượng các hợp chất có hoạt tính sinh học cao cũng
như giá trị cảm quan tốt nhất và được người tiêu
dùng chấp nhận.
Tỷ số Odd = 2,385 + 0,014 X – 0,442 Y -
0,00005X2 – 0,000006 XY + 0,0176Y2
(7)
Mô hình bề mặt đáp ứng thể hiện sự tương
quan giữa tỷ số khả dĩ với khối lượng dịch quả
phối chế và tỷ lệ pha loãng với nước được trình
bày ở Hình 4.
Thuận lợi của mô hình thu nhận là cho thấy khả
Hình 4: Tương quan giữa tỷ số odd với khối lượng dịch quả và tỷ lệ pha loãng
optimization of a mayonnaise-type spread made
with rice bran oil and soy protein. Journal of
Food Science, 74(6): 248–254.
4 KẾT LUẬN
Đánh giá về cảm quan (phân tích mô tả và
nghiên cứu sự yêu thích của người tiêu dùng) là
yếu tố then chốt cho việc giới thiệu thành công các
sản phẩm thực phẩm mới và giám sát đáng tin cậy
các sản phẩm thực phẩm hiện có trên thị trường.
Từ nghiên cứu này, các thuộc tính cảm quan quan
trọng quyết định chất lượng của nước ép gấc-chanh
dây là trạng thái (độ sánh và độ đồng nhất), màu
sắc (đỏ cam) và mùi vị (mùi gấc, mùi chanh dây).
Kết hợp các phương pháp thống kê PCA và hồi
quy Logistic các dữ liệu yêu thích sản phẩm cho
thấy tiện ích của chúng trong xác định các thuộc
tính cảm quan của sản phẩm nước ép gấc-chanh
dây cho sự chấp nhận của người tiêu dùng. Nước
ép gấc-chanh dây sử dụng dịch quả là 133-150g (so
với gấc là 150 g) và tỷ lệ pha loãng 1:8 (khối lượng
tổng cộng gấc-chanh dây:nước) có giá trị cảm quan
và hàm lượng các hợp chất sinh học cao nhất.
Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R. L., and Black,
W.C. 1998. Multivariatedata analysis. 5th
Edition. Prentice Hall, Inc. Upper Saddle River.
New Jersey. 730 pp.
Hough, G., Bratchell, N., and Macdougall, B., 1992.
Sensory profiling of Dulce de Leche, a dairy
based confectionary product. Journal of Sensory
Studies, 7(3): 157-178.
Nguyễn Minh Thủy, Nguyễn Thị Mỹ Duyên, Trương
Quốc Bình và ctv., 2009. Phát triển đa dạng các
sản phẩm từ gấc. Tạp chí Khoa học Trường Đại
học Cần Thơ: 11, 254-261.
Greenhoff, K. and MacFie, H.J.H., 1994. Preference
Mapping in practice. In Mac Fie, H. J. H. and
Thomson, D. M. H (eds) Measurement of food
preferences.. Blackie Academics and
Professional. London. U.K.137-166.
Lawless, H. and Heymann, H., 1998. Sensory
evaluation of food: Principles and Practices. New
York, Kluwer Academic/Plenum Publishers.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Agresti, A., 1996. An introduction to categorical data
analysis. Wiley and Sons. New York. 312pp.
Powers, J.J., 1984. Using general statistical programs
to evaluate sensory data. Food
Cañeque, V., Pérez, C., Velasco, S., Diaz, M.T.,
Lauzurica, S., Álvarez, I. & De la Fuente, J.,
2004. Carcass and meat quality of light lambs
using principal component analysis. Meat
Science, 67(4), 595-605.
Technology.38(6): 74-82.
Shi, H., Vigneau-Callahan K.E., Shestopalov A.I.,
Milbury P.E., Matson W.R.& Kristal B.S., 2002.
Characterization of diet-dependent metabolic
serotypes: Proof of principle in female and male
rats. The Journal of Nutrition, 132(5), 1031-1038
Garcia, G., Sriwattana S., No H.K., Corredor, J.A.H
and Prinyawiwatkul, W., 2009. Sensory
43
7 trang
14520
Free
Bạn đang xem tài liệu "Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính và hồi quy logistic trong đánh giá cảm quan nước ép gấc - chanh dây", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- ung_dung_phuong_phap_phan_tich_thanh_phan_chinh_va_hoi_quy_l.pdf
