@MASTERSTHESIS{ 2019:1152911407,
 	title = {Testes Monte Carlo para autovalores na verificação de consenso multivariado de painéis sensoriais},
 	year = {2019},
 	url = "https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/1392",
 	abstract = "Em análise sensorial a concordância entre os membros de um painel é fundamental para verificar
 a eficiência do treinamento por ele recebido. Para essa finalidade, encontram-se na literatura
 alguns métodos e testes, dentre os quais destacam-se os testes assintóticos de Ferreira (2017),
 que avaliam a consonância de um painel de forma multivariada. Por serem testes assintóticos,
 eles necessitam de um grande número de observações amostrais, o que não é comum no contexto
 sensorial. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi propor versões Monte Carlo dos testes
 de Ferreira (2017) para obter melhores características de poder e erro tipo I em qualquer tamanho
 amostral, bem como compará-los com os testes assintóticos via simulação computacional.
 Também foi objetivo, adaptar o protocolo de verificação de desempenho de painéis proposto por
 Tomic et al. (2009), inserindo uma etapa de teste de consenso multivariado. Os quatro testes
 Monte Carlo propostos foram considerados exatos e apresentaram maior poder em 95,24% dos
 cenários analisados, quando comparados com as versões assintóticas. Recomenda-se o uso do
 teste InvH2mc. A eficiência deste teste pôde ser comprovada ao verificar o desempenho de um
 painel sensorial ao avaliar duas marcas de refrigerante sabor guaraná em suas versões tradicionais
 e zero açúcar. Verificou-se que o painel não apresentou consenso multivariado, ou seja, os
 provadores não pontuaram os atributos de forma semelhante. A inserção do teste Monte Carlo
 no protocolo permitiu analisar de forma inferencial o comportamento do painel, corroborando
 com as fases exploratórias.",
 	publisher = {Universidade Federal de Alfenas},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}