食品伙伴網(wǎng)服務(wù)號

感官評價22:閃現(xiàn)剖面法(Flash Profile)

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-11-20  來源:感官科學(xué)與評定
核心提示:01方法原理Flash Profile(FP)法是最接近傳統(tǒng)描述性分析的快速感官分析方法,是Dairou和Sieffermann在自由選擇剖面的基礎(chǔ)上提出
01方法原理
Flash Profile(FP)法是最接近傳統(tǒng)描述性分析的快速感官分析方法,是Dairou和Sieffermann在自由選擇剖面的基礎(chǔ)上提出的一種新方法,該方法舍去了傳統(tǒng)方法中評價員的培訓(xùn)環(huán)節(jié),增加了樣品的排序環(huán)節(jié)。實驗中,每一個評價員都有自己的感官屬性清單和強(qiáng)度判斷標(biāo)尺,并根據(jù)感官屬性強(qiáng)度進(jìn)行排序。相較于評價員給出感官屬性強(qiáng)度,這種方法更易執(zhí)行。Flash Profile檢驗法為使用未經(jīng)培訓(xùn)的消費者作為評價員提供了可能性。

02方法步驟
招募評價員,數(shù)量沒有強(qiáng)制要求,通常不少于4位;評價員不必是產(chǎn)品專家,評價員不需要在特定產(chǎn)品上進(jìn)行培訓(xùn);當(dāng)使用消費者作為評價員時,數(shù)量從20~200位均有,通常是40~50位。
感官專業(yè)人員對評價員進(jìn)行產(chǎn)品介紹,要求評價員根據(jù)自己對樣品的理解產(chǎn)生對樣品感知的所有描述詞。
評價員看其他評價員的描述詞,再在自己的清單上增加或者替代,確定測試描述詞。
評價員評價樣品,并對樣品的不同感官屬性強(qiáng)度進(jìn)行排序;在排序階段,允許重復(fù)品嘗樣品,根據(jù)自己的標(biāo)尺把樣品按由低到高的順序排列。
感官專業(yè)人員收集整理數(shù)據(jù),分析實驗數(shù)據(jù),獲得實驗結(jié)論。統(tǒng)計分析方法可使用非參數(shù)統(tǒng)計方法,如Friedman 檢驗、Page 檢驗、相關(guān)性分析等。

03方法特點
Flash Profile 法的優(yōu)點是評價小組不必形成標(biāo)準(zhǔn)化的描述語言,因此也不需要具有明確定義的標(biāo)準(zhǔn)參比樣;不需要針對某一個產(chǎn)品進(jìn)行特定的培訓(xùn),同時,只需要較少的時間收集數(shù)據(jù),也更加地節(jié)約成本。
Flash Profile 法的缺點包括因為實驗使用排序標(biāo)度,因此每次排序至少需要對比兩個樣品,當(dāng)評價多個樣品時,工作量會劇增,一般評價樣品不建議多于6個;實驗結(jié)果僅適用于單次試驗樣品間比較,多次實驗數(shù)據(jù)不能進(jìn)行橫向比較;因為數(shù)據(jù)是排序結(jié)果,不代表強(qiáng)度大小,不能獲取關(guān)于感官屬性強(qiáng)度之間具體差異。

04應(yīng)用領(lǐng)域和范圍
Flash Profile 法對感官屬性不熟悉,或者對于在探索階段的產(chǎn)品測試具有明顯的優(yōu)勢;當(dāng)實驗同時測試了消費者喜好度時,能夠獲得喜好地圖,對于產(chǎn)品開發(fā)具有較大意義;因此該方法常用于項目開始階段。

05應(yīng)用實例
試驗樣品為市售巧克力11種,巧克力在品牌、可可含量、成分上存在差別;使用學(xué)生作為評價員,實驗前對感官進(jìn)行使用方法上的培訓(xùn);實驗中要求評價員自由選擇感官屬性并對樣品的感官屬性強(qiáng)度進(jìn)行性排序。
實驗結(jié)束后,根據(jù)不同評價員的實驗結(jié)果,生成樣品描述語言;使用獨立樣本主成分分析法對實驗結(jié)果進(jìn)行分析,分析評價員的評價維度;使用廣義Procrustes分析(GPA)和對因素分析(MFA)可獲得FP 感官地圖,如圖5-4編號。FP 感官圖能夠清晰表示出樣品的相關(guān)性、樣品簇、方差;使用聚類分析可獲得樣品的樹狀圖譜。通過樹狀圖5-5,可以便利的展示樣品間的相關(guān)性。

編輯:songjiajie2010

 
分享:
關(guān)鍵詞: 感官
[ 網(wǎng)刊訂閱 ]  [ 檢驗技術(shù)搜索 ]  [ ]  [ 告訴好友 ]  [ 打印本文 ]  [ 關(guān)閉窗口 ] [ 返回頂部 ]
 

 
 
推薦圖文
推薦檢驗技術(shù)
點擊排行
檢驗技術(shù)
 
 
Processed in 0.054 second(s), 14 queries, Memory 0.92 M