Sensorial (3)

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAZONAS 
FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS 
ENGENHARIA DE ALIMENTOS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
RELATÓRIO 3 – Métodos afetivos: Teste de Aceitação 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
MANAUS 
2021 
UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAZONAS 
FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS 
ENGENHARIA DE ALIMENTOS 
 
 
 
 
 
JOÃO VITOR SOUZA SOARES 
JORDANNA GABRIELA DIAS EVANGELISTA 
LAURA FERNANDA PINHEIRO TOBIAS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
RELATÓRIO 3 – Métodos afetivos: Teste de Aceitação 
 
 
 
 
Trabalho solicitado pelo professor Luan 
Ramos da Silva da Universidade Federal 
do Amazonas, como requisito parcial para 
obtenção das notas da disciplina Análise 
Sensorial de Alimentos do 7.º período do 
curso de Engenharia de Alimentos. 
 
 
 
 
 
 
 
Professor: Luan Ramos da Silva 
 
 
MANAUS 
2021 
SUMÁRIO 
 
1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 4 
2. OBJETIVOS .................................................................................................................... 5 
2.1 Objetivos gerais ........................................................................................................ 5 
2.2 Objetivos específicos .............................................................................................. 5 
3. MÉTODOLOGIA ............................................................................................................. 5 
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................................... 7 
5. CONCLUSÃO ............................................................................................................... 12 
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................................... 13 
 
 
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1. INTRODUÇÃO 
O macarrão é um alimento energético, barato, popular e amplamente 
consumido em muitas partes do mundo, principalmente por pessoas de baixa 
renda. De uma forma geral, sua fórmula é composta principalmente por farinha 
de trigo especial, de baixo valor nutritivo e de baixa qualidade protéica e com 
ingestão insuficiente de fibras. Atualmente, está sendo muito utilizado a adição 
de extratos vegetais na formulação de vários tipos de macarrão como: extratos 
de Beterraba, Cenoura, Espinafre e Páprica. (YOUSIF et al., 2003). 
Para melhorar a qualidade dos produtos, seja um produto novo ou já 
existente no mercado, existem algumas ferramentas que podem ajudar a avaliar 
o comportamento e a imagem do consumidor perante ele. Na indústria de 
alimentos, a ferramenta mais famosa é a análise sensorial, que é muito 
importante para avaliar a aceitabilidade do mercado e a qualidade do produto, e 
é uma parte inerente do plano de controle de qualidade da indústria (TEIXEIRA, 
2009). 
Diante deste contexto, o presente trabalho foi conduzido com o objetivo 
realizar os cálculos de aceitação do macarrão com adição de extratos vegetais 
(Beterraba, Cenoura, Espinafre e Páprica) às exigências do mercado 
consumidor quanto à qualidade tecnológica e sensorial. 
Para atingir esse objetivo, é usado um método afetivo de análise sensorial, 
que mede as atitudes do consumidor em relação à aceitação ou preferência do 
produto. Nesse tipo de método, são utilizados julgadores não treinados, que não 
possuem conhecimento prévio do produto que está sendo avaliado. Quando se 
quer saber o quanto o consumidor gosta de um produto, pode usar testes de 
aceitação, utilizando várias formas de escalas, como a escala hedônica 
(TEIXEIRA, 2009). 
 
 
 
 
 
 
 
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2. OBJETIVOS 
2.1 Objetivos gerais 
• Realizar os cálculos de aceitação do macarrão com adição de extratos 
vegetais. 
2.2 Objetivos específicos 
• Interpretar e entender dados estatísticos dos métodos afetivos; 
• Realizar teste ANOVA e Tukey. 
3. MÉTODOLOGIA 
3.1 Materiais 
• Trigo; 
• Ovos; 
• Água; 
• Extratos de Beterraba, Cenoura, Espinafre e Páprica; 
• Fichas sensórias; 
• Software MiniTab. 
3.2 Análise Sensorial 
A análise do teste afetivo das amostras de Extrato de Beterraba, Extrato 
de Cenoura, Extrato de Espinafre e Extrato de Páprica foram desenvolvidos da 
seguinte maneira. 
3.2.1 Teste sensorial 
Os julgadores avaliaram as amostras, nos atributos de cor, aroma, sabor 
e impressão global utilizando a ficha definida para o teste (Figura 2). As amostras 
foram apresentadas de forma em blocos completos casualizados (Figura1). Os 
testes foram realizados em cabines individuais, sob luz branca. 
Figura 1 – Amostras do teste sensorial 
 
Fonte: Ramos, 2021 
 
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Figura 2 – Ficha Sensorial com escala não estruturada de 9 cm 
 
Fonte: Ramos, 2021 
3.2.2 Análise dos resultados 
Utilizando o programa estatístico MiniTab (2021), os dados sensoriais 
foram submetidos a Análise de Variância (ANOVA) de fator único com duas 
fontes de variação (amostras e julgadores) e teste de comparação de médias de 
Tukey (significância de 5%). 
3.2.3 Disponibilização dos dados 
A aceitação das amostras de macarrão com extratos vegetais foi avaliada 
com a participação de 120 pessoas. As amostras foram apresentadas aos 
avaliadores em blocos, utilizando escala não estruturada de 9 cm. 
Os resultados obtidos foram plotados e disponibilizados aos alunos do 7º 
período do curso de Engenharia de Alimentos da UFAM para que servissem 
como estratégia de aprendizagem e nota avaliativa do período na matéria de 
Análise Sensorial de Alimentos. Dessa forma, foi solicitado aos alunos que eles 
realizassem os testes estatísticos (ANOVA e Tukey) referente as diferentes 
amostras e atributos de macarrões com extratos vegetais. 
 
 
 
 
 
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4. RESULTADOS E DISCUSSÃO 
Tabela 1 - Análise de variância entre as amostras para os atributos de Cor, 
Aroma, Sabor e Impressão Global (Anova) 
Atributos Fonte GL SQ Seq Contribuição SQ (Aj.) QM (Aj.) Valor-F Valor-P 
COR 
AMOSTRAS 3 276,3 26,76% 276,3 92,097 57,96* 0,000 
Erro 476 756,3 73,24% 756,3 1,589 - - 
Total 479 1032,6 100,00% - - - - 
AROMA 
AMOSTRAS 3 98,17 17,24% 98,17 32,7243 33,05* 0,000 
Erro 476 471,27 82,76% 471,27 0,9901 - - 
Total 479 569,45 100,00% - - - - 
SABOR 
AMOSTRAS 3 123,9 19,25% 123,9 41,317 37,83* 0,000 
Erro 476 519,9 80,75% 519,9 1,092 - - 
Total 479 643,9 100,00% - - - - 
IMPRESSÃO 
GLOBAL 
AMOSTRAS 3 87,47 15,86% 87,47 29,1576 29,91* 0,000 
Erro 476 464,01 84,14% 464,01 0,9748 - - 
Total 479 551,48 100,00% - - - - 
* significativo ao nível de 5% de significância 
GL = Graus de Liberdade; SQ = Soma dos Quadrados; QM = Soma dos Quadrados Médios. 
Fonte: os autores, 2021 
O ANOVA usa o teste F para determinar se a variabilidade entre as 
médias do grupo é maior que a variabilidade das observações dentro dos grupos. 
Se essa proporção for suficientemente grande, podemos concluir que nem todas 
as médias são iguais. Portanto, se as médias dos grupos não variam, ou não 
variam mais do que o acaso permite, então você é possível concluir que as 
médias são diferentes (Minitab, 2019). 
Logo, de acordo com a tabela 1 representa o teste de variância entre as 
amostras para os atributos de cor, aroma, sabor e impressão global. Com o 
resultado podemos inferir pelo valo-F do teste anova que existe uma diferença 
significativa entre as médias das amostras analisadas para todos os atributos. 
O resultado da diferença significativa entre os atributos das amostras 
pode ser comprovado através do valor-P, significando que os dados são 
improváveis com um nulo verdadeiro. O valor de P baixo sugere que as amostras 
fornecem evidências suficientes de que é possível rejeitar a hipótese nula para toda 
a população (Minitab, 2014). 
Entretanto, apesar de o teste ANOVA nos possibilitar entendemos se existem 
diferenças significativas entre os atributos das amostras avaliadas ele nãonos diz 
quais amostras diferem entre si e em quais atributos. Sendo assim, é necessário 
realizar o Teste de Tukey. 
A tabela 2 dispões os intervalos de confiança para avaliarmos a estimativa 
da população mediana para cada grupo. Em um nível de confiança de 95%, é 
 
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possível ter 95% de certeza de que o intervalo de confiança contém a mediana 
de grupo. Sendo assim, de acordo com o intervalo de confiança é possível 
avaliarmos que há significância prática dos resultados. Com os intervalos não 
possuem amplitude altas é possível compreender que o tamanho da 
amostragem foi adequado para esse teste. 
Tabela 2 – Intervalos de Confiança (p>0,05) 
RESULTADOS IC de 95% (Teste Tukey) 
 AMOSTRAS 
ATRIBUTOS N 
EXTRATO DE 
BETERRABA 
EXTRATO DE 
CENOURA 
EXTRATO DE 
ESPINAFRE 
EXTRATO DE 
PÁPRICA 
Desv. Pad. 
Combinado 
COR 120 (7,41; 7,87) (7,85; 8,30) (5,82; 6,27) (7,13; 7,58) 1,26 
AROMA 120 (7,54; 7,90) (7,86; 8,22) (6,65; 7,00) (7,53; 7,89) 0,96 
SABOR 120 (7,84; 8,21) (8,10; 8,47) (6,79; 7,16) (7,26; 7,64) 1,045 
IMPRESSÃO 
GLOBAL 
120 (7,81; 8,17) (8,00; 8,35) (6,88; 7,23) (7,58; 7,94) 0,99 
Fonte: os autores, 2021 
 Os gráficos de intervalos dos resultados versus amostras com intervalos 
de confiança de 95% (figura 3, figura 4, figura 5 e figura 6) para cada atributo, 
permite inferirmos que as médias da população podem ser estatisticamente 
significativas para as amostras quando os intervalos de duas médias se 
sobrepõe. Portanto, em todos os gráficos (figura 3, figura 4, figura 5 e figura 6) é 
possível observar que apenas as amostras do extrato de espinafre não se 
sobrepõem a nenhuma das amostras em todos os atributos, por conseguinte as 
diferenças entre as médias dessa amostra podem ser estatisticamente 
significativamente diferentes em comparação à média das demais amostras em 
todos os atributos analisados. 
Figura 3 – Gráfico de Intervalos de Resultados em comparação as amostras para o 
atributo cor. 
 
Fonte: os autores, 2021 
 
9 
 
Figura 4 – Gráfico de Intervalos de Resultados em comparação as amostras para o 
atributo aroma. 
 
Fonte: os autores, 2021 
 
Figura 5 – Gráfico de Intervalos de resultados em comparação as amostras para o 
atributo sabor. 
 
Fonte: os autores, 2021 
 
 
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Figura 6 – Gráfico de Intervalos de resultados em comparação as amostras para o 
atributo impressão global. 
 
Fonte: os autores, 2021 
De acordo com a tabela 3, as amostras que apresentam letras iguais na 
mesma linha não diferem significativamente em um grau p>0,05 de acordo com 
o teste de Turkey realizado nas amostras em comparação aos seus atributos. 
Sendo assim, no atributo cor apenas as médias das amostras de extrato de 
beterraba e extrato de páprica não diferiram significativamente. Para o atributo 
de aroma o extrato de beterraba não diferiu significativamente dos extratos de 
páprica e cenoura. Quanto ao sabor os extratos de beterraba e cenoura não 
diferiram significativamente. No item de intenção global, o extrato de beterraba 
não diferiu significativamente em comparação ao extrato de cenoura e páprica 
respectivamente. Além disso, é possível observamos que apenas o extrato de 
espinafre diferiu significativamente de todas as demais amostras em todos os 
atributos. 
 
 
 
 
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Tabela 3 – Valores médios dos atributos sensoriais de massas de elaboradas 
com diferentes tipos de extratos 
ATRIBUTOS 
 AMOSTRAS 
η 
Extrato de 
Beterraba 
Extrato de 
Cenoura 
Extrato de 
Espinafre 
Extrato de 
Páprica 
COR 120 7,64±1,28b 8,08±0,90a 6,04±1,48c 7,36±1,32b 
AROMA 120 7,72±1,22ab 8,04±0,80a 6,83±0,98c 7,71±0,93b 
SABOR 120 8,03±1,06a 8,28±0,07a 6,98±1,13c 7,45±1,19b 
IMPRESSÃO 
GLOBAL 120 7,99±1,05
ab 8,18±0,76a 7,05±1,14c 7,76±0,95b 
Letras iguais na mesma linha não diferem significativamente (p>0,05) de acordo com Teste de Tukey 
Fonte: os autores, 2021 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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5. CONCLUSÃO 
O teste afetivo revelou, que a amostra com extrato de beterraba 
apresentou semelhança amostra em comparação as amostras com extrato de 
cenoura e páprica nos atributos aroma e impressão global. A amostra com 
extrato de espinafre diferiu de todas as outras amostras em todos os atributos. 
As amostras com extrato de cenoura e extrato de páprica diferiram 
significativamente entre si em todos os atributos. Para os atributos de cor e sabor 
a amostra com extrato de beterraba não apresentou diferença significativa 
(p>0,05) com as amostras com extrato de páprica e cenoura respectivamente. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
 
Minitab. Como interpretar corretamente os valores P. 2014. Disponível em: < 
https://blog.minitab.com/en/adventures-in-statistics-2/how-to-correctly-interpret-
p-values>. Acesso em: 24 de jul de 2021. 
Minitab. Como interpretar corretamente os valores P. 2014. Disponível em: < 
https://blog.minitab.com/en/adventures-in-statistics-2/how-to-correctly-interpret-
p-values>. Acesso em: 24 de jul de 2021. 
Minitab. Entendendo Análise de Variância (ANOVA) e o teste F. 2019. 
Disponível em: <https://blog.minitab.com/pt/entendendo-analise-de-variancia-
anova-e-o-teste-f>. Acesso em: 24 de jul de 2021. 
Minitab. Interpretar os principais resultados para Gráfico de intervalos. 
2018. Disponível em: <https://support.minitab.com/pt-br/minitab/18/help-and-
how-to/graphs/how-to/interval-plot/interpret-the-results/key-results/>. Acesso 
em: 24 de jul de 2021. 
Minitab. Todas as estatísticas e gráficos para Teste de mediana de Mood. 
2018. Disponível em: https://support.minitab.com/pt-br/minitab/18/help-and-how-
to/statistics/nonparametrics/how-to/mood-s-median-test/interpret-the-results/all-
statistics/>. Acesso em: 24 de jul de 2021. 
Parma, G. C. TESTES DE ANOVA E TUKEY. 2017. Disponível em: 
<https://www.profcremona.com/materiais/material-estatistica/metodos-
estatisticos/anova-tukey>. Acesso em: 22 de jul de 2021. 
Teixeira, L. V Análise Sensorial Na Indústria De Alimentos. Revista do Instituto 
de Laticíneos “Cândido Tostes”,n. 366, v. 64, p. 12-21, 2009. 
Thomas SELLKE, MJ BAYARRI e James O. BERGER, Calibration of p Values for 
Testing Precise Null Hypotheses. The American Statistician. 2001 vol. 55, No. 1 
TORREZAN, et al. Avaliação do perfil sensorial de alimento com soja sabor 
laranja. B.CEPPA, Curitiba, v. 22, n. 2, p. 199-216, jul./dez. 2004. 
YOUSIF, et al. Incorporation of bovine dry blood plasma into biscuit flour for the 
producyion of pasta Lebensm. Techenol. p.295-302, 2003.