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LARISSA DE OLIVEIRA FERREIRA
ELABORAÇÃO DE DOCE DE LEITE COM CAFÉ E SORO DE QUEIJO
Dissertação apresentada à Universidade Federal de
Lavras, como parte das exigências do Programa de
Pós-Graduação em Ciência dos Alimentos, para a
obtenção do título de “Mestre”.
Orientador
Dr. Carlos José Pimenta
LAVRAS
MINAS GERAIS – BRASIL
2009
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Ferreira, Larissa de Oliveira.
Elaboração de doce de leite com café e soro de queijo / Larissa de
Oliveira Ferreira. – Lavras : UFLA, 2009.
96 p. : il.
Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Lavras, 2009.
Orientador: Carlos José Pimenta.
Bibliografia.
1. Produto lácteo. 2. Análise sensorial. 3. Superfície de resposta.
4. Mapa de preferência. I. Universidade Federal de Lavras. II.
Título.
CDD – 664.153
Ficha Catalográfica Preparada pela Divisão de Processos Técnicos da
Biblioteca Central da UFLA
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3
LARISSA DE OLIVEIRA FERREIRA
ELABORAÇÃO DE DOCE DE LEITE COM CAFÉ E SORO DE QUEIJO
Dissertação apresentada à Universidade Federal de
Lavras, como parte das exigências do Programa de
Pós-Graduação em Ciência dos Alimentos, para a
obtenção do título de “Mestre”.
APROVADA em 21 de setembro de 2009.
Dra. Ana Carla Marques Pinheiro UFLA
Dr. Délcio Bueno da Silva UNIFENAS
Dr. Carlos José Pimenta
UFLA
(Orientador)
LAVRAS
MINAS GERAIS – BRASIL
Ao meu pai, pelo exemplo de vida e
pelo amor dedicado a mim e aos meus irmãos,
OFEREÇO
Aos meus pais, José Ilton e Gesmar
Aos meus irmãos, Aline, Laís e Álvaro
e ao Alberto, pelo incentivo.
DEDICO
5
AGRADECIMENTOS
A Deus, pela vida.
À Universidade Federal de Lavras e ao Departamento de Ciência dos Alimentos,
pela contribuição para a minha formação acadêmica.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), pela
concessão da bolsa de estudos.
Ao meu orientador, Carlos José Pimenta, pela oportunidade e confiança.
À professora Ana Carla, pela contribuição na realização do trabalho de análise
sensorial.
Ao professor Délcio Bueno da Silva, pela colaboração.
Às laboratoristas Constantina, Sandra, Flávia, Creusa e Cidinha, pelo apoio
técnico.
À Patrícia, pela amizade, por toda ajuda e apoio em todos os momentos.
Às amigas Thaís, Gabriela, Talita e Roseane, por toda a ajuda e disponibilidade.
A Camila, pela ajuda nas análises dos resultados.
Aos meus colegas de curso, pela convivência.
A todos que participaram da análise sensorial.
A toda a minha família, pelo apoio e incentivo.
Ao Alberto, pelo companheirismo.
6
SUMÁRIO
RESUMO.........................................................................................................
i
ABSTRACT....................................................................................................
ii
CAPÍTULO 1: Elaboração de doce de leite com café e soro de queijo..........
01
Introdução geral...............................................................................................
02
Referencial teórico...........................................................................................
04
2.1 Soro de queijo............................................................................................
04
2.1.1 Proteínas do soro ...................................................................................
05
2.1.2 Soro como resíduo................................................................................
06
2.2 Doce de leite..............................................................................................
08
2.2.1 Qualidade do doce de leite......................................................................
10
2.3. Amido.......................................................................................................
11
2.4 Café............................................................................................................
12
2.4.1 Café solúvel............................................................................................
14
3 Referências bibliográficas............................................................................
17
CAPÌTULO 2: Avaliação física, química e físico-química de diferentes
formulações de doce de leite com café e soro de queijo .................................
22
1 Resumo.........................................................................................................
23
2 Abstract......................................................................................................... 24
3 Introdução.....................................................................................................
25
4 Material e métodos.......................................................................................
27
4.1 Processamento dos doces...........................................................................
27
4.2 Delineamento Experimental......................................................................
29
4.3 Composição dos doces...............................................................................
32
4.4 Rendimento dos doces...............................................................................
32
4.5 Análises físico-químicas............................................................................
33
4.6 Análise de cor............................................................................................
33
7
4.7 Avaliação de perfil de textura (TPA) instrumental...................................
34
5 Resultados e discussões................................................................................
35
5.1 Composição dos doces...............................................................................
35
5.2 Rendimento dos doces...............................................................................
46
5.3 Análises físico-químicas............................................................................
48
5.4 Análise de cor............................................................................................
51
5.5 Análise de textura......................................................................................
57
6 Conclusões....................................................................................................
60
7 Referências bibliográficas…………………………………………………
61
CAPÍTULO 3: Avaliação sensorial de doce de leite com café e soro de
queijo utilizando diferentes metodologias para análise dos dados
afetivos.............................................................................................................
63
1 Resumo.........................................................................................................
64
2 Abstract.........................................................................................................
65
3 Introdução.....................................................................................................
66
4 Material e métodos.......................................................................................
68
4.1 Processamento dos doces...........................................................................
68
4.2 Delineamento experimental.......................................................................
70
4.3 Avaliação sensorial....................................................................................
71
4.4 Análises dos resultados..............................................................................
73
4.4.1 Análise por de Superfície de Resposta...................................................
73
4.4.2 Análise por ANOVA e Teste de Médias ...............................................
74
4.4.3 Análise por meio de Histograma de Frequência.....................................
74
4.4.4 Análise por meio de Mapa de Preferência.............................................. 74
5 Resultados e discussões................................................................................
77
5.1 Superfície de Resposta...............................................................................
77
5.2 ANOVA e Teste de Médias.......................................................................
79
5.3 Histograma de Frequência.........................................................................
80
8
5.4 Mapa de preferência..................................................................................
85
6 Conclusões....................................................................................................
90
7 Referências bibliográficas............................................................................
91
ANEXOS.........................................................................................................
94
i
RESUMO
FERREIRA, Larissa Oliveira. Elaboração de Doce de Leite com café e soro de
queijo. 2009. 96 p. Dissertação (Mestrado em Ciências dos Alimentos) –
Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.*
O soro de queijo é um subproduto da fabricação de queijos, rico em
proteínas de elevado valor biológico, lactose e sais minerais Quando
concentrado, implica na obtenção de vários ingredientes proteicos de alta
funcionalidade e valor nutricional, podendo, então, ser utilizado em várias
formulações alimentícias, como no caso de produtos lácteos. A concentração de
uma mistura de leite, soro de queijo e açúcar possibilita a obtenção de um doce
de leite semelhante ao doce de leite tradicional, apresentando-se como uma
alternativa para o aproveitamento do soro em fábricas de laticínios e, além disso,
novos produtos à base de café têm sido lançados, devido à grande aceitação e
popularização da bebida que conquista cada vez mais novos mercados. Com
base nisso, este trabalho foi realizado com os objetivos de elaborar um doce de
leite com café e soro de queijo, avaliar o efeito da utilização de soro de queijo e
café sobre as características físicas, químicas, físico-químicas e sensoriais do
doce e estabelecer a concentração máxima de soro para ser utilizada no processo
de fabricação do doce. Os resultados indicaram que a substituição de leite por
soro de queijo e a adição de café não apresentou efeito significativo nas
variáveis químicas (cinza e açúcar total), nas variáveis físico-químicas (pH,
acidez, sólidos solúveis) e nas variáveis de textura (dureza, adesividade,
elasticidade, coesividade e gomosidade). O aumento da concentração de soro de
queijo aumentou o teor de umidade e o rendimento dos doces e diminuiu o teor
de proteína e de gordura, a luminosidade (L) e a intensidade da cor amarela (b*)
dos doces. O aumento da adição de café diminuiu a umidade, a luminosidade (L)
e a intensidade da cor amarela (b*). A análise da superfície de resposta para a
composição dos doces mostrou que o teor máximo de substituição de leite por
soro para se fabricar doce de leite com café e soro é de 37%. Pelo teste de
médias e mapa de preferência, observou-se que os doces preferidos pelos
consumidores foram as formulações 1 (10% de soro e 1% de café), 2 (30% de
soro e 1% de café) e 9 (20% de soro e 1,25% de café).
_________________
*Comitê Orientador: Carlos José Pimenta – UFLA (Orientador), Ana Carla
Marques Pinheiro – UFLA e Délcio Bueno da Silva - UNIFENAS
ii
ABSTRACT
FERREIRA, Larissa Oliveira. Preparation of Dulce de Leche with coffee and
cheese whey. 2009. 96 p. Dissertation (Master Degre in Food Science) -
Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.*
The whey is a byproduct of cheese-making, rich in proteins of high
biological value, lactose and minerals, when concentrated implies in obtaining
various ingredients with high functionality and nutritional value, can then be
used in various formulations food, such as dairy products. Knowing that the
concentration of a mixture of milk, cheese whey and sugar makes it possible to
obtain a dulce de leche similar to dulce de leche traditional, presenting itself as
an alternative to the use of whey in dairies, and that, in the above, new products
based on coffee has been launched because of the wide acceptance and
popularization of the drink to gain more and more new markets, this study aimed
to develop a dulce de leche with coffee and cheese whey, to evaluate the effect
of use of whey cheese and coffee on the physical, chemical, physical-chemical
and sensory properties of candy and establish the maximum concentration of
whey to be used in the manufacturing process of the candy. The results indicated
that the substitution of milk for cheese whey and the addition of coffee had no
significant effect on the chemical variables (ash and total sugar) in the physical
and chemical variables (pH, acidity, soluble solids) and the variables of texture
(hardness, adhesiveness, springiness, cohesiveness and gumminess). The
increased concentration of whey increased the moisture content and yield of
sweet and decreased protein and fat, the lightness (L) and the intensity of yellow
(b *) of candy. The increasing amount of coffee decreased humidity, lightness
(L) and the intensity of yellow (b *). The analysis of the response surface for the
composition of the candy showed that the maximum substitution of milk for
whey in order to produce dulce de leche with coffee and whey is 37%. For the
mean test and preference mapping showed that the candies were preferred by
consumers formulations 1 (10% whey and 1% of coffee), 2 (30% whey and 1%
of coffee) and 9 (20 % whey and 1.25% of coffee).
___________________
*Guindance Committee: Carlos José Pimenta – UFLA (Major Professor), Ana
Carla Marques Pinheiro – UFLA and Délcio Bueno da Silva -
UNIFENAS
CAPÍTULO 1
ELABORAÇÃO DE DOCE DE LEITE COM CAFÉ E SORO DE QUEIJO
2
1 INTRODUÇÃO GERAL
O doce de leite, também encontrado em referências internacionais como
dulce de leche, é um importante alimento produzido e comercializado,
principalmente, no Brasil e na Argentina (Pavlovic et al. , 1992). É um produto
obtido pelo cozimento de leite adicionado de sacarose, que adquire coloração,
consistência e sabor característicos, em função de reações de escurecimento não
enzimático (Ferreira et al., 1989).
No leite, as proteínas estão agrupadas em duas classes: caseína (2,7%) e
proteínas do soro (0,8%). Cada classe apresenta uma propriedade funcional
diferenciada, proporcionando variação no produto final (Blenford, 1992). As
proteínas do soro de queijo apresentam numerosas propriedades funcionais,
como emulsificação, aeração e formação de gel, portanto, esse subproduto
apresenta potencial considerável de utilizações (Kinsella, 1984). Assim, o soro
de queijo também pode ser utilizado para conferir características funcionais
excelentes à produção de doce de leite. Países como Estados Unidos, Austrália,
Canadá e Nova Zelândia e nações da União Europeia processam esse
subproduto, reconhecendo-o como ingrediente funcional agregando valor à linha
de produção da indústria láctea. No Brasil, os dados sobre a disponibilidade do
soro de leite são altamente imprecisos (Antunes, 2003).
Apesar das várias possibilidades de utilização do soro de queijo,
somente uma parte do soro gerado é utilizado e o restante é descartado como
efluente, devido ao alto custo e à dificuldade de processá-lo. A concentração de
uma mistura de leite, soro de leite e açúcar possibilita a obtenção de um doce de
leite semelhante ao doce de leite tradicional (Perrone et al., 2006) e, além disso,
novos produtos à base de café tem sido lançados, devido à grande aceitação e
popularização da bebida que conquistam cada vez mais novos mercados Com
base nisso, este trabalho foi realizado com os principais objetivos de elaborar um
3
doce de leite com adição de café e com substituição parcial de leite por soro de
queijo e avaliar a influência dessas adições no rendimento e na qualidade
química, física, físico-química e sensorial dos doces.
Os objetivos específicos foram:
- avaliar o efeito da substituição de leite por soro e o efeito da adição de
café solúvel sobre as características físicas, químicas e físico-químicas;
- encontrar a concentração máxima de soro para ser utilizada na
fabricação do doce leite com café e soro;
- avaliar a aceitação sensorial do doce de café com leite e soro por meio
de teste de aceitação utilizando diferentes metodologias, como superfície de
resposta (RSM), ANOVA, teste de médias, histogramas de frequência e mapa de
preferência.
4
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 Soro de queijo
O soro de queijo é um subproduto líquido resultante do processo de
fabricação de queijos, representa cerca de 85% a 90% do volume de leite
utilizado na fabricação de queijo e retém cerca de 55% dos nutrientes do leite.
Dentre esses nutrientes, incluem-se a lactose, as proteínas solúveis, os lipídeos,
os sais minerais e as vitaminas (Kosikowski, 1979).
O sabor do soro, ligeiramente ácido ou ligeiramente doce, e a sua
constituição dependem do tipo de coagulação do leite e do processo de
fabricação do queijo. O soro doce vem da coagulação enzimática do leite, pela
adição de renina e tem pH entre 6,3 e 6,6 (Giraldo – Zuñica et al., 2004). É
obtido de queijos tipo cheddar, minas frescal, minas padrão, muzzarela, prato e
suíço ou queijos de coagulação rápida, em que se encontra boa parte da lactose
do leite (Abreu, 1999). Já o soro ácido, com pH entre 4,3 e 4,6, provém da
coagulação ácida do leite para a fabricação da caseína ou de queijos, como o
camembert ou petit suisse (Giraldo–Zuñica et al., 2004).
A composição média do soro de queijo é apresentada na Tabela 1.
5
TABELA 1 Composição média do soro de queijo.
Soro (%)
Umidade 93,39±0,44
Extrato seco total 6,61±0,44
Gorduras 0,43±0,19
Proteínas 0,78±0,25
Lactose 4,90±0,11
Cinzas 1,59±0,02
Cálcio 0,12
Sódio 0,13
Potássio 0,14
Fósforo 0,10
Nitrato 45 ppm
Ferro 1 ppm
Fonte: Franco (1986)
Dos componentes presentes no soro, a lactose e as proteínas solúveis são
os mais importantes. As proteínas têm alto valor nutricional, pois contêm todos
os aminoácidos essenciais e a lactose, por ser fonte de material energético para
diversos processos biotecnológicos e como componente utilizado na indústria
farmacêutica e alimentícia (Giroto & Pawlowsky, 2001).
2.1.1 Proteínas do soro
As proteínas do soro são proteínas globulares desnaturáveis pelo calor,
incluindo, ainda, os produtos da proteólise das caseínas que não sofrem
desnaturação térmica e que, ao pH do leite, encontram-se, em parte, nas micelas
de caseína. As duas principais proteínas do soro, α-lactoalbumina e β-
lactoglobulina, perfazem 70%-80% das proteínas totais do soro (Walstra &
Jenness, 1987). Além dessas, são encontradas soralbumina, imunoglobulinas,
proteose-peptonas, lactoferrina, transferrina e enzimas (Sgarbieri, 1996).
6
As proteínas do leite, caseína e proteínas do soro, contêm, em
quantidades variadas, todos os aminoácidos necessários ao seres humanos e
possuem um excedente de aminoácidos essenciais que as torna valiosas na
suplementação de proteínas vegetais (Capot, 1989).
Segundo Delaney (1976), citado por Viotto (1993), a caseína, devido ao
seu excelente valor nutricional, é utilizada, rotineiramente, como uma proteína
de referência para avaliar a qualidade proteica em alimentos. As proteínas do
soro têm um quociente de eficiência proteica (PER) de 3,4, superando o da
caseína, que é de 2,9, em razão do seu maior teor em aminoácidos sulfurados.
As proteínas do soro proporcionam numerosas vantagens funcionais ao
serem usadas em alimentos. Entre elas, podem-se citar: são muito nutritivas;
criam viscosidades devido à sua capacidade de reter água e formar géis;
emulsificam, retêm e incorporam gordura; realçam a cor, o sabor e a textura,
além de vários benefícios nutricionais (United States Dairy Export Council -
USDEC, 1997).
2.1.2 Soro como resíduo
Apesar de o soro possuir alto valor nutricional, ele se torna um
problema, nas indústrias de laticínios. Por ser um resíduo com alta concentração
de matéria orgânica, está sujeito à rápida alteração pelos microrganismos,
possuindo, consequentemente, alta demanda biológica de oxigênio (DBO),
transformando-se, portanto, em um agente altamente poluente. Um litro de soro
tem uma DBO entre 30.000 e 60.000 mg de O
2
, sendo esses valores 100 vezes
mais elevados que o esgoto doméstico (Abreu, 1999).
O descarte do soro diretamente em rios ou esgotos públicos, atualmente,
não é permitido, mas, em média, cada tonelada de soro não tratado despejado
por dia no sistema de tratamento de esgoto equivale à poluição diária de cerca de
470 pessoas (Andrade & Martins, 2002).
7
A produção mundial de soro de queijo é de, aproximadamente, 120
milhões de toneladas anuais, O que gera em torno de 720.000 toneladas de
proteínas. No Brasil, a produção é de, aproximadamente, 3 milhões de toneladas
de soro e de 240.000 quilos de proteínas, o que tem justificado o interesse
crescente na utilização comercial deste produto (Giraldo-Zuñiga et al., 2004).
A identificação de alternativas para um adequado aproveitamento do
soro de leite é de fundamental importância em função de sua qualidade
nutricional, do seu volume e de seu poder poluente. Dentre as alternativas,
podem ser citadas: o uso do soro in natura para alimentação animal, para a
fabricação de ricota e a fabricação de bebida láctea; a concentração e a produção
de soro em pó; a separação das proteínas e lactose com posterior secagem, as
quais constituem formas de valorização desse derivado lácteo. Ao mesmo
tempo, contribui para a melhoria do meio ambiente, proporcionando ganhos às
indústrias. Porém, cada alternativa, para ser aplicada, envolve análise técnica e
econômica para sua viabilização (Giroto & Pawlowsky, 2001).
Na Comunidade Econômica Europeia, aproximadamente 45% do soro
gerado tem sido utilizado na forma líquida, 30% na forma de soro de leite em
pó, 15% como lactose e derivados desta e 10% na produção de proteína
concentrada. Os Estados Unidos da América é o maior país produtor mundial de
soro em pó e derivados (González Siso, 1996).
Segundo Cândido e Campos (1996), citados por Bellarde (2005), os
produtos de soro são indicados para todos os produtos lácteos, por possuírem
propriedades funcionais, como a capacidade de formar gel, a viscosidade, o
poder emulsificante e a capacidade de retenção de água, que conferem uma série
de benefícios estruturais e nutricionais ao produto final.
Segundo Perrone et al. (2006), a concentração de uma mistura de leite,
soro de leite e açúcar possibilita a obtenção de um doce de leite semelhante ao
doce de leite tradicional, apresentando-se como uma alternativa para o
8
aproveitamento do soro em fábricas de laticínios. Porém, como o soro de leite é
rico em lactose, o processo de concentração acarreta textura arenosa no produto
final, após alguns dias de fabricação.
No Brasil, as indústrias de doce de leite têm utilizado o soro de queijo na
fabricação do doce de leite. A prática mais comum é substituir parcialmente o
leite por soro. Apesar da adição de soro não ser proibida, já que a legislação
brasileira o classifica como ingrediente lácteo, seu uso deve ser declarado, para
não caracterizar fraude econômica. A maioria das indústrias não declara a
inclusão do soro na lista de ingredientes usados. O interesse da adição ou
substituição por soro é econômica e, apesar do uso indiscriminado, pouco ou
nada se sabe a respeito do efeito sobre o rendimento, a qualidade e a vida útil do
doce de leite (Machado, 2005).
2.2 Doce de leite
O doce de leite, também encontrado, em referências internacionais,
como dulce de leche, é um importante alimento produzido e comercializado
principalmente na Argentina e no Brasil (Pavlovic et al., 1992). É amplamente
empregado como ingrediente para a elaboração de alimentos, como confeitos,
bolos, biscoitos, sorvetes e também consumido diretamente na alimentação,
como sobremesa ou acompanhado de pão, torradas ou de queijo (Demiate et al.,
2001).
O potencial de exportação desse produto é muito grande, pois os Estados
Unidos e a Europa não o produzem. Os inconvenientes à exportação são a
resistência dos mercados externos a sobremesas lácteas muito doces, a falta de
padronização da tecnologia e a falta de variedade dessa sobremesa (Perrone,
2007).
De acordo com a Portaria 354, de 04/09/97:
9
entende-se por Doce de Leite o produto, com ou sem
adição de outras substâncias alimentícias, obtido por
concentração e ação do calor a pressão normal ou
reduzida do leite ou leite reconstituído, com ou sem
adição de sólidos de origem lácteas e/ou creme
adicionado de sacarose (parcialmente substituída ou
não por monossacarídeos e/ou outros dissacarídeos)
(Brasil, 1997).
A tecnologia de fabricação do doce de leite consiste na evaporação da
água por aplicação indireta de calor em equipamentos denominados de
evaporadores ou, mais comumente, de tacho (Perrone, 2007).
O doce de leite, por ser, basicamente, leite concentrado adicionado de
açúcar, tem valor nutritivo considerável e, aliado ao fato de apresentar
estabilidade microbiológica e ser agradável ao paladar, é um produto que pode
contribuir com importante parcela das proteínas, calorias, vitaminas e minerais
na dieta alimentar, como se observa nos dados da Tabela 2 (Martins & Lopes,
1981).
TABELA 2 Constituintes principais do leite e doce de leite, em 100g de amostra.
Constituintes Leite de vaca, integral e cru Doce de leite
Calorias 65 322
Umidade (g) 87,6 26,6
Proteínas (g) 3,3 8,3
Matéria graxa (g) 3,4 8,3
Lactose (g) 4,7 10,2
Outros açúcares (g) 0,0 45,3
Cinzas (g) 0,7 1,4
Cálcio (mg) 120 280
Fósforo (mg) 95 220
Ferro (mg) 0,05 0,20
Fonte: Martins & Lopes (1981).
10
A lactose é o principal carboidrato do leite. É um dissacarídeo composto
por galactose e glicose, unidas por meio de uma ligação glicosídica β 1-4,
podendo apresentar-se como α e β anômeros, que diferem por suas propriedades
físicas, principalmente pelo poder de rotação e características de solubilidade e
cristalização. Sua presença contribui para o valor nutricional do leite e produtos
lácteos, porém, pode afetar a textura de certos derivados concentrados ou
congelados e está envolvida nas mudanças induzidas pelo calor, na cor e no
sabor de produtos alimentícios (Fox & McSweeney, 1998).
2.2.1 Qualidade do doce de leite
Entre os problemas das indústrias que trabalham com este produto, está
a dificuldade de manter estável o próprio padrão quanto à estabilidade
microbiológica, tecnológica e física (Santos, 1976).
A alta concentração de solutos no doce de leite resulta em atividade de
água (Aw) normalmente abaixo de 0,85%, constituindo o principal fator de
conservação do produto. Com teor de umidade relativamente baixo (30%) e teor
de açúcar relativamente alto (60%), o doce de leite tem grande estabilidade
microbiológica. Entretanto, fungos e leveduras podem ocorrer quando o produto
for estocado à temperatura ambiente por longos períodos de tempo (Ferramondo
et al., 1984).
A estabilidade tecnológica depende, fundamentalmente, de boas práticas
tecnológicas orientadas por um rigoroso controle da qualidade e dos processos
(Santos, 1976), para que se possam evitar variações sensíveis nas formulações
entre os diferentes lotes. As variações nas formulações devem atender às
oscilações normais de composição da matéria-prima, visando uniformizar a
qualidade dos diferentes lotes (Martins & Lopes, 1981). O doce de leite não
apresenta uniformidade, apesar de ser produzido em grande volume e
amplamente empregado como um ingrediente alimentício (Demiate et al., 1999).
11
Segundo a legislação, o doce de leite pastoso deve apresentar
consistência cremosa ou pastosa e homogênea, textura fechada, sem grumos,
flocos ou bolhas, cor castanho-caramelada brilhante, proveniente da reação de
Maillard, aroma próprio e sabor característico, não enjoativo nem
demasiadamente doce, deve dissolver bem na boca, sem cristais perceptíveis
sensorialmente (Brasil, 1997). A maioria das empresas produtoras de doce de
leite utiliza formulações e processos produtivos personalizados, o que acarreta
diferenças consideráveis na composição de produtos de diferentes marcas,
resultando na ausência de padrão para o produto. No Brasil, percebe-se grande
variação de cor entre as diferentes marcas. Como a cor é o principal atributo na
escolha dos alimentos pelos consumidores, torna-se importante a verificação da
sua variação em doces de leite comerciais (Richards et al., 2007).
A estabilidade física refere-se à manutenção da textura fina, sem
aparecimento de “arenosidade” dada por grandes cristais de lactose que se
formam lentamente durante o armazenamento, sendo essa a grande dificuldade
para a conservação do produto (Santos, 1976; Margas et al., 1982).
2.3 Amido
Na indústria de alimentos, os amidos são utilizados para melhorar a
fabricação, a apresentação ou a conservação. Segundo Bobbio & Bobbio (2003),
o amido é um homopolissacarídeo neutro, formado por duas frações: amilose e
amilopectina. A amilose é o componente que contribui para as características de
geleificação. A amilopectina é uma porção não geleificante do amido e,
geralmente, contribui para uma consistência gomosa ou pegajosa, devido à sua
solubilidade (Luallen, 1981).
A utilização de amido se explica por suas propriedades que possibilitam
a formação de pasta viscosa e a retenção de água, facilitando a obtenção de
textura e de sensação na boca semelhante à da gordura. Entre os novos mercados
12
que atualmente se abrem para o amido, seu emprego como substituto de gordura
tem grande potencial. Em 1995, existiam mais de 40 produtos baseados em
amido que haviam sido recomendados para uso como substitutos de gordura
(Alexander, 1995). A vantagem do amido está no seu baixo custo, na facilidade
de uso e na aceitação pelo consumidor.
No iogurte e nas sobremesas lácteas, o amido age como estabilizante,
espessante e texturizante, formando uma textura cremosa, melhorando a
palatabilidade, reforçando o sabor natural do produto, sem tornar perceptível o
gosto do cereal (Pinheiro & Penna, 2004).
O amido pode ser empregado na fabricação de doce de leite, pois, ao
absorver água do meio, tende a aumentar a viscosidade do mesmo. Além de
aumentar a viscosidade do produto, o amido auxilia no aumento do rendimento e
oferece uma textura mais consistente, quando utilizado em proporções legais
(Perrone, 2007). A Portaria nº 354, de 4 de setembro de 1997, permite a adição
de amidos ou amidos modificados em proporção não superior a 0,5g/100mL de
leite (Brasil, 1997).
2.4 Café
O café é um tipo de bebida que vem sendo utilizado em praticamente
todos os países há muito tempo. A grande aceitação dessa bebida deve-se,
principalmente, ao aroma intenso e ao sabor peculiar, características alcançadas
por meio da torração (Pádua, 2002).
O cafeeiro pertence à família botânica Rubiaceae, que contém cerca de
500 gêneros e mais de 6000 espécies, das quais as duas mais importantes,
economicamente, são a Coffea arabica (café arábica), responsável por mais de
70% da produção mundial e a Coffea canephora (café robusta) (Abrahão, 2007).
A espécie arábica produz cafés de melhor qualidade, mais finos e requintados, e
tem aroma intenso e os mais diversos sabores, com inúmeras variações de corpo
13
e acidez. Os cafés de melhor qualidade utilizam somente combinações de
arábica. A espécie robusta não tem sabores variados nem refinados, como o
arábica; sua acidez é mais baixa, mas, por apresentar mais sólidos solúveis, é de
grande utilização nas indústrias de café solúvel (Ormond et al., 1999).
Diferentes constituintes do café têm sido sugeridos como potencialmente
quimioprotetores em diferentes sistemas químicos e biológicos. Os ácidos
clorogênicos constituem os principais e mais abundantes compostos fenólicos
com propriedades antioxidantes no café (Monteiro & Trugo, 2005).
A trigonelina, composto encontrado no grão de café verde, é precursora
da niacina no processo de torração. A trigonelina e os ácidos clorogênicos
sofrem intensa degradação térmica durante o processamento do grão, gerando
uma série de compostos voláteis, importantes para o “flavour” da bebida, como,
por exemplo, derivados de piridina e do pirrol, oriundos da trigonelina e
compostos fenólicos, provenientes dos ácidos clorogênicos (Nogueira & Trugo,
2003).
A cafeína é o mais conhecido constituinte do café, devido às suas
propriedades fisiológicas e farmacológicas. É um alcaloide farmacologicamente
ativo, pertencente ao grupo das xantinas, altamente resistente ao calor, inodoro e
com sabor amargo bastante característico, o que contribui de forma importante
para o sabor e aroma do café (Monteiro & Trugo, 2005). O consumo de baixas a
moderadas doses pode resultar em efeito estimulante do sistema nervoso central,
com possível diminuição do sono e aumento na capacidade de concentração. No
entanto, em altas doses e em indivíduos com sensibilidade aumentada, a cafeína
pode causar efeitos negativos, como ansiedade, inquietação, insônia e
taquicardia (Nehlig, 1999). Além de exercer efeito sobre o sistema nervoso
central, a cafeína é outro constituinte do café com atividade antioxidante e
mostra efetiva inibição da peroxidação lipídica in vitro induzida por espécies
reativas de oxigênio em microssomos de fígado de rato, sendo seu potencial
14
antioxidante semelhante ao da glutationa e superior ao do ácido ascórbico
(Devasagayam et al., 1996).
2.4.1 Café solúvel
O café solúvel é obtido por meio da extração de sólidos solúveis e de
voláteis, pelos processos de torrefação e moagem com água dos grãos de café
seco. O processo de torrefação é responsável pelo desenvolvimento do aroma e
do sabor característicos do café. A moagem é necessária para que os sólidos
solúveis e as substâncias voláteis responsáveis pelo sabor e aroma sejam
adequadamente extraídos. Um extrato com concentração de sólidos solúveis de
25% (p/p) é obtido e posteriormente concentrado utilizando evaporação ou
congelamento e, então, secos por spray drying ou freeze drying,
respectivamente. Em seguida, opcionalmente, é feita a aglomeração do produto
(diâmetro médio aproximado de 1400µm). O aglomerado é seco posteriormente
em leito fluidizado até o conteúdo desejado de umidade. O café solúvel
produzido pelo processo freeze drying tem maior vida útil, comparativamente ao
do processo spray drying, provavelmente porque a umidade inicial de café
solúvel produzido pelo processo freeze drying é em torno de 2%, enquanto a do
processo spray drying é de 4,5% (Alves & Bordin, 1998).
A composição do café solúvel dependerá, além das condições do
processamento, das espécies e das variedades utilizadas nos blends. Por
exemplo, o café robusta apresenta maiores teores de cafeína e ácidos
clorogênicos e menores de trigonelina do que o café arábica. A participação de
cada uma dessas espécies utilizadas pelo fabricante e as condições do processo
serão, portanto, determinantes da composição final do café solúvel obtido
(Nogueira & Trugo, 2003). A composição do café solúvel é mostrada na Tabela
3.
15
TABELA 3 Composição média do café solúvel.
Compostos Café solúvel (%)
Carboidratos 50
Óleo 0,2
Proteína 4
Cinza (óxido) 14
Ácido clorogênico 13
Cafeína: arábica
Robusta
3,5
7
Fonte: Boletim do Centro Tropical de Pesquisas e
Tecnologia de Alimentos, Campinas (1968).
Segundo Ormond et al. (1999), a conquista de novos espaços e novos
produtos à base de café deve-se muito à popularização do cappucino, que vem
crescendo, em média 20% nos últimos anos, e do surgimento do café expresso.
Outros produtos à base de café têm sido lançados no mercado, como:
- drip coffee (kit completo e descartável, composto de copo, coador, café
torrado e moído em sachê, açúcar e colher, bastando acrescentar água fervendo);
- café creme;
- café em sachê;
- café com leite pronto;
- balas de café;
- café em lata;
- cosméticos.
Reis et al. (2002) estudaram a aceitabilidade de iogurte com a adição de
café solúvel e cappucino. Segundo estes autores, é possível aproveitar o café
solúvel e o cappucino no desenvolvimento de produtos lácteos como o iogurte,
obtendo-se um produto com boa aceitabilidade popula. Além disso, a utilização
16
do café solúvel é uma alternativa alimentar, podendo contribuir para o aumento
do consumo tanto de café quanto de leite.
17
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22
CAPÍTULO 2
AVALIAÇÃO FÍSICA, QUÍMICA E FÍSICO-QUÍMICA DE
DIFERENTES FORMULAÇÕES DE DOCE DE LEITE COM CAFÉ E
SORO DE QUEIJO
23
1 RESUMO
Muitas vezes, a formulação de um produto é feita por tentativa e erro,
porém, o conhecimento das características químicas e funcionais de cada
ingrediente pode encurtar o tempo de desenvolvimento. Este trabalho foi
realizado no Laboratório de Laticínios, Laboratório de Engenharia e Laboratório
Central, do Departamento de Ciência dos Alimentos da Universidade Federal de
Lavras. O objetivo foi verificar o efeito da substituição de leite por soro de
queijo e o da adição de café sobre o rendimento, as características físicas,
químicas e físico-químicas de diferentes formulações de doce de leite com café e
soro e encontrar a concentração máxima de soro para ser utilizada na fabricação
do doce. Foi utilizado um fatorial completo 2
2
, com dois níveis (±1) com a
adição de três pontos centrais (0) e dois níveis de pontos axiais (±1,41). Modelos
de regressão foram ajustados para descrever as respostas, em função dos fatores
significativos. Nenhuma das variáveis independentes (concentração de soro de
queijo ou concentração de café) apresentou efeito significativo para as variáveis
dependentes: cinza, açúcar total, pH, acidez, sólidos solúveis, dureza,
adesividade, elasticidade, coesividade e gomosidade. O aumento da
concentração de soro de queijo afetou positivamente a umidade e o rendimento e
negativamente a proteína, gordura, L*e b*. O aumento da adição de café afetou
negativamente a umidade, L* e o b*. A análise da superfície de resposta para a
composição dos doces mostrou que o teor máximo de substituição de leite por
soro para se fabricar doce de leite com café e soro é de 37%.
Palavras-chave: soro de queijo, café, doce de leite.
24
ABSTRACT
Often the formulation of a product is made by trial and error, however,
knowledge of chemical and functional characteristics of each ingredient can
shorten the development time. This work was conducted at the Laboratory of
Dairy, Engineering Laboratory and Central Laboratory, Department of Food
Science, Federal University of Lavras. The aim of this study was to evaluate the
effect of substitution of milk for cheese whey and the addition effect of coffee
on income, physical, chemical and physical-chemical properties of different
formulations of dulce de leche with coffee and whey and find the maximum
concentration whey to be used in the manufacture of candy. We used a full
factorial 2
2
with two levels (± 1) with the addition of three central points (0) and
two levels of axial points (± 1.41). Regression models were fitted to describe the
response in terms of significant factors. None of the independent variables
(concentration of cheese whey or concentration of coffee) had significant effect
on the dependent variables: ash, total sugar, pH, acidity, soluble solids, hardness,
adhesiveness, springiness, cohesiveness and gumminess. The increased
concentration of cheese whey has positively affected the moisture and income
and negatively to protein, fat, L * and b *. The increasing amount of coffee has
negatively affected the moisture, L* and b*. The analysis of the response surface
for the composition of the candy showed that the maximum substitution of milk
for whey in order to produce dulce de leche with coffee and whey is 37%.
Keywords: cheese whey, coffee, dulce de leche.
25
3 INTRODUÇÃO
O doce de leite é um importante alimento produzido e comercializado
principalmente na Argentina e no Brasil (Martins & Lopes, 1981). É definido
como o produto obtido a partir do cozimento de leite adicionado de sacarose,
sendo permitido o uso de vários outros ingredientes (Brasil, 1997). Ainda
conforme a legislação, o doce de leite pastoso deve conter teores máximos de
umidade de 30% (p/p) e de cinzas de 2% (p/p). O teor mínimo de proteínas deve
ser de 5% (p/p) e o conteúdo de gordura deve estar entre 6,0 e 9,0 (p/p). A
sacarose empregada na obtenção do produto e a quantidade máxima admitida
foram de 30kg/100L de leite. Amidos nativos ou modificados são admitidos em
proporção não superior a 0,5g/100mL de leite, assim como mono ou
dissacarídeos que substituam a sacarose em, no máximo, 40% (p/p). Creme,
sólidos de origem láctea e produtos alimentícios (cacau, coco, chocolate, etc.)
também são tolerados como ingredientes opcionais. O bicarbonato de sódio pode
ser empregado como coadjuvante, na quantidade necessária para as boas práticas
de fabricação.
O soro lácteo pode ser definido como a fração aquosa do leite que é
separada da caseína durante a produção de queijos, correspondendo a cerca de
85% a 90% do volume do leite, levando 55% dos sólidos totais do mesmo
(Kosikowski, 1979). Este é constituído, basicamente, de água, proteínas, lactose
e minerais; quando concentrado, implica na obtenção de vários ingredientes
proteicos de alta funcionalidade e valor nutricional (Silva & Bolini, 2006).
O café é uma das bebidas mais populares do mundo, sendo consumido
em praticamente todos os países há muito tempo. Sua grande aceitação deve-se,
principalmente, ao seu aroma intenso e sabor peculiar, podendo ser utilizado
como saborizante e/ou aromatizante no processo de fabricação de doce de leite
para a obtenção de um novo produto.
26
Ainda hoje, não há um aproveitamento máximo do soro devido ao alto
custo e à dificuldade de processá-lo, mas há um grande aumento na produção
nacional de queijo, que tem gerado um crescente volume do soro, causando
problemas práticos e econômicos de poluição ambiental. Diante desse quadro,
este trabalho foi realizado com os objetivos de elaborar um doce de leite com a
adição de café e a substituição parcial do leite por soro de queijo e avaliar o
efeito dessas variáveis sobre o rendimento, as características físicas, químicas e
físico-químicas do doce, bem como encontrar a concentração máxima de soro
para ser utilizada na fabricação do doce.
27
4 MATERIAIS E MÉTODOS
4.1 Processamento dos doces
Para a fabricação dos doces, utilizaram-se: leite integral pasteurizado de
mesmo lote, açúcar tipo cristal, bicarbonato de sódio, amido de milho, citrato de
sódio, café solúvel e soro de queijo, proveniente da fabricação do queijo minas
frescal. Os doces foram elaborados seguindo uma tecnologia diferente da
tradicional sugerida por Martins & Lopes (1981) para a fabricação de doce de
leite. As principais modificações foram: substituição parcial de leite por soro de
queijo e adição de café solúvel. A formulação utilizada para a fabricação dos
doces foi baseada na formulação sugerida por Perrone et al. (2006). No
fluxograma (Figura 1), estão demonstradas as etapas de elaboração do doce.
FIGURA 1 Etapas da fabricação dos doces.
28
O soro utilizado para a fabricação dos doces foi obtido a partir da
fabricação de queijo minas frescal. Para a fabricação do queijo, foram utilizados
leite integral pasteurizado, cloreto de cálcio e coalho. Após a coagulação do
leite, o queijo (caseína) foi separado do soro. O soro foi filtrado em peneira, para
a completa separação da caseína; posteriormente, foi embalado em sacos
plásticos de polietileno e armazenado sob refrigeração para ser utilizado na
fabricação dos doces.
Antes de iniciar a fabricação dos doces, o leite e o soro foram analisados
quanto à acidez, utilizando-se o método da titulação com solução Dornic;
conforme metodologia sugerida por Pereira et al. (2000). Após a realização da
análise, fez-se o cálculo para a redução da acidez do leite e do soro para 10º
Dornic e 8º Dornic, respectivamente, conforme fórmula empregada por Martins
& Lopes (1981). Para isso utilizou-se bicarbonato de sódio.
Para a realização do cálculo do extrato seco do leite e do soro,
empregou-se a Fórmula de Furtado, conforme apresentado por Pereira et al.
(2000). Para isso, o teor de gordura, a densidade e a temperatura foram
verificados. O teor de gordura foi determinado utilizando-se butirômetro de
Gerber (Pereira et al., 2000); a densidade e a temperatura foram avaliadas por
meio do lactodensímetro, conforme metodologia sugerida por Pereira et al.
(2000). O extrato seco do leite e do soro foi determinado para realizar o cálculo
do rendimento do doce.
A mistura (leite + soro) foi colocada no equipamento. O equipamento
empregado consistiu de um tacho aberto com capacidade de trabalho de 20 litros
de leite. Durante o aquecimento da mistura, adicionaram-se o açúcar, o citrato de
sódio e o amido, nas proporções em relação à quantidade de mistura (leite +
soro).
29
O citrato de sódio pode ser empregado na fabricação do doce de leite
como estabilizante, na quantidade necessária para as boas práticas de fabricação
(Brasil, 1997).
O amido é utilizado como espessante de processo e pode acarretar ganho
em rendimento, diminuição do aparecimento de cristais perceptíveis ao paladar,
podendo, ainda, ser utilizado como agente de corpo para facilitar a evaporação
(Perrone, 2007), em uma proporção não superior a 0,5g/100 mL no leite (Brasil,
1997).
As diferentes formulações dos doces permaneceram sob cocção até
atingirem um teor de sólidos solúveis de ±71
o
Brix. Esse teor de sólidos solúveis
foi determinado a partir de testes preliminares realizados. Atingido o ponto final,
adicionou-se o café solúvel previamente diluído em água quente, em uma
relação de 1:1 (café:água). As concentrações de café foram adicionadas em
relação à quantidade de mistura (leite + soro). Após a adição do café, os doces
foram envasados em potes de vidro, tendo o enchimento sido feito a quente. Os
doces foram resfriados em bandeja contendo água fria e, então, armazenados em
caixas de papelão para a realização das análises.
4.2 Delineamento experimental
Foi utilizado um planejamento fatorial do tipo composto central
rotacional para analisar a influência das variáveis do processo na variável
resposta. Os experimentos foram realizados conforme planejamento
experimental fatorial completo 2
2
(nível ±1) com a adição de pontos centrais
(nível 0) e pontos axiais (níveis ±1,41). Os pontos axiais (±α) são utilizados para
a ampliação do modelo linear, tornando-o quadrático. O valor de α é função do
número de variáveis independentes (k), sendo definido pela Equação 1 (Barros
Neto et al., 1995).
30
α = (2
k
)
1/4
Equação (1)
Como são duas variáveis independentes, o valor de α é 1,41.
Na Tabela 1 são apresentados os níveis reais e codificados dos fatores
estudados.
TABELA 1 Planejamento fatorial completo composto central (2
2
), com 2
variáveis independentes, 3 repetições no ponto central (c) e 4
pontos axiais dos doces.
Ensaios Variáveis codificadas Variáveis reais
x
1
x
2
X
1
(%) X
2
(%)
1 -1 -1 10 1
2 +1 -1 30 1
3 -1 +1 10 1,5
4 +1 +1 30 1,5
5 -1,41 0 5,9 1,25
6 +1,41 0 34,4 1,25
7 0 -1,41 20 0,9
8 0 +1,41 20 1,60
9 0 0 20 1,25
10 0 0 20 1,25
11 0 0 20 1,25
x
1
= porcentagem de substituição de leite por soro
de queijo
x
2
= porcentagem de adição de café
Foram realizados onze ensaios, sendo quatro fatoriais (combinações
entre níveis ±1), três centrais (três variáveis no nível 0) e quatro axiais (uma
variável no nível ±1,41 e uma no nível 0), gerando um modelo quadrático, cujo
valor das variáveis dependentes é função das variáveis independentes, conforme
descrito na Equação 2:
31
Y = β
0
+ β
1
x
1
+ β
2
x
2
+ β
12
x
1
x
2
+ β
11
x
1
2
+ β
22
x
2
2
+ ε Equação (2)
em que βn são os coeficientes de regressão, Y é a resposta em questão
(umidade (U), proteína bruta (PB), gordura (G), cinza (C), açúcar total (AT), pH,
acidez titulável (At), sólidos solúveis (SS), rendimento (R), cor L*, cor b*,
dureza (D), adesividade (A), coesividade (C), gomosidade (G), elasticidade (E)),
x
1
, x
2
são as variáveis independentes codificadas (porcentagem de substituição
de leite por soro
de queijo e porcentagem de adição de café) e ε o erro
experimental. As faixas de variação entre os limites inferior e superior de cada
variável independente foram estabelecidas a partir de dados da literatura e de
testes preliminares realizados.
Como, nem sempre, os coeficientes mostrados na Equação 2 são
estatisticamente significativos, foi necessário realizar um teste t para assegurar a
validade desses coeficientes dentro de um nível de confiança estabelecido (p).
Após a análise estatística dos coeficientes, a influência dos fatores e suas
interações sobre as respostas foram analisadas por meio de análise de variância
(ANOVA), teste F e coeficiente de determinação (R
2
), verificando, dessa
maneira, se o modelo representa um grau de ajuste adequado aos dados
experimentais.
Para visualizar os efeitos das variáveis independentes e de suas
interações sobre as respostas avaliadas, foi construído um gráfico de superfície
de resposta quando a ANOVA mostrou-se significativa.
O processamento dos dados foi realizado com o programa Statistic for
Windows versão 5.0 (1995) (Statistical Analysis and Data Mining Software,
STATSOFT, 1995).
Optou-se por apresentar o modelo completo (com todos os fatores,
colocando os fatores significativos em negrito) quando este apresentou R
2
>0,70,
mas a eliminação dos fatores não-significativos reduziu este valor abaixo desse
32
limite. Em alguns casos, optou-se por apresentar o modelo ajustado (sem os
fatores não significativos), visto que, nesses casos, mesmo com a eliminação dos
fatores não significativos o valor de R
2
foi maior que 0,70.
4.3 Composição dos doces
Os seguintes métodos foram empregados para a determinação da
composição das amostras:
. umidade - foi determinada gravimetricamente após secagem em estufa
a 65ºC, segundo Association of Official Analitical Chemistry - AOAC (1990);
. gordura - o conteúdo de lipídeos foi determinado pelo emprego de
lactobutiromêtro de Gerber, segundo metodologia descrita por Pereira et al.
(2000);
. proteína - as proteínas foram quantificadas pelo método de Kjeldahl,
conforme descrito pela AOAC (1990), tendo os valores de nitrogênio sido
multiplicados pelo fator de conversão 6,38, para os valores equivalentes de
proteína;
. cinzas - o teor de cinzas foi medido gravimetricamente após calcinação
das amostras em mufla a 550ºC, segundo AOAC (1990);
. açúcares totais - os açúcares foram determinados pelo método de
Antrona, conforme Dische (1962).
Todas as análises foram realizadas em triplicata.
4.4 Rendimento dos doces
O rendimento das diferentes formulações dos doces foi avaliado
utilizando-se a seguinte fórmula empregada por Martins & Lopes (1981), com
uma modificação (quantidade de café adicionado):
33
R = (SM x 100)/SD
em que
R = rendimento, em kg de doce
SM = matéria seca da mistura (leite + soro + açúcar) + quantidade de
café adicionado
SD = matéria seca do doce
4.5 Análises físico-químicas
Sólidos solúveis – a concentração de sólidos solúveis foi determinada
através de leitura refratométrica a 20ºC, conforme Instituto Adolfo Lutz (IAL)
(1985).
pH – foi determinado utilizando-se o método eletroanalítico
(potenciométrico) em peagâmetro Tecnal
R
Tec 3MP, segundo IAL (1985).
Acidez - foi determinada por titulometria com solução de hidróxido de
sódio (NaOH) 0,1N, utilizando como indicador a fenolftaleína, sendo o resultado
expresso em porcentagem de compostos com caráter ácido, como o ácido lático,
conforme metodologia proposta por Pereira et al. (2000).
Todas as análises foram realizadas em triplicata.
4.6 Análise de cor
Os valores L*, a* e b* foram determinados em colorímetro Minolta CR
400, trabalhando com D
65
(luz do dia) e utilizando-se os padrões CIElab, em que
L* = mede a luminosidade e varia de 100 (cem) para superfícies
perfeitamente brancas até 0 (zero) para o preto;
a* = mede a intensidade de vermelho (+), e verde (-);
b* = mede a intensidade de amarelo (+), e azul (-).
A análise foi realizada em triplicata.
34
4.7 Avaliação de perfil de textura (TPA) instrumental
A analise do perfil de textura, texture perfil analysis (TPA), foi realizada
utilizando-se o texturômetro Stable Micro Systems, modelo TA.XT2i.
Obtiveram-se os valores dos seguintes parâmetros, descritas por Szczesniak
(1963):
. dureza: força necessária para produzir uma deformação na amostra;
. coesividade: extensão a que um material pode ser deformado antes da
ruptura;
. elasticidade: velocidade na qual um material deformado volta à
condição não deformada, depois de removida a força;
. adesividade: energia necessária para superar as forças atrativas entre
superfície do alimento e a de outros materiais com as quais o alimento está em
contato;
. gomosidade: energia requerida para desintegrar um alimento até estar
pronto para a deglutição.
As amostras foram avaliadas em triplicatas, no próprio pote de vidro
(capacidade de 250g) no qual se encontravam envasadas. Para os testes,
adotaram-se os seguintes parâmetros:
- velocidade pré-teste: 2,0 mm/s;
- velocidade teste: 1,0 mm/s;
- velocidade pós-teste: 2,0 mm/s;
- distância: 10,0 mm
- tempo: 0,5 s;
- força de contato: 5,0 g;
- probe: cilindro acrílico de 20,0 mm (P20).
35
5 RESULTADOS E DISCUSSÕES
5.1 Composição dos doces
A análise estatística foi realizada no intuito de saber quais variáveis
tiveram efeito significativo nas respostas analisadas: umidade, proteína, gordura,
cinza e açúcares totais. Quando o efeito da interação não for significativo, pode-
se analisar cada variável separadamente.
Os efeitos das variáveis independentes sobre a variável umidade são
mostrados na Tabela 3.
TABELA 3 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística de
cada fator para a umidade dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 21,13 0,45 46,99 0,00**
Soro (L) 1,48 0,55 2,68 0,04*
Soro (Q) 1,93 0,66 2,93 0,03*
Café (L) -1,47 0,55 -2,67 0,04*
Café (Q) 1,07 0,66 1,63 0,16
Sorox Café -1,27 0,78 -1,62 0,16
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
O efeito estimado indica quanto cada fator influi nas respostas estudadas.
Quanto maior é o seu valor, maior é a sua influência, e um efeito positivo indica
que, ao passar de um valor mínimo a um valor máximo da variável, a resposta
aumenta. Já um efeito negativo indica o contrário, ou seja, ao passar de um valor
mínimo para o valor máximo, a resposta diminui.
A porcentagem de substituição de soro de queijo e a porcentagem de
adição de café influenciaram separadamente a umidade dos doces, não se
36
observando efeito significativo (p>0,05) da interação soro x café na variável em
questão (Tabela 3). Os efeitos dos fatores porcentagem de soro apresentaram-se
positivos, ou seja, o aumento da porcentagem de substituição de leite por soro de
queijo aumentou a umidade dos doces. O efeito da porcentagem de café
apresentou-se negativo, ou seja, o aumento da adição de café promoveu uma
diminuição no teor de umidade dos doces.
De acordo com a estimativa dos efeitos apresentadas na Tabela 3, a
variável mais importante para a umidade dos doces foi a porcentagem de
substituição de soro, porque foram significativos tanto o efeito linear quanto o
efeito quadrático desta variável.
Verificou-se, na análise de variância (Tabela 4), pelo teste F, a
significância da regressão para a variável umidade.
TABELA 4 Análise de variância (ANOVA) do modelo completo para a
umidade dos doces.
FV SQ GL QM Fc *Ft R
2
Regressão
15,88 5 3,18 5,24 5,05 0,8347
Resíduo
3,03 5 0,61
Total
18,91 10
SQ = soma de quadrados; GL = graus de liberdade; QM – média quadrática; Fc
= F
calculado
; Ft = F
tabelado
; *Valores tabelados de F, a p≤0,05; R
2
= coeficiente de
determinação
O resultado da análise de variância (ANOVA) mostrou que o modelo
completo gerado para a variável umidade apresentou regressão significativa,
porque o F
calculado
foi maior que o F
tabelado
, a 5%. O coeficiente de determinação
da regressão (R
2
) = 0,8347 para o modelo foi válido, indicando que ele explica
83,47% da variação dos dados observados.
37
Conforme Barros Neto et al. (1995), o coeficiente de determinação (R
2
)
mede a proporção da variação total da resposta que é explicada pelo modelo.
Desse modo, quanto maior o R
2
, isto é, quanto mais próximo de 1, menor será o
erro e melhor o modelo. Segundo esse autor, modelos com R
2
< 0,60 devem ser
utilizados somente como indicadores de tendência, nunca para fins preditivos.
O modelo completo proposto para representar a umidade dos doces em
função da substituição de leite por soro e adição de café está representado na
Equação 3. Os fatores significativos estão apresentados em negrito.
U = 21,13 + 0,74x
1
+ 0,96x
1
2
- 0,74x
2
+ 0,54x
2
2
- 0,63x
1
x
2
Equação (3)
A superfície de resposta para a avaliação da umidade dos doces, baseada
no modelo gerado pela Equação 3, está ilustrada na Figura 2.
FIGURA 2 Superfície de resposta para a variável umidade.
A superfície de resposta confirma a análise de efeitos e permite
visualizar a variação da resposta para cada parâmetro estudado (substituição de
38
leite por soro e adição de café). Como já foi observado na análise de efeitos,
verifica-se a influência da substituição de leite por soro, aumentando o teor de
umidade dos doces.
O doce de leite, segundo a Portaria nº354, de 4 de setembro de 1997
(Brasil, 1997), deve apresentar teor de umidade abaixo de 30%. Doces com teor
de umidade acima de 30% poderiam ser obtidos utilizando-se uma concentração
de soro de acima de 37% (Figura 2). Isso é explicado pelo fato de o soro
apresentar cerca de 90% do volume do leite, levando consigo 55% dos sólidos
totais do mesmo, portanto, apresentando maior teor de umidade.
Os efeitos das variáveis independentes (x
1
e x
2
) sobre variável proteína
podem ser vistos na Tabela 5.
TABELA 5 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística de
cada fator para o teor de proteína dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 7,29 0,10 74,43 0,00**
Soro (L) -0,77 0,12 -6,43 0,00**
Soro (Q) -0,66 0,14 -4,60 0,01**
Café (L) 0,23 0,12 1,93 0,11
Café (Q) -0,24 0,14 -1,69 0,15
Soro x Café 0,29 0,17 1,68 0,15
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
A porcentagem de café não influenciou no teor de proteína. O efeito da
interação soro x café não foi significativa (p≥0,05) (Tabela 5). Apenas o fator
porcentagem de substituição de leite por soro de queijo influenciou o teor de
proteína dos doces. Para esta variável, os efeitos dos fatores porcentagem de
soro de queijo (L) e (Q) foram considerados significativos (p≤0,05) (Tabela 3) e
39
apresentaram-se negativos, ou seja, o aumento da porcentagem de soro de queijo
diminuiu o teor de proteína dos doces.
Após a eliminação dos parâmetros com efeitos não significativos café
(L), café (Q) e a interação soro x café, foi realizada a análise de variância e
verificada a significância da regressão, a 5% de significância, utilizando-se o
teste F, conforme dados da Tabela 6.
TABELA 6 Análise de variância (ANOVA) do modelo ajustado para o teor de
proteína dos doces.
FV SQ GL QM Fc *Ft R
2
Regressão
1,72 2 0,86 16,65 4,46 0,9518
Resíduo
0,41 8 0,05
Total
2,13 10
SQ = soma de quadrados; GL = graus de liberdade; QM – média quadrática; Fc
= F
calculado
; Ft = F
tabelado
; *Valores tabelados de F a p≤0,05; R
2
= coeficiente de
determinação
Como se observa pelos dados da Tabela 6, o modelo ajustado apresentou
regressão significativa, a 95% de confiança (F
calculado
superior ao F
tabelado
), com
R
2
igual a 0,9518, evidenciando que o modelo ajustado explicou 95,18% da
variação dos dados experimentais.
O modelo ajustado (apresentando somente os fatores significativos),
proposto para representar a influência da substituição de leite por soro sobre o
teor de proteína está apresentado na Equação 4.
PB = 7,17 – 0,77x
1
– 0,66x
1
2
Equação (4)
A superfície de resposta gerada a partir do modelo ajustado é mostrada
na Figura 3.
40
FIGURA 3 Superfície de resposta para a variável proteína bruta.
A análise da superfície de resposta para a variável proteína (Figura 3)
mostra que os doces com maiores concentrações de adição de soro de queijo
apresentaram menores teores de proteína.
Em relação ao teor de proteína, o doce de leite deve apresentar teores
mínimos de 5,0%. Doces com teores de proteína abaixo de 5,0% poderiam ser
obtidos com concentrações de substituição de soro acima de 42% (Figura 3).
Isso é explicado pelo fato de o soro ter, aproximadamente, a metade do teor de
proteínas do leite.
Machado (2005), estudando a utilização de diferentes concentrações de
soro de queijo e amido de milho modificado na qualidade do doce de leite
pastoso, observou que os doces, quando processados com maiores concentrações
de soro, apresentaram menores teores de proteína, quando se utilizou 0,5% de
amido, o que corrobora os resultados obtidos neste estudo.
41
Os efeitos das variáveis porcentagens de substituição de leite por soro de
queijo e porcentagem de adição de café na variável gordura são mostrados na
Tabela 7.
TABELA 7 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística de
cada fator para o teor de gordura dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 6,17 0,27 22,43 0,00**
Soro (L) -1,44 0,34 -4,28 0,01**
Soro (Q) -0,65 0,40 -1,61 0,17
Café (L) -0,40 0,34 -1,18 0,29
Café (Q) -0,99 0,40 -2,47 0,06
SoroxCafé 1,25 0,48 2,62 0,05*
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
A porcentagem de café não influenciou o teor de gordura. O efeito da
interação soro x café foi significativa (p≤0,05), indicando que as adições de soro
e café afetaram dependentemente o teor de gordura dos doces.
O fator porcentagem de substituição de leite por soro de queijo
influenciou o teor de gordura dos doces. Para esta variável, o efeito do fator
porcentagem de soro de queijo (L) foi considerado significativo (p≤0,05) e
apresentou-se negativo, ou seja, o aumento da porcentagem de soro de queijo
diminuiu o teor de gordura dos doces. O efeito da interação soro x café
apresentou-se positivo, ou seja, quanto maior a porcentagem de substituição de
soro de queijo e café, maior o teor de gordura (Tabela 7).
Verificou-se, na análise de variância (Tabela 8), pelo teste F, a
significância da regressão para a variável gordura.
42
TABELA 8 Análise de variância (ANOVA) do modelo completo para o teor de
gordura dos doces.
FV SQ GL QM Fc *Ft R
2
Regressão
7,61 5 1,52 6,71 5,05 0,8703
Resíduo
1,13 5 0,23
Total
8,75 10
SQ = soma de quadrados; GL = graus de liberdade; QM – média quadrática; Fc
= F
calculado
; Ft = F
tabelado
; *Valores tabelados de F a p≤0,05; R
2
= coeficiente de
determinação
Como o F
calculado
é superior ao F
tabelado
, pode-se dizer que o modelo
completo apresentou regressão significativa. O coeficiente de regressão (R2) foi
de 87,03%, indicando um ajuste do modelo aos dados experimentais. O modelo
completo proposto para a variável gordura é apresentado na Equação 5.
G = 6,17 - 0,72x
1
– 0,32x
1
2
- 0,20x
2
- 0,50 x
2
2
+ 0,62x
1
x
2
Equação (5)
43
FIGURA 4 Superfície de resposta para a variável gordura.
O conteúdo de lipídeos esperado para doces obtidos de leite de vaca
integral deveria ser entre 6,0 e 9,0 (Brasil,1997), no entanto, conforme mostrado
na Figura 4, somente quatro ensaios apresentaram teores de gordura dentro do
estabelecido. Isso pode ter ocorrido devido à não padronização da mistura leite +
soro. Machado (2005), estudando a utilização diferentes concentrações de soro
de queijo e amido de milho modificado na qualidade do doce de leite pastoso,
não observaram diferença significativa no teor de gordura; quando se variou a
concentração de soro, a variável soro não provocou diferença significativa no
teor de gordura dos doces devido à prévia padronização realizada no leite e nas
combinações de leite e soro de queijo utilizadas na fabricação dos referidos
doces, o que não foi realizado no presente estudo.
Nas Tabelas 9 e 10 mostra-se o efeito das variáveis porcentagens de
substituição de leite por soro de queijo e porcentagem de adição de café nas
variáveis cinza e açúcares totais.
44
TABELA 9 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística de
cada fator para o teor de cinzas dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 2,06 0,04 53,85 0,00**
Soro (L) -0,03 0,05 -0,61 0,57
Soro (Q) -0,08 0,06 -1,50 0,19
Café (L) 0,06 0,05 1,30 0,25
Café (Q) -0,14 0,06 -2,49 0,06
SoroxCafé 0,09 0,07 1,36 0,23
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
TABELA 10 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para o teor de açúcares totais dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 61,23 3,22 18,99 0,00**
Soro (L) 4,58 3,96 1,16 0,30
Soro (Q) -3,30 4,72 -0,70 0,52
Café (L) 2,46 3,96 0,62 0,56
Café (Q) -7,33 4,72 -1,55 0,18
SoroxCafé -10,89 5,59 -1,95 0,11
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
Observa-se que os fatores porcentagem de substituição de leite por soro
de queijo e porcentagem de adição de café (L) e (Q) e as interações soro de
queijo x café não influenciaram significativamente (p≥0,05) a composição
química do doce em relação às respostas cinza (Tabela 9) e açúcares totais
45
(Tabela 10). Portanto, não foi possível estabelecer um modelo matemático para a
variável cinza e açúcar total e nem gerar uma superfície para estas variáveis.
Dias et al. (2008), estudando a adição de 20% de soro de queijo no doce
de leite, encontraram teores de 16,2%, 8,5%, 2,1%, 3% e 48% para umidade,
proteína, cinza, gordura e açúcar, respectivamente. Observou-se que os teores de
umidade, gordura e açúcar estão abaixo do encontrado neste estudo, enquanto os
teores de proteína estão acima do obtido para o doce com substituição de 20% de
soro.
Pode-se perceber que a variável independente mais importante para a
composição dos doces foi a porcentagem de substituição de soro, porque essa
variável apresentou efeito significativo em todas as respostas estudadas:
umidade, proteína e gordura, o que não aconteceu com a variável independente
porcentagem de adição de café. Portanto, levando-se em consideração a
qualidade nutricional, os teores de cinza e de açúcares não foram afetados pela
adição de soro. Doces com teores de umidade acima de 30% poderiam ser
obtidos com substituição de soro acima 37%. Doces com concentrações de soro
acima de 42% tendem a apresentar teores de proteína abaixo de 5,0 e doces
elaborados com altas concentrações de soro de queijo tendem a apresentar
baixos teores de gordura, caso não seja realizada uma padronização da gordura
no leite ou na mistura (leite + soro). Portanto, percebe-se que o teor máximo de
substituição de leite por soro para fabricar doce de leite com café e soro seria de
37%, pois, até nesse nível, obtém-se um doce com teores de proteína e umidade
estabelecidos pela legislação.
46
5.2 Rendimento dos doces
Os dados da Tabela 11 mostram os efeitos das variáveis porcentagens de
substituição de leite por soro de queijo e porcentagem de adição de café na
variável rendimento.
TABELA 11 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para o rendimento dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 41,55 0,19 214,11 0,00**
Soro (L) -0,44 0,24 -1,85 0,12
Soro (Q) 1,12 0,28 3,96 0,01**
Café (L) -0,16 0,24 -0,68 0,53
Café (Q) 0,67 0,28 2,35 0,07
SoroxCafé -0,68 0,34 -2,04 0,10
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
A porcentagem de soro (Q) influenciou significativamente (p≤0,05) o
rendimento dos doces. O efeito do fator porcentagem de soro de queijo
apresentou-se positivo, ou seja, o aumento da porcentagem de substituição de
leite por soro aumentou o rendimento dos doces.
Verificou-se, na análise de variância (Tabela 12), pelo teste F, a
significância da regressão, para a variável rendimento.
47
TABELA 12 Análise de variância (ANOVA) do modelo completo para o
rendimento dos doces.
FV SQ GL QM Fc *Ft R
2
Regressão
2,85 5 0,57 5,052 5,05 0,8347
Resíduo
0,57 5 0,11
Total
3,42 10
SQ = soma de quadrados; GL = graus de liberdade; QM – média quadrática; Fc
= F
calculado
; Ft = F
tabelado
; *Valores tabelados de F a p≤0,05; R
2
= coeficiente de
determinação
Os resultados da análise da variância (Tabela 12) mostraram que o
modelo completo para a variável rendimento apresentou regressão significativa
(Fc>Ft), a 5%. O coeficiente de determinação (R
2
) foi de 83,47%, indicando um
ajuste do modelo aos dados. O modelo de regressão para a variável rendimento
está apresentado na Equação 6.
R = 41,55 – 0,22x
1
+ 0,56x
1
2
– 0,08x
2
+ 0,33x
2
2
– 0,43x
1
x
2
Equação (6)
De acordo com o modelo completo, foi construída a superfície de
resposta (Figura 5) para a avaliação da variável rendimento.
48
FIGURA 5 Superfície de resposta para a variável rendimento.
Maiores rendimentos foram alcançados quando os doces foram
elaborados com maiores concentrações de soro de queijo (Figura 5). Esse fato
pode ser explicado pelo maior teor de umidade encontrado nos doces que
continham a maior porcentagem de substituição de leite por soro, como foi
discutido acima, resultando, então, em maior rendimento.
Machado (2005) encontrou maiores rendimentos quando os doces foram
elaborados sem adição de soro de queijo, independente da concentração de
amido utilizada.
5.3 Análises físico-químicas
Os efeitos das variáveis porcentagens de substituição de leite por soro de
queijo e porcentagem de adição de café nas variáveis pH, acidez e sólidos
solúveis, respectivamente, são mostrados nas Tabelas 13, 14 e 15.
49
TABELA 13 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para o pH dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 5,76 0,04 140,40 0,00**
Soro (L) -0,03 0,05 -0,67 0,53
Soro (Q) -0,01 0,06 -0,16 0,88
Café (L) -0,12 0,05 -2,47 0,06
Café (Q) 0,05 0,06 0,84 0,44
SoroxCafé -0,01 0,07 -0,14 0,89
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
TABELA 14 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para a acidez dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 0,54 0,02 21,86 0,00**
Soro (L) -0,04 0,03 -1,24 0,27
Soro (Q) -0,07 0,04 -2,07 0,09
Café (L) 0,05 0,03 1,83 0,13
Café (Q) -0,05 0,04 -1,37 0,23
SoroxCafé -0,02 0,04 -0,59 0,58
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
50
TABELA 15 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para o teor de sólidos solúveis dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 71,33 1,04 68,82 0,00**
Soro (L) -0,46 1,27 -0,36 0,73
Soro (Q) -2,71 1,52 -1,79 0,13
Café (L) 0,96 1,27 0,75 0,48
Café (Q) -1,70 1,52 -1,12 0,31
SoroxCafé 1,5 1,80 0,84 0,44
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
Os fatores porcentagem de substituição de leite por soro de queijo e
porcentagem de adição de café (L) e (Q) e as interações soro de queijo x café
não influenciaram significativamente (p≥0,05) o pH (Tabela 13), a acidez
titulável (Tabela 14) e os sólidos solúveis (Tabela 15) dos doces. Portanto,
dentro das condições estudadas, não foi possível estabelecer um modelo
matemático para as variáveis pH, acidez e sólidos solúveis e nem gerar uma
superfície para estas variáveis.
Em geral, os doces de leite com café e soro apresentaram menores
valores de pH e maiores valores de acidez quando comparados com os valores
encontrados por Machado (2005), para doce de leite com soro. Esse menor valor
de pH e o maior teor de acidez encontrados podem ser consequência da presença
do café, que contribuiu para aumentar a acidez e diminuir o pH do doce.
51
5.4 Análise de cor
A Tabela 16 mostra a estimativa dos efeitos dos fatores porcentagem de
substituição de leite por soro de queijo e porcentagem de adição de café na
variável L*.
TABELA 16 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para o componente L* da cor dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 26,26 0,33 80,22 0,00**
Soro (L) -2,36 0,40 -5,87 0,00**
Soro (Q) -0,34 0,48 -0,72 0,50
Café (L) -2,86 0,40 -7,13 0,00**
Café (Q) 0,90 0,48 1,87 0,12
SoroxCafé 0,30 0,57 0,53 0,62
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
A luminosidade (L*) das amostras foi afetada significativamente
(p≤0,05) pelo fator substituição de leite por soro (L) e pelo fator concentração de
adição café (L) (Tabela 16). O efeito porcentagem de substituição de leite por
soro e porcentagem de adição café foi negativo, ou seja, o aumento da
porcentagem de substituição de leite por soro e o aumento da adição de café na
formulação de doce diminuiu a sua luminosidade.
Após a eliminação dos parâmetros com efeitos não significativos soro
(Q), café (Q) e a interação SoroXCafé, foi realizada a análise de variância e
verificada a significância da regressão, a 5% de significância, utilizando-se o
teste F, conforme Tabela 17.
52
TABELA 17 Análise de variância (ANOVA) do modelo ajustado para o
componente L* da cor dos doces.
FV SQ GL QM Fc *Ft R
2
Regressão
27,43 2 13,72 32,39 4,46 0,8901
Resíduo
3,39 8 0,42
Total
30,82 10
SQ = soma de quadrados; GL = graus de liberdade; QM – média quadrática; Fc
= F
calculado
; Ft = F
tabelado
; *Valores tabelados de F a p≤0,05; R
2
= coeficiente de
determinação
A ANOVA mostra uma regressão significativa (p ≤ 0,05), pois o F
calculado
foi 7,26 vezes superior ao F
tabelado
, demonstrando uma equação válida,
significativa estatisticamente e útil para fins preditivos, corroborando dados de
Barros Neto et al. (1995), que reporta que o valor de F
calculado
deve ser, no
mínimo, quatro a cinco vezes o valor do F
tabelado
, para considerar a regressão útil
para fins preditivos. O coeficiente de determinação (R
2
) igual a 0,8901 indicou
que o modelo de regressão explicou 89,01% dos dados observados,
comprovando também que o modelo pode ser utilizado para fins preditivos, pois,
segundo Barros Neto et al. (1995), modelos com R
2
>0,60 podem ser utilizados
para fins preditivos. O modelo ajustado de 1ª ordem para a luminosidade (L*)
está apresentado na Equação 7.
L = 26,46 – 1,18x
1
– 1,43x
2
Equação (7)
De acordo com o modelo ajustado, foi construída a superfície de resposta
(Figura 6) para a avaliação da variável L.
53
FIGURA 6 Superfície de resposta para a variável L*.
De acordo com a Figura 6, quanto maior a concentração de soro de
queijo menor foi a intensidade da luminosidade (L*), da mesma forma, quanto
maior a adição de café, menor foi a intensidade da luminosidade (L*).
Esses resultados estão de acordo com os relatados por Machado (2005),
que observou que aumentos progressivos na concentração de soro de queijo
adicionada ao leite reduziram levemente a intensidade da luminosidade (L*) do
doce de leite. Bellard (2005) encontrou resultado semelhante quando comparou
a cor do doce de leite, substituindo 30% dos sólidos de leite por concentrado
proteico de soro, obtendo um doce mais escuro que a 20%.
Os dados da Tabela 18 mostram a estimativa dos efeitos dos fatores
porcentagem de substituição de leite por soro de queijo e porcentagem de adição
de café na variável b*.
TABELA 18 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para o componente b* da cor dos doces.
54
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 10,87 0,36 29,99 0,00**
Soro (L) -2,44 0,44 -5,48 0,00**
Soro (Q) 0,23 0,53 0,44 0,68
Café (L) -3,59 0,44 -8,08 0,00**
Café (Q) 1,42 0,53 2,68 0,04*
SoroxCafé 0,03 0,63 0,05 0,96
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
A intensidade de cor amarela das amostras foi afetada significativamente
(p≤0,05) pelo fator substituição de leite por soro (L) e pelo fator concentração de
adição café (L) e (Q) (Tabela 18). O efeito porcentagem de substituição de leite
por soro e da porcentagem de adição café foi negativo, ou seja, o aumento da
porcentagem de substituição de leite por soro e o aumento da adição de café na
formulação de doce diminuíram a intensidade de cor amarela.
De acordo com a estimativa dos efeitos apresentadas na Tabela 18, a
variável mais importante para a intensidade de cor amarela dos doces foi a
concentração de adição de café, porque foram significativos tanto o efeito linear
quanto o quadrático desta variável.
Após a eliminação dos parâmetros com efeitos não significativos Soro
(Q) e a interação SoroXCafé, foi realizada a análise de variância e verificada a
significância da regressão, a 5% de significância, utilizando o teste F, conforme
dados da Tabela 19.
55
TABELA 19 Análise de variância (ANOVA) do modelo ajustado para o
componente b* da cor dos doces.
FV SQ GL QM Fc *Ft R
2
Regressão
40,43 3 13,48 46,05 4,35 0,9518
Resíduo
2,05 7 0,29
Total
42,48 10
SQ = soma de quadrados; GL = graus de liberdade; QM – média quadrática; Fc
= F
calculado
; Ft = F
tabelado
; *Valores tabelados de F a p≤0,05; R
2
= coeficiente de
determinação
Os dados da Tabela 19 mostram uma regressão significativa (p ≤ 0,05),
pois o F
calculado
foi 10,59 vezes superior ao F
tabelado
, demonstrando uma equação
válida, significativa estatisticamente e útil para fins preditivos. O coeficiente de
determinação (R
2
) igual a 0,9518 indicou que o modelo de regressão explicou
95,18% dos dados observados, comprovando também que o modelo pode ser
utilizado para fins preditivos, pois modelos com R
2
>0,60 podem ser utilizados
para fins preditivos. O modelo ajustado de 1ª ordem para a intensidade de cor
amarela (b*) está apresentado na Equação 8.
B = 10,98 – 1,22x
1
– 1,80x
2
Equação (8)
De acordo com o modelo completo, foi construída a superfície de
resposta (Figura 7) para a avaliação da variável b*.
56
FIGURA 7 Superfície de resposta para a variável b*.
Maiores valores de b* foram encontrados com menores concentrações de
soro. Da mesma forma, à medida que se aumentou a concentração de café, o
valor de b* também diminui (Figura 7), portanto, esse componente foi
influenciado pela concentração de soro e café, independentemente. Embora o
valor de b* tenha diminuído com o aumento da porcentagem de substituição de
leite por soro, pode-se observar, pela Figura 7, que esses valores mantiveram-se
praticamente constantes, com poucas variações.
Machado (2005) e Bellard (2005) encontraram resultados semelhantes
para o componente b*. Esses valores mantiveram-se constantes com o aumento
da concentração de soro.
57
5.5 Análise de textura
Os dados das Tabelas 20, 21, 22, 23 e 24 mostram a estimativa dos
efeitos dos fatores porcentagem de substituição de leite por soro de queijo e
porcentagem de adição de café nas variáveis dureza, adesividade, elasticidade,
coesividade e gomosidade, respectivamente.
TABELA 20 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para a dureza dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 52,22 4,49 11,63 0,00**
Soro (L) -10,99 5,51 -2,00 0,10
Soro (Q) -3,83 6,57 -0,58 0,58
Café (L) 7,99 5,51 1,45 0,21
Café (Q) -6,44 6,57 -0,98 0,37
SoroxCafé 9,45 7,78 1,22 0,28
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
TABELA 21 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para a adesividade dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média -127,29 17,21 -7,40 0,00**
Soro (L) 31,69 21,10 1,50 0,19
Soro (Q) 26,17 25,18 1,04 0,35
Café (L) -31,64 21,10 -1,50 0,19
Café (Q) 23,88 25,18 0,95 0,39
SoroxCafé -30,15 29,80 -1,01 0,36
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
58
TABELA 22 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para a elasticidade dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 0,90 0,01 127,51 0,00**
Soro (L) -0,00 0,01 -0,70 0,51
Soro (Q) 0,00 0,01 0,20 0,85
Café (L) -0,02 0,01 -1,86 0,12
Café (Q) 0,00 0,01 0,20 0,85
SoroxCafé 0,01 0,01 0,41 0,70
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
TABELA 23 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para a coesividade dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 0,59 0,02 27,75 0,00**
Soro (L) -0,02 0,03 -0,85 0,43
Soro (Q) -0,05 0,03 -1,73 0,14
Café (L) 0,00 0,03 0,10 0,92
Café (Q) 0,00 0,03 0,05 0,97
SoroxCafé 0,04 0,04 1,09 0,33
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
59
TABELA 24 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística
de cada fator para a gomosidade dos doces.
Fatores Efeito estimado Erro puro t(5) p
Média 30,58 2,38 12,83 0,00**
Soro (L) -7,27 2,92 -2,49 0,05
Soro (Q) -4,42 3,49 -1,27 0,26
Café (L) 4,27 2,92 1,46 0,20
Café (Q) -3,39 3,49 -0,97 0,37
SoroxCafé 7,36 4,13 1,78 0,13
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01; * significativo, a p≤0,05
Nenhuma das variáveis independentes (porcentagem de substituição de
leite por soro ou porcentagem de adição de café) apresentou efeito significativo
(p≥0,05) para as variáveis dureza (Tabela 20), adesividade (Tabela 21),
elasticidade (Tabela 22), coesividade (Tabela 23) e gomosidade (Tabela 24) dos
doces. Dentro das condições estudadas, não foi possível estabelecer um modelo
matemático para as variáveis em questão.
60
6 CONCLUSÕES
Nenhuma das variáveis independentes (concentração de soro de queijo
ou concentração de café) apresentou efeito significativo para as variáveis físico-
químicas (pH, acidez, sólidos solúveis) e para as variáveis de textura (dureza,
adesividade, elasticidade, coesividade e gomosidade). O aumento da
concentração de soro de queijo aumentou o teor de umidade e o rendimento dos
doces e diminuiu o teor de proteína e de gordura, a luminosidade (L) e a
intensidade da cor amarela (b*) dos doces. O aumento da adição de café
diminuiu a umidade, a luminosidade (L) e a intensidade da cor amarela (b*).
A análise da superfície de resposta para a composição dos doces mostrou
que o teor máximo de substituição de leite por soro para se fabricar doce de leite
com café e soro seria de 37%, pois, até nesse nível, obtém-se um doce com
teores de proteína e umidade estabelecidos pela legislação.
61
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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méthods of analysis of the association of analitical chemistry. 11. ed.
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CAPÍTULO 3
AVALIAÇÃO SENSORIAL DE DOCE DE LEITE COM CAFÉ E SORO
DE QUEIJO UTILIZANDO DIFERENTES METODOLOGIAS PARA
ANÁLISE DOS DADOS AFETIVOS
64
1 RESUMO
A análise sensorial é um campo muito importante na indústria de
alimentos, pois contribui para inúmeras atividades, como desenvolvimento de
novos produtos, controle de qualidade, reformulação e redução de custos de
produtos. Este estudo com consumidores foi realizado no Laboratório de Análise
Sensorial do Departamento de Ciência dos Alimentos da Universidade Federal
de Lavras e teve como objetivo avaliar a aceitação de doce de leite com café e
soro por meio de teste de aceitação em relação a aparência, textura, sabor e
impressão global, além de avaliar o quão ideais encontravam-se a doçura e o
sabor de café dos doces. As análises dos resultados foram realizadas por meio da
análise de superfície de resposta, ANOVA, teste de médias, histogramas de
frequência e mapa de preferência, correlacionando os dados sensoriais de
impressão global com resultados de análises físicas e físico-químicas e atributos
sensoriais (aparência, textura, sabor). A metodologia de superfície de resposta,
por si só, não foi suficiente para encontrar a melhor formulação para a
elaboração doce de leite com café. Pela ANOVA e teste de médias e, ainda,
mapa de preferência, observou-se que os doces preferidos pelos consumidores
foram os da formulação 1 (10% de soro e 1% de café), formulação 2 (30% de
soro e 1% de café) e formulação 9 (20% de soro e 1,25% de café), tendo
aceitação da amostra amostras 1 e 2 sido influenciada, principalmente, pela
maior aceitabilidade em relação ao sabor e por apresentar maiores valores de
pH, valor L* e b*. A aceitação da amostra 9 foi caracterizada, principalmente,
pela maior dureza e gomosidade e maiores teores de sólidos solúveis. Observou-
se que as amostras 1 e 2 apresentaram maior índice de aprovação de compra e
maiores porcentagens de respostas na categoria do ideal quanto à doçura e ao
sabor de café.
Palavras-chave: teste de aceitação, superfície de resposta, mapa de preferência.
65
ABSTRACT
Sensory analysis is a very important field in the food industry, which
contributes to many activities, such as new product development, quality
control, streamlining and reducing product costs. This study was conducted with
consumers in the Sensory Analysis Laboratory, Department of Food Science,
Federal University of Lavras and aimed to evaluate the acceptability of dulce de
leche with coffee and whey through acceptance testing for the appearance,
texture, flavor and global impression, and to evaluate how ideal it was the
sweetness and flavor of coffee candy. The results were analyzed through
response surface, ANOVA, test of averages, histograms and preference map,
correlating the global impression data with results of physical, physiochemical
and sensorial attribute analyses. The response surface methodology, by itself,
was not enough to find the best formulation. For ANOVA, test of averages and
preference map, it was observed that the favorite dulce de leche for the
consumers were those of the formulation 1 (10% whey and 1% of coffee) and 2
(30% whey and 1% coffee ) followed by formulation 9 (20% whey and 1.25%
coffee). The acceptance of the samples 1 and 2 was influenced, by the higher
acceptability in relation to the flavor and for presenting higher pH values and L*
and b*. Acceptance of sample 9 was characterized mainly by the higher
hardness and gumminess and higher content of soluble solids. It was observed
that the samples 1 and 2 presented higher purchase approval index and higher
percentages of responses in the ‘ideal’ category, as to the sweetness and coffee
flavor.
Keywords: acceptance test, response surface, preference mapping.
66
3 INTRODUÇÃO
Os métodos disponíveis para análise de qualidade em produtos lácteos
envolvem testes químicos, físicos, microbiológicos e sensoriais. A melhoria da
qualidade sensorial dos produtos deve ser uma meta da indústria, pois contribui
para assegurar aceitação e liderança do produto no mercado.
Entre os testes sensoriais disponíveis para medir a aceitação e
preferência dos consumidores com relação a um ou mais produtos, a escala
hedônica, a escala de atitude e a do ideal são as mais utilizadas. A escala do
ideal é um tipo de escala que permite obter informações sobre qual seria a
intensidade de determinado atributo sensorial considerado como ideal pelo
consumidor. Para a análise dos dados, pode-se trabalhar com porcentagens de
julgadores que responderam para cada categoria específica de cada atributo
avaliado (Minim, 2006).
A escala hedônica estruturada de nove pontos é, provavelmente, o
método afetivo mais utilizado, devido à confiabilidade e à validade de seus
resultados, bem como sua simplicidade em ser utilizada pelos provadores (Stone
& Sidel, 1993).
Para analisar os resultados dos testes com escala hedônica, existem
várias metodologias estatísticas. A metodologia de superfície de resposta (RSM)
é utilizada como modelo das respostas dos consumidores, gerando equações
preditivas com correlações entre a resposta do consumidor e as variáveis
estudadas no processo. Essas equações preditivas (modelos) podem ser
utilizadas para otimizar processos e para estimar a expectativa da resposta dos
consumidores para combinações de fatores não diretamente testados
(Moskowitz, 1994).
Os resultados de testes afetivos são, tradicionalmente, avaliados por
análise de variância univariada e teste de médias (Stone & Sidel, 1993). Outra
67
forma de se avaliar os resultados da escala hedônica é a análise da distribuição
de frequências dos valores hedônicos obtidos por amostra, por meio de
histogramas. Os histogramas tornam possível a visualização da segmentação dos
valores hedônicos de cada amostra, revelando o nível de aceitação e rejeição da
mesma e permitindo a comparação dos desempenhos de duas ou mais amostras
que participaram do estudo (Behrens et al., 1999).
Com a finalidade de analisar os dados afetivos, levando-se em
consideração a resposta individual de cada consumidor e não somente a média
do grupo de consumidores que testaram os produtos, foi desenvolvida a técnica
intitulada mapa de preferência (Marketo et al., 1994).
A técnica de mapa de preferência utiliza análise estatística multivariada
para obter uma representação gráfica das diferenças de aceitação entre produtos,
identificando o indivíduo e suas preferências. Os mapas podem ser divididos em
duas categorias: interno, utilizado quando se realiza a análise apenas sobre o
conjunto de dados de aceitação/preferência gerados a partir de testes afetivos, e
externo, quando se incluem também na análise as medidas descritivas geradas
por uma equipe de julgadores treinados e/ou resultados físicos e químicos,
relacionando-as com dados de aceitação (Reis et al., 2006).
O estudo foi realizado com o objetivo de avaliar a aceitação de doce de
leite com café e soro, por meio de teste de aceitação, em relação à aparência,
textura, sabor e impressão global, além de avaliar a intenção de compra e o quão
ideal encontravam-se a doçura e sabor de café do produto, utilizando diferentes
metodologias de análise de dados afetivos, como a análise de variância
(ANAVA), teste de Tukey, histogramas de frequência, superfície de resposta e
mapa de preferência externo.
68
4 MATERIAIS E MÉTODOS
4.1 Processamento dos doces
Para a fabricação dos doces, utilizaram-se: leite integral pasteurizado de
mesmo lote, açúcar tipo cristal, bicarbonato de sódio, amido de milho, citrato de
sódio, café solúvel e soro de queijo, proveniente da fabricação do queijo minas
frescal. Os doces foram elaborados seguindo uma tecnologia diferente da
tradicional sugerida por Martins & Lopes (1981) para a fabricação de doce de
leite. As principais modificações foram substituição parcial de leite por soro de
queijo e adição de café solúvel. A formulação utilizada para a fabricação dos
doces foi baseada na formulação sugerida por Perrone et al. (2006). No
fluxograma (Figura 1), estão demonstradas as etapas de elaboração do doce.
FIGURA 1 Etapas da fabricação dos doces.
69
O soro utilizado para a fabricação dos doces foi obtido a partir da
fabricação de queijo minas frescal. Para a fabricação do queijo, foram utilizados:
leite integral pasteurizado, cloreto de cálcio e coalho (renina). Após a
coagulação do leite, o queijo (caseína) foi separado do soro. O soro foi filtrado
em peneira, para a completa separação da caseína, posteriormente foi embalado
em sacos plásticos de polietileno e armazenado sob refrigeração para ser
utilizado na fabricação dos doces.
Antes de se iniciar a fabricação dos doces, o leite e o soro foram
analisados, quanto à acidez, utilizando-se o método da titulação com solução
Dornic, conforme metodologia sugerida por Pereira et al. (2000). Após a
realização da análise, fez-se o cálculo para a redução da acidez do leite e do soro
para 10º Dornic e 8º Dornic, respectivamente, conforme fórmula empregada por
Martins & Lopes (1981). Para isso, utilizou-se bicarbonato de sódio.
O equipamento empregado para a fabricação dos doces consistiu de um
tacho aberto com capacidade de trabalho de 20 litros de leite. A mistura (leite +
soro) foi colocada no equipamento e, após o aquecimento, adicionaram-se o
açúcar, o citrato de sódio e o amido.
O citrato de sódio pode ser empregado na fabricação do doce de leite
como estabilizante, na quantidade necessária para as boas práticas de fabricação
(Brasil, 1997).
O amido é utilizado como espessante de processo e pode acarretar ganho
em rendimento, diminuição do aparecimento de cristais perceptíveis ao paladar,
podendo, ainda, ser utilizado como agente de corpo para facilitar a evaporação
(Perrone, 2007), em uma proporção não superior a 0,5g/100 mL no leite (Brasil,
1997).
As diferentes formulações dos doces permaneceram sob cocção até
atingirem um teor de sólidos solúveis de ±71
o
Brix. Esse teor de sólidos solúveis
foi determinado a partir de testes preliminares realizados. Atingido o ponto final,
70
adicionou-se o café solúvel previamente diluído em água quente, em uma
relação de 1:1 (café:água). As concentrações de café, assim como, as
concentrações de açúcar, citrato de sódio e amido foram adicionadas em relação
à quantidade de mistura (leite + soro). Após a adição do café, os doces foram
envasados em potes de vidro, tendo o enchimento sido feito a quente. Os doces
foram resfriados em bandeja contendo água fria e, então, armazenados em caixas
de papelão para a realização das análises.
4.2 Delineamento experimental
Foi utilizado um planejamento fatorial do tipo composto central
rotacional para analisar a influência das variáveis do processo na variável
resposta. Os experimentos foram realizados conforme planejamento
experimental fatorial completo 2
2
(nível ±1) com adição de pontos centrais (nível
0) e pontos axiais (níveis ±1,41). Os pontos axiais (±α) são utilizados para a
ampliação do modelo linear, tornando-o quadrático. O valor de α é função do
número de variáveis independentes (k), sendo definido pela Equação 1 (Barros
Neto et al., 1995).
α = (2
k
)
1/4
Equação (1)
Como são duas variáveis independentes, o valor de α é 1,41.
Na Tabela 1 estão apresentados os níveis codificados e reais dos fatores
estudados (x
1
: % de substituição de leite por soro e x
2
: % de adição de café).
Foram realizados onze ensaios, sendo quatro fatoriais (combinações entre níveis
±1), três centrais (três variáveis no nível 0) e quatro axiais (uma variável no
nível ±1,41 e uma no nível 0).
71
TABELA 1 Planejamento fatorial completo composto central (2
2
), com 2
variáveis independentes, 3 repetições no ponto central (c) e 4
pontos axiais dos doces.
Ensaios Variáveis codificadas Variáveis reais
x
1
x
2
X
1
(%) X
2
(%)
1 -1 -1 10 1
2 +1 -1 30 1
3 -1 +1 10 1,5
4 +1 +1 30 1,5
5 -1,41 0 5,9 1,25
6 +1,41 0 34,4 1,25
7 0 -1,41 20 0,9
8 0 +1,41 20 1,60
9 0 0 20 1,25
10 0 0 20 1,25
11 0 0 20 1,25
x
1
= porcentagem de substituição de leite por soro
de queijo
x
2
= porcentagem de adição de café
As faixas de variação entre os limites inferior e superior de cada variável
independente foram estabelecidos a partir de dados da literatura e de testes
preliminares realizados.
4.3 Avaliação sensorial
A análise foi realizada por 60 consumidores de doce de leite e café, de
idades variadas, dentre eles estudantes, professores e funcionários da
Universidade Federal de Lavras. Foram oferecidos, aproximadamente, 10g de
cada formulação de doce em copos descartáveis codificados com números de
três dígitos. As amostras foram apresentadas de forma balanceada, segundo
Wakeling & McFie (1995), em duas sessões. Na primeira sessão, apresentaram-
se seis amostras e, na segunda, as outras cinco. Foram fornecidos biscoitos
“água e sal” e água para limpeza do palato entre a avaliação das amostras. O
72
teste foi realizado, no período da tarde, no Laboratório de Análise Sensorial da
Universidade Federal de Lavras, empregando-se cabines individuais e luz
branca.
Escalas hedônicas estruturadas de nove pontos, cujos extremos
correspondem a desgostei extremamente (1) e gostei extremamente (9) foram
utilizados no teste de aceitação dos doces para a avaliação dos atributos
aparência, sabor, textura e impressão global, conforme Stone & Sidel (1993)
(Figura 2).
Avaliou-se a intenção de compra do produto mediante escala estruturada
de cinco pontos, cujos extremos correspondem a certamente não compraria (1) e
certamente compraria (5), conforme Stone & Sidel (1993) (Figura 2).
FIGURA 2 Modelo da ficha utilizada para o teste de aceitação e intenção de
compra dos doces.
73
Utilizou-se também o teste com a escala do ideal, segundo Minim
(2006), para avaliação do qual ideal encontravam-se os atributos doçura e sabor
de café (Figura3). Utilizou-se a escala estruturada mista de sete pontos em que,
(+3) representava doçura ou sabor de café muito mais forte que o ideal; (0) ideal;
(-3), doçura ou sabor de café muito menos forte que o ideal.
FIGURA 3 Modelo da ficha utilizada para o teste do ideal para a análise dos
atributos doçura e sabor de café dos doces.
4.4 Análise dos resultados
4.4.1 Análise por Superfície de Resposta
Para verificar os efeitos das variáveis independentes (porcentagem de
substituição de soro por leite e porcentagem de adição de café) e de suas
interações sobre as respostas avaliadas (aparência, sabor, textura e impressão
global), realizou-se um teste t para assegurar a validade desses efeitos dentro de
74
um nível de significância estabelecido (p). O processamento dos dados foi
realizado com o programa Statistic for Windows 5.0 ( Statistical Analysis and
Data Mining Software, STATSOFT, 1995).
4.4.2 Análise por ANOVA e teste de médias
Os dados referentes à aceitação das amostras foram avaliados por análise
de variância (ANOVA), seguida de teste de médias (Tukey, p<
0,05). Para isso,
obteve-se a média dos escores de aceitação das três repetições (ensaios 9, 10 e
11) no ponto central, visto que estes apresentam a mesma formulação e não há
necessidade de compararmos a média de mesmos tratamentos. Esse
procedimento (cálculo da média) foi realizado para todas as análises citadas a
seguir. As análises de variância e o teste de médias foram realizados no software
Sisvar (Ferreira, 2000).
4.4.3. Análise por meio de histograma de frequência
Com base nos resultados do teste com escala do ideal (escala estruturada
mista de sete pontos e intenção de compra (escala estruturada de cinco pontos),
foram construídos histogramas de frequência. Para a construção dos
histogramas, trabalhou-se com as porcentagens de julgamentos de cada categoria
(nota) específica, de acordo com as escalas utilizadas.
4.4.4 Análise por meio de mapa de preferência
Com a finalidade de analisar os dados de aceitação, levando-se em
consideração a resposta individual de cada consumidor e não somente a média
do grupo e correlacionar com os dados de análises sensoriais (aparência, sabor,
textura), físicas (cor e textura instrumental) e físico-químicas (sólidos solúveis,
pH e acidez titulável), os dados de aceitação foram, também, analisados pela
75
metodologia do mapa de preferência externo (MPE) vetorial (Schlich, 1995),
utilizando-se o software R (R Development Core Team, 2007).
Para a realização das análises físicas e físico-químicas, utilizaram-se as
seguintes metodologias:
• análise de cor – os valores L*, a* e b* foram determinados em
colorímetro Minolta CR 400, trabalhando com D
65
(luz do dia) e usando-se os
padrões CIElab, em que: L*: mede a luminosidade e varia de 100 (cem) para
superfícies perfeitamente brancas até 0 (zero) para o preto; a*: mede a
intensidade de vermelho (+) e verde (-); b*: mede a intensidade de amarelo (+),
e azul (-).;
• avaliação de perfil de textura (TPA) instrumental – a análise
do perfil de textura, texture perfil analysis (TPA), foi realizada utilizando-se o
texturômetro Stable Micro Systems, modelo TA.XT2i. Obtiveram-se os valores
dos seguintes parâmetros, descritos por Szczesniak (1963): dureza, força
necessária para produzir uma deformação na amostra; coesividade, extensão a
que um material pode ser deformado antes da ruptura; elasticidade, velocidade
na qual um material deformado volta à condição não deformada, depois de
removida a força; adesividade, energia necessária para superar as forças atrativas
entre superfície do alimento e a de outros materiais com as quais o alimento está
em contato e gomosidade, energia requerida para desintegrar um alimento até
estar pronto para a deglutição; as amostras foram avaliadas em triplicatas, no
próprio pote de vidro (capacidade de 250g) no qual se encontravam envasadas.
Para os testes, adotaram-se os seguintes parâmetros: velocidade pré-teste: 2,0
mm/s; velocidade teste: 1,0 mm/s; velocidade pós-teste: 2,0 mm/s; distância:
10,0 mm; tempo: 0,5 s; força de contato: 5,0 g; probe: cilindro acrílico de 20,0
mm (P20);
76
• sólidos solúveis – a concentração de sólidos solúveis foi
determinada por meio de leitura refratométrica a 20ºC, conforme Instituto
Adolfo Lutz - IAL (1985);
• pH – foi determinado utilizando-se o método eletroanalítico
(potenciométrico) em peagâmetro Tecnal
R
Tec 3MP, segundo Instituto Adolfo
Lutz - IAL (1985);
• acidez - foi determinada por titulometria com solução de
hidróxido de sódio(NaOH) 0,1N, utilizando como indicador a fenolftaleína,
sendo o resultado expresso em porcentagem de compostos com caráter ácido,
como o ácido lático, conforme metodologia proposta por Pereira et al. (2000).
Todas as análises foram realizadas em triplicata.
77
5 RESULTADOS E DISCUSSÕES
5.1 Superfície de resposta
Na análise estatística utilizando metodologia de superfície de resposta,
os fatores estudados, porcentagem de substituição de leite por soro de queijo e
porcentagem de adição de café e as interações soro de queijo x café, não
influenciaram significativamente (p≥0,05) a aceitação dos atributos sensoriais
(aparência, sabor, textura e impressão global) avaliados pelos consumidores
(Tabela 3).
78
TABELA 3 Efeito estimado, erro puro, coeficiente t e significância estatística de
cada fator para os atributos sensoriais de aparência, sabor, textura e impressão
global.
Atributos
sensoriais
Fator Efeito Erro puro P t
Aparência Média 7,82
0,17
0,00**
47,30
Soro (L) 0,11 0,20 0,62 0,52
Soro (Q) -0,27 0,24 0,31 -1,12
Café (L) -0,13 0,20 0,56 -0,63
Café (Q) -0,38 0,24 0,18 -1,58
SoroxCafé 0,045 0,29 0,88 0,16
Sabor Média 7,38
0,16
0,00**
45,43
Soro (L) 0,06 0,20 0,78 0,29
Soro (Q) -0,10 0,24 0,68 -0,43
Café (L) -0,45 0,20 0,07 -2,28
Café (Q) -0,09 0,24 0,70 -0,41
SoroxCafé 0,14 0,28 0,64 0,50
Textura Média 7,62
0,31
0,00**
24,76
Soro (L) 0,18 0,38 0,66 0,47
Soro (Q) -0,40 0,45 0,41 -0,90
Café (L) -0,16 0,38 0,69 -0,43
Café (Q) -0,26 0,45 0,58 -0,60
SoroxCafé 0,41 0,53 0,48 0,77
Impressão
global Média 7,55
0,22
0,00**
33,90
Soro (L) 0,09 0,27 0,76 0,32
Soro (Q) -0,27 0,33 0,44 -0,84
Café (L) -0,21 0,27 0,47 -0,78
Café (Q) -0,13 0,33 0,70 -0,41
SoroxCafé 0,01 0,39 0,99 0,01
(L) – termo linear; (Q) – termo quadrático; p – significância estatística;
**significativo, a p≤0,01;
Portanto, dentro das condições estudadas, não foi possível estabelecer
um modelo matemático para as variáveis aparência, sabor, textura e impressão
global e nem gerar uma superfície para estas variáveis. Dessa forma, analisaram-
79
se os dados de aceitação da aparência, sabor, textura e impressão global também
por meio de análise de variância (ANOVA) e teste de média Tukey e, com os
dados do teste com escala do ideal e intenção de compra, analisaram-se os
resultados por meio de histograma de frequência.
5.2 ANOVA e teste de médias
A análise de variância mostrou haver diferença significativa (p≤0,05) na
aceitação das amostras em relação a sabor, textura, aparência e impressão global
dos doces.
As médias das notas de aceitação atribuídas pelos provadores para os
atributos sensoriais de aparência, sabor, textura e impressão global, encontram-
se na Tabela 4.
TABELA 4 Médias das notas* atribuídas pelos provadores para aparência,
sabor, textura e impressão global.
Ensaios Análises
Aparência Textura Sabor Impressão Global
1 7,73ab 7,88a 7,82a 7,73a
2 7,77ab 7,68a 7,67a 7,82a
3
7,50bcd 7,10b 7,02e 7,28b
4 7,63abc 7,72a
7,15cde 7,38b
5
7,30cd 6,80c 7,05de 7,02d
6
7,48bcd 7,00bc 7,23bcd 7,13cd
7
7,33cd 7,03bc 7,32bc 7,20bcd
8
7,23d 7,07bc 6,97e 7,23bc
9 7,93a 7,75a
7,42b
7,65a
CV (%)
9,14 6,55 4,97 5,00
Médias nas colunas seguidas por letras iguais não diferem entre si, a 5% de
significância, pelo teste de Tukey; CV% = coeficiente de variação; *(1-desgostei
extremamente a 9-gostei extremamente.
80
De modo geral, as notas médias das amostras situaram-se na escala
hedônica entre 7 e 8 (região da categoria gostei moderadamente e gostei muito,
respectivamente).
Em relação ao atributo aparência, a amostra 9 que obteve a maior média
(7,93), foi considerada estatisticamente semelhante às amostras 1, 2 e 4.
Quanto à textura, as amostras 1, 2, 4 e 9 não apresentaram diferença
significativa entre si, portanto, diferiram de todas as demais amostras,
apresentando maiores valores médios de aceitação.
Em relação ao atributo sabor, as amostras 1 e 2, cujas médias de
aceitação foram 7,82 e 7,67, respectivamente, não apresentaram diferença
significativa entre si, porém, destacaram-se significativamente (p≤0,05) de todas
às demais.
Os valores médios de impressão global elegeram as amostras 1, 2 e 9,
como as melhores, com notas de 7,73; 7,82 e 7,65, respectivamente.
Observou-se que as amostras 1 e 2 se destacaram em todos os atributos
sensoriais (aparência, textura, sabor e impressão global).
5.3 Histograma de frequência
Para a análise dos dados obtidos da escala do ideal e intenção de compra
construíram-se histogramas de frequência.
O histograma de distribuição de frequência das notas do teste do ideal
atribuídas para a doçura dos doces é mostrado na Figura 4.
81
FIGURA 4 Histograma de distribuição de notas recebidas pelas amostras em
relação à doçura das amostras (-3 = muito menos doce que o ideal; 0
= ideal; +3 = muito mais doce que o ideal).
Pode-se observar que a doçura foi considerada ideal para a maioria dos
doces elaborados, já que apresentaram maiores frequências de respostas na nota
0 (ideal). A amostra 8 foi a que recebeu menor número de julgamentos na
categoria 0 (ideal) e maior número de julgamentos entre 1 (ligeiramente mais
doce que o ideal) e 3(muito mais doce que o ideal), em relação às demais
amostras, indicando doçura acima do ideal. A amostra 2 recebeu a maior
porcentagem (63%) de respostas na categoria 0 (ideal), seguida da amostra 1
(62%) (Figura 4). Esses resultados corroboram os resultados obtidos no teste de
aceitação, no qual se observa aceitação significativamente maior das amostras 1
e 2, nos atributos avaliados.
O histograma de distribuição de frequência das notas do teste do ideal
atribuídas para o sabor de café dos doces encontra-se na Figura 5.
82
FIGURA 5 Histograma de distribuição de notas recebidas pelas amostras em
relação ao sabor de café. (-3 = muito menos forte que o ideal, 0 =
ideal, +3 = muito mais forte que o ideal).
A maioria dos tratamentos recebeu maior frequência de respostas na
categoria 0 (ideal), indicando sabor de café ideal. A amostra 1 recebeu a maior
porcentagem (52%) de respostas na categoria 0 (ideal), seguida da amostra 2
(48%) e da amostra 9 (48%) (Figura 5). Entretanto, a amostra que recebeu a
menor porcentagem de respostas na categoria 0 (ideal) e maior número de
respostas entre 1(ligeiramente mais forte que o ideal) e 3 (muito mais forte que o
ideal), foi a amostra 8, sendo essa a amostra que apresentava a maior
concentração de café estabelecida. Pode-se observar que os provadores
conseguiram identificar essa maior concentração.
A amostra 8 foi a que recebeu a menor média em relação ao atributo
sabor. Isso pode ser explicado em função da escala do ideal, já que a amostra
apresentou o menor número de julgamentos considerados como ideais (0) e
83
maior número de julgamentos entre 1 e 3, tanto para o atributo doçura quanto
para o atributo sabor de café, indicando doçura acima do ideal e sabor de café
mais forte que o ideal.
Na Figura 6 estão expressos os resultados de intenção de compra obtidos
durante o teste sensorial das amostras de doce.
FIGURA 6 Histograma de distribuição de notas recebidas pelas amostras em
relação à intenção de compra (1 = certamente não compraria, 5 =
certamente compraria).
A amostra 1 apresentou o maior índice de aprovação de compra, já que
80% dos provadores certamente comprariam ou, possivelmente, comprariam o
produto. A amostra 2 apresentou 75% de aprovação de compra, seguida da
amostra 9, com 73%. Esses resultados corroboram os resultados do teste de
aceitação. A amostra 5 apresentou o menor índice de aprovação, tendo 52% dos
provadores afirmado que certamente comprariam ou possivelmente comprariam
essa amostra. Pode-se verificar que mesmo a amostra que obteve a menor
porcentagem de compra apresentou um índice maior que 50% de aprovação de
84
compra, mostrando que os doces foram bem aceitos e que, se disponíveis no
mercado, possivelmente seriam comprados.
Observa-se que as amostras 1 e 2, além de se destacarem em todos os
atributos sensoriais de sabor, textura, aparência e impressão global, foram as que
apresentaram maior índice de aprovação de compra e apresentaram também as
maiores porcentagens de respostas na escala do ideal quanto à doçura e ao sabor
de café. Ressalta-se que as amostras 1 e 2 não apresentaram diferença, a 5% de
significância, em relação à aceitação da aparência, textura, sabor e impressão
global. Portanto, percebe-se que a concentração de soro não influenciou na
aceitação das amostras, pois essas amostras apresentavam 10% e 30% de soro,
respectivamente e 1% de café. Nota-se também que os doces com baixas
concentrações de café foram mais aceitos, independente da concentração de
soro.
As amostras que apresentaram as menores médias de aceitação foram as
amostras 5 e 8. A amostra 5 apresentou a menor concentração de soro (5,9%) e a
amostra 8, a maior concentração de café (1,6%). Percebe-se, portanto, que os
provadores preferiram os doces com maiores concentrações de soro e menores
concentrações de café.
Machado (2005), estudando a aceitação de doce de leite com a adição de
diferentes concentrações de soro de queijo e amido de milho modificado, relatou
que quanto maior a porcentagem de soro de queijo, independente da
porcentagem de amido e do tempo de armazenamento, melhores foram a
aparência, a intenção de compra, a cor, a consistência e a avaliação do modo
geral dos doces de leite.
Dias et al. (2008), avaliando a aceitação de doce de leite produzido com
adição de soro de leite, observaram que o doce produzido sem adição de soro e o
doce de leite produzido com adição de 20% de soro em substituição ao leite
85
integral apresentaram praticamente os mesmos resultados na preferência dos
provadores.
5.4 Mapa de preferência
Além da análise dos dados por meio de otimização (superfície de
resposta), ANOVA e teste de médias, no intuito de avaliar a aceitação da
impressão global das amostras levando em consideração a avaliação individual
de cada provador e, ainda, correlacionar esta preferência (aceitação) com os
dados de aceitação de aparência, textura, sabor e dados de análises físicas e
físico-químicas, realizou-se a análise multivariada denominada mapa de
preferência externo.
A análise dos dados por meio de análise multivariada gerou um mapa de
preferência com base nos dados de aspecto global (Figura 7) e, ainda, o círculo
de correlação (Figura 8), que mostra a correlação dos dados de impressão global
com os resultados sensoriais (aparência, sabor e textura), físicos (cor e textura
instrumentais) e físico-químicos (sólidos solúveis, pH e acidez).
86
FIGURA 7 Mapa de preferência da impressão global das 9 amostras de
doce.*Amostra 9: média dos valores de aceitação obtidos pelas
amostras 9, 10 e 11.
Componente principal 1 (36,25%)
Componente principal 2 (34,18%)
87
FIGURA 8 Círculo de correlação dos dados de impressão global com os
resultados sensoriais, físicos e físico-químicos. *Amostra 9:
média dos valores de aceitação obtidos pelas amostras 9, 10 e 11.
O mapa gerado neste estudo explica 70,43% da variabilidade em seus
dois primeiros componentes.
A separação espacial das amostras plotada sobre o mapa de preferência
(Figura 7) mostrou que as amostras 1 e 2 foram as preferidas em relação à
impressão global, uma vez que se encontram na região de preferência em que
Componente principal 2 (34,18%)
Componente principal 1 (36,25%)
88
cerca de 60% a 70% dos provadores consideram que elas apresentaram escores
de aceitação acima da média geral (7,4).
Observa-se, na Figura 7, que as amostras 5 e 8 foram as que tiveram
menor porcentagem de aceitação em relação à impressão global, uma vez que se
encontram na região de preferência em que cerca de 30% dos provadores
consideram que elas apresentaram escores de aceitação acima da média geral
(7,4).
Dessa forma, menor densidade de consumidores encontra-se envolvendo
as amostras 5 e 8, indicando menor preferência dos consumidores por elas. Esses
resultados estão de acordo com os resultados encontrados no teste de médias,
visto que as amostras que apresentaram as menores médias de impressão global
foram a 5 e a 8.
Com base no mapa de preferência (MP), em relação à aceitação (Figura
7), observou-se maior densidade de consumidores envolvendo as amostra 1 e 2,
seguida da amostra 9, indicando preferência dos consumidores em relação a
estas, quanto à impressão global. Esses resultados corroboram os resultados
obtidos no teste de médias, em relação ao atributo impressão global, visto que as
amostras 1, 2 e 9 se destacaram nesse parâmetro, obtendo as maiores médias.
Foi ajustado um mapa de preferência externo (MPE) vetorial (Figura 8)
aos dados de aceitação em relação à impressão global (Figura7),
correlacionando-os às variáveis sensoriais (aparência, sabor, textura), físicas (cor
e textura instrumentais) e físico-químicas (sólidos solúveis, pH e acidez).
Verifica-se, na Figura 8, que os 70,43% da variabilidade entre as
amostras, explicada pelo primeiro e o segundo componente principal, foram
devidos, principalmente, às variáveis: dureza, sólidos solúveis, gomosidade,
aceitação em relação ao sabor, pH, valor L*, valor b* e adesividade, que
apresentaram vetores com maiores projeções tanto no primeiro quanto no
segundo componente principal.
89
O círculo de correlação (Figura 8) indicou que a impressão global das
amostras 1 e 2 foi influenciada, principalmente, pela maior aceitabilidade em
relação ao sabor e por apresentar maiores valores de pH, valor L* e b*. A
aceitação da amostra 9 foi caracterizada, principalmente, pela maior dureza e
gomosidade e maiores teores de sólidos solúveis. No caso das amostras 5 e 8,
percebe-se que nenhum dos atributos sensoriais ou variáveis analisadas
influenciou na aceitabilidade dessas amostras, sendo, por isso, de menor
desempenho.
Vetores próximos uns dos outros indicam descritores que possivelmente
apresentam alta correlação entre si. Assim, analisando a Figura 8, é possível
sugerir correlação positiva entre gomosidade e sólidos solúveis, textura e
coesividade e correlação negativa entre dureza e adesividade.
Estes resultados do MPE (análise multivariada) concordam com os
obtidos pela análise de variância (análise univariada) e pelo teste de média, nos
quais as amostras 1 e 2, seguidas da 9, apresentaram, em conjunto, maiores
valores de aceitação.
90
6 CONCLUSÕES
A metodologia de superfície de resposta, por si só, não foi suficiente
para encontrar a melhor formulação para a elaboração do doce de café com leite.
Pelo teste de médias e o mapa de preferência, observou-se que os doces
preferidos pelos consumidores foram as amostras 1 (10% de soro e 1% de café),
2 (30% de soro e 1% de café) e 9 (20% de soro e 1,25% de café) e as que
apresentaram menor aceitação foram a 5 (5,9% de soro e 1,25% de café) e a 8
(20% de soro e 1,6% de café).
Conclui-se que o fator determinante na escolha dos doces foi a
concentração de café, visto que os consumidores preferiram as amostras em que
ela era baixa, independente da concentração de soro.
91
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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otimização de experimentos. 2. ed. Campinas: UNICAMP, 1995. 299 p.
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Tecnologia de Alimentos, Campinas v. 19, n. 2, p. 214-220, maio/ago. 1999.
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Agropecuária. Departamento de Inspeção de Produtos de Origem Animal.
Portaria nº 354, de 4 de setembro de 1997. Estabelece a identidade e os
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ao consumo humano. Disponível em: <http://extranet.agricultura.gov.br/sislegis-
consulta/consultarLegislacao.do?operacao=visualizar&id=1229>. Acesso em: 29
jul. 2008.
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versão 4.0. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA
SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 45., 2000, São Carlos.
Anais... São Carlos: UFSCar, 2000. p.255-258.
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métodos químicos e físicos para análise de alimentos. 3. ed. São Paulo, 1985.
533 p.
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92
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UFV, 2006. 225 p.
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secundária sobre a cristalização do doce de leite. Revista do Instituto de
Laticínios Cândido Tostes, Juiz de Fora, v. 61, n. 351, p. 01-04, jul./ago. 2006.
PERRONE, I. T. Tecnologia para a fabricação de doce de leite. Revista do
Instituto de Laticínios Cândido Tostes, Juiz de Fora, v. 62, n. 354, p. 43-49,
jan./fev. 2007.
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Disponível em: <http//www.R-project.org. >. Acesso em: 19 ago. 2009.
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93
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WAKELING, I. N.; MAC FIE, H. J. H. Designing consumer trials balanced for
first And higher orders of carry-over effect when only a subset of k samples
from t may be tested. Food Quality and Preference, Barking, v. 6, n. 4,
p. 299-308, 1995.
94
ANEXOS
ANEXO A Página
TABELA 1A Análise de variância para o atributo aparência.................. 95
TABELA 2A Análise de variância para o atributo impressão global...... 95
TABELA 3A Análise de variância para o atributo sabor........................ 95
TABELA 4A Análise de variância para o atributo textura...................... 96
95
ANEXO A
TABELA 1A Análise de variância para o atributo aparência.
FV GL SQ QM Fc Pr>Fc
Tratamento
8 27,06 3,38 7,11 0,00
Provador
59 688,29 11,67 24,53 0,00
Erro
472 224,50 0,48
Total
539 939,84
FV = fonte de variação; GL = graus de liberdade; SQ = soma de quadrados; QM
= quadrado médio; Fc = F calculado; Pr = probabilidade
TABELA 2A Análise de variância para o atributo impressão global.
FV GL SQ QM Fc Pr>Fc
Tratamento
8 38,66 4,83 35,52 0,00
Provador
59 828,76 14,05 103,24 0,00
Erro
472 64,22 0,14
Total
539 931,65
FV = fonte de variação; GL = graus de liberdade; SQ = soma de quadrados; QM
= quadrado médio; Fc = F calculado; Pr = probabilidade
TABELA 3A Análise de variância para o atributo sabor.
FV GL SQ QM Fc Pr>Fc
Tratamento
8 41,74 5,22 39,69 0,00
Provador
59 1041,99 17,66 134,36 0,00
Erro
472 62,04 0,13
Total
539 1145,77
FV = fonte de variação; GL = graus de liberdade; SQ = soma de quadrados; QM
= quadrado médio; Fc = F calculado; Pr = probabilidade
96
TABELA 4A Análise de variância para o atributo textura.
FV GL SQ QM Fc Pr>Fc
Tratamento
8 81,39 10,17 44,04 0,00
Provador
59 1004,21 17,02 73,67 0,00
Erro
472 109,05 0,23
Total
539 1194,66
FV = fonte de variação; GL = graus de liberdade; SQ = soma de quadrados; QM
= quadrado médio; Fc = F calculado; Pr = probabilidade
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