ĐỒ ÁN CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM ỨNG DỤNG CHỈ SỐ R (RINDEX) TRONG PHÉP THỬ PHÂN BIỆT

 Tam giác Có ba mẫu thử được giới thiệu, hai mẫu là giống nhau được chuẩn bị từ mộtloại sản phẩm, mẫu thứ ba được giả định là khác hai mẫu còn lại và được chuẩn bị từmột loại sản phẩm k

I TỔNG QUAN VỀ PHÉP THỬ PHÂN BIỆT TRONG ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN

1 Sơ lược về đánh giá cảm quan

1.1 Định nghĩa

“Đánh giá cảm quan là phương pháp khoa học được sử dụng để gợi lên, đo đạc,phân tích và giải thích cảm giác đối với các sản phẩm vốn được nhận biết thông quacác giác quan: thị giác, khứu giác, xúc giác, vị giác và thính giác.”

(Stone & Sidel – ASTM)

1.2 Các phương pháp đánh giá cảm quan

Nhìn chung, tất cả các phương pháp đều dựa trên phép xử lý thống kê các thôngtin thu thập được từ người thử Mỗi phép thử là tập hợp các đánh giá riêng lẻ của mỗingười tham gia, được sắp xếp theo một phương thức đã định trước phù hợp với cácphép toán thống kê

 Phép thử phân biệt: Tìm hiểu xem các sản phẩm giống hay khác nhau.

 Phép thử mô tả: Tìm hiểu xem cường độ của các tính chất cảm quan là bao

nhiêu

 Phép thử thị hiếu: Tìm hiểu xem các sản phẩm có được ưa thích không, loại

sản phẩm nào hay tính chất cảm quan nào được ưa thích nhất

1.3 Các nguyên tắc cơ bản trong đánh giá cảm quan

 Sự vô danh của các mẫu đánh giá: Người thử không bị ảnh hưởng bởi bất kì

thông tin nào của sản phẩm ngoại trừ các tính chất cảm quan

 Sự độc lập của các câu trả lời: Ý kiến của những người thử là độc lập với

nhau, không bị ảnh hưởng hay chi phối lẫn nhau

 Kiểm soát điều kiện thí nghiệm: Các điều kiện thí nghiệm khác nhau sẽ cho

các kết quả thí nghiệm khác nhau Các thí nghiệm cảm quan phải luôn đượcthực hiện trong phòng thí nghiệm cảm quan, không thực hiện trong phân xưởngsản xuất hay trong nhà máy; và phải thỏa mãn các điều kiện yêu cầu bắt buộckhi thực hiện một thí nghiệm cảm quan

1.4 Vai trò của đánh giá cảm quan

Đánh giá cảm quan cho phép giải quyết những bận tâm của nhà sản xuất thựcphẩm trong các quá trình kiểm tra nguyên liệu, quá trình sản xuất, đánh giá ảnh hưởngcủa các yếu tố công nghệ và kỹ thuật đến sản phẩm cuối cùng, cũng như xác định mốiquan hệ giữa bao bì và chất lượng, xác định thời gian sống của sản phẩm và cuối cùnglà phát triển sản phẩm mới

2 Phép thử phân biệt

2.1 Mục đích

Tìm hiểu xem liệu nhóm người thử có thực sự nhận ra sự sai khác giữa các sảnphẩm không, hay đó chỉ là những câu trả lời được ra một cách ngẫu nhiên

2.2 Các phép thử phân biệt

2.2.1 Phép thử A – non A và phép thử hai – ba (Duo – Trio)

 Mục đích: Xác định liệu một sản phẩm có giống với một mẫu chuẩn hay

không Phép thử này rất thích hợp trong tình huống muốn kiểm tra xem sảnphẩm làm ra có giống với một sản phẩm đang bán trên thị trường hay không

Trình bày mẫu: Cân bằng trật tự trình bày mẫu trên cả nhóm người thử, số

mẫu A và non A được người thử đánh giá là bằng nhau

 Hai – ba (Duo – Trio)

Đầu tiên người thử học cách nhận biết mẫu kiểm chứng R Tiếp theo người thửsẽ lần lượt thử hai mẫu khác và được cho biết một trong hai mẫu đó giống với mẫu R,người thử phải tìm ra mẫu giống với mẫu R

Trình bày mẫu: 4 tổ hợp R(A)AB, R(A)BA, R(B)AB, R(B)BA, số lần xuất hiện

của mỗi tổ hợp là như nhau cho cả nhóm người thử

2.2.2 Phép thử giống – khác và phép thử tam giác

 Mục đích: Xác định sự khác nhau giữa hai sản phẩm mà không cần biết bản

chất của sự khác nhau đó Phép thử này được sử dụng trong trường hợp sự khácnhau giữa hai sản phẩm là tương đối nhỏ

 Nguyên tắc

 Giống – khác

Có hai mẫu thử được giới thiệu, người thử phải xác định hai mẫu này giống haykhác nhau

Trình bày mẫu: 4 tổ hợp AA, BB, AB, BA; số lần xuất hiện của mỗi tổ hợp là

như nhau cho cả nhóm người thử

 Tam giác

Có ba mẫu thử được giới thiệu, hai mẫu là giống nhau (được chuẩn bị từ mộtloại sản phẩm), mẫu thứ ba được giả định là khác hai mẫu còn lại và được chuẩn bị từmột loại sản phẩm khác, người thử phải xác định mẫu không lặp lại trong số ba mẫuthử (mẫu khác với hai mẫu còn lại)

Trình bày mẫu: 6 tổ hợp AAB, ABA, ABB, BAB, BBA, BAA; số lần xuất hiện

của mỗi tổ hợp là như nhau cho cả nhóm người thử

2.2.3 Phép thử 2 - AFC (cặp đôi) và 3 - AFC

 Mục đích: Xác định sự khác nhau giữa hai sản phẩm về một tính chất cảm quan

đã xác định

 Nguyên tắc

 2 - AFC (cặp đôi)

Có hai mẫu thử được giới thiệu, người thử phải xác định mẫu nào có cường độcảm giác về một chỉ tiêu cụ thể lớn hơn hoặc bé hơn mẫu còn lại

Trình bày mẫu: 2 tổ hợp AB, BA, số lần xuất hiện của mỗi tổ hợp là như nhau

cho cả nhóm người thử

 3 - AFC

Có ba mẫu thử được giới thiệu, người thử phải xác định mẫu nào có cường độcảm giác về một chỉ tiêu cụ thể lớn hơn hoặc bé hơn hai mẫu còn lại

Trình bày mẫu: hai nhóm (AAB, ABA, BAA) và (ABB, BAB, BBA); trong

phép thử này chỉ có một trong hai nhóm (mỗi nhóm gồm 3 tổ hợp của hai mẫu) đượcgiới thiệu, số lần xuất hiện của mỗi tổ hợp là như nhau cho cả nhóm người thử

2.3 Nhóm người đánh giá cảm quan (người thử)

 Thường là người tiêu dùng bình thường đã qua sử dụng sản phẩm

 Số lượng: Thường nhiều hơn 50 người

2.4 Ứng dụng

Giúp cho việc giải quyết các vấn đề:

 Liệu có thể thay đổi nguyên liệu hoặc một bộ phận trong dây chuyền sảnxuất mà không dẫn tới thay đổi tính chất cảm quan có thể nhận thấy ở sảnphẩm

 Ảnh hưởng của bao bì đến mùi vị sản phẩm

 Tuổi thọ của sản phẩm là bao lâu, sản phẩm có bị biến đổi chất lượng trongquá trình bảo quản

 Bắt chước sản phẩm cạnh tranh

 Đánh giá và quyết định lựa chọn một phương thức công nghệ mới

Hình 1: Vị trí của đánh giá cảm quan trong công nghiệp thực phẩm

II PHÉP THỬ PHÂN BIỆT NHIỀU SẢN PHẨM TRONG PHÂN TÍCH CẢM QUAN, ỨNG DỤNG CHỈ SỐ R (R-INDEX) ĐỂ XÁC ĐỊNH MỨC ĐỘ KHÁC NHAU GIỮA CÁC SẢN PHẨM

Để đánh giá sự khác nhau về mùi-vị xuất hiện giữa hai sản phẩm thực phẩm, thông thường ta sử dụng các phép thử phân biệt; trong đó phép thử so sánh cặp, phép thử tam giác và phép thử 2-3 là rất phù hợp Dù có bất kì sự khác nhau nào - mà ta quan sát được - là có ý nghĩa hay chỉ đơn thuần dựa vào khả năng có thể xảy ra thì đều sẽ được kiểm tra theo phương pháp thống kê bằng các phép kiểm định nhị thức phi tham số

Khi có sự khác nhau, cần thiết ta phải xác định rõ mức độ khác nhau đó Ví dụ, khi thực hiện phép thử cảm quan giữa một vài sản phẩm mới (có thể có sự thay đổi công thức chế biến) đối ngược với một sản phẩm tiêu chuẩn, thì điều này sẽ có thể hữu ích để biết rõ được cấp độ khác nhau giữa chúng (và nhờ thế những công thức mớigiống với tiêu chuẩn nhất có thể được xác định và ứng dụng trong thực tế) Phương pháp truyền thống của việc làm này là sử dụng một vài thủ tục sắp xếp theo trình độ (các loại thang phân nhóm/tuyến tính hedonic 9 điểm, thang ước lượng độ lớn và thangđoạn thẳng 10 cm) để phân loại mức độ khác nhau

Tuy nhiên, những thủ tục đánh giá trên sẽ chỉ được sử dụng một cách tốt nhất khi những sản phẩm cần phân loại được nhận thấy một cách dễ dàng là khác nhau Những người thử thường có khuynh hướng không được khéo léo đối với những con số phân loại phát sinh trên thang điểm Những con số tốt nhất chỉ nên được nghĩ là nhữnggiá trị xấp xỉ, để tránh xu hướng xảy ra một mức độ sai lầm cao (khoảng giá trị  lớn).Điều này có thể không quá quan trọng khi những sự khác nhau giữa các sản phẩm là rõ ràng; nhưng khi chúng chỉ vừa đủ để được nhận biết, thì lỗi phân loại có thể gây nhiều khó hiểu hay làm mờ đi những sự khác nhau nhỏ nhặt Và khi đó một phương pháp khác có vẻ sẽ tốt hơn

Một thủ tục khác - được bắt nguồn từ phương pháp đo lường giác quan - được

gọi là “Lý thuyết phát hiện tín hiệu” (signal detection theory) Phương pháp này

phân tích hệ thống giác quan với những thuật ngữ của một hệ thống thông tin giao tiếpvà cung cấp một tập hợp những kỹ thuật phức tạp và tinh vi hơn trong phép đo cảm giác/giác quan Về cơ bản, nó cung cấp một phương pháp cải tiến để đo lường độ nhạy(hay ngưỡng cảm giác – giới hạn mà dưới nó thì một người không phản ứng với một sựkích thích); và cũng là một phương pháp khác được áp dụng cho phép thử phân biệt

trong phân tích cảm quan Phương pháp thay thế này có vẻ đặc biệt có ích để tránh

cho những người thử phải sử dụng thủ tục phân loại khi cần phải phân biệt mức độ

khác nhau giữa một vài sản phẩm (multiple-difference testing) Và kỹ thuật này yêu

cầu ta phải tính được các chỉ số R.

Một chỉ số R là một giá trị xác suất, nó là khả năng mà một người thử phân biệtđược một cách chính xác giữa hai sản phẩm Khả một người thử phân biệt được giữa hai sản phẩm là một tiêu chuẩn hữu ích để đánh giá sự khác nhau của chúng, một mứcđộ tường tận hơn trong sự khác nhau, và một khả năng cao hơn cho sự phân biệt hai sản phẩm này

Chúng ta sẽ phát triển lý thuyết ở trên và sử dụng các chỉ số R để đo lường những mức độ khác nhau bởi công việc đầu tiên là cho rằng: cách thức sử dụng nó nhưmột phép đo sự khác nhau giữa hai sản phẩm là một thủ tục phân loại hay cho điểm Sau đó, chúng ta sẽ áp dụng phương pháp này để đo các cấp độ khác nhau giữa một vài sản phẩm (several products), và cuối cùng sẽ tiếp cận một nhiệm vụ sau cùng là sử dụng như một thủ tục khác: xếp dãy/so hàng (ranking)

1 Xác định mức độ khác nhau giữa hai sản phẩm sử dụng phương pháp phân loại cho điểm

Đầu tiên, chúng ta giả sử rằng một người thử được yêu cầu phân biệt mùi vị

giữa hai sản phẩm S và N N có thể là một sản phẩm thông thường, trong khi S có thể là một kiểu pha chế khác của loại sản phẩm này (Trong biệt ngữ phát hiện tín hiệu, S là tín hiệu và N là yếu tố gây nhiễu Nhiệm vụ là phân biệt bất kì sự thay đổi mùi vị

nào từ tín hiệu, dựa vào sự thay đổi công thức chế biến, từ cái nền của nhiễu)

Chúng ta sẽ giới thiệu những mẫu thử S và những mẫu thử N - đã được mã hóa bởi một số gồm ba chữ số ngẫu nhiên (Phụ lục) – trong trật tự ngẫu nhiên và yêu cầu người thử cho biết mỗi mẫu thử cái nào là S hoặc cái nào là N

Người thử có thể thực hiện những sự đánh giá trên dựa vào một buổi luyện tập phân biệt giữa hai sản phẩm (practice at distinguishing Anh ta/cô ta sẽ thực hành trên

cơ sở hay nền tảng là “giống với N” (same as N), “khác N” (different from N) với mộtmẫu thử N theo tiêu chuẩn được cung cấp Thậm chí, người thử có thể được làm việc với những thuật ngữ “giống với S” Nên chăng cần có một sự khác nhau đặc trưng, rõ ràng có thể dự đoán trước về mùi vị giữa S và N, và điều này cũng có thể được sử dụng như một cơ sở cho sự đánh giá Ví dụ, khi sản phẩm S có cho thêm đường, người

thử có thể được yêu cầu phân biệt các mẫu thử trong những thuật ngữ: “ngọt” đối ngược với “không ngọt”, hoặc “ngọt hơn” đối ngược với “kém/ít ngọt hơn”.

Theo cách đó, người thử được yêu cầu phân biệt trong những mẫu thử được giớithiệu một cách ngẫu nhiên cái nào là S, cái nào là N Và anh ta/cô ta cũng được yêu cầu cho biết có hay không sự chắc chắn trong những đánh giá của mình Vì thế, mỗi

mẫu thử có thể được trả lời theo một trong bốn đáp án sau: “dứt khoát là S” (S), “có lẽ là S nhưng không chắc” (S?), “dứt khoát là N” (N) và “có lẽ là N nhưng không chắc” (N?) Thủ tục này được gọi là thủ tục phân loại cho điểm, nhưng nó không quá

phức tạp như những thủ tục cho điểm trên thang thông thường (thang phân nhóm 9 điểm, thang ước lượng độ lớn, v.v…) Để nói rõ một mẫu thử là chắc chắn hay không khi phân loại nó là một nhiệm vụ đơn giản hơn Sự chênh lệch trong mức độ xác thực của quá trình đánh giá có tác động không đáng kể đến chỉ số thu được

Có bao nhiêu mẫu thử S và N mà ta nên cho người thử nếm mùi vị? Đây là một vấn đề của sự thuận tiện cho các phép thử đặc trưng được thực hiện Chúng ta sẽ chọn

10 mẫu thử cho mỗi sản phẩm, và chỉ đơn thuần với mục đích toán học đơn giản

Khi được giới thiệu với sự lựa chọn ngẫu nhiên 10 mẫu S và 10 mẫu N, chúng

ta hãy giả sử rằng người thử đánh giá: 6 mẫu thử S là S, 2 là S? và 2 là N?; và chúng

ta cũng giả sử rằng anh ta/cô ta xếp 7 mẫu thử N là N, 2 là N? và 1 là S? Kết quả này của người thử có thể được tóm tắt bởi ma trận sau:

Nếu có 10 mẫu thử S và 10 mẫu thử N, thì sẽ có bao nhiêu các so sánh cặp mà chúng ta có thể có được? Với mỗi mẫu thử S (tín hiệu) được ghép đôi với mỗi mẫu thửtrong 10 mẫu thử N (nhiễu) (10 cặp so sánh), và có 10 mẫu thử S được làm tương tự

như thế, thì con số tổng cộng là 100 so sánh ghép đôi (n S x n N = 10 x 10) Khi đó,

chúng ta có thể dự đoán được từ ma trận kết quả bao nhiêu trong số 100 so sánh ghép

đôi là chính xác? Bao nhiêu lần tín hiệu S được xác định đúng và mạnh hơn trong các đôi đó? Và bao nhiêu lần những mẫu thử S hoặc N được xác định một cách chính xác? Tỷ lệ này là một số lượng ước đoán có giá trị cho sự phân biệt chính xác giữa hai sản phẩm; thí dụ 73% so sánh ghép đôi đúng - có nghĩa là có một khả năng đánh giá đạt 73%, hay 0.73, trong sự phân biệt này Bây giờ chúng ta sẽ tiếp tục dự đoán con số các so sánh ghép đôi chính xác.

Trước tiên chúng ta xem xét 6 trường hợp mẫu thử S được cho điểm là “dứt khoát là S” (S) Khi ghép đôi với bất kì những mẫu thử N nào (đã được xác định là N, N? hoặc S?), chúng ta sẽ đều có thể xác định một cách chính xác đó là mẫu S Thậm chí, đối với mẫu thử N được xếp là S? thì cũng sẽ không được lựa chọn là S, bởi vì khi phải đứng trước sự lựa chọn về hương vị giữa một sản phẩm được xếp là S và một được xếp là S?, thì người thử cũng sẽ có sự lựa chọn hợp lý mẫu được xếp là S chính

là mẫu thử S Do đó, ta sẽ được 6 x (1 + 2 + 7) = 60 nhận xét đúng Hay nói cách khác,

trong trường hợp trắc nghiệm nhiễu nhận điểm số thấp hơn ( tức là nhận xét nhiễu ít giống S hơn là tín hiệu) sẽ được các nhận xét đúng

Trong cách tương tự như thế, 2 mẫu thử S được xếp là S? cũng sẽ được xác địnhchính xác khi ghép đôi với 2 mẫu thử N được xếp là N? hay 7 mẫu thử N được xếp là

N  có thêm 2 x (2 + 7) = 18 nhận xét đúng Và 2 mẫu thử S được xếp là N? cũng sẽ

được nhận ra một cách chính xác khi so sánh với 7 mẫu thử N được xếp là N  có

thêm nữa 2 x 7 = 14 nhận xét đúng

Tuy nhiên, khi 2 mẫu thử S được xếp là S? được so sánh với 1 mẫu thử N được xếp là S?, thì người thử sẽ không biết nên lựa chọn cái nào là mẫu thử S, vì cả hai đều

được xếp giống như nhau là S?, thế nên sẽ có 1 x 2 = 2 cặp so sánh được ghi nhận là

“không biết” (don’t know) Tương tự, đối với 2 mẫu thử S được xếp là N? khi đem ghép đôi với 2 mẫu thử N cũng được xếp là N? thì sẽ có thêm 2 x 2 = 4 so sánh ghép

đôi “không biết”

Và thêm đó, 2 mẫu thử S được xếp là N? khi đem ghép đôi với 1 mẫu thử N

được xếp là S? thì chắc chắn sẽ cho nhận xét không đúng (incorrect).

Vì thế, số tính toán tổng cộng cuối cùng theo dự đoán là 92 nhận xét đúng : 6 nhận xét không biết : 2 nhận xét không đúng Thế nhưng, phép thử là lựa chọn – bắt

buộc (forced choice) nên người thử sẽ không được chấp nhận một câu trả lời là “không

biết” Trong trường hợp này, xác suất đưa ra câu trả lời đúng ngẫu nhiên của nguời

thử trong tình huống anh ta/cô ta không cảm nhận được sự khác biệt giữa các mẫ là12 Do đó, tổng số điểm nhận xét đúng cuối cùng là 92 + (6 2) = 95.

Như vậy, người thử sẽ phân biệt được một cách chính xác sản phẩm S (hoặc N) trên một số ước đoán là 95 trong số 100 so sánh ghép đôi, hay nói cách khác khả năngước đoán là 95% hay 0.95 Khả năng ước lượng này được gọi là chỉ số R và là một phương pháp đo lường hữu ích để chỉ ra mức độ khác nhau giữa sản phẩm S và N đối với nguời thử trên

Trong ví dụ đã nêu, có 10 sự lặp lại dành cho cả hai mẫu thử S và N; con số này

được chọn hoàn toàn chỉ là để làm cho ví dụ minh hoạ đơn giản hơn Nói chung lại, cách thức tính toán chỉ số R có thể được tóm tắt bởi công thức dưới đây

Một ma trận trả lời tổng quát đối với hai sản phẩm:

Phương pháp đo mức độ khác nhau giữa hai sản phẩm thực phẩm này có thể đòihỏi nhiều mẫu thử và thời gian tiến hành so với các phương pháp so sánh cặp, 2–3 và

tam giác đơn giản hơn Và điều này có thể là một sự bất lợi nhất định Tuy nhiên, phương pháp này lại mang đến một phép phân tích thống kê tham số có giá trị hơn Ngoài ra, nếu như những người thử không được xem như một ví dụ đại diện cho đại đasố người tiêu dùng, mà chỉ đơn thuần như những công cụ đo lường, thì một số lượng

lớn người thử sẽ không thật cần thiết Yếu tố quan trọng ở đây là độ nhạy và độ chính xác của người thử đối với một số lượng lớn mẫu thực phẩm cần nếm thử (tức số lần

lặp lại), để tất cả các lần thử đều có thể đạt được sự chính xác cần thiết

2 Xác định mức độ khác nhau giữa nhiều sản phẩm sử dụng phương pháp phân loại cho điểm

Nhìn chung, phương pháp tính chỉ số R có thể có một số lợi thế, khi ứng dụng trong phép thử phân biệt giữa hai sản phẩm, so với các phương pháp truyền thống

Nhưng thật ra chỉ số R lại thể hiện nhữngï thuận lợi của nó trong lĩnh vực “phép thử phân biệt nhiều sản phẩm” (multiple – difference testing), mà khi đó một vài sản

phẩm sẽ được so sánh với nhau để từ đó định rõ được những mức độ khác nhau tương ứng của chúng Nói chung, cách thức này bao gồm phép thử phân biệt giữa tất cả các cặp sản phẩm và sau đó tiến hành phân loại mức độ khác nhau

Theo như ví dụ đã nêu, thay vì chỉ đơn thuần phân biệt giữa hai mẫu là S và N, thì mức độ khác nhau có thể được yêu cầu chỉ ra giữa mẫu N và một vài mẫu S: S1, S2

và S3 Những dữ kiện như trên cũng sẽ được sử dụng để xác định được trong những mẫu S đang có, thì mẫu nào có thể được áp dụng trong thực tế sản xuất sau này Ta cóthể nhận thấy rằng thay vì phải sử dụng những thủ tục thông thường để phân biệt giữa nhiều sản phẩm, thì phương pháp R-index ngắn gọn hơn sẽ tiện lợi hơn trong trường hợp này

Đối với phép thử phân biệt nhiều sản phẩm, chúng ta cũng sẽ chọn 10 mẫu thử cho mỗi sản phẩm (như vậy là có tổng cộng 40 mẫu thử), cũng được giới thiệu với mộttrật tự ngẫu nhiên và yêu cầu người thử phân loại chúng tương tự như trên Kết quả thu được cũng được trình bày dưới dạng ma trận, ngoại trừ là lần này ma trận trả lời sẽcó 4 hàng (cho S1, S2, S3 và N) chứ không phải chỉ 2 hàng Và chúng ta sẽ giả sử rằng

ma trận là như sau:

Judge’s rating

Các giá trị R-index sẽ được tính toán cho khả năng phân biệt giữa S1 và N, giữa

S2 và N, và giữa S3 và N (và thật sự, các cặp so sánh cũng có thể áp dụng giữa S1, S2

và S3 nếu được yêu cầu) Đối với S1 (6, 2, 2) và N (1, 2, 7) thì chỉ số R là 95%; S2 (6, 3)và N là 96.5% và S3 (9, 1) và N là 99.5%

Như vậy là người thử đã có sự phân biệt rất tốt giữa các sản phẩm Theo kết quả trên, mẫu S3 khác biệt nhất so với mẫu N và mẫu S1 là ít khác nhất, và chúng ta cũng biết được mức độ khác nhau giữa chúng (S3 > S2 > S1)

Ngoài ra, như đã trình bày ở trên, phương pháp R-index cũng có thể được sử dụng khi người thử được yêu cầu xếp dãy các mẫu thử đang so sánh với nhau Cách thức này như sau: người thử nhận được đồng thời tất cả các mẫu thử (S1, S2, S3 và N) đã được mã hóa, nếm theo thứ tự có sẵn (cần thiết ta phải thay đổi trật tự trình bày mẫu giữa những người thử với nhau, cũng như là giữa những lần lặp), và rồi sắp xếp chúng theo cường độ hay mức độ tăng dần hay giảm dần, của một tính chất cảm quan nào đó được yêu cầu (ví dụ như mùi vị lạ, mùi ôi hoặc mùi hoa houblon …) Ơû đây chúng ta lựa chọn tính chất vị ngọt giữa các sản phẩm Mẫu có vị ngọt nhất xếp vào vịtrí 1 và mẫu ít ngọt nhất xếp vào vị trí thứ 4 Giả sử có 10 người tham gia vào phép thử

so hàng vị ngọt của 4 mẫu trên, và kết quả đánh giá được tập hợp trong bảng sau:

Ranked responses