RESULTS AND DISCUSSION 4.1 Fitting

RESULTS AND DISCUSSION
4.1 Fitting the model for the sensory parameters A summary of the statistics of the regressions fitted showed the standard deviation, the R2 and adjusted R2, predicted R2 and the predicted residual error sum of squares (PRESS). These were the indicators of how well the sensory models fitted the data. For goodness-of-fit, low standard deviations, R2 near 1 and relatively low PRESS were desired (Design-Expert, 2007).

For colour (Table 5), the predicted R-squared of 0.36 was in reasonable agreement with the adjusted R-squared of 0.51 therefore the regression model for colour was significant (p= 0.00010.05) and this implied the overall means were better predictors of the sensory responses. According to Myers and Montgomery ( 2000), adequate precision measures the signal to noise ratio and a ratio greater than 4 is desirable; therefore the ratios of 9.31, 4.15, 5.45, 4.74 and 4.21 obtained for colour, taste, aroma, spreadability and finger feel respectively indicate an adequate signal suggesting that their models could be used to navigate the design space.
Table 5: A summary of the statistics of the analysis of variance for the sensory parameters Standard deviation Mean PRESS RSquared Adj RSquared Pred RSquared Adeq Precision
- 35 -

Colour 0.11 0.50 0.98 0.62 0.51 0.36 9.31
Taste 0.15 0.56 1.96 0.28 0.08 -0.22 4.15
Aroma 0.11 0.53 1.09 0.41 0.24 -0.01 5.45
Spreadability 0.16 0.60 2.10 0.33 0.15 -0.13 4.74
Finger feel 0.11 0.70 1.11 0.19 -0.04 -0.38 4.21

Since the R2 for all the responses were significantly below 1 and the differences between the adjusted R2 and the predicted R2 were greater than 0.2 (Myers and Montgomery, 2000), it presupposes that the means of the sensory parameters were better predictors rather than their response regressions. Therefore it was not necessary to generate any response models but rather the mean plots for the sensory parameters.

Table 6 describes the F-values and p-value prob >F of the sensory parameters. For colour, the model F-value of 5.78 implies the model is significant and that there is only a 0.01 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. For the taste, however, the model F-value of 1.39 implies the model is not significant and there is a 19.2 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. On the other hand, taking aroma into consideration, the model Fvalue of 2.43 implied the model is significant and that there is only a 1.1 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. Similarly for spreadability, the model F-value of 1.77 implies there is a 7.14 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. The model F-value of 0.81 for finger feel implies the model signal is not significant relative to the noise and that there is a 65.50 % chance that a model F-value this large could occur due to noise.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

RESULTS AND DISCUSSION 4.1 Fitting the model for the sensory parameters A summary of the statistics of the regressions fitted showed the standard deviation, the R2 and adjusted R2, predicted R2 and the predicted residual error sum of squares (PRESS). These were the indicators of how well the sensory models fitted the data. For goodness-of-fit, low standard deviations, R2 near 1 and relatively low PRESS were desired (Design-Expert, 2007). For colour (Table 5), the predicted R-squared of 0.36 was in reasonable agreement with the adjusted R-squared of 0.51 therefore the regression model for colour was significant (p= 0.0001<0.05). However, since there were negative predicted R-squared values for taste (-0.22), aroma (-0.01), spreadability (-0.13) and finger feel (-0.38), it implied their regression models were not significant (p>0.05) and this implied the overall means were better predictors of the sensory responses. According to Myers and Montgomery ( 2000), adequate precision measures the signal to noise ratio and a ratio greater than 4 is desirable; therefore the ratios of 9.31, 4.15, 5.45, 4.74 and 4.21 obtained for colour, taste, aroma, spreadability and finger feel respectively indicate an adequate signal suggesting that their models could be used to navigate the design space. Table 5: A summary of the statistics of the analysis of variance for the sensory parameters Standard deviation Mean PRESS RSquared Adj RSquared Pred RSquared Adeq Precision - 35 - Colour 0.11 0.50 0.98 0.62 0.51 0.36 9.31 Taste 0.15 0.56 1.96 0.28 0.08 -0.22 4.15 Aroma 0.11 0.53 1.09 0.41 0.24 -0.01 5.45 Spreadability 0.16 0.60 2.10 0.33 0.15 -0.13 4.74 Finger feel 0.11 0.70 1.11 0.19 -0.04 -0.38 4.21 Since the R2 for all the responses were significantly below 1 and the differences between the adjusted R2 and the predicted R2 were greater than 0.2 (Myers and Montgomery, 2000), it presupposes that the means of the sensory parameters were better predictors rather than their response regressions. Therefore it was not necessary to generate any response models but rather the mean plots for the sensory parameters. Table 6 describes the F-values and p-value prob >F of the sensory parameters. For colour, the model F-value of 5.78 implies the model is significant and that there is only a 0.01 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. For the taste, however, the model F-value of 1.39 implies the model is not significant and there is a 19.2 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. On the other hand, taking aroma into consideration, the model Fvalue of 2.43 implied the model is significant and that there is only a 1.1 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. Similarly for spreadability, the model F-value of 1.77 implies there is a 7.14 % chance that a model F-value this large could occur due to noise. The model F-value of 0.81 for finger feel implies the model signal is not significant relative to the noise and that there is a 65.50 % chance that a model F-value this large could occur due to noise.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลลัพธ์และการอภิปราย
4.1 การติดตั้งแบบจำลองสำหรับพารามิเตอร์ประสาทสัมผัสสรุปสถิติของการถดถอยติดตั้งแสดงให้เห็นว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน R2 และปรับ R2, R2 และคาดการณ์ที่คาดการณ์ผลรวมข้อผิดพลาดที่เหลือของสี่เหลี่ยม (กด) เหล่านี้เป็นตัวชี้วัดของวิธีการที่ดีในรูปแบบที่ประสาทสัมผัสติดตั้งข้อมูล ความดีของพอดีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำ R2 ใกล้ 1 และกดค่อนข้างต่ำที่ต้องการ (การออกแบบ-Expert, 2007).

สำหรับสี (ตารางที่ 5), ที่คาดการณ์ R-squared 0.36 อยู่ในข้อตกลงที่เหมาะสมกับการปรับ R -squared 0.51 ดังนั้นรูปแบบการถดถอยของสีอย่างมีนัยสำคัญ (p = 0.0001 <0.05) แต่เนื่องจากมีการคาดการณ์ค่า R-Squared เชิงลบสำหรับรสชาติ (-0.22) กลิ่นหอม (-0.01) spreadability (-0.13) และความรู้สึกนิ้ว (-0.38) มันส่อให้เห็นรูปแบบการถดถอยของพวกเขาไม่ได้อย่างมีนัยสำคัญ (p> 0.05) และโดยนัยหมายถึงโดยรวมมีการพยากรณ์ที่ดีขึ้นของการตอบสนองทางประสาทสัมผัส ตามที่ไมเออร์และเมอรี (2000), ความแม่นยำเพียงพอขนาดอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนและอัตราส่วนที่มากกว่า 4 เป็นที่พึงปรารถนานั้น . ดังนั้นอัตราส่วน 9.31, 4.15, 5.45, 4.74 และ 4.21 ได้รับสำหรับสีรสกลิ่น spreadability และนิ้วรู้สึกตามลำดับแสดงให้เห็นสัญญาณที่เพียงพอบอกว่ารูปแบบของพวกเขาสามารถนำมาใช้เพื่อนำทางพื้นที่การออกแบบ
ตารางที่ 5: สรุปของ สถิติของการวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับพารามิเตอร์ทางประสาทสัมผัสส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานค่าเฉลี่ย PRESS RSquared Adj RSquared Pred RSquared ADEQ แม่นยำ
- 35 -

สี 0.11 0.50 0.98 0.62 0.51 0.36 9.31
Taste 0.15 0.56 1.96 0.28 0.08 4.15 -0.22
Aroma 0.11 0.53 1.09 0.41 0.24 5.45 -0.01
spreadability 0.16 0.60 2.10 0.33 0.15 -0.13 4.74
นิ้วรู้สึก 0.11 0.70 1.11 0.19 -0.04 -0.38 4.21

ตั้งแต่ R2 สำหรับการตอบสนองทุกอย่างมีนัยสำคัญดังต่อไปนี้ 1 และความแตกต่างระหว่างการปรับ R2 และคาดการณ์ R2 มีมากกว่า 0.2 (ไมเออร์และเมอรี , 2000) ก็เหว่าวิธีการของพารามิเตอร์ทางประสาทสัมผัสที่ถูกทำนายที่ดีขึ้นมากกว่าการวิเคราะห์การตอบสนองของพวกเขา ดังนั้นมันก็ไม่จำเป็นที่จะสร้างรูปแบบการตอบสนองใด ๆ แต่แปลงค่าเฉลี่ยสำหรับพารามิเตอร์ประสาทสัมผัส.

ตารางที่ 6 อธิบาย F-ค่านิยมและ p-value prob> F ของพารามิเตอร์ทางประสาทสัมผัส สำหรับสีที่รุ่น F มูลค่า 5.78 หมายถึงรูปแบบที่มีความสำคัญและมีเพียงโอกาส 0.01% ที่รุ่น F-ค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากการเสียง สำหรับรสชาติ แต่รุ่น F มูลค่า 1.39 หมายถึงรูปแบบที่ไม่สำคัญและมีโอกาส 19.2% ที่รุ่น F-ค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากการเสียง บนมืออื่น ๆ , การกลิ่นหอมเข้าสู่การพิจารณารูปแบบ Fvalue 2.43 นัยรูปแบบที่มีความสำคัญและมีเพียงโอกาส 1.1% ว่ารุ่น F-ค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากการเสียง ในทำนองเดียวกันสำหรับ spreadability รุ่น F-มูลค่า 1.77 หมายถึงมีโอกาสที่ 7.14% ว่ารุ่น F-ค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากการเสียง รุ่น F-ค่าของ 0.81 นิ้วเพื่อความรู้สึกหมายถึงสัญญาณรูปแบบที่ไม่ได้เป็นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับเสียงรบกวนและการที่มีโอกาสที่ 65.50% ว่ารุ่น F-ค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากการเสียง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลและการอภิปราย4.1 การปรับรุ่นสำหรับการสรุปสถิติพารามิเตอร์ของสมการถดถอยพอดี ) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และปรับ R2 R2 , R2 ทำนายและคาดการณ์ผลรวมความผิดพลาดตกค้างของสี่เหลี่ยม ( กด ) เหล่านี้บ่งชี้ว่ารูปแบบการติดตั้งข้อมูล ความดีของพอดี , ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำ อาร์ทูใกล้ 1 และกดต่ำได้ตามต้องการ ( ผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบ , 2007 )สำหรับสี ( ตารางที่ 5 ) , ทำนาย r-squared ของ 0.36 อยู่ในข้อตกลงกับการปรับที่เหมาะสมของแบบจำลองการถดถอย r-squared 0.51 สีอย่างมีนัยสำคัญ ( P = 0.0001 ตามลำดับ ) อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีการคาดการณ์ r-squared ลบค่าสำหรับรสชาติ ( 0.22 ) กลิ่น ( 0.01 ) spreadability ( 0.13 ) และนิ้วสัมผัส ( 0.38 ) ก็โดยนัยการถดถอยของพวกเขาไม่แตกต่างกัน ( P > 0.05 ) และโดยวิธีการพยากรณ์ของการตอบสนองโดยรวมที่ดีขึ้น ตามครูมอนโกเมอรี ( 2000 ) , วัดอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนและอัตราส่วนที่มากกว่า 4 เป็นที่พึงปรารถนาแม่นยำเพียงพอ ดังนั้นอัตราส่วนของคุณ , 4.15 , 5.45 , 4.74 4.21 ) และสี รสชาติ และกลิ่นหอม spreadability นิ้วรู้สึกตามลำดับบ่งชี้มีสัญญาณบอกว่ารุ่นของพวกเขาสามารถใช้นำทางพื้นที่ออกแบบตารางที่ 5 : สรุปสถิติของการวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับพารามิเตอร์และค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน หมายถึง กด rsquared 1 rsquared เปรต rsquared adeq ความแม่นยำ- 3 .สีแบบคุณเท่ากับ 0.36 0.11 0.50 0.98ลิ้มรส ( 1.96 0.28 0.08 0.15 รอบ 4.กลิ่นหอม 0.11 เท่ากับ 1.09 0.41 0.24 - 0.02 5.45spreadability 0.16 0.15 -0.13 4.74 0.60 2.10 0.33นิ้วรู้สึก 0.11 0.70 1.11 0.19 อัตราผลตอบแทน - 0.04 - 0.38 -ตั้งแต่ R2 ตอบรับทุกอย่างมีนัยสำคัญด้านล่าง 1 และความแตกต่างระหว่างปรับ R2 และคาดการณ์อาร์ทูเป็นมากกว่า 0.2 ( Myers และ มอนโกเมอรี่ , 2000 ) , มัน presupposes ที่ค่าเฉลี่ยของพารามิเตอร์ทางประสาทสัมผัสได้พยากรณ์ที่ดีมากกว่าที่ใช้ได้แก่การตอบสนองของพวกเขา ดังนั้น มันไม่จำเป็นที่จะสร้างการตอบสนองใด ๆรูปแบบ แต่หมายถึงแปลงพารามิเตอร์ทางประสาทสัมผัสตารางที่ 6 อธิบายถึง f-values prob และ p-value > F ของพารามิเตอร์ทางประสาทสัมผัส สี รูปแบบบางรูปแบบของค่า 5.78 อย่างมีนัยสำคัญ และมีเพียง 0.01 % โอกาสที่เป็นรูปแบบค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากเสียงดัง สำหรับรสชาติ อย่างไรก็ตาม แบบจำลองค่าอำนวยการบางรุ่นไม่ได้เป็นอย่างมีนัยสำคัญและมี 19.2 % โอกาสที่เป็นรูปแบบค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากเสียงดัง บนมืออื่น ๆที่ใช้กลิ่นในการพิจารณารูปแบบ fvalue 2.43 ( รูปแบบอย่างมีนัยสำคัญ และมีเพียง 1.1 % โอกาสที่เป็นรูปแบบค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากเสียงดัง ในทำนองเดียวกันสำหรับ spreadability , รูปแบบค่า 1.77 นัยมี 7.14 % โอกาสที่เป็นรูปแบบค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากเสียงดัง แบบจำลองค่า 0.81 สำหรับนิ้วรู้สึกถึงสัญญาณรูปแบบความสัมพันธ์กับเสียงรบกวนและมี 65.50 % โอกาสที่เป็นรูปแบบค่าขนาดใหญ่นี้อาจเกิดขึ้นเนื่องจากเสียงดัง