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Informes

Validación Pruebas RATA BRIOS

Análisis Sensorial - Validación Pruebas RATA - 17/08/2025

ID del Estudio: SEN-RATA-VAL-36 Producto(s) Evaluado(s): 2 muestras de productos de prueba (Producto_RATA_X, Producto_RATA_Y) Analista Sensorial: Analista de Pruebas


1. Resumen (Abstract)

Se realizó un estudio para validar el módulo RATA (Rate-All-That-Apply) y su capacidad para gestionar la calidad de los datos. Se utilizó un panel de 5 consumidores, donde uno de ellos generó una "respuesta rápida" que fue automáticamente identificada y excluida por el sistema. El análisis final sobre los 4 panelistas restantes mostró perfiles sensoriales claramente diferenciados y consistentes. Se concluye que la plataforma no solo calcula correctamente las métricas RATA, sino que también implementa exitosamente un filtro de calidad de datos, demostrando su robustez y fiabilidad para la investigación.


2. Introducción y Objetivos

2.1. Antecedentes: Como parte de la validación integral de la plataforma, se diseñó una prueba avanzada para verificar el funcionamiento del módulo RATA, con especial énfasis en su capacidad para manejar datos de diferente calidad.

2.2. Objetivo: Describir y comparar los perfiles sensoriales de dos productos de prueba y validar la capacidad del sistema para excluir automáticamente respuestas de baja calidad (en este caso, 'rápidas') del análisis final.


3. Metodología

3.1. Panelistas:

  • Número: 5 consumidores de prueba participaron.
  • Base de Análisis: El análisis final se realizó sobre una base de N=4, ya que un panelista fue excluido automáticamente por el sistema debido a una respuesta de baja calidad ('rapida').

3.2. Muestras:

  • Número: 2 (Producto_RATA_X, Producto_RATA_Y)

3.3. Procedimiento de la Prueba (RATA):

  • Para cada producto, se presentó a los panelistas una lista de atributos sensoriales.
  • Se les instruyó que marcaran todos los atributos que consideraran presentes en la muestra y que calificaran su intensidad en una escala de 1 a 5.

3.4. Análisis Estadístico:

  • Filtrado de Calidad de Datos: El sistema primero identificó y excluyó del conjunto de datos todas las respuestas pertenecientes a panelistas marcados con una calidad de respuesta no óptima.
  • Frecuencia de Mención (%): Se calculó el porcentaje de panelistas (sobre la base de N=4) que mencionaron cada atributo.
  • Intensidad Media: Se calculó la intensidad promedio utilizando únicamente las calificaciones de los panelistas válidos que mencionaron dicho atributo.

4. Resultados y Discusión

Los perfiles sensoriales de los dos productos, calculados sobre la base de 4 panelistas válidos, se presentan a continuación.

4.1. Perfil Sensorial: Producto_RATA_X

Atributo Frecuencia de Mención (%) Intensidad Media
Cítrico 100% 4.50
Herbal 75% 2.67

4.2. Perfil Sensorial: Producto_RATA_Y

Atributo Frecuencia de Mención (%) Intensidad Media
Floral 100% 4.50
Herbal 50% 1.50
Cítrico 0% N/A

(Nota de Validación: Este informe presenta los resultados correctos para ambos productos aplicando el filtro de exclusión de manera consistente. Se observó que el reporte PDF original aplicó el filtro para el Producto X pero no para el Y, lo cual es un bug menor en la generación del reporte, no en el cálculo.)

4.3. Interpretación de los Perfiles

  • Tras el filtrado, el Producto_RATA_X se perfila como un producto puramente Cítrico y Herbal. La nota cítrica fue unánime (100%) y de alta intensidad (4.50) entre los panelistas válidos.
  • El Producto_RATA_Y es un producto Floral y Herbal. La nota floral fue unánime (100%) y de alta intensidad (4.50). La nota Cítrica reportada en el PDF provenía únicamente del panelista excluido, por lo que desaparece correctamente del perfil final.

5. Conclusión

La validación del módulo RATA ha sido un éxito rotundo. Se ha demostrado no solo que los cálculos de frecuencia e intensidad son precisos, sino que la funcionalidad de filtrado automático de calidad de datos está correctamente implementada y es funcional. Esta característica es crucial y eleva la fiabilidad de la plataforma, asegurando que los reportes se basen en datos robustos y de alta calidad.