Seleção de variáveis através da análise fatorial discriminante na indústria de alimentos

Abstract

O aumento na utilização de sensores e recursos computacionais tem conduzido a crescente coleta de informações em ambientes industriais e cenários complexos em termos da manipulação e análise dos dados coletados. Neste sentido, a seleção das variáveis relevantes para caracterizar processos ou produtos é uma atividade necessária para o eficiente monitoramento e otimização dos parâmetros de processos produtivos. No tocante à indústria de alimentos, a seleção dos atributos a serem avaliados em uma análise sensorial, considerando o conjunto de possíveis atributos, é uma etapa essencial no planejamento de painéis sensoriais. Na seleção, deseja-se reduzir a lista de atributos a serem apresentados aos avaliadores, evitando assim a fadiga dos membros do painel, porém mantendo atributos relevantes para a caracterização das amostras avaliadas. Neste trabalho, aplica-se uma técnica multivariada, a análise fatorial discriminante (AFD), para seleção de atributos em painéis sensoriais baseados em avaliações descritivas das amostras, tais como o método QDA (Quantitative Descriptive Analysis). O uso da AFD foi avaliado em um estudo onde formulações de cidras foram caracterizadas através de dez atributos em painel sensorial utilizando o método QDA. Os resultados obtidos indicam que a AFD é uma técnica eficaz na seleção de variáveis. O uso da AFD revelou que, neste caso, seis atributos são suficientes para discriminar adequadamente as formulações.