Aceptación de café por diferentes perfiles de consumidor utilizando estadísticas multivariadas

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i6.3592

Palabras clave:

Bebida, Diferentes clasificaciones, Evaluadores, Análisis sensorial.

Resumen

El objetivo de este estudio fue evaluar la aceptación de los cafés por parte de los consumidores mediante el análisis olfativo sensorial en dos momentos: sin y con información sobre las diferentes clasificaciones de los productos. Las muestras de café se utilizaron en tres clasificaciones diferentes (Rio, Duro y Mole) y una muestra comercial de café de tipo tradicional. La investigación se llevó a cabo en un supermercado en Lavras - MG con 100 voluntarios. Se pidió a los consumidores que evaluaran las muestras de acuerdo con la escala hedónica de 9 puntos sin ninguna información previa sobre la calidad. Más tarde, se aplicó la misma prueba, pero informando que hay cafés de diferentes calidades (alta, intermedia y baja), que tienen diferentes características, incluidas las fragancias. Los consumidores asociaron las bebidas más aceptadas con los cafés clasificados como bebidas duras y sin alcohol. La información proporcionada sobre la diferencia en las muestras en términos de calidad influyó solo en los consumidores con mayores ingresos y las mujeres.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Luiza Zazini Benedito, Doutoranda em Ciência dos Alimentos/Universidade Federal de Santa Catarina
    Possui graduação em Engenharia de Alimentos pelo Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - IFNMG (2016) e mestrado em Ciência dos Alimentos pela Universidade Federal de Lavras - UFLA (2019). Realização de doutorado em Ciência dos Alimentos pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC. Membro efetivo da Sociedade Brasileira de Toxicologia - SBTox, membro convidado da Organização Hispânica de Toxicologistas - HOT / Sociedade de Toxicologia - SOT e integra a Rede de Pesquisadores - RdP. Compôs o Conselho Consultivo de Ações de Popularização da Ciência (2018/2019) e o Comitê Científico Internacional das Jornadas de Saúde Pública (2019/2020).Desenvolver itens em Ciência e Tecnologia de Alimentos pela Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF (2018) e serviços de consultoria industrial (2018).

Referencias

Aschemann-Witzel, J., Giménez, A., & Ares, G. (2018). Escolha na loja pelo consumidor de alimentos abaixo do ideal para evitar o desperdício de alimentos: O papel da categoria de alimentos, comunicação e percepção das dimensões da qualidade. Qualidade e preferência alimentar, 68 , 29-39.

Asioli, D., Varela, P., Hersleth, M., Almli, V. L., Olsen, N. V., & Naes, T. (2017). A discussion of recent methodologies for combining sensory and extrinsic product properties in consumer studies. Food Quality and Preference, 56, 266-273.

Associação Brasileira da Indústria de Café – ABIC.(2019). Estatísticas. Disponível em: <http://abic.com.br/estatisticas/>. Acesso em 21 de Jan.

Benedito L. Z. (2019). Diferenciação da qualidade do café torrado e moído influência da informação e do perfil do consumidor. Dissertação (Mestrado em Ciência dos Alimentos). Universidade Federal de Lavras.

Brasil. (2003). Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Instrução Normativa nº 8, de 11 de Junho de 2003. Diário Oficial [República Federativa do Brasil], Brasília, p. 22-29, 20 Ago. 2003. Seção 1.

Kumpulainen, T., Vainio, A., Sandell, M., & Hopia, A. (2018). Como os jovens na Finlândia respondem a informações sobre a origem dos produtos alimentícios: O papel das orientações de valor e do tipo de produto. Qualidade e preferência alimentar , 68 , 173-182.

Mora, M., Urdaneta, E., & Chaya, C. (2018). Emotional response to wine: Sensory properties, age and gender as drivers of consumers’ preferences. Food quality and preference, 66, 19-28.

Motoki, K., Saito, T., Nouchi, R., Kawashima, R., & Sugiura, M. (2018). The paradox of warmth: Ambient warm temperature decreases preference for savory foods. Food quality and preference, 69, 1-9.

R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

Pereira, A.S. et al. (2018). Metodologia do trabalho científico. [e-Book]. Santa Maria. Ed. UAB / NTE / UFSM. Available at: https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1. Accessed on: April 7th, 2020.

Ramya, N., & Ali, M. (2016). Factors affecting consumer buying behavior. International journal of applied research, 2(10), 76-80.

SCAA. Specialty Coffee Association of American. Protocols. December, 16, 2015. Disponível em: < http://www.scaa.org/PDF/resources/cupping-protocols.pdf>. Acessado em 20 de Jan de 2019.

Descargas

Publicado

2020-04-19

Número

Sección

Ciencias Agrarias y Biológicas

Cómo citar

Aceptación de café por diferentes perfiles de consumidor utilizando estadísticas multivariadas. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 6, p. e102963592, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i6.3592. Disponível em: https://ojs34.rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/3592. Acesso em: 28 jun. 2025.