Báo cáo phân tích thống kê và xử lý số liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP.HỒ CHÍ MINH
…..…..
VIỆN CÔNG NGHIỆ SINH HỌC VÀ THỰC PHẨM

BÀI TẬP NHÓM MÔN
Thiết kế thí nghiệm và xử lý số liệu thực nghiệm ngành công nghệ thực phẩm.
Đề tài : Thống kê mô tả về 6 loại Chocolates ở Pháp

GVHD: TS.Nguyễn Bá Thanh
Lớp: ĐHTP10C

TP,HCM ngày 22 tháng 10 năm 2015


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Danh sách nhóm

Họ và tên

Mã số sinh viên

Diệp Trung Hiếu

14126071

Lê Thị Dung

14132021

Phạm Võ Tân Thuận

14130201

Lê Ngọc Châu

14131841

Nguyễn Thị Tuyết Mai

14129161

Trang | 2


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Mục Lục
I. Giới thiệu về số liệu và định dạng của số liệu (hedochoc, sensochoc,
sensopanels)…………………………….....................Trang 4
II. Phân tích mô tả số liệu…………………………………Trang 6

III. Đối với số liệu hedochoc:
1. Biểu đồ cột về điểm thị hiếu của người tiêu dùng đối với các sản phẩm
chocolates…………………………………...............Trang 9
2. Phân tích phương sai về sự sai khác mức độ ưa thích của người tiêu dùng
đối với các sản phẩm. nếu cần thiết sử dụng Tukey để đánh giá kiểm định
hậu nghiệm………….................................................Trang 10

IV. Đối với số liệu sensochoc:
1. phân tích phương sai sự khác nhau trên từng tiêu chuẩn đối với hội đồng mô

tả. vẽ biểu đồ boxplot để hỗ trợ quá trình phân
tích……………………………………………..............Trang 11
2. Đánh giá sự đồng thuận của thành viên hội đồng….......Trang 22
3. Vẽ biểu đồ radar mô tả tiêu chuẩn của sản phẩm…....…Trang 23

Trang | 3


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

I.

Giới thiệu về số liệu và định dạng của số liệu (hedochoc, sensochoc,
sensopanels)
Khảo sát về tính chất của 6 loại chocolates tại Pháp. Mô tả về tính chất cảm

quan của sản phẩm: mỗi loại chocolate được đánh giá bởi 29 bảng danh sách được sắp
xếp theo 14 tính chất cảm quan. Dữ liệu mức độ ưa thích: mỗi loại chocolate được
đánh giá theo cấu trúc từ 0 (thích) đến 10 (không thích) bởi 222 người tiêu dùng.
Hedochoc: Dữ liệu gồm 6 dòng và 222 cột, mỗi dòng tương ứng với một loại
chocolate và mỗi cột là điểm số ưa thích được cho bởi 222 người tiêu dùng tham gia
nghiên cứu.

Từ số liệu ta thấy được row.names là giá trị định tính, các giá trị khác là giá trị
định lượng. Bảng dữ liệu là kết quả khảo sát mức độ thích của 222 người tiêu dùng về
6 sản phẩm chocolate, từ đó ta kiểm tra giữa những người tiêu dùng có sự khác nhau
hay không ở điều này chúng ta mong đợi là không có sự khác nhau giữa các người thử;
kiểm tra giữa các mẫu thử có sự khác nhau hay không, ở việc kiểm tra này chúng ta
mong đợi phải có sự khác nhau và xem sản phẩm nào khác nhau nhiều nhất.

Trang | 4


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Sensochoc: dữ liệu gồm 348 dòng và 19 cột, 5 biến chất lượng (Panelist,
Session, Rank, Product) và 14 tính chất cảm quan.

Từ bảng số liệu ta thấy ở 4 giá trị đầu (panelist, session, rank, product) là giá trị
định tính còn các giá trị còn lại(cocaA, milkA, caramel, vanilla,.. )là giá trị định lượng.
Từ dữ liệu của sensochoc ta nêu lên xem có sự khác biệt giữa tính chất trong chocolate
như cocaA, milkA, caramel, vanilla,.. với panelist hay session, rank, product; và so
sánh các thành phần trong chocolates với từng nhóm yếu tố từ đó ta có thể biết với tính
chất đó thì tập trung có ở các sản phẩm nào; hay sản phẩm nào có tính chất trội hơn
các sản phẩm khác xem.

Trang | 5


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

II.

Phân tích mô tả dữ liệu

1. Hedochoc
Vars

n

mean

sd

se

Choc1

1

222

5.33

2.55

0.17

Choc2

2

222

5.69

2.22

0.15

Choc3

3

222

5.77

2.66

0.18

Choc4

4

222

5.77

2.30

0.15

Choc5

5

222

5.63

2.05

0.14

Choc6

6

222

5.91

2.00

0.13

2. Sensochoc
Vars

n

mean

sd

se

CocoaA

2

58

7.09

1.82

0.24

MilkA

3

58

3.59

2.34

0.31

CocoaF

4

58

8.07

1.57

0.21

MilkF

5

58

1.57

1.45

0.19

Caramel

6

58

1.67

2.05

0.27

Vanilla

7

58

1.10

1.36

0.18

8

58

3.14

2.14

0.28

Acidity

9

58

4.66

2.93

0.38

Bitterness

10

58

7.07

1.88

0.25

Astringency

11

58

4.76

2.82

0.37

Crunchy

12

58

5.97

2.52

0.33

Melting

13

58

4.74

2.60

0.34

Sticky

14

58

3.76

2.37

0.31

Granular

15

58

3.45

2.80

0.37

Choc Sweetness
1

Trang | 6


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Vars

n

mean

sd

se

CocoaA

2

58

6.55

2.18

0.29

MilkA

3

58

4.00

2.23

0.29

CocoaF

4

58

6.91

1.59

0.21

MilkF

5

58

2.38

1.55

0.20

Caramel

6

58

2.78

2.43

0.32

Vanilla

7

58

1.81

1.89

0.25

8

58

4.62

2.22

0.29

Acidity

9

58

3.14

2.54

0.33

Bitterness

10

58

4.95

2.31

0.30

Astringency

11

58

3.16

2.48

0.33

Crunchy

12

58

7.71

1.64

0.22

Melting

13

58

4.33

2.30

0.30

Sticky

14

58

3.83

2.22

0.29

Granular

15

58

3.16

2.77

0.36

Vars

n

mean

sd

se

CocoaA

2

58

4.67

2.13

0.28

MilkA

3

58

6.05

2.65

0.35

CocoaF

4

58

3.38

1.95

0.26

MilkF

5

58

7.71

2.03

0.27

Caramel

6

58

6.33

2.52

0.33

Vanilla

7

58

3.67

2.69

0.35

8

58

7.60

1.61

0.21

Acidity

9

58

1.57

1.67

0.22

Bitterness

10

58

1.40

1.45

0.19

Astringency

11

58

1.21

1.39

0.18

Crunchy

12

58

2.98

2.11

0.28

Melting

13

58

7.31

1.73

0.23

Sticky

14

58

5.03

2.63

0.35

Granular

15

58

1.60

1.95

0.26

Choc Sweetness
2

Choc Sweetness
3

Trang | 7


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Vars

n

mean

sd

se

CocoaA

2

58

6.26

1.92

0.25

MilkA

3

58

4.10

2.28

0.30

CocoaF

4

58

6.69

2.02

0.27

MilkF

5

58

2.59

1.94

0.25

Caramel

6

58

2.67

2.34

0.31

Vanilla

7

58

2.12

2.16

0.28

8

58

4.29

2.11

0.28

Acidity

9

58

3.93

2.87

0.38

Bitterness

10

58

5.19

2.50

0.33

Astringency

11

58

3.69

2.50

0.33

Crunchy

12

58

6.10

2.30

0.30

Melting

13

58

4.38

2.47

0.32

Sticky

14

58

4.10

2.52

0.33

Granular

15

58

3.55

2.66

0.35

Vars

n

mean

sd

se

CocoaA

2

58

6.79

1.68

0.22

MilkA

3

58

4.17

2.05

0.27

CocoaF

4

58

6.79

1.68

0.22

MilkF

5

58

3.12

2.04

0.27

Caramel

6

58

3.41

2.66

0.35

Vanilla

7

58

1.79

2.02

0.26

8

58

5.22

2.27

0.30

Acidity

9

58

3.09

2.49

0.33

Bitterness

10

58

4.88

2.19

0.29

Astringency

11

58

3.10

2.29

0.30

Crunchy

12

58

6.64

2.20

0.29

Melting

13

58

4.47

2.46

0.32

Sticky

14

58

3.22

2.76

0.36

Granular

15

58

3.07

2.69

0.35

Choc Sweetness
4

Choc Sweetness
5

Trang | 8


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Vars

n

mean

sd

se

CocoaA

2

58

6.36

1.85

0.24

MilkA

3

58

4.57

2.47

0.32

CocoaF

4

58

6.22

1.87

0.25

MilkF

5

58

3.36

2.17

0.28

Caramel

6

58

3.26

2.42

0.32

Vanilla

7

58

1.91

2.12

0.28

8

58

5.62

2.23

0.29

Acidity

9

58

2.67

2.19

0.29

Bitterness

10

58

4.19

2.16

0.28

Astringency

11

58

2.76

2.57

0.34

Crunchy

12

58

7.33

1.82

0.24

Melting

13

58

4.21

2.32

0.30

Sticky

14

58

3.93

2.58

0.34

Granular

15

58

3.17

2.78

0.36

Choc Sweetness
6

III.

Đối với dữ liệu hedochoc

1. Vẽ biểu đồ cột về điểm thị hiếu của người tiêu dùng đối với các sản phẩm
chocolate:

Trang | 9


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH
9.00
8.00
7.00

Thị hiếu

6.00
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

Loại chocolate

Biểu đồ thị hiếu người tiêu dùng đối với từng loại chocolate
Đánh giá nhận xét : trên là biểu đồ cột về điểm thị hiếu nói chung cho từng loại
chocolates. Lần lượt từ trái sang phải là choc1 đến choc6. Dựa vào giá trị trung bình
cho từng sản phẩm chocolates cho thấy điểm ưa thích của các sản phẩm không có
điểm khác biệt lớn, tương tự biểu đồ cảm quan ta cũng thấy rằng choc1, choc5 cũng có
sự khác biệt rõ hơn so với sản phẩm khác, đây là các sản phẩm được ưa thích nhiều.(
Ở đây đánh giá theo thang điểm 0 đến 10, 0 điểm được coi là ưa thích nhất, điểm 10 là
không thích)

2. Phân tích phương sai về sự sai khác mức độ ưa thích của người tiêu dùng
đối với các sản phẩm. nếu cần thiết sử dụng Tukey để đánh giá kiểm định
hậu nghiệm.
Để phân tích phương sai ta dùng kiểm định ANOVA để đánh giá.

Analysis of Variance Table
Response: thihieu
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
loai
5 42.6 8.5171 1.5976 0.1577
Residuals 1326 7069.2 5.3312
Trang | 10


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Dựa trên kết quả phân tích cho thấy bậc từ do ở đây là 1(Df), từ kết quả phân
tích phương sai cho thấy P-value=0.1577>0.05, điều này chứng tỏ sự khác nhau của
các loai chocolates không có ý nghĩa thống kê, nên ta chọn loại chocolates nào cũng
được
IV.

Đối với số liệu senschoc

1. Phân tích phương sai sự khác nhau trên từng tiêu chuẩn đối với hội đồng
mô tả. Vẽ biểu đồ boxplot để hỗ trợ quá trình phân tích.
Phân tích phương sai đánh giá sự khác nhau trên từng tiêu chuẩn đối với hội đồng
mô tả. Ta chọn 5 tiêu chuẩn điển hình: CocoaA, CocoaF, MilkA, MilkF,Caramel để
đánh giá xem sự khác biệt và ảnh hưởng bởi yếu tố nào.
CocoaA
Analysis of Variance Table
Response: CocoaA
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Panelist
28 390.43 13.944 4.9194 0.0005942 ***
Session
1 3.72 3.724 1.3139 0.2675767
Rank
5 61.44 12.287 4.3349 0.0100100 *
Product
5 204.10 40.821 14.4014 1.337e-05 ***
Panelist:Session 28 72.11 2.575 0.9086 0.6004459
Panelist:Rank 140 430.48 3.075 1.0848 0.4501369
Panelist:Product 89 222.13 2.496 0.8805 0.6655724
Session:Rank

5 8.77 1.754 0.6187 0.6874402
Session:Product 5 16.36 3.272 1.1544 0.3708950
Rank:Product
24 35.53 1.481 0.5223 0.9293156
Residuals
17 48.19 2.835
--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Dựa vào kết quả phân tích trên, ta chỉ thấy có sự khác biệt về CocoaA trên 3 nhóm:
Panelist, Rank, Product. Ở nhóm Rank sự khác biệt không quá lơn nên ta có thể bỏ
qua. Sự khác biệt được biểu hiên qua ba biểu đồ sau

Trang | 11


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

 Panelist

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của CocoaA trong Panelist

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

 Product

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của CocoaA trong Product

choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

Trang | 12


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

CocoaF

Analysis of Variance Table
Response: CocoaF
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Panelist
28 291.29 10.403 5.9458 0.0001734 ***
Session
1 8.38 8.379 4.7891 0.0428909 *
Rank
5 36.52 7.303 4.1742 0.0117210 *
Product
5 712.45 142.490 81.4390 2.886e-11 ***
Panelist:Session 28 79.62 2.844 1.6252 0.1485648
Panelist:Rank 140 371.98 2.657 1.5186 0.1614552
Panelist:Product 89 212.88 2.392 1.3671 0.2370738
Session:Rank
5 12.34 2.467 1.4100 0.2703887
Session:Product 5 10.35 2.071 1.1835 0.3579142
Rank:Product
24 49.07 2.044 1.1685 0.3761031
Residuals
17 29.74 1.750
--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Dựa vào kết quả phân tích cho thấy có sự khác nhau giữa CocoaF trên 4 nhóm:
Panelist, Senssion, Rank, Product. Ta bỏ qua sự khác biệt ở Session và Rank. Biểu đồ
thể hiện sự khác nhau:
 Panelist

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của CocoaF trong Panelist

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Trang | 13


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

 Product

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của CocoaF trong Product

choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

MilkA
Analysis of Variance Table
Response: MilkA
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Panelist
28 616.75 22.027 10.2720 3.673e-06 ***
Session
1 5.07 5.069 2.3639 0.1425764
Rank
5 77.86 15.572 7.2621 0.0008354 ***
Product
5 212.28 42.455 19.7988 1.510e-06 ***
Panelist:Session 28 121.26 4.331 2.0197 0.0661718 .
Panelist:Rank 140 548.46 3.918 1.8270 0.0761474 .
Panelist:Product 89 391.96 4.404 2.0538 0.0470905 *
Session:Rank
5 2.18 0.437 0.2037 0.9564239
Session:Product 5 7.78 1.555 0.7252 0.6138585
Rank:Product
24 74.35 3.098 1.4447 0.2193139
Residuals
17 36.45 2.144

--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Trang | 14


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Dựa vào kết quả phân tích cho thấy có sự khác biệt về MilkA ở các nhóm:
Panelist, Rank, Product và Panelist:Product. Ta bỏ qua sự khác biệt ở nhóm
Panelist:Product vì nó không quá lớn. Biểu đò sự khác biệt:

 Panelist

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của MilkA trong Panelist

1

3

5

7

9 11

14

17

20

23

26

29

Trang | 15


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

 Rank

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của MilkA trong Rank

1

2

3

4

5

6

 Product

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của MilkA trong Product

choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

Trang | 16


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

MilkF
Analysis of Variance Table
Response: MilkF
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Panelist

28 302.93 10.819 7.7008 2.942e-05 ***
Session
1 11.77 11.770 8.3778 0.0100805 *
Rank
5 62.57 12.515 8.9080 0.0002665 ***
Product
5 1370.13 274.026 195.0480 2.173e-14 ***
Panelist:Session 28 108.56 3.877 2.7598 0.0160282 *
Panelist:Rank 140 391.78 2.798 1.9919 0.0514045 .
Panelist:Product 89 182.68 2.053 1.4610 0.1898372
Session:Rank
5 11.57 2.314 1.6469 0.2013677
Session:Product 5 21.50 4.299 3.0600 0.0377403 *
Rank:Product
24 94.89 3.954 2.8144 0.0158631 *
Residuals
17 23.88 1.405
--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Dựa vào kết quả trên cho thấy sự khác biệt của MilkF được thể hiện ở nhiều nhóm,
nhưng thể hiện rõ nhất trong ba nhóm: Panelist, Rank, Product. Biểu đò thể hiên sự
khác biệt:
 Panelist

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của MilkF trong Panelist

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Trang | 17


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

 Rank

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của MilkF trong Rank

1

2

3

4

5

6

 Product

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của MilkF trong Product

choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

Trang | 18


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

Caramel
Analysis of Variance Table
Response: Caramel
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Panelist
28 818.11 29.218 19.1208 3.152e-08 ***
Session
1 0.03 0.026 0.0169 0.898019
Rank
5 40.34 8.067 5.2793 0.004162 **
Product
5 717.56 143.512 93.9161 9.054e-12 ***
Panelist:Session 28 171.22 6.115 4.0018 0.002103 **
Panelist:Rank 140 563.07 4.022 2.6320 0.012333 *
Panelist:Product 89 274.45 3.084 2.0180 0.051108 .
Session:Rank
5 14.86 2.973 1.9453 0.139297
Session:Product 5 9.61 1.921 1.2573 0.326796
Rank:Product
24 74.31 3.096 2.0263 0.068673 .
Residuals
17 25.98 1.528
--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Dựa trên kết qur phân tích cho thấy có sự khác biệt về Caramel ở các nhóm:
Panelist, Rank, Product, Panelis:Session. Biểu đồ thể hiện sự khác biệt:
 Panelist

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của Caramel trong Panelist

1

3

5

7

9

11

14

17

20

23

26

29

Trang | 19


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

 Rank

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của Caramel trong Rank

1

2

3

4

5

6

 Product

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của Caramel trong Product

choc1

choc2

choc3

choc4

choc5

choc6

Trang | 20


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

 Panelist:Session

0

2

4

6

8

10

Biểu đồ sự khác nhau của Caramel trong Panelist:Session

1.1 6.1

12.1 18.1 24.1

1.2 6.2

12.2 18.2 24.2

Trang | 21


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

2. Đánh giá sự đồng thuận của các thành viên hội đồng.
Analysis of Variance Table
Response: score
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
choc
221 2259.1 10.2221 2.3382 < 2.2e-16 ***
Residuals 1110 4852.7 4.3718
--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
 Tóm lược ước số phân tích:
Call:
lm(formula = score ~ choc + lchoc)
Residuals:
Min

1Q Median
3Q Max
-6.1667 -1.1667 0.1667 1.3333 5.6667
Coefficients: (221 not defined because of singularities)

Nhận xét: Trị số p=2.2e-16 có nghĩa là các số liệu thống kê có nghĩa. Hay đúng
hơn là có sự khác biệt trong sự đánh giá của các thành viên hội đồng về mức độ yêu
thích đối với 6 loại chocolate.
* Biểu đồ đánh giá sự đồng thuận của thành viên hội đồng đối với 6 loại
chocolate

Trang | 22


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

3. Vẽ biểu đồ rada mô tả tiêu chuẩn của sản phẩm

Radar Chart

CocoaA
MilkA

Granular

Sticky

CocoaF

MilkF

Melting

Caramel

Crunchy

Vanilla

Sweetness

Bitterness
Acidity

choc1
choc2
choc3
Astringency
choc4
choc5
choc6
n

Đây là đồ thị thể hiện Sensory profile của từng loại chocolates:
+ Choc1 thuộc tính Crunchy, CocoaF, và Acidity có nhiều trong loại chocolates này
và được ưa thích trên nhóm đối tượng nghiên cứu choc1,còn các thuộc tính khác ở
mức độ trung bình, không làm giảm giá trị của choc1.
+ Choc2 thuộc tính caramel không được ưa thích trên nhóm sản phẩm này, đặc tính
CocoaF được chấm điểm thấp nhất và độ ngọt cũng không được chấm điểm cao ở loai
choc2 này và dây là hai thuộc tính được ưa thích ở choc2, những thuộc tính khác cũng

ở mức độ trung bình trong khi đánh giá.
+ Choc3 thuộc tính CocoaF là thuộc tính được ưa thích nhất trên nhóm sản phẩm này,
cá thuộc tính còn lại cũng được đánh giá ở mức độ trung bình,
+ Choc4 Melting, Granular, CocoaF là thuộc tính được ưa thích ở sản phẩm này,
Sticky không được ưa thích trên nhóm đối tuogwj nghiên cứu choc4
Trang | 23


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

+ Choc5 thuộc tính CocoaF được chấm điểm 0, mức độ ưa thích đạt điểm ưa thích
nhất, Caramel, Bitterness và Granular không được ưa thích trên choc5
+ Choc6 có điểm tương quan so với choc1, thuộc tinh CocoaF cũng được ưa thích trên
nhóm đối tượng này
Đánh giá chung: Thuộc tính CocoaF được ưa thích nhiều nhất trên mọi loại sản
phẩm nghiên cứu, các yếu tố Melting, Granular cũng được ưa thích nhưng không cao
so với CocoaF, và các thuộc tính còn lại ít ảnh hưởng đến sự đánh giá của các tham
luận viên, người tieu dùng về các thuộc tính này
Phần phụ lục (Code lệnh sử dụng)
Dữ liệu được lấy ra từ Pakages SensomineR
>library(SensoMineR)
>library(FactomineR)
>library(Rcmdr)
> data(chocolates), package="SensoMineR")
III. Đối với dữ liệu hedochoc
>data(hedochoc)
>attach(hedochoc)
>hedo <- t(hedochoc)
>hedo <- data.frame(hedo)
>attach(hedo)

1. Vẽ biểu đồ cột về điểm thị hiếu của người tiêu dùng đối với các sản phẩm
chocolate:
> a2<-(hedo[,("choc2")])
> a1<-(hedo[,("choc1")])
> a3<-(hedo[,("choc3")])
> a4<-(hedo[,("choc4")])
> a5<-(hedo[,("choc5")])
> a6<-(hedo[,("choc6")])
> thihieu=c(a1,a2,a3,a4,a5,a6)
>barplot(thihieu, xlab =”Loại sô-cô-la”, ylab=”Điểm thị hiếu”, col=”blue”,
main=”Biểu đồ thị hiếu của \n Người tiêu dung đối với các loại sô-cô-la”)
2. Phân tích phương sai về sự sai khác mức độ ưa thích của người tiêu dùng
đối với các sản phẩm. nếu cần thiết sử dụng Tukey để đánh giá kiểm định
hậu nghiệm.
>loai=c(rep("choc1",222),rep("choc2",222),rep("choc3",222),rep("choc4",222),rep("c
hoc5",222),rep("choc6",222))
> data=data.frame(thihieu,loai)
Trang | 24


GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN BÁ THANH

>attach(data)
> ana=lm(thihieu~loai)
> anova(ana)
IV. Đối với số liệu senschoc
> data(sensochoc)
>attach(sensochoc)
> Panelist <- as.factor(sensochoc[,"Panelist"])
> Session <- as.factor(sensochoc[,"Session"])

> Rank <- as.factor(sensochoc[,"Rank"])
> Product <- sensochoc[,"Product"]
1. Phân tích phương sai sự khác nhau trên từng tiêu chuẩn đối với hội đồng
mô tả. Vẽ biểu đồ boxplot để hỗ trợ quá trình phân tích.
CocoaA
>Phantich1=aov(CocoaA~Panelist+Session+Rank+Product+Panelist:Session+Panelist
:Rank+Panelist:Product +Session :Rank +Session :Product +Rank:Product)
>anova(Phantich1)
>boxplot(CocoaA~Panelist, col=”red”, main=”Biểu đồ sự khác nhau của CocoaA
trong Panelist”)
>boxplot(CocoaA~Product, col=”yellow”, main=”Biểu đồ sự khác nhau của CocoaA
trong Product”)
CocoaF
>Phantich2=aov(CocoaF~Panelist+Session+Rank+Product+Panelist:Session+Panelist:
Rank+Panelist:Product +Session :Rank +Session :Product +Rank:Product)
>anova(Phantich2)
>boxplot(CocoaF~Panelist, col=”red”, main=”Biểu đồ sự khác nhau của CocoaF trong
Panelist”)
>boxplot(CocoaF~Product, col=”yellow”, main=”Biểu đồ sự khác nhau của CocoaF
trong Product”)
MilkA
>Phantich3=aov(MilkA~Panelist+Session+Rank+Product+Panelist:Session+Panelist:
Rank+Panelist:Product +Session :Rank +Session :Product +Rank:Product)
>anova(Phantich3)
>boxplot(MilkA~Panelist, col=”red”, main=”Biểu đồ sự khác nhau của MilkA trong
Panelist”)
>boxplot(MilkA~Rank, col=”green”, main=”Biểu đồ sự khác nhau của MilkA trong
Rank”)
>boxplot(MilkA~Product, col=”yellow”, main=”Biểu đồ sự khác nhau của MilkA
trong Product”)

Trang | 25