3. Results & discussion3.1. Monadic

3. Results & discussion
3.1. Monadic profiling
ANOVAs show that in-mouth perception of samples was
different on three flavour attributes: cocoa, caramel and aftertaste
and on four texture attributes: deformation, melting, smooth and
powdery (Table 3).
Some attributes were strongly correlated: deformation and
perceived melting (r ¼ 0.96); smooth and powdery (r ¼ 0.92).
Indeed, the faster a shape melts, the more subjected to deformation
it is. Likewise, a sample, which was not perceived smooth, was
perceived powdery.
Unexpected results were also obtained. Firstly, cocoa and
aftertaste were not correlated meaning that a stronger cocoa
flavour perceived during the chocolate melting did not necessarily
contribute to a strong aftertaste. Secondly, cocoa intensity and
perceived melting were negatively correlated.
The first PCA biplot (Fig. 3) accounts for 75% of the variance. The
first principal component explains differences in perceived deformation
and melting. The second component mainly discriminates
samples according to their caramel intensity. The differences in
cocoa flavour are better illustrated on the biplot representing
components 1 and 3 (Fig. 4). Indeed the cocoa attribute is highly
correlated with the third component.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3. ผลและอภิปราย3.1. monadic โปรไฟล์แสดง ANOVAs ที่รับรู้ของกลุ่มตัวอย่างในปากแตกต่างกันใน 3 รสแอตทริบิวต์: โกโก้ คาราเมล และค้างอยู่ในคอและแอตทริบิวต์เนื้อสี่: แมพ หลอม เรียบ และแป้ง (ตารางที่ 3)บางแอตทริบิวต์ถูกความสัมพันธ์: ความผิดปกติ และละลาย (r ¼ 0.96); การรับรู้ เรียบ และแป้ง (r ¼ 0.92)จริง เร็วรูปร่างละลาย แปลงมากกว่าการเปลี่ยนรูปมันเป็น ทำนองเดียวกัน ตัวอย่าง ซึ่งก็ไม่รู้ราบรื่น ถูกมองเห็นแป้งนอกจากนี้ยังได้รับผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด ประการแรก โกโก้ และค้างอยู่ในคอมีสัมพันธ์หมายความ ว่า โกโก้แข็งแกร่งกลิ่นที่รับรู้ในช็อกโกแลตที่ละลายได้ไม่จำเป็นต้องทำให้ค้างอยู่ในคอที่แข็งแรง ประการที่สอง ความเข้มโกโก้ และหลอมละลายที่รับรู้ได้ในเชิงลบความสัมพันธ์Biplot PCA แรก (รูป 3) บัญชีสำหรับ 75% ของความแปรปรวน การส่วนประกอบหลักแรกอธิบายความแตกต่างในการรับรู้ความผิดปกติและจุดหลอมเหลว ส่วนสองส่วนใหญ่ discriminatesตัวอย่างตามความเข้มของคาราเมล ความแตกต่างในรสโกโก้ดีกว่าจะแสดงบน biplot แทนส่วนประกอบ 1 และ 3 (4 รูป) อันที่จริงแอตทริบิวต์โกโก้เป็นสูงมีความสัมพันธ์กับส่วนประกอบสาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3. ผลการทดลองและการอภิปราย
3.1 เอก profiling
ANOVAs แสดงให้เห็นว่าในปากของการรับรู้ของกลุ่มตัวอย่างที่เป็น
ที่แตกต่างกันสามคุณลักษณะรสชาติโกโก้คาราเมลและค้างอยู่ในคอ
และสี่เนื้อแอตทริบิวต์: เปลี่ยนรูปละลายเรียบและ
แป้ง (ตารางที่ 3).
คุณลักษณะบางคนความสัมพันธ์อย่างมาก: ความผิดปกติและ
การรับรู้ ละลาย (R ¼ 0.96); ราบรื่นและแป้ง (R ¼ 0.92).
อันที่จริงได้เร็วขึ้นรูปร่างละลายภายใต้มากขึ้นในการเปลี่ยนรูป
มันเป็น ในทำนองเดียวกันตัวอย่างซึ่งไม่ได้รับรู้ได้อย่างราบรื่นได้รับการ
รับรู้แป้ง.
ผลที่ไม่คาดคิดนอกจากนี้ยังได้รับ ประการแรกโกโก้และ
รสที่ไม่มีความสัมพันธ์ความหมายว่าโกโก้แข็งแกร่ง
รสชาติที่รับรู้ในช่วงละลายช็อคโกแลตไม่จำเป็นต้อง
นำไปสู่การที่แข็งแกร่งค้างอยู่ในคอ ประการที่สองความเข้มโกโก้และ
การรับรู้ที่ถูกหลอมความสัมพันธ์เชิงลบ.
ครั้งแรก biplot PCA (รูปที่. 3) บัญชีสำหรับ 75% ของความแปรปรวน
องค์ประกอบหลักแรกที่อธิบายความแตกต่างในการเปลี่ยนรูปแบบการรับรู้
และการละลาย ส่วนที่สองส่วนใหญ่เลือกปฏิบัติ
ตัวอย่างตามความเข้มของคาราเมลของพวกเขา ความแตกต่างใน
รสชาติโกโก้จะดีกว่าภาพประกอบบน biplot ที่เป็นตัวแทนของ
ส่วนประกอบ 1 และ 3 (รูปที่. 4) แท้จริงแอตทริบิวต์โกโก้เป็นอย่างสูงที่
มีความสัมพันธ์กับองค์ประกอบที่สาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 . และผลการอภิปราย3.1 . monadic โปรไฟล์anovas แสดงให้เห็นว่าในการรับรู้ของตัวอย่างคือปากที่แตกต่างกันใน 3 รสโกโก้คาราเมลรสชาติและคุณสมบัติและสี่เนื้อคุณลักษณะ : ความผิดปกติ , ละลาย , เรียบแป้ง ( ตารางที่ 3 )คุณลักษณะบางอย่างมีความสัมพันธ์อย่างยิ่ง : การเปลี่ยนรูป และการรับรู้จุดหลอมเหลว ( R ¼ 0.96 ) ; เรียบและแป้ง ( R ¼ 0.92 )แน่นอน ยิ่งรูปร่างมากขึ้นภายใต้การละลายมันเป็น อนึ่ง ตัวอย่าง , ซึ่งไม่รับรู้เรียบคือการรับรู้ที่เป็นผงผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด นอกจากนี้ยังได้รับ ประการแรก โกโก้รสชาติโกโก้มีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งการรับรู้ในรสช็อกโกแลตละลาย ไม่จําเป็นส่งผลให้รสชาติที่แข็งแกร่ง ประการที่สอง ความเข้ม และโกโก้ละลายเป็นการรับรู้มีความสัมพันธ์ทางลบการ biplot PCA ( รูปที่ 3 ) บัญชีสำหรับ 75% ของความแปรปรวน ที่องค์ประกอบหลักในการอธิบายถึงความแตกต่างของแรกและการหลอมละลาย องค์ประกอบที่สองส่วนใหญ่ไม่ยอมรับตัวอย่างตามคาราเมลเข้ม ความแตกต่างในกลิ่นโกโก้ภาพประกอบบน biplot แทนจะดีกว่าส่วนประกอบที่ 1 และ 3 ( รูปที่ 4 ) แน่นอนคุณลักษณะสูง โกโก้มีความสัมพันธ์กับส่วนที่สาม