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On characterization of sensory data in presence of missing values: The case of sensory coffee quality assessment
Indexado
SciELO S0718-33052022000300564
DOI
Año 2022
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



ABSTRACT Multiple factor analysis was used to examine organoleptic coffee assessments such as aroma, aftertaste, flavor, acidity, balance, body, uniformity, sweetness, clean cup, and other organoleptic-related properties used in Coffee Quality Assessment. The Sensory analysis was performed using missing values (NA) scenarios with 5%, 10%, 20%, and 30% of NA. The results suggest that RI-MFA is robust to NA presence of and appears to be appropriate when sensory data are present. Simulation scenarios deleting or replacing values from real-world datasets could be a good strategy; different domains, samples, types of variables, and distributions could prove much closer to reality.

Disciplinas de Investigación



WOS
Engineering, Multidisciplinary
Scopus
Engineering (All)
SciELO
Engineering

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
Ochoa-Muñoz, Andrés F. Hombre Universidad de Valparaíso - Chile
Peña-Torres, Jefferson A. Hombre Universidad del Valle - Colombia
García-Bermúdez, Cristian E. Hombre Universidad de Valparaíso - Chile
Mosquera-Muñoz, Kevin F. Hombre Universidad del Valle - Colombia
Mesa-Diez, Jeison - Universidad del Valle - Colombia

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Financiamiento



Fuente
Sin Información

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Agradecimientos



Agradecimiento
Sin Información

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