Vida útil sensorial del queso mantecoso por pruebas aceleradas

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(1)Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO. PE CU AR IA S. FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE. RO. INGENIERÍA AGROINDUSTRIAL. AG. TESIS. DE. Vida útil sensorial del queso mantecoso por pruebas aceleradas. Br. JOEL ANDRÉ PÉREZ CUEVA. TE. AUTOR:. CA. Sensory shelf life of mantecoso cheese using accelerated testing. M.Sc. JESÚS ALEXANDER SÁNCHEZ GONZÁLEZ. BI BL. IO. ASESOR:. TRUJILLO – PERÚ. 2015. -i-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(2) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO. PE CU AR IA S. FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERÍA AGROINDUSTRIAL. VIDA ÚTIL SENSORIAL DEL QUESO MANTECOSO POR PRUEBAS ACELERADAS. RO. SENSORY SHELF LIFE OF MANTECOSO CHEESE USING ACCELERATED TESTING TESIS. PARA OBTENER EL TÍTULO DE:. AG. INGENIERO AGROINDUSTRIAL. DE. PRESENTADO POR EL BACHILLER:. CA. JOEL ANDRÉ PÉREZ CUEVA. TE. SUSTENTADO Y APROBADO ANTE EL HONORABLE JURADO:. IO. PRESIDENTE. BI BL. SECRETARIO. MIEMBRO. (ASESOR). :. M.Sc. Julio Rojas Naccha. ...……………. :. Dr. Paulino Ninaquispe Zare. …………….... :. M.Sc. Jesús Sánchez González …………….... -ii-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(3) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. PE CU AR IA S. DEDICATORIA. A Dios, dueño de las manos que mueven los hilos de la vida, por darme salud y por permitirme haber logrado avanzar un paso más en la vida.. A mis padres Teodoro Pérez Márquez y Carolina Cueva Castillo, por su incansable sacrificio y apoyo incondicional en mi formación como persona.. RO. A mi mamá Olga y a mi papá Alberto, por sus sabios consejos y enseñanzas siempre basados en valores, por su atención diaria, y por ser ejemplo de esfuerzo y perseverancia.. DE. AG. A mis tías Amelia, Blanca, Carla y Ana, porque siempre estuvieron conmigo aconsejándome siempre para bien y por su apoyo incondicional.. A mi hermano Luis, por ser la persona que es y ayudarme en la realización del presente trabajo de investigación, y a mis primos Cristian, Alex y Ariana, que en realidad los considero como hermanos.. BI BL. IO. TE. CA. A mi tío Lucho y a mi tía Mariela, por sus consejos y enseñanzas, así como su apoyo tanto a nivel personal como académico.. -iii-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(4) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. AGRADECIMIENTOS. PE CU AR IA S. El presente trabajo de investigación para obtener el título profesional de Ingeniero Agroindustrial, no se hubiese culminado sin el esfuerzo no solo del autor, sino, del equipo humano que intervino de manera directa e indirecta en este trabajo. A Dios porque todo es gracias a Él.. A mis padres Teodoro y Carola por su incansable sacrificio para realizar que yo haya llegado hasta esta etapa; así como a toda mi familia por su apoyo. A mi asesor, M.Sc. Jesús Sánchez González, por haberme brindado su. tiempo, experiencia y acertada orientación en el presente trabajo de. RO. investigación.. A mis amigos y compañeros que me brindaron su apoyo para realizar este. AG. trabajo.. A los docentes de esta escuela de Ing. Agroindustrial, quienes me brindaron. DE. sus enseñanzas, tanto profesionales como humanísticos. A los estudiantes de la facultad de ciencias agropecuarias que participaron en. CA. la realización de la evaluación sensorial. A aquellas personas que no mencioné, pero que han intervenido directa o. “Da las gracias por todo porque eso le agrada a Dios”. BI BL. IO. TE. indirectamente para poder llevar a cabo la realización de este trabajo.. -iv-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(5) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. PE CU AR IA S. INDICE. RESUMEN ................................................................................................................... vi ABSTRACT .................................................................................................................vii 1.. INTRODUCCIÓN ................................................................................................................ 1. 2.. MATERIALES Y MÉTODOS.............................................................................................. 3. Muestras de queso ..................................................................................................... 3. 2.2.. Diseño experimental .................................................................................................. 3. 2.3.. Análisis sensorial ........................................................................................................ 4. 2.4.. Análisis estadístico ..................................................................................................... 5. RO. 2.1.. RESULTADOS Y DISCUSIÓN .......................................................................................... 6. 4.. CONCLUSIONES ............................................................................................................. 15. 5.. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................... 16. DE. AG. 3.. BI BL. IO. TE. CA. ANEXOS .................................................................................................................................... 21. -v-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(6) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RESUMEN. PE CU AR IA S. El objetivo del presente trabajo de investigación fue estimar la vida útil sensorial del queso mantecoso “huacariz” y “cremandina” mediante pruebas. aceleradas. Para este propósito, el queso “huacariz” se almacenó a 20, 28, 35 y 40°C, mientras que para el queso “cremandina” se trabajó con 20, 28 y 35°C de almacenamiento, realizándose con éstos pruebas de aceptabilidad. sensorial en función al tiempo de almacenamiento. Los resultados del análisis sensorial se analizaron con el software R para el análisis de estadística de supervivencia aplicada a la vida útil sensorial de los alimentos. Para ello se. RO. trabajó con la distribución de Weibull que permitió conocer los parámetros de. forma (β) y escala (α), siendo el valor de β necesario para conocer la. AG. confiabilidad de la data obtenida. Con valores bajos de β para el queso “huacariz” y “cremandina” a la temperatura más elevada respectivamente, se. DE. expresó que estos datos obtenidos se pudieron deber a la variabilidad de aceptabilidad del consumidor y al rápido rechazo sobre las muestras a tales. CA. temperaturas. Asimismo, se evaluó la Energía de Activación (Ea) para el queso mantecoso “huacariz” y “cremandina” mediante el software R,. TE. obteniendo un valor de Ea igual a 14.26 ± 3.25 kcal/mol y 22.61 ± 5.92 Kcal/mol, respectivamente. La vida útil sensorial del queso mantecoso. IO. “huacariz” y “cremandina" a 10°C de almacenamiento fue 7.6 y 41.7 días. BI BL. respectivamente.. Palabras clave: Vida útil sensorial, queso mantecoso, pruebas aceleradas, estadística de supervivencia, energía de activación. -vi-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(7) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. PE CU AR IA S. ABSTRACT. The purpose of the present study was to estimate sensory shelf life of. “huacariz” and “cremandina” mantecoso cheese using accelerated testing. For this purpose, “huacariz” cheese was stored at 20, 28, 35 y 40°C, while it was. set at 20, 28, 35°C storage for “cremandina” cheese, performing acceptability sensory tests according to time storage with both samples. The results from sensory analysis were analyzed by software R for survival analysis statistics. applied to sensory shelf life of foods. For this, Weibull distribution was applied. RO. and allowed to know shape (β) and scale (α) parameters, just being β value. AG. necessary to know the reliability of the raw data. With low values of β for “huacariz” and “cremandina” cheese at higher temperature respectively, it was stated that this raw data could be due to variability of consumer acceptability. DE. and quick rejection on samples at such temperatures. Activation energy (Ea) was evaluated for both worked samples by software R, getting an Ea value. CA. 14.26 ± 3.25 kcal/mol and 22.61 ± 5.92 Kcal/mol corresponding to “huacariz” and “cremandina” mantecoso cheese, respectively. Sensory shelf life of. TE. “huacariz” and “cremandina” mantecoso cheese at 10°C storage was about 7.6. BI BL. IO. and 41.7 days respectively.. Keywords: Sensory shelf life, mantecoso cheese, accelerated testing, survival analysis, activation energy.. -vii-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(8) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 1. INTRODUCCIÓN En la industria de los alimentos se requiere conocer la vida útil de los productos. PE CU AR IA S. para asegurar a los consumidores finales que el alimento adquirido conserva todas sus características en buen estado. Kuntz (1991) refiere que el final de la. vida útil de un producto se alcanza cuando ya no mantiene las cualidades requeridas para que el consumidor final lo utilice.. Según Hough (2010), la vida útil de la mayoría de los productos alimenticios está limitada por los cambios en sus características sensoriales. En este contexto, la estimación de vida útil sensorial de los alimentos se ha convertido. RO. en un tema de investigación continua y extensa, tanto en los mecanismos de deterioro que se producen en los sistemas alimentarios como en el desarrollo y. AG. aplicación de metodologías para la estimación de la vida útil (Manzocco y. DE. Lagazio, 2009).. La estimación de la vida útil de un producto alimenticio, se realiza normalmente mediante evaluación sensorial, ya que las características sensoriales del. CA. producto son las variables que determinan la aceptabilidad por parte del. TE. consumidor (Rodríguez, 2010). La realización del análisis sensorial de una forma racional va a permitir conocer la preferencia, aceptación y grado de. IO. satisfacción de los consumidores (Chamorro y Losada, 2002).. BI BL. Los estudios de vida útil acelerados permiten obtener información en tiempos relativamente cortos; y consisten en incubar el alimento bajo condiciones controladas y a diferentes temperaturas. Estas temperaturas, en general, deben ser mayores a las de almacenamiento y comercialización para permitir que las reacciones de deterioro se aceleren y se obtenga una respuesta en. -1Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(9) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. períodos más cortos (Rodríguez, 2004). Labuza (1985) y Neter (1983) indican que la cantidad mínima de temperaturas para conducir un estudio de vida útil. PE CU AR IA S. son tres.. Hough et al. (2006), aplicaron modelos de análisis de supervivencia en la. estimación de la vida útil de los alimentos a diferentes temperaturas basados en la decisión de los consumidores en aceptar o rechazar el producto.. El uso de análisis de supervivencia para estudiar la vida útil es un método que consiste en enfocar la estimación de la vida útil en el rechazo del producto por. los consumidores; este método se ha aplicado a frutas (Salvador et al., 2007),. RO. queso campesino (López y Novoa, 2009) y yogur (Pineda, 2005), entre otros.. AG. Se utiliza la función de rechazo F(t), definida como la probabilidad de que un consumidor rechace un producto almacenado antes del tiempo t. El riesgo no se enfoca sobre el deterioro del producto, sino sobre el rechazo del consumidor. DE. hacia el producto (Curia et al., 2005). Se debe tener en cuenta que el momento en que un consumidor rechaza el producto depende de los tiempos de. CA. almacenamiento en que éste prueba el producto, sin embargo el tiempo t hasta que se produce el rechazo no se observa con exactitud, dando lugar a los. TE. llamados tiempos censurados (Garitta et al., 2005).. IO. En el análisis de supervivencia, el análisis de los datos se puede realizar. BI BL. utilizando técnicas paramétricas y no paramétricas. El uso de modelos paramétricos proporciona estimaciones más precisas de la función de supervivencia que los estimadores no paramétricos (Gómez, 2001). Entre las funciones de distribución más utilizadas está la de Weibull. Generalmente se utiliza el percentil 50 como el término de la vida útil, y corresponde al tiempo en. -2Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(10) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. el cual el 50% de los consumidores rechaza el producto (Cardelli y Labuza 2001, citado por Hough et al., 2003).. PE CU AR IA S. La distribución de Weibull describe los tiempos de fallo de las componentes. cuando su tasa de fallos aumenta o disminuye con el tiempo (Miller y Freund,. 2004) y es uno de los métodos utilizados conjuntamente con el análisis sensorial para predicciones de deterioro.. El objetivo de este estudio fue determinar la vida útil sensorial del queso. mantecoso comercial cajamarquino, aplicando pruebas aceleradas y el método. 2.1.. Muestras de queso. AG. 2. MATERIALES Y MÉTODOS. RO. de análisis de supervivencia.. DE. Para el presente trabajo se utilizó muestras de queso mantecoso de dos marcas: huacariz y cremandina, los cuales procedían de la empresa Huacariz y. CA. del CEFOP (Centro experimental de Formación Profesional) respectivamente, ubicados en la ciudad de Cajamarca – Perú. Cada una de las muestras. TE. provenientes para cada marca de queso pertenecía a un mismo lote, con las. IO. mismas condiciones de proceso y materia prima. Con respecto al empaque, este era polietileno de baja densidad para el queso “huacariz”, mientras que el. BI BL. queso “cremandina” estaba empacado al vacío.. 2.2.. Diseño experimental. -3Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(11) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Se aplicó la metodología de análisis de supervivencia con pruebas aceleradas. Se tomaron la misma cantidad de muestras de queso mantecoso “huacariz”,. PE CU AR IA S. procediendo a colocarlos en incubadoras prefabricadas para el respectivo. estudio de vida útil acelerado, a 20, 28, 35 y 40°C respectivamente, de donde. se fueron retirando según el tiempo establecido para cada temperatura. Para el. caso del queso mantecoso “cremandina”, se emplearon sólo tres temperaturas, las cuales fueron de 20, 28 y 35°C respectivamente; teniendo para cada temperatura un número igual de muestras de queso.. Para el queso “huacariz”, los tiempos de muestreos resultantes para cada. RO. temperatura fueron 20°C: 0, 24, 36, 48, 60 y 72 h; 28°C: 0, 18, 36, 45 y 54 h;. 35°C: 0, 12, 24 y 36 h; y 40°C: 0, 8, 16 y 24 h. Con el queso “cremandina” se. AG. trabajó de la siguiente forma: 20°C: 0, 24, 48, 72, 96, 144, 168, 192 y 216 h;. 2.3.. DE. 28°C: 0, 9, 18, 51, 63, 87 y 123 h; 35°C: 0, 6, 12, 24, 27, 30 y 40 h.. Análisis sensorial. CA. El análisis sensorial se realizó con estudiantes de la facultad de ciencias agropecuarias de la UNT (Universidad Nacional de Trujillo), a quienes se les. TE. aplicó una primera encuesta de selección (Anexo 1), eligiéndose a aquellos que. IO. sean consumidores de queso mantecoso. Para el análisis del queso mantecoso “huacariz”, se tuvo un panel conformado por 29 panelistas no entrenados;. BI BL. mientras que para el queso mantecoso “cremandina” se trabajó con 41 panelistas no entrenados. El número de consumidores considerado en la mayoría de los experimentos de vida útil sensorial acordes al análisis de supervivencia ha estado cerca de 50 (Giménez et al., 2007; Hough et al., 2003; Varela et al., 2005). -4-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(12) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Este análisis sensorial consistía en servir 1 o más muestras de queso mantecoso (codificadas con 4 dígitos) a temperatura ambiente y pedir a los. PE CU AR IA S. consumidores a probar la(s) muestra(s). Se aplicó una cartilla elaborada. (Anexo 2) para evaluar la aceptabilidad de estos, en donde se explicó que para cada muestra que los panelistas probaban, debían responder "sí" o "no" a la. pregunta "¿Consumiría Ud. normalmente este producto?". Generalmente se explica a los consumidores que tienen que indicar si consumirían el producto. después de comprarlo o si fue servido a ellos en sus hogares (Hough et al., 2003). Teniendo en cuenta que las pruebas se detendrán cuando se rechaza. Análisis estadístico. AG. 2.4.. RO. en un 50% las muestras durante dos paneles consecutivos (horas).. Los datos obtenidos de la evaluación sensorial del queso mantecoso se. DE. analizaron mediante el software R, el cual es adecuado para trabajar con datos censurados. Para este caso se utilizó la distribución de Weibull para modelar. CA. los datos de supervivencia.. Como resultado de la data analizada por el programa, se obtuvieron los. TE. parámetros mu (µ) y sigma (σ) de la distribución Weibull, para cada. IO. temperatura programada, con los cuales se construyó una gráfica según la función de rechazo F(t) que permitió estimar el porcentaje (percentil) de. BI BL. rechazo o tiempo de fallo (Garitta et al., 2005). Esta función de rechazo se muestra en la ecuación (1); así como también puede ser expresada de otra manera, como se observa en la ecuación (2) (Meeker y Escobar, 1998; Gacula y Singh, 1984).. -5Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(13) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ln(𝑡)−𝜇. 𝐹 (𝑡) = 1 − 𝑒𝑥𝑝 [−𝑒𝑥𝑝 (. 𝜎. 𝑡 𝛽. )]. ∝. PE CU AR IA S. 𝐹 (𝑡) = 1 − 𝑒𝑥𝑝 [− ( ) ]. (1). (2). Donde: F(t) es la función de fallo o rechazo; t es el tiempo (días, horas, etc.); µ y σ son los parámetros del modelo; β es el parámetro de forma; α es el parámetro de escala. Con las ecuaciones (1) y (2) se pueden obtener las siguientes relaciones: σ = 1/β , µ = ln(α); estos valores β y α fueron analizados para conocer la confiabilidad del ajuste del modelo.. RO. Se aplicó la prueba chi cuadrado para los resultados de análisis de. supervivencia con pruebas aceleradas, así como también se determinó el valor. DE. AG. de la Energía de activación (Ea), utilizando para ello el software R.. 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN. CA. En las tablas 1 y 2 se representan los parámetros del modelo, en este caso, los valores de μ y σ correspondientes a la distribución weibull, los cuales se. TE. determinaron con el software R. En estas tablas se muestran las estimaciones de la media de cada parámetro para las diferentes temperaturas, así como los. BI BL. IO. valores correspondientes al intervalo de confianza al 95%.. -6Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(14) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Tabla 1. Parámetros μ y σ para las temperaturas de almacenamiento establecidas del queso mantecoso huacariz. (95% CI). 20. 4.36 ± 0.14. 28. 3.88 ± 0.20. 35. 3.36 ± 0.23. 40. 2.92 ± 0.37. σ. PE CU AR IA S. μ. Temperatura de almacenamiento (°C). (95% CI). 0.23 ± 0.15 0.43 ± 0.23 0.53 ± 0.23 0.81 ± 0.46. RO. CI – confidence interval (intervalo de confianza). Tabla 2. Parámetros μ y σ para las diferentes temperaturas de almacenamiento. μ. σ. (95% CI). (95% CI). DE. Temperatura de almacenamiento (°C). AG. establecidas del queso mantecoso cremandina. 5.45 ± 0.17. 0.33 ± 0.17. 28. 4.95 ± 0.25. 0.47 ± 0.31. 35. 3.76 ± 0.46. 0.99 ± 0.54. CA. 20. IO. TE. CI – confidence interval (intervalo de confianza). Con los parámetros encontrados μ y σ y mediante la ecuación (1) se pudo. BI BL. graficar el porcentaje de rechazo en función del tiempo de almacenamiento para cada temperatura de trabajo establecida. En las figuras 1 y 2, se observa esta función de rechazo para el queso mantecoso “huacariz” y “cremandina”,. respectivamente.. -7Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(15) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 100. PE CU AR IA S. % Rechazo. 80 20°C. 60. 28°C 35°C. 40. 40°C. 20 0 0. 20. 40 60 Tiempo de almacenamiento (horas). 80. 100. Figura 1. Función de rechazo contra el tiempo de almacenamiento a diferentes. AG. RO. temperaturas para el queso mantecoso huacariz.. 100. DE. 80. 40. TE. 20 0. 20°C 28°C 35°C. CA. % Rechazo. 60. 50. 100. 150. 200. Tiempo de almacenamiento (horas). IO. 0. BI BL. Figura 2. Función de rechazo contra el tiempo de almacenamiento a diferentes temperaturas para el queso mantecoso cremandina.. Asimismo con los valores μ y σ obtenidos, y mediante la relación entre las ecuaciones (1) y (2), se procedió a obtener los parámetros de forma (β) y. escala (α) del modelo Weibull. -8Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(16) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Tabla 3. Parámetros β y α para las diferentes temperaturas de almacenamiento establecidas del queso “huacariz” y “cremandina” Queso “cremandina”. Parámetro 20°C. 28°C. 35°C. 40°C. β. 4.30. 2.31. 1.90. 1.22. α. 78.53. 48.40. 28.93. 18.53. β – parámetro de forma; α – parámetro de escala. PE CU AR IA S. Queso “huacariz”. 20°C. 28°C. 35°C. 3.02. 2.14. 1.01. 233.57. 141.98. 43.29. En la tabla 3 se muestran los valores de β y α correspondientes para el queso. RO. mantecoso “huacariz” y “cremandina”. El parámetro de escala (“vida. característica”) representa la extensión de la distribución en el tiempo; mientras. AG. que el parámetro de forma determina la forma de la distribución, siendo el indicador del mecanismo de falla (define cómo está distribuida la data).. DE. El valor del parámetro de forma β para cada temperatura es mayor que 1, tanto para el queso “huacariz” como “cremandina”, lo cual indica que la velocidad de. CA. fallas es creciente (Gacula y Kubala, 1975). Este resultado describe de manera. TE. apropiada la velocidad de fallas del deterioro de un producto alimenticio. Cardelli y Labuza (2001), mencionan que la distribución Weibull es simétrica. IO. para los valores comprendidos entre 2< β < 4, lo cual permite una mejor. BI BL. estimación del tiempo de vida útil del producto. Esto no coincide con los valores de β correspondientes para la evaluación del rechazo del queso “huacariz” y “cremandina” a 40 y 35°C respectivamente. Según Gacula y Kubala (1975) los. valores de β, por encima de 2 y menores a 5, indican que la curva de Weibull. se asemeja a la curva normal (forma acampanada). Para el caso de los valores. -9Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(17) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. β que no se encuentran dentro del rango, se observa en su representación gráfica (figuras 1 y 2) que éstas siguen una tendencia similar a la exponencial. PE CU AR IA S. (cuando β = 1), esto se puede deber a la variabilidad de aceptabilidad del. consumidor sobre las muestras almacenadas a altas temperaturas, y además al rápido rechazo del queso a tales temperaturas. Estas altas temperaturas pudieron iniciar nuevas reacciones de degradación que no ocurren bajo. condiciones normales del producto (Speigel, 1992), provocando posiblemente migración de sabores, cambios en textura que se ven influenciadas por el. estado de grasa del queso, que a estas temperaturas es líquida y contribuye. RO. poco a la firmeza (Roudot, 2004).. Para estimar la vida útil sensorial de un producto, se eligió la probabilidad de un. tiempos de. vida. útil. AG. consumidor en rechazar el producto. Con el software R se determinó los sensorial. previstos para. cada. temperatura. de. DE. almacenamiento, obteniendo estos resultados para 10%, 25% y 50% de rechazo. Estos percentiles coinciden con lo reportado por Hough et al. (2003),. CA. lo cual recomienda 50% o mediana, si se está interesado en saber cuántos días se puede almacenar un alimento para que menos del 50% de los. TE. consumidores rechacen el producto. Curia et al. (2005) usaron un 25% y 50%. IO. de rechazo para un estudio de yogurt. En las tablas 4 y 5 se observa los tiempos de vida útil con sus intervalos de. BI BL. confianza a 95%, para cada temperatura trabajada tanto para el queso “huacariz” como “cremandina”.. -10Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(18) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Tabla 4. Tiempo de vida útil (horas) del queso huacariz, estimado para diferentes porcentajes de rechazo a distintas temperaturas de almacenamiento. de rechazo. 20°C. 28°C. 10. 46.53 ± 12.85. 25 50. PE CU AR IA S. Temperatura de almacenamiento. Porcentaje. 35°C. 40°C. 18.29 ± 10.15. 8.82 ± 5.31. 2.94 ± 3.76. 58.78 ± 9.68. 28.24 ± 9.73. 14.99 ± 5.74. 6.69 ± 4.83. 72.11 ± 9.29. 41.31 ± 8.95. 23.84 ± 6.07. 13.73 ± 5.81. CI – Intervalo de confianza a 95%. RO. Tabla 5. Tiempo de vida útil (horas) del queso cremandina, estimado para. diferentes porcentajes de rechazo a distintas temperaturas de almacenamiento. AG. Temperatura de almacenamiento. Porcentaje de rechazo. 20°C. 10. 110.84 ± 37.94. 25 50. 35°C. 49.57 ± 30.09. 4.65 ± 6.47. 154.60 ± 31.93. 79.29 ± 26.55. 12.60 ± 9.27. 206.87 ± 31.99. 119.62 ± 27.18. 30.11 ± 13.80. CA. DE. 28°C. TE. CI – Intervalo de confianza a 95%. Los valores obtenidos de vida útil del queso “huacariz” a un 50% de rechazo. IO. son 72.1, 41.3, 23.8 y 13.7 h a 20, 28, 35 y 40°C respectivamente; mientras. BI BL. que para el queso “cremandina” se tiene 206.8, 119.6 y 30.1 h a 20, 28 y 35°C, respectivamente. La vida útil encontrada para el queso “huacariz” es muy baja,. presentando valores similares como el queso asadero, que presenta una vida útil de 5 y 3 días almacenado a 20 y 30°C respectivamente (Carrillo y Mondragón, 2011). Asimismo, para el queso Halloumi se encontró una vida útil. -11Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(19) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. de 2.6 días cuando fue almacenado a 25°C (Kamleh et al., 2012); para un yogur concentrado (Labneh) se reportó 2.3–2.7 días a 25°C (Al-Kadamany et. PE CU AR IA S. al., 2002).. Utilizando los datos obtenidos por el análisis de supervivencia con el software. R, se procedió a aplicar los resultados para las temperaturas de. almacenamiento del queso mantecoso “huacariz” y “cremandina”, con la. finalidad de determinar la Energía de Activación (Ea) y la vida útil sensorial deseada.. RO. Tabla 6. Valores estimados con el software R para las 4 temperaturas de almacenamiento del queso huacariz beta0. sigma. beta1. AG. Valor. Estimado. -19.95. 0.513. 7178.91. 2. Límite bajo. -25.31. 0.403. 5545.92. 3. Límite alto. -14.59. 0.653. 8811.89. CA. DE. 1. Tabla 7. Valores estimados con el software R para las 3 temperaturas de. Valor. beta0. sigma. beta1. 1. Estimado. -33.05. 0.669. 11383.83. 2. Límite bajo. -42.94. 0.502. 8405.42. 3. Límite alto. -23.15. 0.891. 14362.24. BI BL. IO. TE. almacenamiento del queso cremandina. -12Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(20) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. En la tablas 6 y 7 se muestran los resultados obtenidos del software R, donde el valor beta1 es igual a la relación Ea/R, siendo R la constante de los gases. PE CU AR IA S. ideales (8.314 J/mol K). Si la Ea/R ± 95% de intervalo de confianza para el. queso “huacariz” y “cremandina” fue igual a 7178.91 ± 1632.98 y 11383.83 ±. 2978.41, la Energía de Activación es igual a 14.26 ± 3.25 kcal/mol (59 kJ/mol) y 22.61 ± 5.92 kcal/mol (95 kJ/mol), respectivamente.. Los valores de energía de activación encontrados en este trabajo se. encuentran dentro del rango según el estudio de Ramallo et al. (2001), que menciona que el rango de valores de energías de activación establecidos para. RO. productos agroalimentarios está comprendido entre 15 y 95 kJ/mol. Asimismo, Torres et al. (2001) indican que la energía de activación para reacciones de. AG. oxidación de lípidos se encuentra en el ámbito de 41 842 J/mol (10 kcal/mol) a 104 605 J/mol (25 kcal/mol). Con respecto a los valores de Ea encontrados en. DE. este trabajo, estos son muy cercanos a lo reportado para el Dulce de leche con 14.37 ± 2.08 kcal/mol (Garitta et al., 2004); para el queso ricotta con 14.8. CA. kcal/mol (Hough et al., 1999); para el yogur concentrado (Labneh) con 11.3 kcal/mol (Al-Kadamany et al., 2002).. TE. La prueba de chi cuadrado obtenido por el software R arrojó un nivel de. IO. significancia de 1.29 x 10-11 y 1.74 x 10-7 para el queso “huacariz” y “cremandina” respectivamente, comprobando el ajuste de tendencia de. BI BL. supervivencia en ambos casos. En la tabla 8 se muestra los valores estimados de vida útil a 10 °C, que es la temperatura planteada en este trabajo de investigación, con un intervalo de confianza de 95%, para cada porcentaje de rechazo.. -13Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(21) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Tabla 8. Tiempos de vida útil (días) para diferentes porcentajes de rechazo del. PE CU AR IA S. queso mantecoso, a 10 °C de almacenamiento. Vida útil (días) Porcentaje Queso huacariz 10. 2.89 ± 1.34. 25. 4.84 ± 2.07. 50. 7.60 ± 3.27. 11.82 ± 9.02. 23.16 ± 16.10 41.73 ± 28.85. RO. CI – Intervalo de confianza a 95%. Queso cremandina. De acuerdo a los resultados obtenidos, los tiempos de vida útil estimados a. AG. 10°C con un intervalo de confianza de 95% son 7.6 ± 3.27 y 41.7 ± 28.85 días para el queso mantecoso “huacariz” y “cremandina”, respectivamente.. DE. En el caso del queso mantecoso “cremandina”, su vida útil estimada es muy elevada en comparación con el queso “huacariz”, debiéndose principalmente al. CA. tipo de conservación, ya que se encuentra envasado al vacío. El empaque juega un papel importante manteniendo la calidad y vida en anaquel en el caso. TE. de alimentos empacados, sirviendo como parte integral del sistema de. IO. preservación empleado (Tung et al., 2001). Se determinó que el tiempo de vida útil sensorial del queso doble crema mediante estadística de supervivencia, en. BI BL. dos niveles de grasa, almacenado a 4 °C y empacado al vacío, está alrededor de 60 días (López y Novoa, 2008). Estos autores también reportaron la vida útil del queso campesino en 40-45 días (rico en grasa) y en 25-30 días (semigraso), siendo estos empacados al vacío y almacenados a 4°C.. -14Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(22) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. El queso mantecoso “huacariz” presentaba una vida útil de 7.6 días a 10°C, lo cual era cercano a la vida útil del queso asadero almacenado a la misma. PE CU AR IA S. temperatura, siendo este valor de 9 días (Carrillo y Mondragón, 2011), y de 10 días (Silva, 2000). El queso cottage almacenado a 4°C tuvo una vida útil. nominal de 19 días, mientras que a 7°C fue de 6.5 días (Schmidt y Bouma, 1992), reportándose también para este tipo de queso una vida útil de 14 días. entre 0 a 2°C (Labuza, 1982); el queso ricotta presentó una vida útil de 33 ± 1.4, 12.5 ± 0.5, y 5.5 ± 0.5 días para temperaturas de 6, 17, y 25°C,. respectivamente (Hough et al., 1999); un yogur concentrado (Labneh) tuvo una. RO. vida útil de 8.5–10.5 y 4.7–5.8 días a 5 y 15°C respectivamente (Al-Kadamany et al., 2002); el queso crema presentó una vida útil de 12 días conservado a. 4. CONCLUSIONES. DE. AG. 4°C (Iñiguez et al., 2008).. Se logró estimar la vida útil sensorial tanto para el queso mantecoso “huacariz”. CA. como “cremandina” a la temperatura de 10°C de almacenamiento, siendo 7.6 ± 3.27 y 41.7 ± 28.85 días para “huacariz” y “cremandina” respectivamente. La. TE. metodología utilizada permitió encontrar valores de energía de activación (Ea). IO. de 14.26 ± 3.25 kcal/mol y 22.61 ± 5.92 kcal/mol para el queso mantecoso “huacariz” y “cremandina” respectivamente. Los valores de β, fueron bajos. BI BL. (β<2) para la evaluación del rechazo de las muestras de queso mantecoso “huacariz” almacenadas a 40 ºC y “cremandina” almacenadas a 35 ºC, lo cual. se interpreta como la variabilidad de la aceptabilidad por parte del consumidor sobre las muestras almacenadas a altas temperaturas.. -15Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(23) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. PE CU AR IA S. Al-Kadamany, E.; Toufeili, I.; Khattar, M.; Abou-Jawdeh, Y.; Harakeh, S.; Haddad, T. 2002. Determination of shelf life of concentrated yogurt (Labneh). produced by in-bag straining of set yogurt using hazard analysis. Journal of Dairy Science Vol. 85: 1023-1030. Cardelli, C.; Labuza, T. 2001. Application of weibull hazard analysis to the. determination of shelf life of roasted and ground coffee. LebensmittelWissenschaft und-Technologie, 34, 273–278. RO. Carrillo, M.; Mondragón, F. 2011. Estudio de vida útil del queso asadero.. Unidad Académica Multidisciplinaria Zona Huasteca, Universidad Autónoma. AG. de San Luis Potosí. Chamorro, C.; Losada, M. 2002. El análisis sensorial de los quesos. Madrid. DE. España. Editorial AMV, pp. 18-24, 26-170. Curia, A.; Fiszman, S.; Gámbaro, A.; Gómez, G.; Hough, G.; López, N. 2005.. Cyted. CA. Estimación de la vida útil sensorial de los alimentos. 1ª ed. Madrid, España:. TE. Gacula, M.; Kubala, J. 1975. Statistical models for shelf-life failures. Journal of. IO. Food Science N° 40:404.. BI BL. Gacula, M.; Singh, J. 1984. Statistical methods in food and consumer research. Orlando, FL: Academic Press Inc.. Garitta, L.; Hough, G.; Sánchez, R. 2004. Sensory Shelf Life of Dulce de Leche. American Dairy Science Association. 87:1601-1607. -16Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(24) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Garitta, L.; Gómez, G.; Curia, A. 2005. Metodología de Estadística de Supervivencia. En: Hough, G. y Fiszman, S. Estimación de la vida útil. PE CU AR IA S. sensorial de los alimentos. Valencia: Programa CYTED, pp. 53-69. ISBN: 8496023338. Giménez, A.; Varela, P.; Salvador, A.; Ares, G.; Fiszman, S.; Garitta, L. 2007.. Shelf life estimation of brown pan bread: A consumer approach. Food Quality and Preference, 18, 196–204.. Gómez, G., 2001. Análisis de Supervivencia. Universidad Politécnica de Barcelona.. RO. Hough, G.; Puglieso, M.; Sánchez, R.; Da Silva, O. 1999. Sensory and. Science, 82: 454-59.. AG. microbiological shelf-life of a commercial Ricotta cheese. Journal of Dairy. Hough, G.; Langohr, K.; Gómez, G. y Curia, A. 2003. Survival analysis applied. DE. to sensory shelf life of foods. Journal of Food Science, 68, 359– 362. CA. Hough, G.; Garitta, L.; Gómez, G. 2006. Sensory shelf-life predictions by survival analysis accelerated storage models. Food Quality and Preference,. TE. 17, 468-473. Hough, G. 2010. Sensory Shelf Life Estimation of Food Products. CRC Press,. IO. Boca Raton, FL. BI BL. Iñiguez, C.; Cardoso, F.; Suárez-Solíz, V. 2008. Conservación de un queso tipo crema de alta humedad a partir de leche de búfala. Ciencia y Tecnología de alimentos, La Habana, Cuba. Vol. 18. -17Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(25) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Kamleh, R.; Toufeili, I.; Ajib, R.; Kanso, B.; Haddad, J. 2012. Estimation of the shelf life of Halloumi Cheese using survival analysis. Czech J. Food Sci.,. PE CU AR IA S. 30:512–519.. Kuntz, L. 1991. Accelerated shelf life testing. Nueva York: Weeks Publishing Co.. Labuza, T. 1982. Shelf-Life Dating of Foods, pp. 54–58, 223. Food and Nutrition Press Inc., Westport, Connecticut.. Labuza, T. 1985. Accelerated shelf-life testing of foods. Food technology,. RO. 39(9):57-62, 64.. López, N.; Novoa, C. 2008. Evaluación de la vida útil sensorial del queso doble. AG. crema con dos niveles de grasa. Revista de la Facultad de Medicina Veterinaria y de Zootecnia, Universidad Nacional de Colombia.. DE. López, N.; Novoa, C. 2009. Efecto de dos niveles de grasa sobre la vida útil sensorial del queso campesino. Revista de la Facultad de Medicina. CA. Veterinaria y de Zootecnia, Universidad Nacional de Colombia. Manzocco, L. y Lagazio, C. 2009. Coffee brew shelf life modeling by integration. TE. of acceptability and quality data. Food Quality and Preference, 20, 24 – 29.. IO. Meeker, W.; Escobar, L. 1998. Statistical methods for reliability data. New York: John Wiley & Sons.. BI BL. Miller, I.; Freund, J.. 2004. Probabilidad y estadística para ingenieros.. Barcelona: Editorial Reverté. ISBN: 8429150943. Neter, J. 1983. Applied linear regression models. Illinois: Richard D. Irwin, Inc.. -18Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(26) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Pineda, J. 2005. Influencia de los microorganismos psicotróficos de la leche en la vida útil sensorial del yogurt. Trabajo final, Especialización en Ciencia y. PE CU AR IA S. Tecnología de Alimentos, Universidad Nacional de Colombia.. Ramallo, L.; Pokolenko, J.; Balmaceda, G.; Schmalko, M. 2001. Moisture diffusivity, shrinkage, and apparent density variation during drying of leaves. at high temperatures. International Journal of Food Propierties, 4(1): 163170.. Rodríguez, V. 2004. Estimación de la vida útil de la harina de pejibaye,. obtenida por deshidratación. Tesis para optar por el grado de Licenciatura en. RO. Tecnología de Alimentos, Universidad de Costa Rica, San José, Costa Rica.. Rodríguez, S. 2010. Pruebas de vida útil y diseño de etiqueta para néctares de. AG. curuba (Passiflora tripartita var. Mollissima) y gulupa (Passiflora edulis var. edulis). Trabajo final para optar al título de Especialista en Ciencia y. DE. Tecnología de Alimentos, Bogotá. Roudot, A. 2004. Reología y análisis de la textura de los alimentos. España:. CA. Editorial Acribia S.A, 210 p.. TE. Salvador, A.; Varela, P.; Fiszman, S. 2007. Consumer acceptability and shelf life of “Flor de invierno pears (Pyrus communis L.) under different storage. IO. conditions”. Journal of Sensory Studies; 22(3): 243-55.. BI BL. Schmidt, K.; Bouma, J. 1992. Estimating shelf life of cottage cheese using hazard analysis. Journal of Dairy Science, 75, 2922–2927.. Silva, G. 2000. Apuntes del curso de Elaboración de quesos. Centro de estudios de la leche, A. C. (CEDELE).. -19Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(27) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Speigel, A. 1992. Shelf life testing in plastic in food package, properties design and fabrication. New York, USA, pp. 358-396. PE CU AR IA S. Torres, A.; Guerra, M.; Rosquete, Y. 2001. Estimación de la vida útil de una fórmula dietética en función de la disminución de lisina disponible. Ciencia y Tecnología de Alimentos, Brasil, 21(2). Tung, M.; Brito, I.; Yada, S. 2001. Packaging considerations, pp. 129–145. In: Eskin, M.; Robinson, D. (eds.) Food shelf life stability. US. p. 3-36.. Varela, P.; Salvador, A.; Fiszman, S. 2005. Shelf-life estimation of Fuji apples: Sensory characteristics and consumer acceptability. Postharvest Biology and. BI BL. IO. TE. CA. DE. AG. RO. Technology, 38,18-24. -20Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(28) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. ANEXOS. PE CU AR IA S. Anexo 1. Encuesta para selección de panelistas del análisis sensorial. ENCUESTA. Nombre:……………………………………………………………………………… Email:………………………………………………………………………………... Se agradece brindarnos su tiempo en llenar las partes punteadas o marcar con una X de acuerdo a la pregunta planteada. 1.- ¿Consume usted queso mantecoso?. ( ) queso fresco ( ) queso mozarella. No ( ). ( ) queso suizo ( ) Otro: ……………………………….. AG. Si ( ) 3.- ¿Qué tipo de queso consume?. RO. Si ( ) No ( ) 2.- ¿Estaría dispuesto a formar parte de un panel de consumidores?. 4.- ¿Con qué frecuencia consume este producto?. ( ) 2 veces por semana ( ) Otro: ……………………………….. DE. ( ) 1 vez por semana ( ) 1 vez por mes. BI BL. IO. TE. CA. GRACIAS POR SU PARTICIPACIÓN.. -21Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(29) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. PE CU AR IA S. Anexo 2. Cartilla de evaluación de aceptación del panel de consumidores. Prueba de aceptación Nombre: ………………………………………………………….. Instrucciones:. Se le alcanzará algunas muestras codificadas de “Queso mantecoso”, coloque el código de la muestra, degústela y encierre en un círculo la respuesta que crea conveniente. ¿Consumiría Ud. las muestras de “Queso mantecoso”? Código de la muestra: a) Si. b) No. ______________. a) Si. b) No. ______________. a) Si. b) No. AG. RO. ______________. a) Si. b) No. ______________. a) Si. b) No. DE. ______________. BI BL. IO. TE. CA. GRACIAS POR SU PARTICIPACIÓN.. -22Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(30) S. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. RI A. Anexo 3. Resultados del Análisis sensorial mediante estadística de supervivencia. AG. DE. 0 SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI. CA. 72 NO SI SI NO NO NO SI SI SI SI NO 0 NO NO 0 SI SI NO NO NO NO SI 0 NO 0 NO NO 0 SI. TE. 60 0 SI 0 SI SI NO SI NO SI SI NO 0 SI SI SI NO SI NO 0 NO SI SI 0 NO 0 SI NO SI SI. IO. 24 SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI. Tratamiento 28°C (horas) 18 36 45 54 SI SI SI NO SI SI NO NO NO SI SI 0 NO 0 0 SI SI NO NO NO SI NO NO NO SI SI NO NO SI SI SI NO SI SI SI NO NO NO NO NO SI NO NO NO SI SI 0 0 SI NO SI NO NO SI NO NO NO NO NO NO SI NO SI SI SI SI SI 0 NO SI 0 NO SI SI 0 0 SI NO SI NO NO SI 0 NO SI SI SI NO NO NO NO 0 SI NO NO NO NO 0 SI 0 SI SI SI SI SI SI SI SI 0 NO NO NO NO SI NO NO. 0 SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI. 35°C (horas) 12 24 SI NO SI SI SI SI SI NO SI NO NO NO SI SI NO SI SI SI SI SI SI NO SI NO NO NO NO NO SI NO NO NO SI NO SI SI SI NO SI NO SI NO SI NO SI NO SI NO SI SI NO NO SI NO SI 0 SI NO. BI. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29. 0 SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI. 20°C (horas) 36 48 SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI NO SI SI NO NO SI 0 SI SI NO SI SI NO SI SI SI SI NO 0 NO 0 SI SI NO 0 SI SI NO SI SI SI 0 SI SI SI SI 0 SI SI SI NO. BL. Panelista. RO PE CU A. Tabla 9. Resultados del análisis sensorial del queso mantecoso “huacariz”. -23Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/. 36 NO NO NO NO SI NO NO SI NO SI SI NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO SI NO 0 SI NO NO NO. 0 SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI. 40°C (horas) 8 16 NO NO SI NO SI NO NO SI SI NO SI SI SI SI NO SI SI NO SI NO NO NO SI NO SI NO SI NO NO NO SI NO NO SI NO SI NO SI NO SI NO NO NO NO SI NO NO NO SI NO NO SI NO SI SI NO NO NO. 24 NO NO NO SI NO NO NO SI NO NO NO NO SI NO NO NO NO NO NO NO SI NO SI NO NO SI SI 0 NO.

(31) S. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Tratamiento 0 SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI SI SI SI NO SI SI SI NO SI SI NO NO SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI SI. 9 SI SI SI SI 0 SI SI SI SI SI 0 SI SI NO SI SI NO NO SI NO SI NO SI SI SI NO SI NO SI NO NO NO 0 SI SI SI SI SI SI SI SI. 18 SI NO NO SI 0 NO NO NO SI SI 0 SI NO NO SI NO NO SI SI SI NO NO NO SI SI NO SI NO NO NO SI SI 0 SI NO NO SI SI NO SI SI. 28°C (horas) 51 63 SI SI NO SI SI SI NO NO SI SI SI NO SI SI SI SI SI NO NO SI SI SI NO SI SI NO SI NO SI SI NO NO SI SI NO NO SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI NO SI SI NO SI SI SI SI NO SI SI NO NO 0 NO SI NO NO SI SI SI SI SI SI NO NO SI SI SI NO SI NO NO SI SI. 87 NO NO NO NO SI SI SI SI NO SI SI NO SI SI SI SI SI NO NO SI SI NO NO NO SI NO SI NO NO NO NO 0 SI NO SI SI SI NO NO SI SI. 123 SI SI NO SI NO SI NO SI NO NO 0 SI NO NO SI NO NO NO SI NO NO SI SI NO NO NO NO SI NO NO 0 0 SI NO NO NO SI NO SI NO SI. RO PE CU A. 216 SI SI SI SI 0 SI NO NO NO NO 0 NO SI NO NO NO NO NO NO SI NO SI NO NO SI SI NO SI NO NO 0 NO SI NO 0 NO 0 SI NO NO NO. AG. 192 NO SI NO NO SI SI NO NO NO NO 0 SI SI SI SI SI NO NO NO SI NO NO SI NO SI NO NO SI NO NO 0 NO SI NO 0 NO SI NO SI NO SI. DE. 168 SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO 0 SI SI SI SI SI SI NO NO SI SI NO SI NO SI NO NO SI NO NO 0 NO SI NO 0 SI NO NO SI NO SI. CA. 72 SI NO NO NO SI SI NO SI SI SI NO SI SI NO SI SI SI NO SI SI SI NO SI NO SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO NO SI SI SI SI SI SI. TE. 48 SI SI NO NO SI SI NO SI SI SI NO SI SI NO SI 0 SI NO SI SI SI NO NO SI NO NO SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI SI. IO. 24 SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI SI SI SI NO SI SI SI NO SI SI NO NO SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI NO. BI. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41. 0 SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI SI SI SI NO SI SI SI NO SI SI NO NO SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI SI. 20°C (horas) 96 144 SI SI SI NO SI SI SI SI SI NO SI NO NO SI SI SI SI SI SI NO SI 0 SI NO NO SI NO NO SI SI SI SI SI SI NO NO SI SI SI SI NO SI SI SI NO NO SI NO SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI NO SI NO 0 SI 0 SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI. BL. Panelista. RI A. Tabla 10. Resultados del análisis sensorial del queso mantecoso “cremandina”. -24Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/. 0 SI SI SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI SI SI SI NO SI SI SI NO SI SI NO NO SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI SI. 6 NO SI NO SI SI NO SI SI 0 NO 0 SI NO NO SI NO NO NO SI SI NO NO SI SI SI NO SI NO NO NO SI SI 0 NO NO SI SI NO SI 0 NO. 35°C (horas) 12 24 27 NO SI 0 SI SI SI SI NO SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO SI NO SI SI NO NO NO SI NO NO SI NO 0 NO SI SI SI SI NO NO NO SI SI SI SI NO SI NO NO 0 SI SI SI SI NO NO SI SI NO NO SI NO SI NO NO SI NO SI SI NO SI NO NO NO SI SI NO SI NO NO NO SI SI NO NO NO NO SI NO SI NO NO NO NO 0 NO NO NO 0 NO NO NO SI NO NO NO NO SI SI SI SI SI 0 SI SI NO NO SI NO NO NO 0 SI NO NO. 30 0 SI SI SI SI SI SI SI SI SI NO SI NO NO SI NO SI NO SI NO SI SI NO NO NO SI SI NO NO SI 0 NO SI NO NO SI 0 NO NO 0 NO. 40 SI SI SI NO SI NO NO NO SI SI NO SI NO NO NO SI SI NO NO SI NO NO SI NO NO SI NO NO NO SI 0 NO NO SI NO NO SI NO NO NO NO.

(32) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Anexo 4. Códigos fuente del software R usado para determinar vida útil. BI BL. IO. TE. CA. DE. AG. RO. PE CU AR IA S. sslife <- function(data, tiempos = c(0, 9, 18, 51, 63, 87, 123), codiresp = c("SI", "NO"),model="weibull",percent=c(10,25,50)) { library(survival) totalcases <- dim(data)[1] casesdata <- cbind(1:totalcases, data) casesok <- casesdata[, 1][data[, 2] == codiresp[1]] numindok <- length(casesok) numtimes <- length(tiempos) id <- data[casesok, 1] respcod <- data[casesok, 2:dim(data)[2]] respnum <- matrix(rep(1, numindok * numtimes), ncol = numtimes) respnum[respcod == codiresp[2]] <- 0 ti <- rep(tiempos[1], numindok) ts <- rep(tiempos[numtimes], numindok) cens <- rep("interval", numindok) censcod <- rep(3, numindok) for(i in 1:numindok) { if(respnum[i, numtimes] == 1) { ti[i] <- tiempos[numtimes] ts[i] <- tiempos[numtimes] cens[i] <- "right" censcod[i] <- 0 } else { inf <- 1 while(respnum[i, inf + 1] == 1) inf <- inf + 1 sup <- numtimes while(respnum[i, sup - 1] == 0) sup <- sup - 1 if(inf == 1) { ti[i] <- tiempos[sup] ts[i] <- tiempos[sup] cens[i] <- "left" censcod[i] <- 2 } else { ti[i] <- tiempos[inf] ts[i] <- tiempos[sup] } } } prop<-percent/100 pp1<-data.frame(id, ti, ts, cens, censcod) pp2<-survreg(Surv(ti,ts,censcod,type="interval")~1,dist=model) pp4<-predict(pp2,newdata=data.frame(1),type = "uquantile", p = prop, se.fit = T) ci3 <- cbind(pp4$fit,pp4$fit - 1.96 * pp4$se.fit,pp4$fit + 1.96 * pp4$se.fit) if (model=="weibull"|model=="lognormal"|model=="loglogistic"|model== "exponential") { ci3 <- exp(ci3) pp4$se.fit<-pp4$se.fit*ci3[,1]} ci2<-cbind(ci3,pp4$se.fit) mu <- c(pp2$coefficients,pp2$coefficients - 1.96 * sqrt(pp2$var[1,1]), pp2$coefficients + 1.96 * sqrt(pp2$var[1,1])) if (model=="exponential") { sigma<-c(NA,NA,NA)} else { si<-exp(pp2$icoef[2]) sigma<-c(si,exp(log(si)-1.96*sqrt(pp2$var[2,2])),exp(log(si)+1.96* sqrt(pp2$var[2,2]))) } dimnames(ci2) <- list(percent, c("Estimate","Lower ci", "Upper ci", "Serror")) value<-c("estimate","lower","upper") list(censdata=pp1,musig=data.frame(value,mu,sigma),loglike= pp2$loglik[1],slives=ci2) }. Figura 3. Código Fuente de estadística de supervivencia para el software R -25Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(33) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. TE. CA. DE. AG. RO. PE CU AR IA S. sslcov <- function(daten,predict=1,model="weibull",percent=c(10,25,50)) { library(survival) prop<-percent/100 kel<-daten[,6] pp2<-survreg(Surv(daten[,2],daten[,3],daten[,5],type="interval") ~kel ,data=daten,dist=model) newkel<-predict pp4<-predict(pp2,newdata=list(kel=newkel),type = "uquantile", p = prop, se.fit = T) ci3 <- cbind(pp4$fit,pp4$fit - 1.96 * pp4$se.fit,pp4$fit + 1.96 * pp4$se.fit) if (model=="weibull"|model=="lognormal"|model=="loglogistic"|model== "exponential") { ci3 <- exp(ci3) pp4$se.fit<-pp4$se.fit*ci3[,1]} ci2<-cbind(ci3,pp4$se.fit) beta0 <- c(pp2$coefficients[1],pp2$coefficients[1] - 1.96 * sqrt(pp2$var[1,1]),pp2$coefficients[1] + 1.96 * sqrt(pp2$var[1,1])) beta1<-c(pp2$coefficients[2],pp2$coefficients[2] - 1.96 * sqrt(pp2$var[2,2]),pp2$coefficients[2] + 1.96 * sqrt(pp2$var[2,2])) if (model=="exponential") { sigma<-c(NA,NA,NA)} else { sigma<-c(pp2$scale,exp(log(pp2$scale)-1.96*sqrt(pp2$var[3,3])), exp(log(pp2$scale)+1.96*sqrt(pp2$var[3,3]))) } dimnames(ci2) <- list(Percent=percent,c("Estimate","Lower ci", "Upper ci","Serror")) value<-c("estimate","lower","upper") chiprob<-(1-pchisq(-2*(pp2$loglik[1]-pp2$loglik[2]),1))*100 list(musig=data.frame(value,beta0,sigma,beta1),loglike= -pp2$loglik,chiprob100=chiprob,predict.for=predict,slives=ci2) }. el software R. BI BL. IO. Figura 4. Código Fuente de estadística de supervivencia con pruebas aceleradas para. -26Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(34) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Anexo 5. Pasos para realizar los cálculos de estimación de vida útil sensorial con el software R. PE CU AR IA S. 1º Crear una carpeta de trabajo donde se guardarán todos los archivos a utilizar (para este caso la carpeta es “VUS queso mantecoso”). 2º Los datos obtenidos del análisis de supervivencia deben colocarse en una. hoja de Excel, tal como se muestra en la figura 5. Esto se realiza para cada. CA. DE. AG. RO. temperatura de almacenamiento analizada. TE. Figura 5. Formato de datos obtenidos colocados en hoja de excel. IO. 3º Guardar el archivo (en la carpeta escogida en el paso 1) como “texto. BI BL. (delimitado por tabulaciones)” con cualquier nombre (en este caso queso28). Repetir para cada temperatura de almacenamiento. -27Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(35) RO. PE CU AR IA S. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. AG. Figura 6. Formato de datos leído por el software R. DE. 4º Abrir el block de notas de Windows y escribir el código fuente mostrado en la figura 3, guardando este archivo con el nombre de sslife28.R (esta extensión .R es leída por el software R). Repetir esto para cada. CA. temperatura, solamente cambiando la parte inicial del código fuente (parte sombreada mostrada en la figura 7) según sean los tiempos analizados. TE. para dicha temperatura, teniendo así nuevos archivos sslife20.R,. IO. sslife35.R, sslife40.R (archivos para el presente caso). BI BL. sslif e < - f unct ion( dat a, t iem pos = c( 0, 9, 18, 51, 63, 87, 123 ), codir esp = c( " SI " , " NO " ) ,m odel =" we ibul l" , per cent = c( 10, 25, 50) ). Figura 7. Formato de función sslife.R. -28Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(36) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 5º Abrir el software R, en la barra de Menú dar click a Archivo, luego “Cambiar dir….”, para cambiar el directorio de trabajo, buscando la carpeta escogida. AG. RO. PE CU AR IA S. anteriormente (paso 1).. Figura 8. Cambiando directorio de trabajo en el software R Escribir la instrucción queso28<-read.table(“queso28.txt”,header=TRUE) y. DE. 6º. BI BL. IO. TE. CA. presionar ENTER. Luego escribir queso28 y presionar ENTER. Figura 9. Lectura de data con software R -29Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(37) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 7º En la barra de Menú hacer click en Archivo, y marcar la celda “Interpretar. AG. RO. PE CU AR IA S. código fuente R…”. A continuación se selecciona el archivo sslife28.R. DE. Figura 10. Paso 7 8º Escribir la instrucción resqueso28$censdata para mostrar la censura de. BI BL. IO. TE. CA. los panelistas. Figura 11. Datos censurados -30Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(38) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 9º Copiar los datos censurados en una hoja de Excel como se muestra en la figura 12. Los datos que se obtendrán con las demás temperaturas, se. AG. RO. PE CU AR IA S. deben copiar debajo de los resultados de la temperatura anterior. DE. Figura 12. Datos censurados copiados a una hoja de Excel. CA. 10º Escribir la instrucción resqueso28$musig, para obtener los parámetros mu. BI BL. IO. TE. y sigma con sus intervalos de confianza. Figura 13. Valores mu y sigma a 95% CI. 11º Luego escribir la instrucción resqueso28$slives para obtener la vida útil estimada (a la temperatura trabajada), para 10%, 25% y 50% de rechazo. Tener en cuenta que si se quiere cambiar los porcentajes de rechazo, solo se debe cambiar en el código fuente (figura 7). -31-. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(39) PE CU AR IA S. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. Figura 14. Valores estimados de vida útil a 95% CI. 12º Repetir desde el paso 6 para cada temperatura de almacenamiento. 13º En la hoja de Excel (figura 15), se tendrá al final los datos de censura para. cada temperatura de almacenamiento. Con esto se adiciona 2 columnas. IO. TE. CA. DE. AG. RO. (temperatura en kelvin y Celsius), como se muestra en la siguiente figura.. BI BL. Figura 15. Conjunto de datos censurados para todas las temperaturas. 14º Guardar el archivo (figura 15) como “texto (delimitado por tabulaciones)” (para este caso se guardó con el nombre cens). 15º Escribir. la. instrucción. cens<-read.table(“cens.txt”,header=TRUE). y. presionar ENTER. Luego escribir cens y presionar ENTER -32Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(40) RO. PE CU AR IA S. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. AG. Figura 16. Lectura de data con software R 16º Por otra parte, abrir block de notas y escribir el código fuente de la figura 4, guardándolo como sslcov.R (se puede guardar con anterioridad). En la. DE. ventana de R, en la barra Menú hacer click en Archivo, y presionar. BI BL. IO. TE. CA. “Interpretar código fuente R…”., seleccionando el archivo sslcov.R. Figura 17. Paso 16 -33Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(41) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación. 17º Escribir. la. instrucción. rescens<-sslcov(cens,. predict=0.003531697,. model=“weibull”) y presionar ENTER. El valor 0.003531697 es la inversa. PE CU AR IA S. de 283.15 (10°C), que es la temperatura que se desea estimar 18º Escribir la instrucción resarre$musig para mostrar los parámetros del modelo de pruebas aceleradas. El parámetro beta1 es igual a la relación Ea/R, donde Ea es la Energía de Activación y R la constante de los gases. RO. ideales (8.314 J/mol K), por lo tanto, se puede despejar el valor de Ea.. AG. Figura 18. Valores para determinar Ea 19º Escribir la instrucción rescens$chiprob100 para mostrar el valor de la. CA. DE. prueba chi cuadrado. Figura 19. Valor de la prueba chi-cuadrado. TE. 20º Por último, escribir la instrucción rescens$slives para mostrar el tiempo de vida útil estimado a la temperatura deseada (10°C en este caso) con sus. BI BL. IO. intervalos de confianza. Figura 20. Vida útil estimada -34Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

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