── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
✔ purrr 1.0.2
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
Attaching package: 'rstatix'
The following object is masked from 'package:stats':
filter
Attaching package: 'kableExtra'
The following object is masked from 'package:dplyr':
group_rows
Attaching package: 'gridExtra'
The following object is masked from 'package:dplyr':
combine
Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa
Attaching package: 'plotly'
The following object is masked from 'package:ggplot2':
last_plot
The following object is masked from 'package:stats':
filter
The following object is masked from 'package:graphics':
layout
Loading required package: carData
Attaching package: 'car'
The following object is masked from 'package:dplyr':
recode
The following object is masked from 'package:purrr':
some
Registered S3 methods overwritten by 'ggtern':
method from
grid.draw.ggplot ggplot2
plot.ggplot ggplot2
print.ggplot ggplot2
--
Remember to cite, run citation(package = 'ggtern') for further info.
--
Attaching package: 'ggtern'
The following objects are masked from 'package:gridExtra':
arrangeGrob, grid.arrange
The following object is masked from 'package:rstatix':
mahalanobis_distance
The following objects are masked from 'package:ggplot2':
aes, annotate, ggplot, ggplot_build, ggplot_gtable, ggplotGrob,
ggsave, layer_data, theme_bw, theme_classic, theme_dark,
theme_gray, theme_light, theme_linedraw, theme_minimal, theme_voidAnálise das Variáveis de Cor em Méis Armazenados
Carregar os dados (substituir pelo caminho correto do arquivo)
'data.frame': 120 obs. of 7 variables:
$ Amostras : chr "M1" "M1" "M1" "M1" ...
$ Repetição: int 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 ...
$ Tempo_A : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ Tempera_A: chr "Ambiente" "Ambiente" "Ambiente" "Ambiente" ...
$ L : num 58 59.7 60.1 62.4 60.3 45.5 41.8 44.6 38.5 45.3 ...
$ C : num 22.3 21.7 21.9 22.1 21.4 25.1 22.5 24.3 18.4 24.1 ...
$ H : num 80.4 82.8 85.8 84.3 81.6 80.7 80.9 81 82.5 81 ...Definir tema para gráficos
Code
theme_set(theme_minimal())Análise Descritiva Detalhada
Tempo de armazenamento
| Tempo_A | Variável | mean | sd | median |
|---|---|---|---|---|
| 0 | L | 52.96667 | 7.818463 | 54.40 |
| 0 | C | 28.75333 | 8.296568 | 24.70 |
| 0 | H | 81.57333 | 8.052452 | 83.85 |
| 5 | L | 45.57167 | 6.543287 | 46.25 |
| 5 | C | 19.33000 | 5.167641 | 20.15 |
| 5 | H | 88.29667 | 7.178168 | 89.15 |
Temperatuura de armazenamento
| Tempera_A | Variável | mean | sd | median |
|---|---|---|---|---|
| Ambiente | L | 49.98833 | 8.510633 | 49.80 |
| Ambiente | C | 24.60333 | 7.937232 | 23.00 |
| Ambiente | H | 84.36833 | 8.084920 | 86.85 |
| Refrigerado | L | 48.55000 | 7.633257 | 46.80 |
| Refrigerado | C | 23.48000 | 8.777722 | 22.20 |
| Refrigerado | H | 85.50167 | 8.563511 | 87.20 |
`summarise()` has grouped output by 'Tempo_A'. You can override using the
`.groups` argument.| Tempo_A | Tempera_A | L | C | H |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Ambiente | 52.97 ± 7.89 | 28.75 ± 8.37 | 81.57 ± 8.12 |
| 0 | Refrigerado | 52.97 ± 7.89 | 28.75 ± 8.37 | 81.57 ± 8.12 |
| 5 | Ambiente | 47.01 ± 8.17 | 20.45 ± 4.75 | 87.16 ± 7.13 |
| 5 | Refrigerado | 44.13 ± 4 | 18.21 ± 5.4 | 89.43 ± 7.16 |
Normalidade Multivariada
Testando a normalidade multivariada das variáveis L, C, e H usando o teste de Mardia e o teste de Henze-Zirkler.
Test Statistic p value Result
1 Mardia Skewness 80.901490247019 3.34153964487342e-13 NO
2 Mardia Kurtosis 1.27631470701878 0.201844293340357 YES
3 MVN <NA> <NA> NO Test HZ p value MVN
1 Henze-Zirkler 4.533477 0 NO- Mardia Skewness (Assimetria de Mardia):
- Resultado: “NO” indica que a distribuição não é normal em termos de assimetria. O p-valor extremamente baixo (< 0.05) significa que a assimetria é significativa, ou seja, os dados apresentam uma assimetria que os desvia da normalidade multivariada.
- Mardia Kurtosis (Curtose de Mardia):
- Resultado: “YES” indica que os dados seguem uma distribuição normal em termos de curtose. O p-valor é maior que 0.05, o que sugere que a curtose dos dados não é significativamente diferente do esperado para uma distribuição normal multivariada.
- MVN (Conclusão geral de normalidade multivariada):
- Resultado: “NO”. Isso sugere que, embora a curtose esteja dentro dos limites da normalidade, a assimetria significativa leva à conclusão de que os dados L, C, e H não seguem uma distribuição normal multivariada.
MANOVA Não Paramétrica (PERMANOVA):
Quando a suposição de normalidade multivariada não é atendida, uma abordagem robusta e amplamente recomendada é a utilização de uma versão não paramétrica da MANOVA, como o teste PERMANOVA (Permutational Multivariate Analysis of Variance). Desenvolvida por Anderson (2001), a PERMANOVA tem se destacado em análises multivariadas, pois não depende das suposições de normalidade dos dados e permite avaliar diferenças multivariadas entre grupos com base em permutações.
No contexto da presente análise multivariada, a PERMANOVA revelou que o tempo de armazenamento exerce um efeito significativo sobre as variáveis dependentes, incluindo luminosidade (L), intensidade da cor (C) e matiz (H). O resultado estatístico, com um valor p de Pr(>F) = 0.001, permite concluir ao nível de 5 % de significância que há uma diferença multivariada significativa nas características visuais das amostras ao longo do tempo de armazenamento. Esses achados sugerem que as variáveis cromáticas L, C e H são significativamente alteradas à medida que o tempo de armazenamento progride, evidenciando a influência temporal sobre essas propriedades visuais.
Em contraste, a análise não encontrou evidências de que a temperatura de armazenamento influencie significativamente as variáveis de cor estudadas. O valor de Pr(>F) = 0.267 indica que não há um efeito estatisticamente significativo da variável temperatura de armazenamento sobre a luminosidade, intensidade da cor e matiz das amostras. Esses resultados sugerem que, para o conjunto de dados analisado, o fator temperatura não é determinante nas variações das características cromáticas, ao contrário do que foi observado para o tempo de armazenamento.
Loading required package: permuteLoading required package: latticeThis is vegan 2.6-8Permutation: free
Number of permutations: 999
Terms added sequentially (first to last)
Df SumsOfSqs MeanSqs F.Model R2 Pr(>F)
Tempo_A 1 0.11832 0.118320 30.9692 0.20754 0.001 ***
Tempera_A 1 0.00478 0.004784 1.2521 0.00839 0.270
Residuals 117 0.44701 0.003821 0.78407
Total 119 0.57011 1.00000
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1A análise dos parâmetros de cor (L, C, e H) em relação ao tempo de armazenamento (Tempo_A) foi realizada utilizando boxplots para visualizar a distribuição dos dados. Esses gráficos permitiram observar a dispersão dos valores, as medianas e os outliers, destacando as variações entre os diferentes níveis do tempo (Figura 4). Observou-se que a luminosidade (L) da amostra em temperatura ambiente permaneceu estável (p >0,05) ao longo dos cinco meses de armazenamento (Figura (a) ). Já a amostra armazenada sob refrigeração tornou-se mais escura (p ≤0,05). Ainda, observou-se que aos 5 meses de armazenamento, o mel em temperatura ambiente estava mais claro que aquele sob refrigeração (p ≤0,05). Esse escurecimento é consistente com os resultados de Subramanian et al. (2007), que relataram uma mudança de cor, de dourado claro para marrom dourado, em méis armazenados em diferentes condições, devido à caramelização da frutose e reações envolvendo polifenóis. Segundo Bertonceli et al. (2007), o grau de escurecimento depende, portanto, da temperatura e do tempo de armazenamento.
O índice colorimétrico chroma (C) refere-se à intensidade da cor, sendo que valores acima de 60 apontam para cores mais vívidas, enquanto valores abaixo de 60 indicam cores mais opacas (González-Miret et al., 2005). Ressalta-se que durante os cinco meses de armazenamento tanto as amostras armazenadas em temperatura ambiente como sob refrigeração tornaram-se mais opaca devido aos valores mais baixos deste parâmetro (Tabela 2), sendo que o mel sob refrigeração tornou mais opaco em relação aquele armazenado em temperatura ambiente, um fenômeno associado ao processo natural de cristalização (Radtke; Lichtenberg-Kraag, 2018). Estudos, como o de Amariei, Noroce e Scripcă (2020), mostraram que a cristalização provoca uma queda no chroma dos méis. Segundo Subbiah (2018), o mel é composto por dois açúcares simples, glicose e frutose. Quanto maior a concentração de glicose maior a cristalização, sendo que ao se separar da solução líquida e formar cristais, esses cristais formados dispersam a luz que passa pelo mel, resultando em uma aparência mais opaca ao invés de translúcido, (Dettori et al., 2018). Como o mel refrigerado cristalizou após os cinco meses de armazenamento, pode-se inferir que a maior opacidade foi devido ao processo de cristalização.
O parâmetro °hue representa a tonalidade, indicando as diferenças entre as cores amarelo, vermelho, verde e azul (Witzel; Gegenfurtner, 2018). Durante o presente estudo, observou-se que as amostras apresentaram diferença significativa (p ≤0,05) em relação ao tempo de armazenamento. Embora os méis tenham começado com a mesma cor inicial (T0) e apresentarem semelhança após 5 meses de armazenamento, o aumento do °hue após 5 meses sugere que a tonalidade da cor mudou, tornando-se um mel amarelo mais escuro. O mel refrigerado adquiriu uma tonalidade mais escura e menos vibrante, enquanto o mel armazenado à temperatura ambiente permaneceu mais claro, ainda que tenha ocorrido uma mudança detectável pelo aumento do ºhue. Essas alterações são consistentes com os achados de Jasicka-Misiak et al. (2018), que relataram que a intensidade da cor do mel tende a aumentar com o tempo devido às reações químicas que ocorrem durante o armazenamento.A análise da evolução das variáveis de cor (L, C, e H) ao longo do tempo de armazenamento foi visualizada por meio de gráficos de linha, permitindo uma compreensão dinâmica das mudanças desses parâmetros em função do tempo. O gráfico representa as tendências de cada variável com o avanço do armazenamento, destacando como o tempo influencia a variação dos parâmetros de cor (Figura 5).
A variável L, que se refere à luminosidade da amostra, apresentou uma tendência de declínio ao longo do tempo de armazenamento. No início do período analisado, os valores de L são relativamente altos, indicando uma maior luminosidade nas amostras. Entretanto, conforme o tempo de armazenamento aumenta, há uma queda gradual, sugerindo uma perda de luminosidade nas amostras armazenadas por períodos mais longos.
A variável C, que representa a chroma (intensidade de cor), também exibiu uma diminuição ao longo do tempo de armazenamento, mas com variações menos expressivas do que as observadas para L. No início do armazenamento, os valores de C são relativamente estáveis, mas, com o tempo, há uma leve tendência de queda. A diminuição da intensidade de cor pode estar relacionada a alterações internas nas amostras que afetam a saturação dos pigmentos. Contudo, o fato de a linha ser menos inclinada em comparação a L indica que o parâmetro C é menos sensível ao efeito do tempo, sofrendo variações de menor magnitude. Essa observação sugere que, enquanto a luminosidade tende a cair de maneira mais acentuada, a intensidade da cor é mais resistente às mudanças impostas pelo tempo de armazenamento.
A variável H, que se refere ao matiz (hue) da cor, apresentou um comportamento mais estável ao longo do tempo em comparação às variáveis L e C. A linha que representa H no gráfico tem uma inclinação bastante suave, sugerindo que o tempo de armazenamento exerce um efeito menos significativo sobre o matiz da amostra. Os valores de H se mantêm relativamente constantes ao longo do período analisado, indicando que, diferentemente da luminosidade e da intensidade da cor, o matiz não sofre grandes alterações com o passar do tempo.
Interpretação Geral
Os gráficos de linha mostram que o tempo de armazenamento exerce um efeito diferente sobre cada parâmetro de cor. A variável L (luminosidade) sofre uma redução contínua e mais acentuada, indicando que as amostras perdem brilho de forma consistente com o passar do tempo. A variável C (intensidade de cor) também apresenta uma diminuição, embora em menor grau, sugerindo que a intensidade da cor é menos afetada pelo tempo. Por fim, a variável H (matiz) permanece quase inalterada, indicando uma resistência maior às mudanças impostas pelo armazenamento.
Esses resultados são relevantes para a compreensão das transformações visuais que ocorrem nas amostras durante o período de armazenamento. As variações observadas em L e C indicam que o tempo afeta de forma mais pronunciada a luminosidade e a intensidade da cor, enquanto o matiz se mantém estável. Essa informação é crucial para entender como a aparência dos produtos pode ser impactada pelo tempo de armazenamento, auxiliando no controle de qualidade e em possíveis ajustes no processo de conservação.
glX
1 Referência: Anderson, M. J. (2001). A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology, 26(1), 32-46. https://doi.org/10.1111/j.1442-9993.2001.01070.x