ĐỒ ÁN CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM ỨNG DỤNG CHỈ SỐ R (RINDEX) TRONG PHÉP THỬ PHÂN BIỆT

ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
I. TỔNG QUAN VỀ PHÉP THỬ PHÂN BIỆT TRONG
ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN
1. Sơ lược về đánh giá cảm quan
1.1. Đònh nghóa
“Đánh giá cảm quan là phương pháp khoa học được sử dụng để gợi lên, đo đạc,
phân tích và giải thích cảm giác đối với các sản phẩm vốn được nhận biết thông qua
các giác quan: thò giác, khứu giác, xúc giác, vò giác và thính giác.”
(Stone & Sidel – ASTM)
1.2. Các phương pháp đánh giá cảm quan
Nhìn chung, tất cả các phương pháp đều dựa trên phép xử lý thống kê các thông
tin thu thập được từ người thử. Mỗi phép thử là tập hợp các đánh giá riêng lẻ của mỗi
người tham gia, được sắp xếp theo một phương thức đã đònh trước phù hợp với các
phép toán thống kê.
 Phép thử phân biệt: Tìm hiểu xem các sản phẩm giống hay khác nhau.
 Phép thử mô tả: Tìm hiểu xem cường độ của các tính chất cảm quan là bao
nhiêu.
 Phép thử thò hiếu: Tìm hiểu xem các sản phẩm có được ưa thích không, loại
sản phẩm nào hay tính chất cảm quan nào được ưa thích nhất.
1.3. Các nguyên tắc cơ bản trong đánh giá cảm quan
 Sự vô danh của các mẫu đánh giá: Người thử không bò ảnh hưởng bởi bất kì
thông tin nào của sản phẩm ngoại trừ các tính chất cảm quan.
 Sự độc lập của các câu trả lời: Ý kiến của những người thử là độc lập với
nhau, không bò ảnh hưởng hay chi phối lẫn nhau.
 Kiểm soát điều kiện thí nghiệm: Các điều kiện thí nghiệm khác nhau sẽ cho
các kết quả thí nghiệm khác nhau. Các thí nghiệm cảm quan phải luôn được
thực hiện trong phòng thí nghiệm cảm quan, không thực hiện trong phân xưởng
sản xuất hay trong nhà máy; và phải thỏa mãn các điều kiện yêu cầu bắt buộc
khi thực hiện một thí nghiệm cảm quan.
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 1

ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
1.4. Vai trò của đánh giá cảm quan
Đánh giá cảm quan cho phép giải quyết những bận tâm của nhà sản xuất thực
phẩm trong các quá trình kiểm tra nguyên liệu, quá trình sản xuất, đánh giá ảnh hưởng
của các yếu tố công nghệ và kỹ thuật đến sản phẩm cuối cùng, cũng như xác đònh mối
quan hệ giữa bao bì và chất lượng, xác đònh thời gian sống của sản phẩm và cuối cùng
là phát triển sản phẩm mới.
2. Phép thử phân biệt
2.1. Mục đích
Tìm hiểu xem liệu nhóm người thử có thực sự nhận ra sự sai khác giữa các sản
phẩm không, hay đó chỉ là những câu trả lời được ra một cách ngẫu nhiên.
2.2. Các phép thử phân biệt
2.2.1. Phép thử A – non A và phép thử hai – ba (Duo – Trio)
 Mục đích: Xác đònh liệu một sản phẩm có giống với một mẫu chuẩn hay
không. Phép thử này rất thích hợp trong tình huống muốn kiểm tra xem sản
phẩm làm ra có giống với một sản phẩm đang bán trên thò trường hay không.
 Nguyên tắc
• A – non A
Đầu tiên, người thử sẽ học cách nhận biết mẫu kiểm chứng A (tuy nhiên, ta
phải có cách chọn lọc từ ban đầu giữa những người đã biết mẫu A và không biết mẫu
A. Những người không biết mẫu A mới được tiến hành huấn luyện). Tiếp theo người
thử sẽ lần lượt thử một dãy các mẫu được mã hóa bao gồm cả mẫu A và non A, sau đó
người thử phải xác đònh mẫu nào là A và non A.
Trình bày mẫu: Cân bằng trật tự trình bày mẫu trên cả nhóm người thử, số
mẫu A và non A được người thử đánh giá là bằng nhau.
• Hai – ba (Duo – Trio)
Đầu tiên người thử học cách nhận biết mẫu kiểm chứng R. Tiếp theo người thử
sẽ lần lượt thử hai mẫu khác và được cho biết một trong hai mẫu đó giống với mẫu R,
người thử phải tìm ra mẫu giống với mẫu R.

Trình bày mẫu: 4 tổ hợp R(A)AB, R(A)BA, R(B)AB, R(B)BA, số lần xuất hiện
của mỗi tổ hợp là như nhau cho cả nhóm người thử.
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 2
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
2.2.2. Phép thử giống – khác và phép thử tam giác
 Mục đích: Xác đònh sự khác nhau giữa hai sản phẩm mà không cần biết bản
chất của sự khác nhau đó. Phép thử này được sử dụng trong trường hợp sự khác
nhau giữa hai sản phẩm là tương đối nhỏ.
 Nguyên tắc
• Giống – khác
Có hai mẫu thử được giới thiệu, người thử phải xác đònh hai mẫu này giống hay
khác nhau.
Trình bày mẫu: 4 tổ hợp AA, BB, AB, BA; số lần xuất hiện của mỗi tổ hợp là
như nhau cho cả nhóm người thử.
• Tam giác
Có ba mẫu thử được giới thiệu, hai mẫu là giống nhau (được chuẩn bò từ một
loại sản phẩm), mẫu thứ ba được giả đònh là khác hai mẫu còn lại và được chuẩn bò từ
một loại sản phẩm khác, người thử phải xác đònh mẫu không lặp lại trong số ba mẫu
thử (mẫu khác với hai mẫu còn lại).
Trình bày mẫu: 6 tổ hợp AAB, ABA, ABB, BAB, BBA, BAA; số lần xuất hiện
của mỗi tổ hợp là như nhau cho cả nhóm người thử.
2.2.3. Phép thử 2 - AFC (cặp đôi) và 3 - AFC
 Mục đích: Xác đònh sự khác nhau giữa hai sản phẩm về một tính chất cảm quan
đã xác đònh.
 Nguyên tắc
• 2 - AFC (cặp đôi)
Có hai mẫu thử được giới thiệu, người thử phải xác đònh mẫu nào có cường độ
cảm giác về một chỉ tiêu cụ thể lớn hơn hoặc bé hơn mẫu còn lại.
Trình bày mẫu: 2 tổ hợp AB, BA, số lần xuất hiện của mỗi tổ hợp là như nhau

cho cả nhóm người thử.
• 3 - AFC
Có ba mẫu thử được giới thiệu, người thử phải xác đònh mẫu nào có cường độ
cảm giác về một chỉ tiêu cụ thể lớn hơn hoặc bé hơn hai mẫu còn lại.
Trình bày mẫu: hai nhóm (AAB, ABA, BAA) và (ABB, BAB, BBA); trong
phép thử này chỉ có một trong hai nhóm (mỗi nhóm gồm 3 tổ hợp của hai mẫu) được
giới thiệu, số lần xuất hiện của mỗi tổ hợp là như nhau cho cả nhóm người thử.
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 3
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
2.3. Nhóm người đánh giá cảm quan (người thử)
• Thường là người tiêu dùng bình thường đã qua sử dụng sản phẩm.
• Số lượng: Thường nhiều hơn 50 người.
2.4. Ứng dụng
Giúp cho việc giải quyết các vấn đề:
• Liệu có thể thay đổi nguyên liệu hoặc một bộ phận trong dây chuyền sản
xuất mà không dẫn tới thay đổi tính chất cảm quan có thể nhận thấy ở sản
phẩm.
• Ảnh hưởng của bao bì đến mùi vò sản phẩm.
• Tuổi thọ của sản phẩm là bao lâu, sản phẩm có bò biến đổi chất lượng trong
quá trình bảo quản.
• Bắt chước sản phẩm cạnh tranh.
• Đánh giá và quyết đònh lựa chọn một phương thức công nghệ mới.
Hình 1: Vò trí của đánh giá cảm quan trong công nghiệp thực phẩm
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 4
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
II. PHÉP THỬ PHÂN BIỆT NHIỀU SẢN PHẨM
TRONG PHÂN TÍCH CẢM QUAN, ỨNG DỤNG CHỈ
SỐ R (R-INDEX) ĐỂ XÁC ĐỊNH MỨC ĐỘ KHÁC

NHAU GIỮA CÁC SẢN PHẨM
Để đánh giá sự khác nhau về mùi-vò xuất hiện giữa hai sản phẩm thực phẩm,
thông thường ta sử dụng các phép thử phân biệt; trong đó phép thử so sánh cặp, phép
thử tam giác và phép thử 2-3 là rất phù hợp. Dù có bất kì sự khác nhau nào - mà ta
quan sát được - là có ý nghóa hay chỉ đơn thuần dựa vào khả năng có thể xảy ra thì
đều sẽ được kiểm tra theo phương pháp thống kê bằng các phép kiểm đònh nhò thức
phi tham số.
Khi có sự khác nhau, cần thiết ta phải xác đònh rõ mức độ khác nhau đó. Ví dụ,
khi thực hiện phép thử cảm quan giữa một vài sản phẩm mới (có thể có sự thay đổi
công thức chế biến) đối ngược với một sản phẩm tiêu chuẩn, thì điều này sẽ có thể
hữu ích để biết rõ được cấp độ khác nhau giữa chúng (và nhờ thế những công thức mới
giống với tiêu chuẩn nhất có thể được xác đònh và ứng dụng trong thực tế). Phương
pháp truyền thống của việc làm này là sử dụng một vài thủ tục sắp xếp theo trình độ
(các loại thang phân nhóm/tuyến tính hedonic 9 điểm, thang ước lượng độ lớn và thang
đoạn thẳng 10 cm) để phân loại mức độ khác nhau.
Tuy nhiên, những thủ tục đánh giá trên sẽ chỉ được sử dụng một cách tốt nhất
khi những sản phẩm cần phân loại được nhận thấy một cách dễ dàng là khác nhau.
Những người thử thường có khuynh hướng không được khéo léo đối với những con số
phân loại phát sinh trên thang điểm. Những con số tốt nhất chỉ nên được nghó là những
giá trò xấp xỉ, để tránh xu hướng xảy ra một mức độ sai lầm cao (khoảng giá trò ± lớn).
Điều này có thể không quá quan trọng khi những sự khác nhau giữa các sản phẩm là
rõ ràng; nhưng khi chúng chỉ vừa đủ để được nhận biết, thì lỗi phân loại có thể gây
nhiều khó hiểu hay làm mờ đi những sự khác nhau nhỏ nhặt. Và khi đó một phương
pháp khác có vẻ sẽ tốt hơn.
Một thủ tục khác - được bắt nguồn từ phương pháp đo lường giác quan - được
gọi là “Lý thuyết phát hiện tín hiệu” (signal detection theory). Phương pháp này
phân tích hệ thống giác quan với những thuật ngữ của một hệ thống thông tin giao tiếp
và cung cấp một tập hợp những kỹ thuật phức tạp và tinh vi hơn trong phép đo cảm
giác/giác quan. Về cơ bản, nó cung cấp một phương pháp cải tiến để đo lường độ nhạy
(hay ngưỡng cảm giác – giới hạn mà dưới nó thì một người không phản ứng với một sự

kích thích); và cũng là một phương pháp khác được áp dụng cho phép thử phân biệt
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 5
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
trong phân tích cảm quan. Phương pháp thay thế này có vẻ đặc biệt có ích để tránh
cho những người thử phải sử dụng thủ tục phân loại khi cần phải phân biệt mức độ
khác nhau giữa một vài sản phẩm (multiple-difference testing). Và kỹ thuật này yêu
cầu ta phải tính được các chỉ số R.
Một chỉ số R là một giá trò xác suất, nó là khả năng mà một người thử phân biệt
được một cách chính xác giữa hai sản phẩm. Khả một người thử phân biệt được giữa
hai sản phẩm là một tiêu chuẩn hữu ích để đánh giá sự khác nhau của chúng, một mức
độ tường tận hơn trong sự khác nhau, và một khả năng cao hơn cho sự phân biệt hai
sản phẩm này.
Chúng ta sẽ phát triển lý thuyết ở trên và sử dụng các chỉ số R để đo lường
những mức độ khác nhau bởi công việc đầu tiên là cho rằng: cách thức sử dụng nó như
một phép đo sự khác nhau giữa hai sản phẩm là một thủ tục phân loại hay cho điểm.
Sau đó, chúng ta sẽ áp dụng phương pháp này để đo các cấp độ khác nhau giữa một
vài sản phẩm (several products), và cuối cùng sẽ tiếp cận một nhiệm vụ sau cùng là
sử dụng như một thủ tục khác: xếp dãy/so hàng (ranking).
1. Xác đònh mức độ khác nhau giữa hai sản phẩm sử dụng phương pháp phân loại
cho điểm
Đầu tiên, chúng ta giả sử rằng một người thử được yêu cầu phân biệt mùi vò
giữa hai sản phẩm S và N. N có thể là một sản phẩm thông thường, trong khi S có thể
là một kiểu pha chế khác của loại sản phẩm này (Trong biệt ngữ phát hiện tín hiệu, S
là tín hiệu và N là yếu tố gây nhiễu. Nhiệm vụ là phân biệt bất kì sự thay đổi mùi vò
nào từ tín hiệu, dựa vào sự thay đổi công thức chế biến, từ cái nền của nhiễu).
Chúng ta sẽ giới thiệu những mẫu thử S và những mẫu thử N - đã được mã hóa
bởi một số gồm ba chữ số ngẫu nhiên (Phụ lục) – trong trật tự ngẫu nhiên và yêu cầu
người thử cho biết mỗi mẫu thử cái nào là S hoặc cái nào là N.
Người thử có thể thực hiện những sự đánh giá trên dựa vào một buổi luyện tập

phân biệt giữa hai sản phẩm (practice at distinguishing. Anh ta/cô ta sẽ thực hành trên
cơ sở hay nền tảng là “giống với N” (same as N), “khác N” (different from N) với một
mẫu thử N theo tiêu chuẩn được cung cấp. Thậm chí, người thử có thể được làm việc
với những thuật ngữ “giống với S”. Nên chăng cần có một sự khác nhau đặc trưng, rõ
ràng có thể dự đoán trước về mùi vò giữa S và N, và điều này cũng có thể được sử
dụng như một cơ sở cho sự đánh giá. Ví dụ, khi sản phẩm S có cho thêm đường, người
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 6
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
thử có thể được yêu cầu phân biệt các mẫu thử trong những thuật ngữ: “ngọt” đối
ngược với “không ngọt”, hoặc “ngọt hơn” đối ngược với “kém/ít ngọt hơn”.
Theo cách đó, người thử được yêu cầu phân biệt trong những mẫu thử được giới
thiệu một cách ngẫu nhiên cái nào là S, cái nào là N. Và anh ta/cô ta cũng được yêu
cầu cho biết có hay không sự chắc chắn trong những đánh giá của mình. Vì thế, mỗi
mẫu thử có thể được trả lời theo một trong bốn đáp án sau: “dứt khoát là S” (S), “có
lẽ là S nhưng không chắc” (S?), “dứt khoát là N” (N) và “có lẽ là N nhưng không
chắc” (N?). Thủ tục này được gọi là thủ tục phân loại cho điểm, nhưng nó không quá
phức tạp như những thủ tục cho điểm trên thang thông thường (thang phân nhóm 9
điểm, thang ước lượng độ lớn, v.v…). Để nói rõ một mẫu thử là chắc chắn hay không
khi phân loại nó là một nhiệm vụ đơn giản hơn. Sự chênh lệch trong mức độ xác thực
của quá trình đánh giá có tác động không đáng kể đến chỉ số thu được.
Có bao nhiêu mẫu thử S và N mà ta nên cho người thử nếm mùi vò? Đây là một
vấn đề của sự thuận tiện cho các phép thử đặc trưng được thực hiện. Chúng ta sẽ chọn
10 mẫu thử cho mỗi sản phẩm, và chỉ đơn thuần với mục đích toán học đơn giản.
Khi được giới thiệu với sự lựa chọn ngẫu nhiên 10 mẫu S và 10 mẫu N, chúng
ta hãy giả sử rằng người thử đánh giá: 6 mẫu thử S là S, 2 là S? và 2 là N?; và chúng
ta cũng giả sử rằng anh ta/cô ta xếp 7 mẫu thử N là N, 2 là N? và 1 là S?. Kết quả này
của người thử có thể được tóm tắt bởi ma trận sau:
Judge’s rating
S S? N? N

S
6 2 2
N
1 2 7
Câu hỏi bây giờ trở thành: chúng ta có thể đánh giá hay ước lượng từ ma trận
biểu diễn ở trên khả năng mà người thử phân biệt được giữa hai sản phẩm S và N hay
không? Và câu trả lời là có! Sự ước lượng đó có thể được làm theo cách thức như sau.
Nếu có 10 mẫu thử S và 10 mẫu thử N, thì sẽ có bao nhiêu các so sánh cặp mà
chúng ta có thể có được? Với mỗi mẫu thử S (tín hiệu) được ghép đôi với mỗi mẫu thử
trong 10 mẫu thử N (nhiễu) (10 cặp so sánh), và có 10 mẫu thử S được làm tương tự
như thế, thì con số tổng cộng là 100 so sánh ghép đôi (n
S
x n
N
= 10 x 10). Khi đó,
chúng ta có thể dự đoán được từ ma trận kết quả bao nhiêu trong số 100 so sánh ghép
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 7
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
đôi là chính xác? Bao nhiêu lần tín hiệu S được xác đònh đúng và mạnh hơn trong các
đôi đó? Và bao nhiêu lần những mẫu thử S hoặc N được xác đònh một cách chính xác?
Tỷ lệ này là một số lượng ước đoán có giá trò cho sự phân biệt chính xác giữa hai sản
phẩm; thí dụ 73% so sánh ghép đôi đúng - có nghóa là có một khả năng đánh giá đạt
73%, hay 0.73, trong sự phân biệt này. Bây giờ chúng ta sẽ tiếp tục dự đoán con số
các so sánh ghép đôi chính xác.
Trước tiên chúng ta xem xét 6 trường hợp mẫu thử S được cho điểm là “dứt
khoát là S” (S). Khi ghép đôi với bất kì những mẫu thử N nào (đã được xác đònh là N,
N? hoặc S?), chúng ta sẽ đều có thể xác đònh một cách chính xác đó là mẫu S. Thậm
chí, đối với mẫu thử N được xếp là S? thì cũng sẽ không được lựa chọn là S, bởi vì khi
phải đứng trước sự lựa chọn về hương vò giữa một sản phẩm được xếp là S và một

được xếp là S?, thì người thử cũng sẽ có sự lựa chọn hợp lý mẫu được xếp là S chính
là mẫu thử S. Do đó, ta sẽ được 6 x (1 + 2 + 7) = 60 nhận xét đúng. Hay nói cách khác,
trong trường hợp trắc nghiệm nhiễu nhận điểm số thấp hơn ( tức là nhận xét nhiễu ít
giống S hơn là tín hiệu) sẽ được các nhận xét đúng.
Trong cách tương tự như thế, 2 mẫu thử S được xếp là S? cũng sẽ được xác đònh
chính xác khi ghép đôi với 2 mẫu thử N được xếp là N? hay 7 mẫu thử N được xếp là
N
⇒
có thêm 2 x (2 + 7) = 18 nhận xét đúng. Và 2 mẫu thử S được xếp là N? cũng sẽ
được nhận ra một cách chính xác khi so sánh với 7 mẫu thử N được xếp là N
⇒
có
thêm nữa 2 x 7 = 14 nhận xét đúng.
Tuy nhiên, khi 2 mẫu thử S được xếp là S? được so sánh với 1 mẫu thử N được
xếp là S?, thì người thử sẽ không biết nên lựa chọn cái nào là mẫu thử S, vì cả hai đều
được xếp giống như nhau là S?, thế nên sẽ có 1 x 2 = 2 cặp so sánh được ghi nhận là
“không biết” (don’t know). Tương tự, đối với 2 mẫu thử S được xếp là N? khi đem
ghép đôi với 2 mẫu thử N cũng được xếp là N? thì sẽ có thêm 2 x 2 = 4 so sánh ghép
đôi “không biết”.
Và thêm đó, 2 mẫu thử S được xếp là N? khi đem ghép đôi với 1 mẫu thử N
được xếp là S? thì chắc chắn sẽ cho nhận xét không đúng (incorrect).
Vì thế, số tính toán tổng cộng cuối cùng theo dự đoán là 92 nhận xét đúng : 6
nhận xét không biết : 2 nhận xét không đúng. Thế nhưng, phép thử là lựa chọn – bắt
buộc (forced choice) nên người thử sẽ không được chấp nhận một câu trả lời là “không
biết”. Trong trường hợp này, xác suất đưa ra câu trả lời đúng ngẫu nhiên của ngøi
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 8
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
thử trong tình huống anh ta/cô ta không cảm nhận được sự khác biệt giữa các mẫ là
1

2
. Do đó, tổng số điểm nhận xét đúng cuối cùng là 92 + (
6 2
) = 95.
Như vậy, người thử sẽ phân biệt được một cách chính xác sản phẩm S (hoặc N)
trên một số ước đoán là 95 trong số 100 so sánh ghép đôi, hay nói cách khác khả năng
ước đoán là 95% hay 0.95. Khả năng ước lượng này được gọi là chỉ số R và là một
phương pháp đo lường hữu ích để chỉ ra mức độ khác nhau giữa sản phẩm S và N đối
với ngøi thử trên.
Trong ví dụ đã nêu, có 10 sự lặp lại dành cho cả hai mẫu thử S và N; con số này
được chọn hoàn toàn chỉ là để làm cho ví dụ minh hoạ đơn giản hơn. Nói chung lại,
cách thức tính toán chỉ số R có thể được tóm tắt bởi công thức dưới đây.
Một ma trận trả lời tổng quát đối với hai sản phẩm:
S S? N? N
S
a b c d
N
e f g h
Tổng cộng: n
S
= (a + b + c + d)
Tổng cộng: n
N
= (e + f + g + h)
( ) ( )
1
( )
2
S N
a f g h b g h ch ae bf cg dh

R
n n
+ + + + + + + + +
=
Dó nhiên, không có bất kì nguyên nhân nào chỉ ra tại sao ta chỉ cần bốn điểm
phân loại (S, S?, N?, N). Số lượng nhiều hơn (không có ít hơn) có thể được sử dụng để
đạt được quyết đònh tốt hơn (ví dụ: S, S?, S??, N??, N?, N). Tuy vậy, bắt buộc phải là
một con số chẵn; một phạm trù “không biết” ở giữa thường thích hợp là nơi ẩn náu
cho những người thử không có sự chắc chắn hay quả quyết trong những ý kiến của
mình. Thế nên, chúng ta cần phải bắt buộc những người thử phải có sự lựa chọn cuối
cùng, để từ đó mở rộng ra hơn nữa khả năng của họ. Và thỏa mãn hầu hết các mục
đích, bốn loại trắc ngiệm thường là thoả đáng và đủ đem lại phần chính yếu nhất của
thông tin cần thiết.
Phương pháp đo mức độ khác nhau giữa hai sản phẩm thực phẩm này có thể đòi
hỏi nhiều mẫu thử và thời gian tiến hành so với các phương pháp so sánh cặp, 2–3 và
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 9
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
tam giác đơn giản hơn. Và điều này có thể là một sự bất lợi nhất đònh. Tuy nhiên,
phương pháp này lại mang đến một phép phân tích thống kê tham số có giá trò hơn.
Ngoài ra, nếu như những người thử không được xem như một ví dụ đại diện cho đại đa
số người tiêu dùng, mà chỉ đơn thuần như những công cụ đo lường, thì một số lượng
lớn người thử sẽ không thật cần thiết. Yếu tố quan trọng ở đây là độ nhạy và độ chính
xác của người thử đối với một số lượng lớn mẫu thực phẩm cần nếm thử (tức số lần
lặp lại), để tất cả các lần thử đều có thể đạt được sự chính xác cần thiết.
2. Xác đònh mức độ khác nhau giữa nhiều sản phẩm sử dụng phương pháp phân
loại cho điểm
Nhìn chung, phương pháp tính chỉ số R có thể có một số lợi thế, khi ứng dụng
trong phép thử phân biệt giữa hai sản phẩm, so với các phương pháp truyền thống.
Nhưng thật ra chỉ số R lại thể hiện nhữngï thuận lợi của nó trong lónh vực “phép thử

phân biệt nhiều sản phẩm” (multiple – difference testing), mà khi đó một vài sản
phẩm sẽ được so sánh với nhau để từ đó đònh rõ được những mức độ khác nhau tương
ứng của chúng. Nói chung, cách thức này bao gồm phép thử phân biệt giữa tất cả các
cặp sản phẩm và sau đó tiến hành phân loại mức độ khác nhau.
Theo như ví dụ đã nêu, thay vì chỉ đơn thuần phân biệt giữa hai mẫu là S và N,
thì mức độ khác nhau có thể được yêu cầu chỉ ra giữa mẫu N và một vài mẫu S: S
1
, S
2

và S
3
. Những dữ kiện như trên cũng sẽ được sử dụng để xác đònh được trong những
mẫu S đang có, thì mẫu nào có thể được áp dụng trong thực tế sản xuất sau này. Ta có
thể nhận thấy rằng thay vì phải sử dụng những thủ tục thông thường để phân biệt giữa
nhiều sản phẩm, thì phương pháp R-index ngắn gọn hơn sẽ tiện lợi hơn trong trường
hợp này.
Đối với phép thử phân biệt nhiều sản phẩm, chúng ta cũng sẽ chọn 10 mẫu thử
cho mỗi sản phẩm (như vậy là có tổng cộng 40 mẫu thử), cũng được giới thiệu với một
trật tự ngẫu nhiên và yêu cầu người thử phân loại chúng tương tự như trên. Kết quả
thu được cũng được trình bày dưới dạng ma trận, ngoại trừ là lần này ma trận trả lời sẽ
có 4 hàng (cho S
1
, S
2
, S
3
và N) chứ không phải chỉ 2 hàng. Và chúng ta sẽ giả sử rằng
ma trận là như sau:
Judge’s rating

SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 10
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
S S? N? N
S
3
9 1
S
2
6 3 1
S
1
6 2 2
N
1 2 7
Các giá trò R-index sẽ được tính toán cho khả năng phân biệt giữa S
1
và N, giữa
S
2
và N, và giữa S
3
và N (và thật sự, các cặp so sánh cũng có thể áp dụng giữa S
1
, S
2

và S
3
nếu được yêu cầu). Đối với S

1
(6, 2, 2) và N (1, 2, 7) thì chỉ số R là 95%; S
2
(6, 3)
và N là 96.5% và S
3
(9, 1) và N là 99.5%.
Như vậy là người thử đã có sự phân biệt rất tốt giữa các sản phẩm. Theo kết
quả trên, mẫu S
3
khác biệt nhất so với mẫu N và mẫu S
1
là ít khác nhất, và chúng ta
cũng biết được mức độ khác nhau giữa chúng (S
3
> S
2
> S
1
).
Ngoài ra, như đã trình bày ở trên, phương pháp R-index cũng có thể được sử
dụng khi người thử được yêu cầu xếp dãy các mẫu thử đang so sánh với nhau. Cách
thức này như sau: người thử nhận được đồng thời tất cả các mẫu thử (S
1
, S
2
, S
3
và N)
đã được mã hóa, nếm theo thứ tự có sẵn (cần thiết ta phải thay đổi trật tự trình bày

mẫu giữa những người thử với nhau, cũng như là giữa những lần lặp), và rồi sắp xếp
chúng theo cường độ hay mức độ tăng dần hay giảm dần, của một tính chất cảm quan
nào đó được yêu cầu (ví dụ như mùi vò lạ, mùi ôi hoặc mùi hoa houblon …). đây
chúng ta lựa chọn tính chất vò ngọt giữa các sản phẩm. Mẫu có vò ngọt nhất xếp vào vò
trí 1 và mẫu ít ngọt nhất xếp vào vò trí thứ 4. Giả sử có 10 người tham gia vào phép thử
so hàng vò ngọt của 4 mẫu trên, và kết quả đánh giá được tập hợp trong bảng sau:
Ranked responses
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 11
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
1 2 3 4
S
3
S
3
S
3
S
3
S
3
S
3
S
3
S
3
S
3
S

3
S
2
S
1
N
S
2
S
1
S
2
S
2
S
2
S
1
S
2
S
1
S
2
S
2
S
1
S
2

N
S
1
S
1
N
N
N
N
S
1
N
N
S
1
N
N
S
2
S
1
Response matrix
Judges’s total ranked response
1st 2nd 3th 4
th
S
3
10
S
2

6 3 1
S
1
3 4 3
N
1 3 6
Các chỉ số R cho thấy mức độ khác nhau, mà người thử đã xếp theo cường độ
ngọt, được tính ra như sau:
S
3
: R = 100%
S
2
: R = 82.5%
S
1
: R = 67.5%
Có một điểm đáng lưu ý về cách thực hiện đánh giá ở đây. Trong thủ tục xếp
dãy, những người thử bò bắt buộc phải trải các câu trả lời của họ trên toàn bộ ma trận,
hay mỗi mẫu thử đều phải có một vò trí cụ thể trong sự phân loại (1st, 2nd, 3th, 4th).
Còn trong thủ tục cho điểm, về lý thuyết, không đòi hỏi điều này; tất cả các mẫu thử
có thể được phân loại tương tự nhau.
Khi áp dụng phương pháp cho điểm, điều quan trọng là phải sử dụng một số
chẵn các nhóm trả lời (có thể là 4: S, S?, N?, N hay là 6: S, S?, S??, N??, N?, N) để bắt
buộc người thử phải có sự phân biệt giữa hai sản phẩm S và N; một phạm trù ở giữa
“không biết” sẽ trợ giúp cho sự không chắc chắn của những người thử trong quá trình
đánh giá. Còn với xếp dãy, dù thế nào đi nữa thì mọi sự lựa chọn đều là bắt buộc; số
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 12
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG

lượng nhóm phân loại luôn bằng với số lượng mẫu thử và vì thế có thể không nhất
thiết là một số chẵn. Cần bao nhiêu mẫu thử là thích hợp cho phép thử xếp dãy? Theo
kết quả của một nghiên cứu gần đây nhất, trong trường hợp người thử phải nếm ngửi
mẫu (để đánh giá chỉ tiêu mùi vò) thì không nên yêu cầu họ sắp xếp quá 7 mẫu; ba,
bốn hoặc thỉnh thoảng là năm là thích hợp, tuỳ thuộc vào hoàn cảnh cụ thể. Số lượng
này có thể nâng cao khi người thử làm việc với các chất kích thích vật lý (ví dụ khi
cần xếp dãy các sản phẩm theo chỉ tiêu màu sắc).
III. CÁC PHÉP THỬ PHÂN BIỆT CẢM QUAN
MARGARINE: SO SÁNH GIỮA CÁC CHỈ SỐ R THU
ĐƯC TỪ CÁC PHƯƠNG PHÁP XẾP DÃY VÀ A-
NOT A, CÓ TÍNH ĐẾN SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA
THÀNH KIẾN VÀ KINH NGHIỆM CÁ NHÂN
ĐẾN CÂU TRẢ LỜI
1. Tóm tắt bài nghiên cứu
Các phép thử phân biệt cảm quan được thực hiện giữa 6 loại sản phẩm
margarine, trong đó có 1 sản phẩm được xem là sản phẩm chuẩn và 5 loại sản phẩm
khác. Có 3 cách thức nghiên cứu được sử dụng. Cách thức đầu tiên là phép thử xếp
dãy đơn giản. Cách thức thứ hai là phương pháp A-Not A theo cách: một sản phẩm
tiêu chuẩn riêng lẻ được giới thiệu trước đó và nó có thể được nếm lại trong suốt quá
trình thử. Và cách thức thứ ba cũng là phương pháp A-Not A nhưng theo cách: tất cả
các sản phẩm sẽ được giới thiệu trước, nhưng không được nếm lại trong suốt quá trình
thử.
Các giá trò R-index sẽ được tính toán cho mỗi cách thức. Phép thử xếp dãy sẽ
cho giá trò R-index cao nhất, trong khi phương pháp A-Not A, theo cách chỉ có một sản
phẩm chuẩn được giới thiệu trước, lại cho giá trò R-index thấp nhất. Các R-index được
tính toán bởi những chỉ số trung bình từ những người thử độc lập và từ việc tổng hợp
dữ kiện từ tất cả những người thử. Các điểm khác biệt giữa các phép tính toán này chỉ
xảy ra đối với phương pháp A-Not A theo cách tất cả các sản phẩm được giới thiệu
trước, và được giải thích bởi các thuật ngữ: tính chất lựa chọn – bắt buộc trong xếp
dãy, sự biến đổi có ranh giới (boundary variance), sự thành lập các khái niệm

(concept formation) và những sự khác nhau trong chiến thuật kinh nghiệm (cognitive
strategies).
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 13
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
2. Những điều kiện và phương pháp
2.1. Người thử
Một hội đồng gồm 7 người phụ nữ đã có kinh nghiệm sẽ được tiến hành nghiên
cứu (độ tuổi từ 45 – 61). Họ được tích lũy kinh nghiệm thông qua việc tham dự các hội
đồng cảm quan margarine sẵn có, và tất cả đều biết rõ phương pháp A-Not A và xếp
dãy.
2.2. Mẫu thử
Sáu loại margarines thương mại được thu thập từ những siêu thò trong khu vực ở
Vlaardingen, Hà Lan. Để đáp ứng mục đích của cuộc nghiên cứu, những sản phẩm
này được mã hóa thành những kí tự tương ứng từ “A” đến “F”. Tất cả các sản phẩm
được trình bày trong những cái tách có thể tích 50ml bằng nhựa màu trắng có nắp đậy,
dưới ánh đèn đỏ nhằm giảm tối thiểu sự tác động của các màu sắc khác và sự phản xạ
ánh sáng.
Để thử sản phẩm thì người thử sẽ phải mở bỏ nắp và sử dụng các muỗng nhựa
riêng biệt để thử từng cái. Các sản phẩm được nếm thử và nuốt. Chúng được cho thử ở
dạng lạnh (nhiệt độ 5
0
C) và được bảo quản trong tủ lạnh trong vòng 5 phút trước khi
bày ra. Giữa các lần thử, người thử sẽ được thanh vò bằng nước (đã tách khoáng) ở
nhiệt độ phòng (23 – 24
0
C). Trước khi bắt đầu mỗi phép thử mới, người thử có thể
phải ăn bánh thanh vò nếu được yêu cầu, và sau đó tất cả người thử sẽ được tráng rửa
với nước ít nhất là 5 lần.
2.3. Phép thử

Những người thử sẽ lần lượt thực hiện các phép thử phân biệt margarines với 3
cách thức riêng biệt đã nêu.
Đối với cách thức đầu tiên: “xếp dãy”, sản phẩm A được giới thiệu đến người
thử như sản phẩm chuẩn. Người thử có thể thử sản phẩm chuẩn nhiều lần theo ý muốn
cho đến khi họ thấy đã đủ quen thuộc với những đặc trưng cảm quan của nó (ít nhất là
4 muỗng). Sau đó, họ sẽ được đưa đồng thời những sản phẩm từ “A” đến “F” và được
chỉ dẫn xếp dãy chúng theo trật tự theo độ giống với loại tiêu chuẩn. Trong suốt quá
trình thử, sản phẩm tiêu chuẩn và các sản phẩm từ “A” đến “F” có thể được nếm lại
như ban đầu theo mong muốn.
Đối với cách thức thứ hai, là một kiểu của phương pháp A-Not A. Như cách
trước, sản phẩm A cũng được giới thiệu đến người thử như sản phẩm chuẩn. Và một
lần nữa, người thử cũng có thể thử A nhiều lần như ý muốn. Tiếp theo, họ được đưa
các sản phẩm từ “A” đến “F” một cách độc lập theo một thứ tự hoàn toàn ngẫu nhiên
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 14
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
(tuy nhiên phải cân bằng trên toàn buổi thử) và được yêu cầu trả lời là giống hay khác
với tiêu chuẩn. Các câu trả lời được phân thành 6 nhóm như sau: “chắc chắn giống”,
“giống nhưng không chắc”, “không biết, nhưng đoán là giống”, “không biết,
nhưng đoán là khác”, khác nhưng không chắc” và “chắc chắn khác”. Trong suốt
quá trình thử, sản phẩm chuẩn A có thể được thử lại nhiều lần. Theo bài nghiên cứu
này, cách thức này sẽ được gọi là “A-Not A: single”.
Đối với cách thức thứ ba, thì sản phẩm A vẫn được giới thiệu là sản phẩm
chuẩn. Tuy nhiên, trong lần này các sản phẩm từ “B” đến “F” sẽ được trình bày đồng
thời với sản phẩm A cho người thử. Người thử có thể thử tất cả các sản phẩm đó nhiều
lần như ý muốn cho đến khi họ thấy trở nên quen thuộc với những sự khác nhau giữa
“A” và các sản phẩm “B” đến “F”. Và rồi, người thử cũng sẽ được đưa các sản phẩm
từ “A” đến “F” một cách độc lập theo một thứ tự hoàn toàn ngẫu nhiên và được yêu
cầu trả lời là chúng giống hay khác với tiêu chuẩn. Trong suốt quá trình thử, người thử
không được phép nếm lại loại tiêu chuẩn A ở cùng thời điểm. Theo bài nghiên cứu

này, cách thức này sẽ được gọi là “A-Not A: multiple”.
Những người thử sẽ thực hiện tất cả ba cách thức trên chỉ trong một buổi thí
nghiệm cảm quan, và làm hai buổi trong một ngày; kéo dài khoảng 2.5h, trong vòng
tổng cộng 7 ngày. Trật tự giới thiệu của các cách thức sẽ được cân bằng qua tất cả các
buổi thí nghiệm. Có một khoảng thời gian nghỉ là một tuần giữa hai ngày đầu tiên của
cuộc nghiên cứu. Sau khoảng thời gian là mười tháng, cuộc kiểm tra năm ngày cuối
cùng sẽ được tiếp tục trong khoảng thời gian là một tuần. Kế hoạch làm việc này được
xác đònh bởi giá trò hạn chế của hội đồng đã được huấn luyện cho công việc ngiên
cứu. Tuy nhiên, cuộc điều tra các dữ liệu đã chỉ ra rằng chương trình bất thường này
không gây ảnh hưởng bất lợi đến công việc của những người thử.
2.4. Phép phân tích thống kê
Các chỉ số R được tính theo 2 cách: đầu tiên, cho từng sản phẩm (các sản phẩm
từ “B” đến “F” được xem là tín hiệu và sản phẩm “A” là nhiễu) và cho từng cách
thức, các chỉ số R được tính một cách độc lập cho từng người thử (tỉ lệ tín hiệu/nhiễu =
14 trên mỗi người). Còn theo cách phân tích thứ hai, cho từng sản phẩm và cho từng
cách thức, các dữ kiện của tất cả mọi người thử được tổng hợp lại trên một ma trận trả
lời duy nhất và sau đó chỉ tính toán một chỉ số R (tỉ lệ tín hiệu/nhiễu = 98 = 7 người
thử x 14 buổi).
2.5. Những kết quả và bàn luận
Những giá trò R-index tính được cho các sản phẩm từ “B” đến “F” theo 3 cách
thức được cho trong Bảng 1
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 15
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
Bảng 1: Giá trò R-index biểu thò sự khác nhau giữa các sản phẩm margarine
Phương pháp phân tích Sản
phẩm
Cách thức
A-Not A
single

A-Not A
multiple
Xếp dãy
Các chỉ số R được tính từ
các dữ liệu tổng hợp
B
C
D
E
F
84.5
84.3
77.6
76.6
51.6
88.6
88.2
84.3
80.5
63.4
94.8
94.0
91.3
90.5
54.1
Các chỉ số R được tính bởi
giá trò trung bình từ
những người thử
B
C

D
E
F
84.9
83.7
75.4
75.5
51.1
92.2
92.0
90.0
87.5
68.3
96.1
93.0
90.5
90.2
54.8
Từ bảng kết quả, ta có thể thấy chỉ số R cao nhất đạt được đối với phương
pháp xếp dãy. Điều này có thể được giả thuyết như sau: đó là do tính chất lựa chọn –
bắt buộc trong phép thử xếp dãy; và những kết quả này cũng trùng hợp với nghiên cứu
trước đó của O’Mahony (1980), đã chứng thực cho dự đoán của Brown (1974), là chỉ
số R trong thủ tục xếp dãy sẽ cao hơn trong thủ tục phân loại cho điểm.
Còn chỉ số R trong cách thức “A-Not A: multiple” lại cao hơn trong cách
thức “A-Not A: single”. Điều này có thể được giả thuyết như sau: khi ta giới thiệu
nhiều loại sản phẩm chuẩn cho người thử, thay vì chỉ cho họ quen với một sản phẩm
chuẩn, đã mang đến cho người thử một ý n iệm tốt hơn về những khái niệm được đònh
nghóa bởi các đặc trưng cảm quan của sản phẩm “A”.
 Sự giới thiệu sản phẩm “A” một cách đơn lẻ cũng cho phép một khái niệm
được hình thành, thế nhưng khái niệm này lại có khả năng bò ảnh hưởng (tổng

quát hóa) khá rộng với các sản phẩm từ “B” đến “F”.
 Nhưng, khi ta giới thiệu các sản phẩm từ “B” đến “F” sẵn trước cùng với sản
phẩm “A”, nó sẽ giúp cho người thử hình thành những khái niệm riêng biệt cho
tất cả các sản phẩm này. Việc này sẽ giúp ta điều khiển được sự tổng quát hóa
trong khái niệm cho sản phẩm “A”, và từ đó những giới hạn về khái niệm của
sản phẩm “A” sẽ được đònh nghóa tốt hơn → hạn chế được các lỗi thường gặp
trong phương pháp A-Not A.
 Đối với cách thức single, thì những giới hạn như thế lại không được đònh nghóa
trước, mà khái niệm về sản phẩm “A” sẽ cần được xác lập trong suốt quá trình
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 16
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
kiểm tra; nên tất yếu dẫn đến nguy cơ mắc lỗi cao hơn. Và điều này cũng trùng
hợp với những nghiên cứu trước đây rằng những tiêu chuẩn đa chiều, ví dụ như
sự kích thích gồm cả bên trong và bên ngoài một khái niệm cảm quan, sẽ cung
cấp một sự đònh nghóa các khái niệm tốt hơn là chỉ đơn thuần đưa ra một tiêu
chuẩn riêng lẻ (Ishii & O’Mahony, 1991)
Tiếp theo, đáng để quan tâm khi ta so sánh giá trò trung bình giữa các chỉ số R
tính toán được từ những người thử độc lập với các chỉ số R được tổng hợp từ tất cả
những người thử.
 trường hợp thứ hai, khi mà tất cả các dữ liệu từ những người thử khác nhau
được góp vào trong một ma trận giống nhau; ta thấy những người thử sẽ có
những tiêu chuẩn khác nhau, và điều này sẽ gây ra sự biến đổi có ranh giới. Sự
biến đổi có giới hạn là một khái niệm được sử dụng trong phép phân loại trên
thang (scaling). Nó được xem như một cơ sở lập luận là những người thử đặt
những con số của họ một cách khác nhau khi họ thực hiện việc đánh giá bằng
số sử dụng phương pháp phân loại cho điểm. Một cách miêu tả khác là những
giới hạn giữa những số liệu thay đổi giữa những người thử. Ví dụ, những người
thử sẽ không đặt giới hạn giữa hai con số 6 và 7 tại một cấp độ giống nhau của
cường độ. Vì vậy, những sự thay đổi giới hạn giữa những người thử sẽ dẫn đến

sự biến đổi có giới hạn.
 Cũng tương tự như thế, với phép thử A-Not A, những giới hạn giữa các nhóm
“chắc chắn” và “không chắc chắn”, và giữa “không chắc chắn” và “dự đoán”,
thay đổi giữa những người thử; và từ đó cho ta thấy thêm sự ảnh hưởng của sự
biến đổi có giới hạn đến sự giảm sút của các chỉ số phân biệt. Một cách xem
xét khác là nhóm “chắc chắn” của một người thử này có thể là nhóm “không
chắc chắn” của một người khác, và do đó khi thêm cả hai dữ liệu của họ vào
trong một ma trận giống nhau có thể dẫn đến sự đảo ngược kết quả và những
ràng buộc giả tạo nhiều hơn.
 Còn trong trường hợp mà chỉ số R được tính toán từ những người thử độc lập,
một người thử sẽ được cho rằng: anh ta luôn giữ những tiêu chuẩn của riêng
mình một cách công bằng kiên đònh trong suốt buổi thí nghiệm. Thế nên, những
giá trò R-index của anh ta sẽ không chòu sự thay đổi giới hạn và không bò yếu đi
→ trong trường hợp này, các chỉ số R được cho là cao hơn khi tính theo cách
tổng hợp.
Cho cách thức xếp dãy, những chỉ số tính toán được từ việc tổng hợp dữ liệu
và mức trung bình từ những dữ liệu riêng lẻ đã không chỉ ra bất kì sự thay đổi có hệ
thống nào. Bởi và nó được cho rằng đối với phép thử xếp dãy thì những giới hạn đã
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 17
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
được qui đònh với cả bên trong và giữa những người thử, vì thế loại trừ được sự biến
đổi giới hạn.
Về cách thức “A-Not A: multiple”, ảnh hưởng của sự biến đổi giới hạn trong
phép tổng hợp các dữ liệu được biểu hiện ra ngoài. Cho tất cả các sản phẩm, giá trò
trung bình của các chỉ số R thì cao hơn khi tính cho từng người thử độc lập. nh hưởng
giống như thế cũng được dự kiến cho cách thức “A-Not A: single” nhưng nó lại không
biểu hiện ra ngoài.
Sẽ khó khăn khi biện luận cho việc thiếu những sự phân biệt trong cách thức
“A-Not A: single” là do sự thừa nhận những giới hạn giống nhau của tất cả những

người thử (“chắc chắn” đối ngược “không chắc chắn” đối ngược “dự đoán”) như với
phép thử xếp dãy. Thay vào đó, sẽ hợp lý hơn khi giả thuyết rằng với chỉ mỗi sự giới
thiệu riêng lẻ của sản phẩm “A” sẵn trước, đã gây khó khăn cho những người thử để
đánh giá những giới hạn ổn đònh. Vì vậy, dù những chỉ số R được tính từ những dữ liệu
tổng hợp hay bằng cách tính trung bình cho từng người thử, những giới hạn sẽ không
còn ổn đònh trong cả hai trường hợp.
Đối với các sản phẩm từ “B” đến “E” cho cách thức xếp dãy, các chỉ số R
cao hơn so với cách thức “A-Not A: multiple” và “A-Not A: single”. Nhưng lại ngoại
trừ đối với sản phẩm “F”, nơi mà giá trò R-index gần đến 50% (cấp độ ngẫu nhiên), và
cao nhất cho “A-Not A: multiple”. Rõ ràng, sự khác biệt giữa sản phẩm “F” và ”A”
nhỏ hơn nhiều so với những sự khác biệt khác. Nó có thể được giả thuyết như sau:
nguyên nhân mà sản phẩm “F” được xem xét tốt nhất bởi cách thức “A-Not A:
multiple” chính là nhờø “sự thân thuộc” (sự trình bày trước cả sản phẩm “A” và “Not
A”), đã gần như một thủ tục “warm-up” và nhờ đó khả năng nhận thức của người thử
cho từng khác biệt nhỏ tốt hơn.
2.6. Kết luận
Hiển nhiên rằng từ các dữ liệu trên ta có thể thấy phép thử xếp dãy đã chỉ ra
những giá trò R-index cao hơn các phép thử A-Not A. Như vậy, nó có thể được xem
như sự thay thế có ích hơn và nhạy cảm hơn cho các phương pháp A-Not A; với điều
kiện là hội đồng đánh giá cảm quan có thể thử lại các sản phẩm lặp lại nhiều lần.
Về các phương pháp A-Not A, “sự thân thuộc” (sự trình bày trước của tất cả các
sản phẩm thử) được nói rõ đến những người thử trước lúc bắt đầu cuộc kiểm tra, có thể
được xem là một yếu tố quan trọng có tác dụng ổn đònh các tiêu chuẩn quyết đònh
nhận thức của họ. Còn đối với chủ số R, sự hiểu biết về chiến thuật kinh nghiệm thì
không cần thiết cho sự tính toán nó; tuy nhiên những sự khác biệt trong chiến thuật
kinh nghiệm có thể ảnh hưởng đến cấp độ thực hiện, và do đó cả chỉ số R.
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 18
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
MỘT SỐ HÌNH ẢNH

SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 19
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
PHỤ LỤC
BẢNG SỐ NGẪU NHIÊN (Snedecor & Cochran)
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 20
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 21
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
Bảng số ngẫu nhiên được xây dựng đảm bảo mỗi một số trong khoảng từ 0 đến
9 xuất hiện với xác suất như nhau. Bảng số gồm 10.000 số ngẫu nhiên bố trí trong các
khối 5x5, gồm 100 hàng và 100 cột, nhận các giá trò từ 00 đến 99. Cách sử dụng bảng
này như sau: giả sử chúng ta muốn lấy một mẫu có cỡ n = 10 từ một tập hợp có cỡ N =
82. Lấy các số gồm hai chữ số từ các cột 00-01 và 02-03 và bỏ đi các số có giá trò
bằng 00 hoặc lớn hơn 82. Như vậy chúng ta sẽ thu được mẫu gồm các số sau: 54, 15,
61, 5, 46, 38, 14, 21, 32, 14. Chú ý là 14 xuất hiện hai lần; nếu chúng ta lấy mẫu
không lặp thì bỏ giá trò này và tiếp tục tìm thì mẫu kế đó sẽ là 26 ở cột 06-07. Nếu
chữ số đầu tiên của N bằng 1, 2 hoặc 3 thì phương pháp này đòi hỏi phải bỏ qua rất
nhiều chữ số trong bảng. Để tránh điều này, ta có thể làm như sau. Giả sử N = 270, ta
chọn các cột có 3 chữ số, trừ đi 300 nếu như số tìm thấy nằm trong khoảng 301-570,
trừ đi 600 nếu nằm trong khoảng 601-870. Giả sử chúng ta bắt đầu với cột 00-02, ứng
với n = 5, các số trong dãy lấy được là 244, 153, 259, 11, 52.
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 22
ĐAMH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM
GVHD: TS. NGUYỄN HOÀNG DŨNG
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Hà Duyên Tư, Kỹ Thuật Phân Tích Cảm Quan Thực Phẩm, NXB Khoa Học
Và Kỹ Thuật Hà Nội, 2006.

2. Nguyễn Hoàng Dũng, Thực Hành Đánh Giá Cảm Quan, NXB Đại Học Quốc
Gia TP. Hồ Chí Minh, 2006.
3. Nguyễn Hoàng Dũng chủ biên, Đánh Giá Cảm Quan: Nguyên Tắc Và Thực
Hành, NXB Đại Học Quốc Gia TP HCM, 2008 (Bản dòch của Sensory Evaluation of
Food: Principles and Practices, Harry Lawless and Hildegarde Heymann - Springer
Copyright).
4. Các trang web:
www.google.com
www.sciencedirect.com
www.blackwell-synergy.com
SVTH: VÕ NGỌC LAN VY TRANG 23