Direcionadores de preferencia para nectares de uva comerciais tradicionais e "lights" utilizando regressão por minimos quadrados parciais (PLSR). / Drivers of liking for grape nectars in the traditional commercial and light versions using partial least squares regression (PLSR).

AUTOR(ES)

Leonardo Rangel Alves

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Este estudo objetivou Identificar direcionadores de preferência de oito amostras comerciais de néctar de uva (tradicionais e "light") utilizando metodologias estatísticas avançadas para relacionar dados de perfil sensorial, físico-químicos e aceitabilidade. Oito amostras comerciais de néctares de uva (quatro tradicionais e suas respectivas versões "light") foram analisadas. Um teste de Aceitação utilizando a escala hedônica híbrida foi realizado com 114 consumidores. Quatorze termos descritivos foram avaliados por uma equipe sensorial e seis atributos físico-químicos foram medidos. As amostras de néctar de uva A e C foram as mais aceitas e as amostras CL e DL ("light") foram as mais rejeitadas. Construiu-se um Mapa de Preferência Interno e em seguida uma Análise de "Cluster" foi realizada para o atributo Impressão Global. Dois grupos de consumidores foram encontrados. A principal diferença entre os grupos foi com relação à utilização de diferentes porções da escala pelos consumidores de cada grupo. A metodologia PLSR foi utilizada para relacionar a aceitação dos consumidores com os termos descritivos e atributos físico-químicos, fornecendo correlações entre eles. Os resultados mostraram que os atributos Sabor de Uva, Sabor Residual de Uva, Acidez Total Titulável, Aroma de Uva, Cor Vinho, °Brix, Viscosidade, Acidez, Turbidez, Adstringência, Fenóis Totais e Consistência nesta ordem de importância, estavam fortemente correlacionados com a Impressão Global dos consumidores sendo portanto os direcionadores de preferência encontrados.

ASSUNTO(S)

nectar test quantitative descriptive analysis analise de cluster grape aceitação mapa de preferencia interno regressão por minimos quadrados parciais analise descritiva quantitativa uva testes acceptance partial least squares regression cluster analysis nectar internal preference mapping

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