辣条感官描述词的建立及感官特征比较

目的 建立辣条感官描述词。方法 以5种辣条为研究对象, 建立由13人组成的辣条专用感官评价小组。首先利用M值法对感官描述词进行初步筛选, 再采用聚类分析、主成分分析、相关性分析对辣条感官描述词进行二次筛选。结果 首先得到了筋道、甜味、辣味等15个描述词, 选取了4个主成分PC1 (24.218%)、PC2 (21.694%)、PC3 (13.346%)、PC4 (9.12%), 代表辣条在口味和口感方面的感官特征, 前4个主成分的累计贡献率为68.378%, 可以解释辣条感官品质的绝大部分信息。结论 最终得到咸味、麻味、辣味、甜味、鲜味、香精香料味、筋道及油滑感8个辣条关键感官属性描述词, 并能体现不同产品间的差异。通过感官特征载荷图说明样品LPP与SZS可归为一类, 样品WLQ、MLW与FWS差异明显。     

基于惩罚分析与偏好图技术的辣条消费接受性分析

随着国内休闲食品市场的不断扩大，了解影响消费者喜好的关键因素，并指导产品改进显得至关重要。以不同品牌辣条为研究对象，开展针对感官评价小组和消费者的关键感官属性评价。采用惩罚(Penalty)分析初探各产品需改进的感官属性及改进方向，通过方差分析、相关性分析关联研究各口味特征，利用偏好图技术深度处理与表征定量描述分析(QDA)和消费者喜好的映射结果，并验证惩罚分析结果的可靠性。结果表明，6个品牌的辣条样品感官属性与喜好均差异明显，惩罚分析提出影响消费者喜好的关键感官属性，初步确定辣条样品感官属性的改进策略。通过偏好图分析技术发现消费者对于样品DLB、DDR、ZCL和WLQ的偏好率为50%~80%，推测这些样品中的甜味、筋道、油汁感为潜在影响消费者喜好的感官属性。消费者对于样品GSW与HMH的偏好率为20%~30%，推测这2种辣条的咸味、辣味、麻味和香精香料味为潜在影响消费者喜好的感官属性。通过比较QDA、惩罚分析和偏好图，结果发现整体结论一致。综合三者结论确定最终的优化改进策略。本研究建立的辣条感官属性改进模型为辣条的口味特征改进及新产品的研发提供了参考依据。