Você já ouviu falar de “fruta crocodilo” (Alligator Pear em inglês)? Não? Sem problemas. Você não é o único. Por incrível que pareça, é um apelido para abacate.
Por mais que os abacates estejam na moda ultimamente, eles sempre existiram e são usados em pratos populares em todo o mundo há centenas de anos. O guacamole, por exemplo, foi criado pelos astecas e remonta um período entre os séculos 14 e 16! À medida que esse delicioso creme verde e outros pratos que usam abacate continuam a ganhar popularidade, a demanda por abacates aumenta. Com uma oferta limitada, o custo aumenta e cria problemas para consumidores, restaurantes e fabricantes de alimentos.
Dado a disparada do preço dos abacates devido à demanda global, um fabricante de guacamole decidiu testar se poderia trocar alguns abacates em seu guacamole por calabacitas, uma abobrinha mexicana verde-clara com características semelhantes; um truque que às vezes é usado no setor de restaurantes. No entanto, como o fabricante tem seguidores leais, ele se preocupou com o fato de mudar a receita e, com isso, colocar sua marca em risco. O fabricante do guacamole decidiu fazer um teste e pedir a um grupo amostral para provar e classificar sua receita “Clássica” de guacamole versus sua receita “Nova” usando abacates e abobrinhas.
Como profissional de marketing, sei que uma das campanhas de marketing mais ousadas e convincentes é a de um fabricante de alimentos realizar testes de degustação comparando seus alimentos com os da concorrência. Além de ser uma ferramenta de marketing, os testes de degustação podem ajudar muito os restaurantes a introduzir novos alimentos e experimentar novas receitas. E os fabricantes de alimentos podem usar testes de degustação para substituir os ingredientes e obter vários resultados benéficos, inclusive tornando-os mais saudáveis ou mais baratos de serem produzidos.
Os restaurantes introduzem itens no menu e confiam no boca a boca da equipe de garçons ou dos clientes para determinar se os novos itens do menu estão dentro do padrão. Redes e fabricantes maiores podem testar alimentos nos mercados de amostras. Os testes T são uma maneira simples de realizar um teste de degustação, não importando o tamanho da sua operação.
O fabricante do guacamole reúne pessoas para degustar o sabor, faz com que os dois guacamoles sejam classificados e começa a coletar dados, mas, sem qualquer base estatística, eles recorrem ao Minitab para ter ajuda com seus testes T!
Para comparar com precisão as duas formulações de produtos, pedimos a 25 participantes que experimentassem as receitas Clássica e Nova e atribuíssem uma pontuação ao sabor usando uma escala de 1 a 10, onde 10 tem o melhor sabor.
Sabendo que precisávamos minimizar o viés, selecionamos aleatoriamente a ordem em que nossos participantes experimentaram as receitas; aproximadamente metade do grupo experimentou a Clássica primeiro, enquanto a outra metade experimentou a Nova primeiro. Também ocultamos as duas formulações durante o teste para remover qualquer opinião preconcebidas que os participantes do teste possam ter sobre elas.
Os dados são fáceis de inserir, como você pode ver acima. Para analisar esses dados, o Minitab Assistant pode guiá-lo e ajudá-lo com a análise e na criação do relatório. Ao passar o mouse sobre o menu Teste de Hipóteses mostrado à esquerda, o Assistant explica algumas das opções.
Quando você clica no teste de hipóteses, uma nova janela que apresentará um mapa perguntando o que você gostaria de fazer é aberta . Em nosso exemplo de teste de degustação, queremos comparar as duas amostras.
Nesse caso, sabemos que queremos comparar as duas amostras, mas, como estou usando o Minitab para a análise, não tenho certeza de qual opção é adequada, então eu clico em "Ajude-me a escolher" em "Comparar as duas amostras uma com a outra" no Minitab Assistant.
Também sabemos que cada membro do painel provou as duas receitas, portanto, queremos comparar as médias das receitas de um conjunto pareado de itens. O teste T-pareado é o teste apropriado aqui, porque considera que as observações nas colunas Clássica e Nova não são independentes, pois cada membro do painel deu uma nota para cada uma das receitas.
Depois que o Minitab executa a análise, eu fico empolgado quando vejo os resultados. O Relatório Resumo do Minitab me diz que a média da Clássica não é significativamente diferente da média da Nova. O Minitab calcula as diferenças para cada linha, com essas diferenças sendo plotadas no histograma. A diferença média é muito próxima de zero (-0,16) e o intervalo vermelho fornece um intervalo para a verdadeira diferença média, me dizendo que as duas receitas não são diferentes no final das contas. Isso significa que meus degustadores não conseguiram detectar uma diferença entre as receitas!
Antes de ficar muito empolgado com os resultados, preciso verificar se meu teste tinha poder suficiente. O poder estatístico é a probabilidade de se detectar um efeito, assumindo que ele exista. Eu quero evitar o erro de supor que não há diferença entre as receitas, baseando-me somente em um experimento fraco. O Minitab me ajuda aqui com facilidade, calculando a probabilidade de detectar a diferença prática entre as receitas usando o Relatório de Diagnóstico do Minitab.
Dado o tamanho da minha amostra, tive uma chance de 87,1% de detectar a diferença, como mostrado abaixo. Isso me diz que meu teste não foi fraco, o que significa que tinha poder suficiente para detectar uma diferença entre as receitas.
À medida que leio os resultados do Minitab, sou informado de que não há dados incomuns e que não há problemas quanto à normalidade dos dados. Ele reitera que eu tinha 87,1% de chance de detectar uma diferença e que alguns profissionais acham que 80% de chance de detectar é suficiente, portanto eu posso confiar nos resultados originais e na minha conclusão.
Este experimento foi um sucesso graças à estatística básica! Com base nos resultados finais e na verificação do experimento, descobrimos que o fabricante de guacamole pode mudar seu produto para a nova receita com abobrinhas e abacate misturados com a segurança de que eles serão capazes de manter baixos os custos de fabricação sem prejuízo do sabor.
Para obter mais informações sobre esses métodos, como implementar essas ferramentas estatísticas ou outras formas que a Minitab possa lhe ajudar a melhorar seus processos, acesse Fale com a Minitab ou entre em contato com o seu representante Minitab.