Proposta de um índice de seleção de métrica para análise de correspondência: uma aplicação na avaliação sensorial de blends de cafés
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n2p479Palavras-chave:
C. arábica, C. canéfora, Hellinger, Simulação.Resumo
A análise de correspondência é uma técnica multivariada de redução de dimensionalidade aplicada a dados estruturados em tabelas de contingência. Como principal resultado, mapas perceptuais são gerados com o propósito de estudar a similaridade entre os níveis categóricos. Na maioria das vezes, as interpretações dessas similaridades apresentam certa subjetividade, ao considerar diferentes métricas, como por exemplo, a distância de Hellinger e Qui-quadrado. Assim, com o intuito de minimizar essa subjetividade, esse trabalho teve como objetivo propor um índice que quantifique a menor distância entre esses níveis. Foi realizado um estudo de simulação, discutindo-se os mapas gerados em relação a dados reais envolvendo a similaridade de blends formados por cafés de diferentes espécies com avaliações sensoriais considerando os atributos sabor e acidez. Concluiu-se que a proposta do índice, denominado índice de seleção de métrica (ISM), permitiu agregar uma estatística que justifique a métrica mais adequada na análise de correspondência, evitando a subjetividade nas interpretações das similaridades entre os tipos de blends e classe de notas. Em relação aos estudos de simulação a métrica proposta pela distância de Hellinger, o ISM apresentou resultados mais estáveis em relação à distribuição da inércia total nos dois primeiros eixos.Downloads
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Referências
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Publicado
2020-03-06
Como Citar
Costa, A. S. da, Resende, M., Nakano, E. Y., Cirillo, M. A., Borém, F. M., & Ribeiro, D. E. (2020). Proposta de um índice de seleção de métrica para análise de correspondência: uma aplicação na avaliação sensorial de blends de cafés. Semina: Ciências Agrárias, 41(2), 479–492. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n2p479
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