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On characterization of sensory data in presence of missing values: The case of sensory coffee quality assessment Sobre la caracterización de datos sensoriales en presencia de valores perdidos: El caso de la evaluación sensorial calidad del café
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85141505254
DOI 10.4067/S0718-33052022000300564
Año 2022
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


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.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



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

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Financiamiento



Fuente
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Agradecimientos



Agradecimiento
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