EL ANÁLISIS SENSORIAL COMO INSTRUMENTO DE EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE VINOS TINTOS MONOVARIETALES DE NAVARRA Y ARAGÓN

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1 UNIVERSIDAD UBLICA DE NAVARRA ESCUELA TÉCNICA SUERIOR DE INGENIEROS AGRÓNOMOS ÁREA DE TECNOLOGÍA DE ALIMENTOS DEARTAMENTO DE QUÍMICA ALICADA TESIS DOCTORAL EL ANÁLISIS SENSORIAL COMO INSTRUMENTO DE EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE VINOS TINTOS MONOVARIETALES DE NAVARRA Y ARAGÓN resentada por: Iñigo Arozarena Martinicorena Licenciado en Ciencia y Tecnología de Alimentos Dirigida por: Dra. D a Ana Casp Vanaclocha Dra. Ingeniero Agrónomo Dra. D a Remedios Marín Arroyo Dra. en Ciencias Químicas amplona, 1998

2 5.5. RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES. ANÁLISIS DE LA DEENDENCIA DE LA IMRESIÓN GLOBAL RESECTO AL RESTO DE VARIABLES SENSORIALES

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4 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 237 Los análisis estadísticos presentados en este apartado se han llevado a cabo, como en puntos anteriores, sobre el conjunto global de datos, así como sobre los datos de cada una de las regiones y variedades, por separado.. En primer lugar, mediante análisis de correlaciones, se analizan las relaciones lineales entre las variables sensoriales. De esta forma se determina, de forma preliminar, en qué medida la información aportada por una determinada variable sensorial, es explicada por otra u otras variables sensoriales.. osteriormente, mediante el análisis estadístico de regresión múltiple paso a paso ('fctepwise'), se identifica cuantitativamente la relación de dependencia del parámetro impresión global, entendido como una medida de la calidad global de los vinos estudiados, y el resto de variables sensoriales incluidas en la ficha de cata. De esta forma se determinan qué variables sensoriales han considerado los catadores como las más importantes a la hora de evaluar globalmente la calidad de los vinos estudiados, y de qué forma influyen dichas variables en la citada evaluación global.

5 238 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES CORRELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES En la tabla A3.13 se presentan las correlaciones obtenidas (y sus niveles de significación) entre los parámetros sensoriales al analizar el conjunto de las calificaciones medias de los 66 vinos investigados. Los resultados del análisis de correlaciones con los datos sensoriales de cada una de las regiones por separado se presentan en las tablas A3.14yA3.15. Un resumen de las correlaciones con un nivel de significación inferior a 0,0001, en los tres casos indicados, se muestra en la tabla Algunas de estas correlaciones aparecen representadas en la figura A4.4. Tabla Coeficientes de correlación lineal destacables entre las variables sensoriales al analizar la totalidad de los vinos y los procedentes de cada zona arejas de variables Imp.Global-Cal. Sabor Imp.Global-Cal.Color Imp. Global-Cal. Aroma Imp. Global- Acidez Imp. Global- Astring. Cal.Sabor-Cal.Color Cal. Sabor-Cal. Aroma Cal. Sabor- Acidez Cal. Sabor- Astring. Cal. Aroma-Cal. Color Cal. Aroma- Acidez Cal. Aroma-Int. Aroma Int.Sabor-Int.Color Aragón y Navarra 0,946 0,770 0,756 0,503 0,756 0,762 0,498 0,493 0,506 0,564 0,682 Aragón 0,930 0,718 0,719 0,654 0,793 0,633 Navarra 0,960 0,744 0,838 0,845 0,729 0,848 0,778 0,814 0,841 0,741 Todas las correlaciones significativas son de signo positivo. Al analizar la totalidad de los datos, la correlación más importante es la existente entre la impresión global y la calidad del sabor (0,9464). Es decir, los catadores han identificado en gran medida la calidad global de los vinos estudiados con la calidad de su sabor, como se puede observar en la figura A4.4a.

6 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 239 La impresión global también se correlaciona (con coeficientes menores, en torno a 0,77) con la acidez y la calidad del aroma (figura A4.4d). Ambos parámetros parecen ser importantes también en la evaluación global de los vinos estudiados. Además, lo anterior es coherente con el hecho de qué tanto la acidez como la calidad del aroma se correlacionan también, de forma significativa, con la calidad del sabor. Esto es fácilmente explicable, puesto que la acidez es uno de los cuatro componentes gustativos fundamentales, y posiblemente, el más importante en los vinos. La correlación entre la calidad del sabor y la calidad del aroma se puede explicar por la importancia de las sensaciones olfativas, sobre todo vía retronasal, en la definición del sabor de cualquier alimento, y por supuesto, del vino. Tamborra y col. (1988) obtienen resultados muy similares a éstos al estudiar vinos rosados. Determinan correlaciones lineales entre distintas variables sensoriales. La más elevada corresponde también a la que relaciona el juicio global de los vinos con la calidad de su sabor, seguida de la correlación entre dicho juicio global y la calidad del aroma. Detectan también una correlación entre la calidad del sabor y la calidad del aroma. Otras correlaciones, cuya interpretación sería la similar a la precedente, son las existentes entre el parámetro que mide hedóracamente la sensación en boca de astringencia y los atributos impresión global y calidad del sabor (figura A4.4J). Se puede destacar el hecho de que no aparecen correlaciones elevadas entre los parámetros que miden la calidad del color y del sabor, y los que, respectivamente, miden la intensidad de los mismos. Es decir, al analizar conjuntamente todos los datos, se observa que los catadores no han identificado necesariamente una alta o baja intensidad de cualquiera de las citadas propiedades con una buena calidad de la propiedad correspondiente. No parece ocurrir lo mismo con el aroma, puesto que aparece una correlación significativa entre la calidad y la intensidad de dicha propiedad. or lo tanto, la variación de las calificaciones en la calidad del aroma tiene el mismo sentido que la variación de las puntuaciones en la intensidad del aroma.

7 240 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Se observa también una correlación positiva entre la intensidad del color y la intensidad del sabor. Ambos parámetros varían por lo tanto en el mismo sentido, lo que se podría interpretar de la siguiente forma: los vinos con un alto contenido colorante, con una potente extracción, dan lugar, en cierta medida, a vinos con una elevada intensidad de sabor. Hay otras correlaciones más difícilmente interpretables, como las que relacionan la calidad del sabor con la calidad del color, y la calidad del aroma con la acidez. í En el caso de Aragón, se obtienen algunas de las correlaciones significativas descritas en el caso anterior. La correlación entre la impresión global y la calidad del sabor es de nuevo la más elevada (figura A4.4b). La impresión global y la calidad del sabor se correlacionan de nuevo con la calidad del aroma, con la acidez y con la astringencia. A modo de ejemplo, en la figura A4.4Í se muestra la que relaciona la calidad del sabor con la acidez. Se repite también la correlación que relaciona las intensidades del color y del sabor. Al analizar los resultados correspondientes a los datos de Navarra, se observan algunas particularidades. La correlación más importante es también la que relaciona la impresión global con la calidad del sabor (figura A4.4c). La impresión global se correlaciona significativamente con todos los parámetros evaluados hedónicamente, salvo con la astringencia. Así, en las figuras A4.4e y A4.4f se puede observar como el valor la impresión global aumenta al aumentar la calificación de los parámetros calidad del aroma y de la acidez. A su vez la calidad del sabor se correlaciona con la calidad del aroma (figura A4.4h), la acidez, y también con la calidad del color (figura A4.4g). or lo tanto la calidad del color, que no había aparecido antes, parece jugar algún papel en la evaluación de la calidad global de los vinos de Navarra.

8 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 241 í Aparece de nuevo una correlación elevada entre la intensidad del sabor y la intensidad del color, como se puede observar en la figura A La calidad del aroma se correlaciona con la calidad del color, correlación difícilmente explicable (figura A4.4k). Es más destacable la correlación positiva existente entre los dos parámetros relacionados con el aroma. or lo tanto, en el caso de los vinos de Navarra, el aroma de los vinos con una alta intensidad aromática ha sido evaluado positivamente desde el punto de vista hedónico (figura A4.41). A continuación se analizan las correlaciones más importantes obtenidas al analizar los resultados del análisis sensorial correspondientes a cada variedad por separado (tablas A3.16 a A3.22). En la tabla 5.95 aparecen sintetizadas dichas correlaciones (con un nivel de significación inferior a 0,01 en el caso de Rubí Cabernet y 0,005 en el resto de variedades). Algunas de estas correlaciones se pueden analizar gráficamente en la figura A4.5. Tabla Coeficientes de correlación lineal destacables entre variables sensoriales al analizar los vinos de cada variedad arejas de variables Grac Temp Garn Mazu Merl RbCb CbSv Imp.Global-Cal. Sabor 0,902 Imp.Global-Cal.Color Imp. Global-Cal. Aroma Imp.Global-Acidez Cal.Sabor-Cal.Color Cal. Sabor-Cal. Aroma Cal. Sabor- Acidez Cal. Sabor- Astring. Cal.Aroma-Cal.Color Cal. Aroma-Int. Aroma Cal.Aroma-Int.Color Cal.Color-Acidez Int. Sabor-Int. Aroma Int. Sabor-Int. Color 0,897 0,927 0,867 0,931 0,878 0,926 0,842 0,882 0,852 0,867 0,917 0,863 0,843 0,945 0,874 0,896 0,874 0,871 0,834 0,961 0,855 0,856 0,906 0,923

9 242 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES La correlación entre la impresión global y la calidad del sabor aparece en todos los casos, siendo siempre la más importante (ver, a modo de ejemplo, las figuras A4.5a, A4.5b y A4.5c). En las variedades Graciano y Garnacha es la única correlación significativa obtenida. A continuación, las correlaciones que más se repiten son las que relacionan la impresión global con la calidad del aroma (figura A4.5d) y con la acidez-(figura A4.5e), que son significativas en tres variedades cada una (Mazuelo, Merlot y Cabernet Sauvignon, en el caso de la calidad del aroma, y Tempranillo, Rubí Cabernet y Cabernet Sauvignon, en el caso de la acidez). La correlación entre la calidad del sabor y la calidad del aroma aparece en dos variedades, la Merlot y la Cabernet Sauvignon (figura A4.5g), mientras que la que relaciona la calidad del sabor con la acidez solo es significativa en la Tempranillo (figura A4.5h). Otras correlaciones que se pueden destacar, y que aparecían también al analizar bien la totalidad de los datos, bien los de cada una de las zonas, son las siguientes: la que relaciona la calidad de sabor con la calidad del color (Tempranillo, figura A4.5f), la calidad del sabor con la astringencia (Merlot, figura A4.5Í), la calidad del aroma con su intensidad (Mazuelo, figura A4.5J), la intensidad del sabor con la intensidad del sabor (Mazuelo, figura A4.5.k) y la intensidad del sabor con la intensidad del color (Cabernet Sauvignon, figura A4.51).

10 .RESULTADOS Y DISCUSIÓN ANÁLISIS DE LA DEENDENCIA DE LA IMRESIÓN GLOBAL RESECTO AL RESTO DE VARIABLES SENSORIALES Como ya se ha señalado, para conocer la relación entre la variable sensorial impresión global y los ocho parámetros sensoriales restantes, se emplea la técnica estadística multivariante de regresión paso a paso ("stepwise"). Esta técnica permite conocer qué variables explicativas o independientes contribuyen de forma más significativa a predecir la variable respuesta o dependiente, en este caso la impresión global. El método de selección utilizado para controlar la entrada de las variables en el modelo es el método 'forward". Con este método de selección el programa comienza con un modelo sin variables explicativas, y va añadiendo, en cada paso, variables que aporten significación al modelo. En cada paso, es sistema comprueba que las variables anteriormente introducidas siguen siendo significativas para, en caso contrario, eliminarlas. El método persigue siempre incluir en el modelo el menor número posible de variables, aquellas que son realmente significativas TODOS LOS VINOS En primer lugar se analizarán los resultados obtenidos tras analizar el conjunto total de datos. En las tablas 5.96 a se muestran los resultados de cada uno de los sucesivos pasos realizados así como el modelo de regresión finalmente obtenido. La primera variable que entra en el modelo es la calidad del sabor. El coeficiente de determinación múltiple (R 2 \ proporción de la suma de cuadrados total atribuïble al modelo de regresión, es una medida del efecto de las variables explicativas (en este caso, la calidad del sabor) en la reducción de la variabilidad de la variable respuesta (impresión global). Este valor va a ir aumentando conforme se vayan introduciendo variables en el modelo.

11 .244 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Una modificación del anterior es el coeficiente de determinación múltiple ajustado (R 2 -aj.), en el cual se contempla el número de variables explicativas incluidas en el modelo, al ajustar cada suma de cuadrados mediante sus grados de libertad. A diferencia del anterior, este valor sí puede ser más pequeño si se incorpora al modelo una variable no significativa. En este caso el coeficiente de determinación ajustado tiene un valor de 0,8941, lo que significa que el 89,41 % de la variabilidad de la impresión global se puede explicar con la relación lineal entre estas dos variables. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Aragón y Navarra. aso 1 aso n 1 En el modelo Calidad del Sabor F-e: 4,00 F-s: 4,00 Coef. 0,95440 R 2 : 0,8957 R 2 -aj.: 0,8941 F-s Fuera del modelo 549,7221 Calidad del Aroma Acidez Astringencia Intensidad del Color Calidad del Color Intensidad del Aroma Intensidad del Sabor ES: 0, gl: 64.corr. F-e 0,2574 4,4697 0,2612 4,6128 0,1143 0,8342 0,0318 0,0636 0,1993 2,6063 0,0714 0,3230 0,2175 3,1276 A continuación, la segunda variable que entra en el modelo es la acidez. Ahora el R 2 - aj. tiene un valor de 0,8998, por lo que la nueva variable contribuye a explicar únicamente un 0,57 % más de la variabilidad de la impresión global Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables vinos de Aragón y Navarra. aso 2 aso n 2 En el modelo Acidez Calidad del Sabor F-e: 4,00 F-s: 4,00 Coef. 0, ,85427 R 2 : 89,57 % R 2 -aj.: 89,98 % F-s Fuera del modelo 4,6128 Calidad del Aroma 195,0272 Astringencia Intensidad del Color Calidad del Color Intensidad del Aroma Intensidad del Sabor sensoriales, con los ES: 0, g.l.: 63.corr. F-e 0,3159 6,8714 0,0859 0,4609 0,0194 0,0235 0,1984 2,5399 0,0180 0,0202 0,2175 1,7458

12 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 245 Tras la acidez, entran en el modelo los parámetros calidad del aroma (tabla 5.98) intensidad del sabor (tabla 5.99). Estas cuatro variables contribuyen a explicar el 91,36 % de la variabilidad de la impresión global. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Aragón y Navarra. aso 3 aso n 3 F-e: 4,00 R 2 : 91,25 % ES: 0, F-s: 4,00 R 2 -aj.: 90,83 % gl: 62 En el modelo Coef. F-s Fuera del modelo.corr. F-e Calidad del Aroma 0, ,8714 Astringencia 0,2064 2,7139 Acidez 0, ,0174 Intensidad del Color 0,1128 0,7863 Calidad del Sabor 0, ,4614 Calidad del Color 0,1152 0,8208 Intensidad del Aroma 0,1735 1,893 3 Intensidad del Sabor 0,2700 4,7965 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Aragón y Navarra. aso 4 aso n 4 F-e: :4,00 F-s: :4,00 En el modelo Coef. Intensidad del Sabor -0, Calidad del Aroma 0,14509 Acidez 0,14329 Calidad del Sabor 0,72161 F-s 4, ,0870 4, ,4064 R 2 : 9 1,89% R 2 -aj.: 91,36% Fuera del modelo Astringencia Intensidad del Color Calidad del Color Intensidad del Aroma ES: 0, gl: 61.corr. F-e 0,1264 0,9739 0,0124 0,0093 0,0454 0,1240 0,1077 0,7046 En la tabla se presenta el modelo de regresión obtenido finalmente. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Calidad del Sabor Calidad del Aroma Acidez Intensidad del Sabor R 2 91,89% R 2 -aj. 91,36% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 0, , ,7491 0, , ,5082 0, , ,1760 0, , ,2296-0, , ,1901 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0853 0,0023 0,0295 0,0324 2,040

13 246 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Atendiendo a los coeficientes estimados, la expresión matemática de la ecuación de regresión es: Impresión global = 0, , calidad del sabor + 0, calidad del aroma + 0, acidez - 0, intensidad del sabor Se observa que todos los coeficientes son positivos excepto el de la intensidad del sabor. El error estándar mide la variabilidad de la impresión global no explicada por el modelo. En esta caso el valor obtenido es satisfactorio. or otro lado el error absoluto medio es una medida del error promedio que se puede esperar en una predicción. El valor obtenido es pequeño (0,0741). Atendiendo a los estadísticos T y se observa que la variable con mayor poder prédictive en el modelo es la calidad del sabor, seguida de la calidad del aroma. Esto se puede observar de forma gráfica en las figuras 5.20 a Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Aragón y Navarra 0,8 Figura Gráfico de la componente calidad del aroma + residuos, para la impresión global. Vinos de Aragón y Navarra 0,54 0,5 0,2 Ef.Co. -0,1-0,4 0,34 Ef.Co. 0,14-0,06 0,7 -T. 1,7 2,0 23 2,6 2,9 3,2 Calidad del Sabor -0,26 1,3 1,8 2,3 2,8 3,3 3,8 4,3 Calidad del Aroma

14 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 247 Figura Gráfico de la componente.acidez + residuos, para la impresión global. Vinos de Aragón y Navarra Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Aragón y Navarra 0,37 0,55 0,27 0,17 Ef.Co. 0,07 0,35 Ef.Co. 0,15-0,03-0,13-0,05-0,23 1,9 2,3 2,7 3,1 3,5 3,9 Acidez -0,25 K, 2,6 2,8 3,0 3,2 3,4 3,6 3,8 Intensidad del Sabor Se representan, para cada una de las variables explicativas, los residuos alrededor de una recta. Son los gráficos de componente más residuos, que permiten juzgar la capacidad de cada variable independiente de explicar las variaciones en la variable respuesta. Cuanto más cercana a la recta esté la nube de puntos mayor será dicha capacidad. Así mismo el sentido de la recta indican de qué forma afecta la variable explicativa sobre la variable respuesta. Obviamente el sentido de esta recta será ascendente en aquellas variables con coeficientes positivos en la ecuación de regresión, y descendente en aquellas con coeficientes negativos. Se observa claramente que, de las cuatro variables, la calidad del sabor es la que mayor capacidad tiene para explicar la variabilidad de la impresión global. La intensidad del sabor, con coeficiente negativo en la ecuación, tiene el efecto contrario al de las otras tres variables. En el rango de calificaciones de la impresión global obtenido, al aumentar la intensidad del sabor ha empeorado la calificación global de la calidad de los vinos. En cualquier caso ésta es la variable con menor poder explicativo, con menor efecto sobre la impresión global.

15 248 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES En la tabla se muestra el análisis de la varianza del modelo de regresión obtenido. El valor es igual a O, lo que significa que existe relación lineal entre la impresión global y las cuatro variables explicativas, para cualquier nivel de significación. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 7, , ,60010 Grados de libertad medios 1, ,01143 F 172,799 Finalmente, la figura 5.24 representa los valores predichos por el modelo frente a los valores observados e indica el grado o bondad del ajuste de los datos. Cuanto más cercanos estén los puntos a la recta, mejor será dicho ajuste. El grado de ajuste se relaciona con los coeficientes de correlación múltiple. Cuanto mayores sean éstos, lógicamente, mejor será el ajuste de los valores observados respecto a los predichos. En este caso el grado de ajuste es muy elevado. Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Aragón y Navarra 1.7 2,1 2,5 2,9 es predichos 3,3

16 RESULTADOS Y DISCUSIÓN VINOS DE ARAGÓN A continuación se realiza este mismo análisis únicamente con los datos correspondientes a los vinos de Aragón. En este caso y en los posteriores no se muestran los sucesivos pasos de la regresión, sino que se presenta el modelo final obtenido en cada caso. En la tabla se presenta dicho modelo para los vinos de Aragón. Las dos variables que quedan incluidas en el modelo son la calidad del sabor y la calidad del aroma. El primer parámetro sensorial que entra en el modelo es, de nuevo la calidad del sabor, con un coeficiente de determinación múltiple ajustado de 0,8615. osteriormente, en el segundo y último paso, la calidad del aroma entra en el modelo. Ambas variables llegan a explicar el 87,97 % de la variabilidad de la impresión global. Tabla ' Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Calidad del Sabor Calidad del Aroma R 2 88,62% R 2 -aj. 87,97% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T -0, , ,1893 0, , ,6840 0, , ,5383 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,8510 0,0157 1,928 La ecuación del modelo obtenido es, por lo tanto: Impresión global = -0, , calidad del sabor + 0, calidad del aroma Atendiendo a los valores T y de la tabla anterior, y a las figuras 5.25 y 5.26 se observa que el poder predictive reside fundamentalmente en la calidad del sabor.

17 250 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Aragón 0,8-0,5 0,2 Ef.Co. -0,1-0,4 Figura Gráfico de la componente calidad del aroma + residuos, para la impresión global. Vinos de Aragón 0,42 0,32 0,22 Ef.Co. 0,12 0,02-0,08-0,7 1,7 2,0 2,3 2,6 2,9 Calidad del Sabor 3,2-0,18 2,1 2,4 2,7 3,0 3,3 Calidad del Aroma 3,6 En la tabla se muestra el resumen del análisis de la varianza del modelo obtenido. Se puede admitir que existe una relación lineal significativa entre la impresión global y las dos variables explicativas. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 3, , ,97320 Grados de libertad medios 1, ,01291 F 136,326 La bondad del ajuste se observa en la figura 5.27 donde se representan los valores predichos frente a los observados. Los puntos se sitúan muy cerca de la recta representativa de los valores predichos luego la bondad del ajuste es muy elevada.

18 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 251 Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Aragón 3,3 2,9 es observados 2,5 2,1 1,7 -< 1,7 2,1 2,5 2,9 es predichos 3, VINOS DE NAVARRA El resultado final del análisis de regresión múltiple paso a paso correspondiente a los datos de Navarra se muestra en la tabla La primera variable que entra en el modelo es la calidad del sabor, que logra explicar el 91,18 % de la variabilidad de la impresión global. Seguidamente entra como variable explicativa el parámetro sensorial acidez. El R 2 -aj. obtenido finalmente es 0,9418. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante Calidad del Sabor Acidez R 2 94,61% R 2 -aj. 94,18% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T -0, , ,4323 0, , ,3940 0, , ,3641 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,6692 0,0025 2,095

19 252 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES La ecuación obtenida es: Impresión global = -0, , calidad del sabor + 0, acidez La variable con mayor poder prédictive vuelve a ser, por lo tanto, la calidad del sabor, lo que se puede observar de forma gráfica al comparar las figuras 5.28 y Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Navarra 0,8-0,5 0,2 Ef.Co. -0,1-0,4 Figura Gráfico de la componente acidez + residuos, para la impresión global. Vinos de Navarra 0,33 0,23 0,13 Ef.Co. 0,03-0,07-0,17-0,7 1,7 2,0 2,3 2,6 2,9 Calidad del Sabor 3,2-0,27 2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8 Acidez Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 4, , ,47877 Grados de libertad medios 2, ,00965 F 219,589 Esta relación lineal es significativa tal y como se observa en la tabla La representación de los valores de la impresión global predichos por la ecuación frente a los valores observados (figura 5.30) indica el grado de ajuste del modelo obtenido, que es de nuevo muy elevado.

20 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 253 Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Navarra 3,2 2,9. 2,6 es observados 2,3 2,0 1,7 1,7 2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 es predichos A continuación se muestran los resultados obtenidos al analizar separadamente los datos de cada variedad de vino.

21 254 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES VINOS DE GRACIANO El modelo final obtenido y su análisis de la varianza, para la variedad Graciano, aparecen en las tablas y 5.107, respectivamente. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Graciano. Modelo final independientes Constante Calidad del sabor Intensidad del color R 2 91,39% R 2 -aj. 88,52% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 0, , ,7444 1, , ,4491-0, , ,6404 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,1317 0,0003 0,0385 2,258 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Graciano. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,35421 Grados de libertad medios 0, ,00508 F 31,834 0,0006 Vuelve a ser la calidad del sabor la primera variable que entra en el modelo y la de mayor poder predictivo, seguida, en este caso de la intensidad del color. Ambas variables permiten predecir en un 88,52 % la variabilidad contenida en la impresión global. La ecuación del modelo obtenido es: Impresión global = 0, ,03122 calidad del sabor - 0, intensidad del color Se observa que el coeficiente de la intensidad del color es negativo. or lo tanto, los catadores penalizan los vinos con una concentración de color excesivamente alta (en el rango de intensidades del color de los vinos de Graciano estudiados).

22 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 255 La capacidad predictiva de cada variable explicativa y la bondad del ajuste se pueden observar en las figuras 5.31 a Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Graciano 0,33 0,23 0,13 Ef.Co. 0,03 Figura Gráfico de la componente intensidad del color + residuos, para la impresión global. Vinos de Graciano 0,22-0,12 Ef.Co. 0,02-0,07-0,17-0,08-0,27 " 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 Calidad del Sabor 2,5-0,18 K 3,7 3,9 4,1 4,3 4,5 Intensidad del Color 4,7 Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Graciano 2,6 es observados 2,4 2,2 2,0 -' 2,0 2,2 2,4 2,6 es predichos 2,8

23 256 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES VINOS DE TEMRANILLO En el caso de los vinos de Tempranillo, de las 8.posibles variables explicativas, únicamente la acidez queda incluida dentro del modelo de regresión (tabla 5.108), cuya ecuación es: Impresión global = 0, , acidez Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Tempranillo. Modelo final independientes Constante Acidez R 2 86,65% R 2 -aj. 84,98% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 0, , ,0689 0, , ,2050 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,3163 0,0001 2,719 La acidez logra explicar casi un 85 % de la variabilidad de la impresión global. Este es el único caso en el que la calidad del sabor no forma parte del modelo de regresión. Esto se puede explicar por el hecho de que la acidez está altamente correlacionada con la calidad del sabor (ver la tabla 5.95 y la figura A4.5h) y por lo tanto ambas variables aportan una información similar y la inclusión de ambas en este modelo resultaría, por lo tanto, redundante. En las figuras 5.34 y 5.35 se representa la magnitud de los residuos frente al poder predictive de la acidez, y los valores predichos frente a los valores observados.. La validez del modelo de regresión se confirma con el análisis de la varianza (tabla 5.109).

24 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 257 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Tempranillo. Análisis de la varianza Fuentes de Variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,60516 Grados de libertad medios 0, ,01010 F 51,912 0,0001 Figura Gráfico de la componente acidez + residuos, para la impresión global. Vinos de Tempranillo 0,46-0,34 T 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0 Acidez Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Tempranillo 2,3 2,5 2,7 2,9 es predichos 3,1

25 258 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES VINOS DE GARNACHA El modelo de regresión obtenido con los datos correspondientes a los vinos de Garnacha se muestra en la tabla Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Garnacha. Modelo final independientes Constante Acidez Calidad del sabor Calidad del color Intensidad del color Intensidad del sabor R 2 99,62% R 2 -aj. 99,16% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T -0, , ,0282 0, , ,0628 0, , ,9139 0, , ,2901-0, , ,9727-0, , ,0665 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0073 0,0005 0,0006 0,0012 0,0039 0,0153 2,300 En el modelo se incluyen cinco parámetros que logran explicar el 99,16 % de la variabilidad de la impresión global. La primera variable que entra es, de nuevo, la calidad del sabor, seguida de la acidez, la calidad del color, la intensidad del color, y finalmente, en el quinto y último paso, la intensidad del sabor. Se observa que el error estándar, que representa la variabilidad de la variable respuesta no explicada por el modelo, y el error absoluto medio, que indica el error medio cometido en la predicción, son muy pequeños. La ecuación de regresión es, por lo tanto: Impresión global = -0, , acidez + 0, calidad del sabor color + 0, calidad del color - 0, intensidad del - 0, intensidad del sabor Se observa, como en casos anteriores, que los coeficientes de los parámetros que miden la intensidad del color y del sabor tienen signo negativo. or lo tanto los vinos de

26 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 259 garnacha con excesiva concentración del color y sabor muy intenso o agresivo son penalizados al evaluar globalmente su calidad. Las figuras 5.36 a 5.40 son.indicativas del poder predictivo de cada una de las cinco variables incluidas en el modelo. Figura Gráfico de la componente acidez + residuos, para la impresión global. Vinos de Garnacha 0,12 Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Garnacha 0,23 0,07 0,02 Ef.Co. -0,03 0,13 Ef.Co. 0,03-0,08-0,13-0,07-0,18-0,17 "T 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 Acidez 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 3,1 Calidad del Sabor 3,2 Figura Gráfico de la componente calidad del color + residuos, para la impresión global. Vinos de Garnacha 0,13 Figura Gráfico de la componente intensidad del color + residuos, para la impresión global. Vinos de Garnacha 0,08 0,09 0,05 Ef.Co. 0,01-0,03-0,07 0,05 0,02 Ef.Co. -0,01-0,04-0,11 [- 3,5 3,6 3,7 3,8 Calidad del Color 3,9-0,07 K 2,8 3,0 3,2 3,4 3,6 Intensidad del Color 3,8

27 .260 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Figura Gráfico de la componente intensidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Garnacha 0,09 0,06 0,03 Ef.Co. 0,00-0,03-0,06 2,8 3,0 3,2 3,4 Intensidad del Sabor 3,6 Atendiendo a la tabla se puede confirmar que la relación lineal entre la impresión global y los cinco atributos explicativos es significativa. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Garnacha. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,44896 Grados de libertad medios 0, ,00042 F 213,628 0,0001 Observando la figura 5.41, donde se representan los valores predichos por la ecuación de regresión frente a los valores observados en la impresión global, se observa que el grado de ajuste del modelo obtenido es muy alto.

28 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 261 Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Garnacha 3,3 3,1 es observados 2,9 2,7 2,5 -? 2,5 2,7 2,9 3,1 es predichos 3, VINOS DE MAZUELO En los vinos de Mazuelo, la calidad del sabor es la única variable regresora incluida en el modelo, que logra explicar poco más del 75 % de la impresión global, existiendo por lo tanto un elevado porcentaje de la variabilidad de la variable respuesta no explicado (error estándar) y un alto error medio en la predicción (error absoluto medio) por parte del modelo. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Mazuelo. Modelo final independientes Constante Calidad del Sabor R 2 77,78% R 2 -aj. 75,01% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 0, , ,3263 0, , ,2924 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,7526 0,0007 1,648

29 .262 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES La ecuación obtenida es: Impresión global = 0, , calidad del sabor En cualquier caso la relación lineal entre ambas variables es significativa (tabla 5.113), aunque el valor F obtenido es sensiblemente menor al que se observa en otras variedades de uva. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Mazuelo. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 1, , ,29301 Grados de libertad medios 1, ,03591 F 28,010 0,0007 La magnitud de los residuos respecto al efecto de la calidad del sabor se observa en la figura 5.42, mientras que en la figura 5.43 se representan los valores predichos frente a los observados. En ambos casos se puede apreciar, tal y como cabría esperar, la existencia de puntos bastante alejados de las respectivas rectas. Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Mazuelo o, o, o, Ef.Co. o, -0,2-0,4-0,6.' 1,7 1,9 2,1 2^ 2,5 2,7 2,9 Calidad del Sabor Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Mazuelo 2,9t 2,7 es observados 2,1 1,9 1,7 -r...", 1,7 1,9 2,1 2,3 2,5 2,7 2,9 es predichos

30 RESULTADOS Y DISCUSIÓN VINOS DE MERLOT En el caso de la variedad Merlot, el análisis de regresión múltiple finaliza tras dos pasos en los que entran en el modelo la calidad del sabor y la acidez, que alcanzan a explicar conjuntamente el 91,31 % de la variabilidad de la impresión global (tabla 5.114). Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Merlot. Modelo final independientes Constante Calidad del Sabor Acidez R 2 93,24% R 2 -aj. 91,31% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T -0, , ,0612 0, , ,6889 0, , ,0461 ES: 0, ED-W: EAM: 0, La ecuación del modelo obtenido es la siguiente: 0,9529 0,0003 0,0800 1,671 Impresión global = -0, , calidad del sabor + 0, acidez De acuerdo a los estadísticos T y en las figuras 5.44 y 5.45 se observa claramente que la calidad del sabor muestra un mayov predictivo de la impresión global que la acidez. La validez de este modelo se observa en el análisis de la varianza, cuyo resumen se muestra en la tabla El grado de ajuste del modelo se puede apreciar en la figura Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Merlot. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,01233 Grados de libertad medios 0, ,00977 F 48,296 0,0001

31 .264 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Figura Gráfico de la componente calidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Merlot 0,34 Figura Gráfico de la componente acidez + residuos, para la impresión global. Vinos de Merlot 0,28-0,14 Ef.Co. -0,06-0,26 0,18 0,08 Ef.Co. -0,02-0,12-0,46 K 1,9 2,1 2,3 2,5 2,7 2,9 Calidad del Sabor -0,22,..,.*.. 2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8 Acidez Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Merlot ea observados 2,6 2,2 2,0 ' 2,0 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0 3,2 es predichos

32 RESULTADOS Y DISCUSIÓN VINOS DE RUBÍ CABERNET En el caso de Rubí Cabernet, dado que únicamente se han podido estudiar siete vinos, el programa informático no permite realizar el análisis de regresión si se parte de las ocho variables sensoriales explicativas iniciales. Ha sido necesario eliminar dos de ellas. Se han eliminado las variables calidad del color e intensidad del aroma, parámetros que muestran los menores coeficientes de correlación lineal (ver tabla A3.21) con la impresión global, y que, por lo tanto, previsiblemente no quedarían incluidas en el modelo de regresión buscado. Así, el modelo obtenido, partiendo de las seis posibles variables explicativas restantes, es el siguiente: Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Rubí Cabernet. Modelo final independientes Constante Acidez Intensidad del Color R 2 93,90% R 2 -aj. 90,85% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T -0, , ,1441 1, , ,3088 1, , ,3817 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0143 0,0061 0,0277 3,399 Quedan incluidas en el modelo la acidez y la intensidad del color, que logran explicar el 90,85 % de la variabilidad de la impresión global. La ecuación obtenida es la siguiente: Impresión global = -0, , acidez + 1, intensidad del color La acidez, de acuerdo a la tabla tiente un efecto más significativo que la intensidad del color. A diferencia del resto de casos, la intensidad del color tiene ahora una influencia positiva sobre la impresión global.

33 266 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Figura Gráfico de la componente acidez + residuos, para la impresión global. Vinos de Rubí Cabernet 0,35 0,25 0,15 Ef.Co. 0,05-0,05-0,15 Figura Gráfico de la componente intensidad del color + residuos, para la impresión global. Vinos de Rubí Cabernet 0,28 0,18 0,08 Ef.Co. -0,02-0,12-0,25-0,22 K 2,0 2,1 2,2 2,3 Acidez 2,4 4,2 4,3 4,4 4,5 Intensidad del color 4,6 La bondad del ajuste se puede observar en la figura El análisis de la varianza del modelo obtenido se muestra en la tabla Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Rubí Cabernet 2,7 2,5 es observados 2,3 2,1 1,9 1,9 2,1 2,3 2,5 es predichos 2,7

34 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 267 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Rubí Cabernet. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,35570 Grados de libertad medios 0, ,00542 F 30,789 0, VINOS DE CABERNET SAUVIGNON Finalmente, se muestran los resultados correspondientes a la variedad Cabernet Sauvignon. Dentro del modelo de regresión aparecen incluidas tres variables explicativas, calidad del sabor, acidez e intensidad del color, que explican el 96,67 % de la impresión global. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final independientes Constante Calidad del sabor Acidez Intensidad del sabor R 2 97,78% R 2 -aj. 96,67% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T -0, , ,1720 0, , ,1354 0, , ,6108-0, , ,3765 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,8691 0,0002 0,0112 0,0550 2,843 La predicción de la impresión viene dada, para los vinos de Cabernet Sauvignon, por la siguiente ecuación: Impresión global = -0, , calidad del sabor + 0, acidez - 0, intensidad del sabor

35 268 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES La capacidad predictiva de cada una de las tres variables explicativas se puede comparar en las figuras 5.50 a Se aprecia que la variable con mayor capacidad de predicción es, de nuevo, la calidad del sabor, seguida de la acidez y intensidad del sabor. El efecto de ésta última es negativo, como ya se ha observado en casos anteriores. La relación lineal entre la impresión global y las tres variables explicativas incluidas en este modelo es significativa, tal y como se puede comprobar en la tabla Figura Figura Gráfico de la componente calidad Gráfico de la componente acidez del sabor + residuos, para la impresión + residuos, para la impresión global, global. Vinos de Cabernet Sauvignon Vinos de Cabernet Sauvignon 0,52 0,18 0,32 0,12 Ef.Co. -0,08 0,08 Ef.Co. -0,02-0,28-0,12-0,48 1,7 1,9 2,1 2,3 2,5 Calidad del Sabor 2,7-0,22 -, 1,9 2,1 2 2,5 2,7 2,9 Acidez Figura Gráfico de la componente intensidad del sabor + residuos, para la impresión global. Vinos de Cabernet Sauvignon 0,12 0,08 0,04 Ef.Co. 0,00-0,04-0,08 2,6 2,8 3,0 3,2 3,4 3,6 3,8 Intensidad del Sabor

36 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 269 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,72435 Grados de libertad medios 0, ,00268 F 87,969 or último, el grado de ajuste de este modelo se puede analizar en la figura Figura es predichos frente a observados, para la impresión global. Vinos de Cabernet Sauvignon 2,7 2,5 2,3 es observados 2,1 1,9 1,7 1,7 1,9 2,1 2,3 2,5 es predichos 2,7

37 270. RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES SINTESIS En la tabla se resumen los resultados de los análisis de regresión anteriores. Aparecen las variables explicativas incluidas en cada uno de los modelos, indicándose el signo de sus efectos y su significatividad (a mayor tamaño del símbolo, mayor es su significatividad o peso en el modelo: ver el cuadro indicativo a continuación de la tabla). Se muestran distintos parámetros cuyo significado ya se ha descrito con anterioridad (coeficiente de correlación múltiple ajustado, error estándar y error absoluto medio, y valores F y del análisis de la varianza). Tabla Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la impresión global y -variables sensoriales, con todos los vinos y los vinos de cada zona y variedad. A y N A N Grac Temp Garn Mazu Merl RbCb CbSv Cal. Sabor, ^ Acidez è Cal. Aroma 4 Cal. Color Int.Color Int. Sabor 'R 2 -aj.(% ES E AM F.9 ) 91,36 0,1069 0, ,80 -è ê. 87,97 0,1136 0, ,33 è é 94,18 0,0982 0, ,59 è 88,52 0,0713 0, ,83 0,0006 è 84,98 0,1005 0, ,91 0,0001 é è é 99,16 0,0205 0, ,63 0,0001 è 75,01 0,1895 0, ,01 0,0007 è : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo è 91,31 0,0989 0, ,30 0,0001 é é 90,85 0,0736 0, ,79 0,0037 è 96,67 0,0518 0, ,97 Tamaño valor < 0,0005 < 0,0010 < 0,0050 < 0,0500 < 0,1000

38 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 271 La variable sensorial calidad del sabor forma parte de ocho de los diez modelos de regresión obtenidos. En el caso de los vinos de Mazuelo es la única variable que queda incluida en el modelo. En los otros siete casos, la calidad del sabor está acompañada por otras variables, aunque es siempre el parámetro que explica o predice una mayor proporción de la variabilidad contenida en la impresión global. Otros autores llegan a conclusiones similares. Kwan y Kowalski (1980a), y Frank y Kowalski (1984) observan que el parámetro sensorial que en mayor medida afectan a la impresión global ("overall score") de una serie de vinos de inot Noir franceses y americanos es la calidad del sabor ("flavor character") junto a la calidad del aroma ("aroma character"). Casp y Bernabeu (1987a, 1987b), en vinos valencianos, indican que en el caso de los vinos tintos los catadores identifican prácticamente la la aceptación global con calidad del sabor, mientras que en vinos blancos y rosados, la calidad del sabor es también el atributo que más efecto tiene sobre la impresión global, acompañada de otros atributos (intensidad del aroma en el caso de los vinos rosados, y color y la acidez, en los blancos) or su parte en vinos rosados de Navarra, Marín y Casp (1997) observan resultados muy parecidos: desde el punto de vista de la calidad global de los vinos estudiados, la calidad del sabor es el atributo más importante, junto a la calidad del aroma y la astringencia. Tras la calidad del sabor, la variable acidez es la que aparece en un mayor número de ocasiones, concretamente en siete. Es la única variable explicativa que entra en el modelo de regresión de los vinos de Tempranillo. Aparece en los dos modelos (Graciano y Rubí Cabernet) en los que no está incluida la calidad del sabor, lo que, como ya se ha indicado, se puede deber a la alta correlación lineal existente entre ambos parámetros. De los tres parámetros sensoriales evaluados desde el punto de vista hedónico restantes, la astringencia, la calidad del aroma y la calidad del color, el primero no forma parte de ninguno de los modelos de regresión obtenidos. La calidad del aroma aparece en dos ocasiones, al analizar todos los vinos y con los vinos de Aragón, mientras que la calidad del color únicamente queda incluida al analizar los vinos de Garnacha. Hay que recordar que ambos parámetros se correlacionan (sobre todo la calidad del aroma) en muchos casos con la calidad del sabor, lo que explicaría

39 272 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES r que no entren a formar parte de los distintos modelos. Como ya se ha indicado con anterioridad Tamborra y col. (1988) llegan a conclusiones similares, en vinos rosados. Como cabría esperar, todos los parámetros evaluados hedónicamente muestran coeficientes positivos en las distintas ecuaciones de regresión. Lógicamente, conforme aumenta la calificación obtenida por un vino en cualquiera de estas variables sensoriales, aumenta la calificación obtenida por dicho vino en la impresión global, es-decir, mejor es la evaluación de la calidad global del mismo. No ocurre lo mismo con los parámetros sensoriales en los que se mide la intensidad de la propiedad evaluada. La intensidad del sabor entra dentro de los modelos predictivos correspondientes a la totalidad de los vinos, a los vinos de Garnacha y a los vinos de Cabernet Sauvignon. En los tres casos los coeficientes son negativos. or lo tanto, los catadores han evaluado peor aquellos vinos con una intensidad del sabor elevada, quizá en exceso agresiva. La intensidad del color forma parte de los modelos de regresión que explican la impresión global de los vinos de Graciano, Garnacha y Rubí Cabernet. En los dos primeros casos ocurre lo mismo que con la intensidad del sabor, al aumentar la calificación sensorial de la intensidad del color de estos vinos disminuye la evaluación global de los mismos. En el caso de los vinos de Rubí Cabernet el efecto de la intensidad del color sobre la impresión global es, en cambio, positivo. La evaluación de la calidad global de los vinos de Rubí Cabernet con una calificación alta en la intensidad del color es superior a la de aquellos vinos con una menor calificación en dicha variable. En cualquier caso los efectos o la capacidad predictiva de ambos parámetros, intensidad del sabor e intensidad del color, sobre la impresión global es pequeña, es mucho menos significativa que la de las variables sensoriales evaluadas hedónicamente (sobre todo la calidad del sabor) que entran en los distintos modelos.

40 5.6. DETERMINACIÓN DE LAS RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES EN LOS VINOS ESTUDIADOS

41

42 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 275 En este último apartado, se van estudiar las posibles relaciones existentes entre las variables sensoriales y las variables analíticas para tratar de conocer qué parámetros analíticos ejercen una mayor influencia en las respuestas sensoriales de los vinos estudiados, y de esta forma, sugerir en qué dirección podrían conducirse las prácticas vitivinícolas para la consecución de una mejora de la calidad. ara ello se va a proceder de manera similar a la descrita en el punto 5.5:. En primer lugar se analizan las correlaciones entre unas variables y otras, como una primera aproximación para conocer qué variables analíticas, de las 36 estudiadas, se relacionan en mayor medida con cada uno de los atributos sensoriales evaluados.. Seguidamente se emplea la regresión múltiple paso a paso para determinar aquellas variables analíticas que permiten explicar o predecir el valor de dichos atributos sensoriales, haciendo mayor hincapié en aquellos que, en el punto 5.5, se han revelado como los más importantes a la hora de la evaluar la calidad global de los vinos estudiados. Ambos análisis se realizarán, como en apartados anteriores, sobre los datos totales, sobre los datos correspondientes a cada una de las regiones, y sobre los datos correspondientes a cada una de las variedades.

43 276 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES CORRELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Y LAS VARIABLES ANALÍTICAS En el anexo A3, en las tablas A3.23 a A3.32, se exponen los coeficientes de correlación entre las nueve variables sensoriales y las treinta y seis variables analíticas, obtenidos al analizar el conjunto de todos los datos, los correspondientes a cada zona y los de cada una de las variedades. A modo de síntesis, en las tablas y5.122se muestran las correlaciones con un nivel de significación inferior a 0,001 encontradas en los distintos casos. Tabla Coeficientes de correlación lineal destacables entre las variables sensoriales y las analíticas al analizar la totalidad de los vinos y los procedentes de cada zona. arejas de variables Cal. Aroma-Orado ale. Acidez-pH Acidez-Ac.total Astring.-Int.color. Astring.-I..T. Int.Color-Int.color. Int. Color-Tonalidad Int.Color-I..T. Int. Color- Antocianos Int. Color-Orado ale. Int.Color-Gücerol Int. Sabor-Int. color. Int. Sabor-Tonalidad Int.Sabor-I..T. Int. Sabor-Antocianos Int.Sabor-Isobutíl Int. Sabor- Acetisoam Aragón y Navarra 0,434-0,601-0,476-0,480 0,665 0,717 0,424 0,533 0,535 Aragón -0,567-0,521-0,506 0,600 0,642 0,562 Navarra 0,594 0,737 0,779 0,850 0,750 0,606 0,640 0,692 0,728 0,623 0,575 0,586 Al analizar el conjunto de todos los datos, y los datos correspondientes a los vinos de Aragón y de Navarra, se obtienen algunas correlaciones interesantes.

44 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 277 En los tres casos el parámetro sensorial intensidad del color se correlaciona positivamente con las características cromáticas intensidad colorante (figura A4.6d) y tonalidad (figuras A4.6e y A46f). Se observa también una correlación positiva entre la intensidad del color y el índice de polifenoles totales, al analizar todos los datos y los datos de Navarra (figura A4.6g), así como entre la intensidad del color con el contenido en antocianos totales, en el caso de Navarra (figura A4.6h). Es decir, a vinos con altos valores objetivos en estas variables analíticas les han correspondido puntuaciones elevadas en el parámetro sensorial, y por lo tanto, subjetivo, que mide la concentración de color. Tanto en el caso de los datos globales como en el de los datos de Aragón se observa una correlación de signo negativo entre el parámetro sensorial acidez y la variable analítica acidez total. En el caso de Navarra esta correlación también es importante, aunque a un nivel de significación mayor que en los otros dos casos. or lo tanto la valoración hedónica de la acidez parece variar en sentido contrario a su valor cuantitativo y objetivo. O dicho de otra forma, parece, al menos en una primera aproximación, que los catadores han asignado peores puntuaciones en el atributo organoléptico acidez conforme aumenta la acidez total de los vinos estudiados, como se puede observar en la figura A4.6a. Recordemos (apartados y 5.5.2) que este atributo sensorial es uno de los más importantes a la hora de explicar o predecir la calidad o impresión global de los vinos estudiados; y que, además, en los tres casos estudiados, el parámetro sensorial acidez se correlaciona significativamente con la calidad del sabor, la variable sensorial que mejor predice la citada calidad global. Aunque más pequeña, aparece también una correlación significativa entre la acidez y el ph, al analizar todos los vinos. Esta correlación es ahora positiva, lo que resulta coherente con lo anterior, puesto que conviene recordar que existe una elevada correlación negativa entre las variables analíticas ph y acidez total (bajos valores de ph corresponden a altos valores de acidez total), como se puede comprobar en el tabla 5.28 o en la tabla A3.1.

45 278 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Al analizar todos los datos, y sobre todo, los vinos de Navarra se observan varias correlaciones importantes y de signo positivo que relacionan la intensidad del sabor con las distintas características cromáticas analizadas en los vinos (intensidad del color, tonalidad, antocianos totales e índice de polifenoles totales). Recordemos que, tanto al analizar los datos totales como los correspondientes a cada zona, la intensidad del sabor se correlaciona también con la variable sensorial intensidad del color (ver el apartado ). Como una primera aproximación, se podría sacar la conclusión de que los catadores han identificado los vinos con mayor intensidad de sabor con aquellos vinos con mayor extracto colorante, tanto desde el punto de vista objetivo (características cromáticas) como subjetivo (intensidad del color sensorial), lo que se puede comprobar en las figuras A4.6Í, A4.6J y A4.6k. En los vinos de Navarra se detecta una correlación positiva entre la calidad del aroma y el grado alcohólico. Tanto al analizar todos los datos conjuntamente como los correspondientes a Aragón se obtienen correlaciones significativas (aunque no muy elevadas) entré el parámetro sensorial astringencia y las características cromáticas intensidad colorante e I..T. Estas correlaciones son de signo negativo. Como se puede observar en las figuras A4.6b y A4.6c, al disminuir el valor en ambas variables analíticas aumenta la valoración hedónica de la astringencia. En la tabla se presentan los coeficientes más significativos al analizar los datos de cada variedad por separados. Se observa que, al menos en una variedad, los dos parámetros sensoriales relacionados con el color se correlacionan de forma significativa (y siempre positiva) con las cuatro variables analíticas correspondientes a las características cromáticas de los vinos. Así, la calidad del color se correlaciona en la variedad Graciano con el I..T. (figura A4.7c) y con los antocianos totales (figura A4.7d), y con la intensidad colorante (figura A4.7a) y la tonalidad (figura A4.7b) en la variedad Mazuelo. En esta misma variedad, el

46 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 279 atributo sensorial intensidad del color se correlaciona con los cuatro parámetros analíticos citados (figuras A4.7h, A4.7J, A4.71 y A4.711), mientras que en la variedad Cabernet Sauvignon lo hace con la intensidad colorante (figuras A4.7Í) y con la tonalidad (figuras A4.7k). Hay que señalar que estas correlaciones anteriores, tanto las referentes a la calidad del color como las referentes a la intensidad del color (aunque sobretodo- éstas últimas) aparecen también en la mayor parte de las variedades restantes, aunque con un nivel de significación inferior, y es por ello que no se muestran en esta tabla. Tabla Coeficientes de correlación lineal destacables entre las variables sensoriales y las analíticas al analizar los vinos procedentes de cada variedad arejas de variables Grac Temp Garn Mazu Merl RbCb CbSv Cal. Color-Int. color. Cal.Color-Tonalidad Cal.Color-I..T. Cal.Color-Antocianos Cal. Color-Cenizas Cal.Color-Metanol Cal.Aroma-L.T. Cal. Aroma-Metanol Acidez-pH Acidez-Ac.total Astring.-I..T. Astring.-Isoamíl. Astring. -Glicerol Astring.-Succdietil Int.Color-Int. color. Int.Color-Tonalidad Int.Color-I..T. Int.Color-Antocianos Int.Color-Alc.ceniz. Int. Color- Act. etilo Int-Color- 1 -propanol Int.Color-Isobutíl Int.Color-2,3-btdiol Int. Color- 1 -butanol Int. Sabor-Tonalidad Int. Sabor- Alc.ceniz. Imp.Global-Cenizas 0,912 0,902 0,902 0,933 0,875 0,878 0,909 0,933 0,908 0,936-0,881 0,876-0,910 0,943 0,922 0,901 0,871 0,934-0,961 0,878-0,844 0,917 0,984 0,896 0,904-0,929 0,907 0,904 0,872

47 280 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Las correlaciones, positiva entre la acidez sensorial y el ph, y negativa entre la acidez sensorial y la acidez total, vuelven a ser significativas, en este caso, en la variedad Cabernet Sauvignon (figuras A4.7e y A4.7f). Ambas correlaciones se observan en la mayor parte de las variedades, aunque con un menor nivel de significación. En esta misma variedad la intensidad del sabor se correlaciona de forma significativa y con signo positivo con la tonalidad (figura A4.7m). En la variedad Mazuelo hay que destacar también la correlación negativa entre el parámetro que mide la astringencia desde el punto de vista hedónico y el I..T. (figura A4.7g). i ANÁLISIS DE REGRESIÓN ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Y LAS VARIABLES ANALÍTICAS Una vez analizadas brevemente las correlaciones más interesantes que relacionan los distintos parámetros sensoriales con las variables analíticas estudiadas, en este apartado se pretende estudiar más detalladamente dichas relaciones. ara ello se emplea la técnica estadística de análisis de regresión paso a paso, empleando como variables dependientes los diferentes atributos sensoriales y, como variables independientes, los parámetros y compuestos analizados instrumentalmente. Se trata, de la misma forma que en el punto , donde se busca determinar qué variables sensoriales inciden principalmente en la evaluación de la calidad global de los vinos estudiados, de analizar cuáles son los parámetros analíticos que permiten explicar o predecir en mayor medida la calificación o puntuación de los diferentes atributos organolépticos incluidos en la ficha de cata. Los datos disponibles se van a estudiar diferenciado los grupos ya definidos anteriormente: la totalidad de los datos, los datos correspondientes a cada una de las dos zonas y los de cada una de las siete variedades.

48 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 281 Los parámetros sensoriales que principalmente se van a estudiar son la impresión global y aquellos atributos que aparecen incluidos en los modelos prédictives obtenidos en el apartado 5.5 (ver tabla 5.120), y que se revelan como los más importantes a la hora de evaluar dicha impresión global. No obstante, también se muestran algunos resultados interesantes obtenidos al analizar otros parámetros sensoriales que, en principio, parecen incidir en. menor medida sobre la evaluación global de la calidad de los vinos estudiados. En función del parámetro organoléptico y del grupo de datos analizado en cada caso, se seleccionan las variables analíticas que se emplean como variables independientes iniciales. osteriormente se concreta, en cada análisis de regresión, qué variables son estas TODOS LOS VINOS En este punto se analiza la totalidad de los datos, sin separar zonas o variedades. Se muestran primero los resultados de los análisis de regresión obtenidos al emplear las siguientes variables dependientes: la impresión global, y los parámetros sensoriales incluidos en el modelo que explica dicha impresión global (ver tabla 5.100), es decir, la calidad del sabor, la calidad del aroma, la acidez y la intensidad del sabor. A continuación se analizan el resto de variables sensoriales (intensidad del aroma, calidad e intensidad, y astringencia). Impresión global ara analizar la impresión global, se ha partido de todos los compuestos y parámetros analíticos estudiados. En la tabla se muestra el modelo de regresión finalmente obtenido. De las treinta y seis potenciales variables regresoras iniciales únicamente seis entran a formar

49 282 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES parte del modelo de regresión: el grado alcohólico, el alcohol isoamílico, el 2,3- butanodíol, la acidez total, la tonalidad y el acetato de isoamilo. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Grado alcohólico Ale. isoamílico 2,3-butanodiol Acidez total Tonalidad Acetato de isoamilo R 2 59,32% R 2 -aj. 55,18% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,6331 0, , ,0449-0, , ,8080-0, , ,9224-0, , ,4813 0, , ,0703-0, , ,2013 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0002 0,0009 0,0032 0,0316 1,887 La ecuación obtenida es la siguiente: Impresión global isoamilo = 2, , Grado alcohólico - 0, ale. isoamílico - 0, ,3-butanodiol - 0, acidez total + 0, tonalidad - 0, acetato de El coeficiente de determinación múltiple ajustado indica que las seis variables logran explicar el 55,18 % de la variabilidad total, de la información contenida en la impresión global. Todas las variables, además de la constante, son significativas al 95 % de confianza, como se puede ver al observar los valores obtenidos. De acuerdo a los citados valores y los estadísticos T se puede observar qué variables son las más importantes, las que explican una mayor proporción de la variabilidad contenida en la impresión global. En la tabla las variables aparecen en orden decreciente de importancia.

50 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 283 El efecto de las distintas variables analíticas sobre la impresión global se puede analizar de forma gráfica en la figura A5.1, que incluye los gráficos de cada una de las seis componentes más los residuos. El efecto más importante es el del grado alcohólico, de carácter positivo. Se observa un aumento de la calificación en la impresión global, al aumentar el grado alcohólico. La tonalidad también tiene un efecto positivo, aunque mucho menor que el grado alcohólico. La cuatro variables restantes tienen efectos negativos. Destaca el efecto del alcohol isoamílico. Al aumentar el contenido en alcohol isoamílico disminuye la evaluación global de los vinos estudiados. Lo mismo ocurre con el 2,3-butanodiol y la acidez total. El efecto del acetato de metilo, también negativo, es mucho menos importante que los anteriores. La bondad o grado de ajuste se puede observar en la figura A5.2, en la que se representan los sensenta y seis valores observados de la impresión global frente a los predichos por la ecuación obtenida (recta de regresión). El ajuste es bueno. Finalmente, en la tabla se muestra el análisis de la varianza del modelo de regresión. El valor es igual a O, lo que significa que existe relación lineal entre la impresión global y las seis variables explicativas, para cualquier nivel de significación. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 5, , ,3395 Residual 3, , Total (corregido) 8,

51 284 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Calidad del sabor A continuación se muestra e! modelo obtenido para la calidad del sabor (tabla 5.125). Inicialmente se han excluido del análisis los compuestos volátiles minoritarios. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Ale. isoamílico Grado alcohólico 2,3-butanodiol Acidez total Tonalidad R 2 56,29% R 2 -aj. 52,64% Variable dependiente: calidad Coeficiente Error estimado estándar 2, , , , , , , , , , , , ES: 0, EAM: 0, del sabor T 7,9683-6,2283 6,2045-4,6574-4,0204 2,3810 ED-W: 0,0002 0,0205 1,932 Se obtiene un modelo muy parecido al anteriormente descrito, lo cual resulta lógico, puesto que, como se describió en el apartado 5.5, los catadores identifican en gran medida la evaluación global de los vinos con la calidad del sabor de los mismos. Aparecen las mismas variables que en modelo de la impresión global, que logran explicar el 56,29 % de la impresión global. El alcohol isoamílico y el grado alcohólico son las variables más importantes, las que mayor efecto tienen sobre la calidad del sabor, como lo demuestran sus respectivos estadísticos T. Como en el análisis anterior, el primero tiene un efecto negativo y el segundo positivo. A continuación aparecen el 2,3-butanodiol y la acidez total, ambas con efecto negativo, y por último, la tonalidad con un efecto positivo aunque mucho menos significativo que los otros cuatro parámetros. Las representaciones de estos efectos se muestran en la figura A5.3, mientras que en la figura A5.4 se puede observar la bondad del ajuste.

52 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 285 La relación entre la calidad del sabor y las cinco variables analíticas explicativas es lineal para cualquier nivel de significación, como se puede comprobar en la tabla Tabla Análisis de regresión múltiple.para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 4, , ,45698 Grados de libertad medios 0, , F 15,4520 Calidad del aroma A continuación se presenta el modelo de regresión obtenido con la calidad del aroma como variable dependiente. Las variables independientes consideradas para este análisis han sido los componentes volátiles, mayoritarios y minoritarios, y el grado alcohólico; en definitiva los compuestos que, en principio, se pueden relacionar directamente con el aroma. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Grado alcohólico Ale. isoamílico Acetato de isobutilo R 2 30,44% R 2 -aj. 27,07% Variable dependiente: calidad del aroma Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,5578 0, , ,4953-0, , ,2631-0, , ,7371 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0007 0,0018 0,0081 1,407 De dichos parámetros, únicamente tres entran a formar parte del modelo, el grado alcohólico, el alcohol isoamílico y el acetato de isobutilo (tabla 5.127). El análisis de la varianza se muestra en la tabla 5.128, mientras que los gráficos de las componentes más

53 286 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES residuos y el gráfico de los valores observados frente a los predichos aparecen en las figuras A5.5 y A5.6, respectivamente. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 4, , ,09060 Grados de libertad medios 1, ,15809 F 9,0431 El grado alcohólico es la variable más importante y tiene un efecto positivo sobre la calidad del aroma (ver figura A5.5). El alcohol isoamílico y el acetato de isobutilo tienen un menor peso en el modelo, siendo el efecto de ambos negativo. Esto es comprensible en el caso del alcohol isoamílico, compuesto perteneciente al grupo de los llamados alcoholes de fusel, caracterizados en general por aportar, en altas concentraciones, notas aromáticas de carácter vinoso y desagradable. En el caso del acetato de isobutilo el resultado es menos comprensible. Este compuesto aporta notas aromáticas agradables, de tipo frutal, de plátano, etc. Como se puede ver en la tabla 5.127, los coeficientes de determinación múltiple obtenidos son bajos (alrededor del 30 %) y los errores, tanto estándar como absoluto medio, son muy elevados. or lo tanto, alrededor de un 70 % de la variabilidad contenida en la variable calidad del aroma no es explicada por los tres compuestos que definen el modelo (ni obviamente, por el resto de compuestos volátiles, que ni siquiera han quedado incluidos en el mismo). El aroma es posiblemente el aspecto más complejo existente en los vinos, en el que participan e interaccionan múltiples compuestos y parámetros. Esta realidad, es si cabe, más acusada en los vinos tintos. En definitiva y uniendo los comentarios anteriores, la calidad del aroma de los vinos estudiados, debe ser explicada por compuestos distintos a los analizados.

54 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 287 Acidez La siguiente variable sensorial analizada es la que evalúa hedónicamente la acidez. Las variables analíticas seleccionadas para este análisis son las que, a nuestro juicio, más pueden relacionarse con la sensación de acidez en los vinos. El ph, la acidez total, las cenizas, la alcalinidad de las cenizas, parámetros directamente relacionados con la acidez, y el grado alcohólico, puesto que, en principio, debe existir un equilibrio entre la acidez y el contenido alcohólico de los vinos (un vino de alta graduación con una acidez deficiente se convierte en un vino pesado, plano y poco vivo, mientras que un vino de alta acidez puede resultar un vivo acídulo y agresivo, si no se ve compensado por un contenido alcohólico suficiente que mitigue dicha sensación), el extracto seco y el rh. El modelo obtenido, partiendo de las variables analíticas anteriormente citadas, se muestra en la tabla El análisis de la varianza de este modelo se presenta en la tabla La bondad del ajuste se puede observar en la figura A5.8. Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Acidez total R 2 36,11% R 2 -aj. 35,11% Variable dependiente: acidez Error estándar 0, , , , Coeficiente estimado 3, , ES: EAM: T 20,7037-6,0145 ED-W: 1,558 Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 2, , ,08113 Grados de libertad medios 2, ,07069 F 36,1744 La única variable que logra entrar en el modelo es la acidez total. Su efecto es negativo (ver la figura A5.7), como era previsible de acuerdo a lo observado al analizar

55 2gg RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES las correlaciones (apartado 5.6.1). Es decir, conforme aumenta la acidez total, disminuyen las puntuaciones referentes al atributo sensorial acidez. Se debe recordar que la acidez total también participa en los modelos correspondientes a la impresión global y a la calidad del sabor, anteriormente descritos. En todos los casos su efecto es negativo, lo que resulta coherente con el hecho de que el parámetro sensorial acidez está claramente relacionado tanto con la impresión global como con la calidad del sabor, como se indica repetidamente en el apartado 5.5. La no inclusión en el modelo de regresión de parámetros como el ph, las cenizas y la alcalinidad de las cenizas se puede deber al hecho de que la acidez total se correlaciona altamente con el ph, mientras que éste último parámetro se correlaciona significativamente tanto con las cenizas como con la alcalinidad de las cenizas, como se describió en el apartado 5.2 (ver tabla 5.28 y tabla A3.1). or lo tanto, una vez incluida en el modelo la acidez total, la información contenida en los otros tres parámetros resulta quizá redundante. En cualquier caso el modelo obtenido únicamente logra explicar alrededor del 35 % de la variabilidad total contenida en los datos sensoriales de la acidez, por lo que tampoco se puede extraer conclusiones definitivas. Quizá, la cuantificación de determinados ácidos, fundamentalmente los ácidos tartárico, málico y láctico, podría aportar una información complementaria a la obtenida a través de los parámetros analizados en este trabajo. Intensidad del sabor En las tablas y se muestran los resultados del análisis de regresión múltiple paso a paso con la intensidad del sabor como variable dependiente. En este caso se han inicialmente se han excluido del análisis los compuestos volátiles minoritarios. Los coeficientes de determinación múltiple son bajos, de alrededor del 35 %. Únicamente aparecen dos parámetros, la tonalidad y el alcohol isobutílico. El primero tiene mayor peso en el modelo que el segundo y ambos muestran efecto positivo (figura

56 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 289 A5.9). Es decir, al aumentar el valor de ambas variables aumentan las asignaciones del parámetro sensorial intensidad del sabor. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Tonalidad Ale. isobutílico R 2 36,28% R 2 -aj. 34,26% Variable dependiente: intensidad del sabor Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,4747 0, , ,8279 0, , ,7589 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0076 1,526 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 1, , ,18083 Grados de libertad medios 0, ,04228 F 17,9380 La tonalidad es uno de los parámetros indicativos del grado de extracción de materia colorante producida en la vinificación. arece lógico pensar que a mayor extracción más intensas serán las sensaciones sápidas producidas por la materia colorante. El alcohol isobutílico es un alcohol superior que, a altas concentraciones, aporta notas aromáticas de intenso carácter vinoso. or otra parte, es conocida la gran influencia que el llamado aroma indirecto (retronasal) tiene sobre las sensaciones sápidas. or lo tanto, y con toda la cautela necesaria, resulta comprensible que a mayor concentración de este alcohol mayor sea la intensidad del sabor detectada por los catadores. En cualquier caso ambos parámetros logran explicar una pequeña parte de la información contenida en los datos de la intensidad del sabor. Deben existir otros parámetros y compuestos, diferentes a los estudiados, que permitan predecir con mayor precisión este parámetro sensorial.

57 290 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Una vez analizados los modelos de regresión obtenidos al emplear como variables dependientes la impresión global y las variables sensoriales que en el apartado 5.5 se muestran como las que mejor explican dicha impresión global, se analizan a continuación los modelos obtenidos con el resto de variables sensoriales (intensidad del aroma, calidad e intensidad del color y astringencia). Intensidad del aroma En el caso de la intensidad del aroma (tablas y 5.134, y figuras A5.11 y A5.12) se parte de las mismas variables analíticas empleadas al analizar la calidad del aroma. De ellas, únicamente el grado alcohólico entra en el modelo obtenido. Este parámetro es también la variable explicativa más importante del modelo que explica la calidad del aroma (ver tabla 5.127). Su efecto es, como cabe esperar, positivo. Los coeficientes de determinación son muy pobres. El modelo únicamente logra explicar el 13 % de la variabilidad total contenida en la intensidad del aroma. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Grado alcohólico R 2 14,38% R 2 -aj. 13,04% Variable dependiente: intensidad del aroma Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,3865 0, , ,2783 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0017 1,855 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 0, , ,7470 0,0017 Residual 3, , Total (corregido) 4,

58 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 291 Calidad del color Los resultados obtenidos al analizar la calidad del color se muestran en las tablas y 5.136, y en las figuras A5.13 y A5.14. Como variables explicativas iniciales se han empleado únicamente los parámetros analíticos que expresan las características cromáticas de los vinos: la intensidad colorante, la tonalidad, el índice de polifenoles totales y el contenido en antocianos totales. De los cuatro, únicamente el contenido en antocianos queda fuera del modelo. La variable con mayor peso es el índice de polifenoles totales, con efecto positivo, seguido por la intensidad colorante y la tonalidad, la primera con efecto negativo y la segunda positivo. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante I..T. Intensidad colorante Tonalidad R 2 33,64% R 2 -aj. 30,43% Variable dependiente: calidad Coeficiente Error estimado estándar 2, , , , , , , , ES: 0, EAM: 0, del color T 19,7604 5,3929-4,0280 2,7087 ED-W: 0,0002 0,0087 1,398 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 2, , ,4777 Residual 5, , Total (corregido) 7,

59 292 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Intensidad del color Las tablas y y las figuras A5.15 y A5.16 muestran los resultados correspondientes a la intensidad del color. Las variables analíticas consideradas son las mismas que en el caso anterior, con la calidad del color. El modelo obtenido está definido por dos de esas cuatro variables, la tonalidad y los antocianos. Ambas tienen efectos significativos (sobre todo la tonalidad) y de signo positivo, como cabría esperar: al aumentar el valor de los dos parámetros analíticos aumenta también la puntuación recibida por los vinos en la variable sensorial intensidad del color. El coeficiente de correlación múltiple obtenido es superior al observado en el modelo de la calidad del color, y ronda, en porcentaje, el 54 %, Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante Tonalidad Antocianos R 2 55,39% R 2 -aj. 53,98% Variable dependiente: intensidad del color Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,6659 0, , ,6523 0, , ,3912 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0198 0,901 En la tabla se comprueba que existe una relación lineal entre la intensidad del color sensorial y las dos variables explicativas, a cualquier nivel de significación. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 17, , ,9525 Grados de libertad medios 8, ,22624 F 39,1174

60 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 293 Astringencia Finalmente analizamos la astringencia. Las variables analíticas consideradas en este caso han sido los once parámetros enológicos comunes, más el 2,3-butanodiol y el glicerol, alcoholes ambos caracterizados, junto al etanol, por aportar a los vinos las sensaciones en boca de untuosidad y aterciopelado, sensaciones que, principio, pueden interaccionar y mitigar la astringencia provocada por los taninos. Los resultados aparecen en las tablas y Los parámetros que entran en el modelo son el índice de polifenoles totales, el ph y la alcalinidad de las cenizas. ; Tabla Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Modelo final independientes Constante I..T. Ale. ceniz. ph R 2 43,50% R 2 -aj. 40,77% Variable dependiente: astringencia Error estándar 0, , , , , , Coeficiente estimado 2, , , , ES: EAM: T 6,4696-5,9771-4,5645 3,7292 ED-W: 0,0004 1,975 El primero es el parámetro con mayor importancia en el modelo, y tiene un efecto negativo, como cabría esperar (figura A5.17): al aumentar el contenido polifenólico en los vinos la sensación de astringencia se muestra de una forma más agresiva y por lo tanto, es menos valorada por los catadores. A continuación está el ph, con efecto positivo. A mayor ph, las calificaciones en la astringencia tienden también a ser mayores. Como ya se ha descrito repetidamente el ph se correlaciona negativamente con el parámetro analítico acidez total. or lo tanto, se puede concluir que, conforme mayor es la acidez de los vinos menor es la valoración de la astringencia. Expresado de otra forma, se podría decir que la acidez de los vinos incrementa la sensación agresiva de rasposidad, de astringencia producida en la boca por dichos vinos.

61 294 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES La alcalinidad de las cenizas tiene un efecto bastante menos significativo que los anteriores parámetros explicativos. Los coeficientes de determinación obtenidos son superiores a 0,40. La bondad del ajuste se puede observar en la figura A5.18. Tabla Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 2, , ,09582 Grados de libertad medios 0, ,04646 F 15, VINOS DE ARAGÓN asamos ahora a estudiar los datos correspondientes a los vinos de Aragón. rimero se analizan la impresión global, así como la calidad del sabor y la calidad del aroma, las dos variables sensoriales que definen el modelo que predice la impresión global de estos vinos (ver tabla 5.102, en el apartado 5.5). osteriormente se analizan el resto de variables sensoriales evaluadas en la ficha de cata. En todos los análisis de regresión realizados se parte inicialmente de las mismas variables analíticas indicadas en el apartado anterior. Impresión global En las tablas y 5.142, y en las figuras A5.19 y A5.20 se muestran los resultados obtenidos al analizar la impresión global. El modelo obtenido logra explicar cerca del 60 % de la variabilidad total contenida en los datos de impresión global.

62 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 295 De las 38 variables potenciales únicamente cuatro entran a formar parte del modelo. Son, en orden de importancia, los siguientes: alcohol isobutílico, 2-feniletanol, acidez total y grado alcohólico. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Ale. isobutílico 2-feniletanol Grado alcohólico Acidez total R 2 61,94% R 2 -aj. 57,32% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,2788-0, , ,1673 0, , ,2275 0, , ,5707-0, , ,2922 ES: 0, ED-W: EÀM: 0, ,0002 0,0011 0,0024 2,260 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 2, , ,97320 Grados de libertad medios 0, , F 13,4246 Los dos últimos también aparecían en el modelo obtenido al analizar todos los datos (tabla 5.123), presentando el mismo efecto que en el obtenido para los datos de Aragón, el grado alcohólico, positivo, y la acidez total, negativo. El alcohol isobutílico tiene un efecto negativo. Este compuesto es un alcohol superior que aporta notas aromáticas de marcado carácter vinoso, al igual que el alcohol isoamílico, que forma parte del modelo obtenido al analizar todos los datos. or su parte, el 2-feniletanol tiene un efecto positivo. Este alcohol ofrece notas florales, fundamentalmente de rosa, en el aroma de los vinos.

63 296 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Calidad del sabor Al analizar la calidad del sabor como variable dependiente (tablas y 5.144, figuras A5.21 y A5.22) se obtienen unos resultados más pobres que al analizar la impresión global. El modelo que se obtiene permite explicar algo más del 30 % de la variabilidad total. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Acidez total Ale. ceniz. R 2 35,02% R 2 -aj. 31,31% Variable dependiente: calidaddel sabor Coeficiente Error estimado estándar T 4, , ,7182-0, , ,8636-0, , ,9731 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0005 0,0053 1,176 Las dos variables analíticas que entran en el modelo son la acidez total y la alcalinidad de las cenizas, ambas con efecto negativo. Como ya se describió al analizar todos los datos, la calidad del sabor de los vinos es peor calificada por los catadores a medida que aumenta su acidez analítica. La relación entre la variable dependiente y las variables explicativas es lineal, como se observa en la tabla Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 1, , ,4311 0,0005 Residual 2, ,07213 Total (corregido) 3,

64 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 297 Calidad del aroma A continuación se analiza el modelo obtenido para la calidad del aroma (tablas y 5.146, figuras A5.23 y A5.24). Las variables que definen el modelo son tres: el alcohol isoamílico, el grado alcohólico y el acetato de metilo. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Ale. isoamílico Grado alcohólico Acetato de metilo R 2 32,25% R 2 -aj. 26,27% Variable dependiente: calidad del aroma Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,5141-0, , ,2436 0, , ,9895-0, , ,1867 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0026 0,0052 0,0357 1,480 Los dos primeros aparecían también en el modelo prédictive de la calidad del aroma obtenido al analizar todos los datos conjuntamente y el sentido de sus efectos sigue siendo el mismo, negativo en el caso del alcohol isoamílico y positivo en el caso del grado alcohólico. El ester acético del metanol tiene un efecto de carácter negativo, bastante menos significativo que los dos parámetros anteriores. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 1, , ,53480 Grados de libertad medios 0, ,09036 F 5, ,0038 Los coeficientes de determinación obtenidos son bajos, del orden de 0,3.

65 298 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Intensidad del aroma Lo mismo ocurre al analizar la intensidad del aroma (tablas y 5.148, figuras A5.25 y A5.26). El succinato de dietilo y el acetato de etilo definen este modelo, mostrando ambos un efecto positivo. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Succinato de dietilo Acetato de etilo R 2 32,46% R 2 -aj. 28,59% Variable dependiente: intensidad del aroma Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,5981 0, , ,3906 0, , ,1228 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0017 0,0036 2,298 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,95856 Grados de libertad medios 0, ,03780 F 8,4086 0,0010 Calidad del color Al emplear la calidad del color como variable dependiente ninguna de las cuatro variables explicativas potenciales (intensidad colorante, tonalidad, índice de polifenoles totales y contenido en antocianos totales) llega a entrar en el modelo. Intensidad del color asamos, por lo tanto, a estudiar la intensidad del color. Los resultados se muestran en las tablas y 5.150, y en las figuras A5.27 y A5.28. De los cuatro parámetros anteriormente citados, únicamente queda dentro del modelo la tonalidad.

66 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 299 Su efecto es, lógicamente, positivo. El modelo alcanza a explicar alrededor del 40 % de la variabilidad total de la intensidad del color. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Tonalidad R 2 41,22% R 2 -aj. 39,58% Variable dependiente: intensidad del color Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,2839 0, , ,0241 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,901 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 6, , ,13600 Grados de libertad medios 6, ,26348 F 25,2416 Astringencia El modelo predictivo obtenido al utilizar la astringencia como variable dependiente (tablas y 5.152, figuras A5.29 y A5.30) muestra unos coeficientes de determinación bastante aceptables, rondando el valor 0,5. Al igual que cuando considerábamos el conjunto de todos los datos, al analizar los datos de Aragón se observa que variables analíticas indicativas de la concentración de materia colorante (en este caso, la intensidad colorante y el índice de polifenoles totales) tienen un efecto negativo. Es decir, al aumentar el contenido polifenólico la sensación de astringencia parece mostrarse de forma más acusada.

67 300 RELACIONES ANALÍT1CO-SENSORIALES Lo contrario ocurre con el grado alcohólico. El etanol parece mitigar en cierta medida dicha sensación de astringencia o rasposidad. Tabla Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Intensidad colorante I..T. Grado alcohólico Ale. ceniz. R 2 53,73% R 2 -aj. 48,13% Variable dependiente: astringencia Error estándar 0, , , , , , , Coeficiente estimado 2, , , , , ES: EAM: T 6,7881-2,9261-2,8290 2,5488-2,0076 ED-W: 0,0062 0,0079 0,0156 0,0529 2,195 Tabla Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 2, , ,86657 Grados de libertad medios 0, ,05421 F 9,5816 Intensidad del sabor Los coeficientes de determinación múltiple obtenidos con la intensidad del sabor (tablas y 5.154, figuras A5.31 y A5.32) como variable dependiente también son bastante apreciables. No obstante, analizado los efectos, se aprecian resultados un tanto contradictorios. Así, mientras que parece lógico que el alcohol isobutílico muestre un efecto positivo, como se describió también cuando al considerar todos los datos, la acidez total muestra un efecto negativo. No resulta comprensible que a mayor acidez total, las puntuaciones de la intensidad del sabor vayan disminuyendo. En cualquier caso el efecto de la acidez total es el menos significativo en el modelo obtenido.

68 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 301 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante 1 -propanol Acetato de metilo Ale. isobutílico Acidez total R 2 55,83% R 2 -aj. 50,47% Variable dependiente: intensidad del sabor Coeficiente Error estimado estándar T 3, , ,6847-0, , ,2344 0, , ,9871 0, , ,6606-0, , ,2967 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0028 0,0053 0,0119 0,0281 1,666 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 1, , ,46990 Grados de libertad medios 0, ,03306 F 10,4271 Acidez or último en las tablas y 5.156, y en las figuras A5.33 y A5.34, se presentan los resultados obtenidos con la variable sensorial acidez. El modelo es similar al obtenido al considerar el conjunto de todos los datos. Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Modelo final independientes Constante Acidez total R 2 32,15% R 2 -aj. 30,26% Variable Coeficiente estimado 3, , ES: EAM: dependiente: acidez Error estándar T 0, ,6650 0, ,1297 0, ED-W: 0, ,0002 1,220

69 302 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES La variable acidez total es la única que entra en el modelo y su efecto es negativo: el gusto ácido de los vinos de Aragón es menos valorado a medida que la acidez analítica de los mismos aumenta. Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Aragón. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,41547 Grados de libertad medios 0, ,04553 F 17,0543 0, VINOS DE NAVARRA asamos ahora a estudiar los análisis de regresión realizados con los datos de Navarra. Como en los casos anteriores, primero se describen los resultados correspondientes a la impresión global y a las variables sensoriales que en mayor medida la explican, que, de acuerdo a lo observado en el apartado 5.5, son la calidad del sabor y la acidez. osteriormente se estudian el resto de variables sensoriales. Impresión global En las tablas y y en las figuras A5.35 y A5.36 se presentan los resultados obtenidos al emplear la impresión global como variable dependiente. El programa informático obliga a que el número de variables explicativas potenciales que se introducen inicialmente en el análisis sea, como máximo, igual al número de individuos o muestras menos uno. Se han estudiado un total de 36 variables analíticas y el número de individuos (vinos) en el caso de Navarra es de 28. or lo tanto es necesario excluir inicialmente 9 variables analíticas, para partir así de un total de 27. ara ello, acudimos a la tabla A3.25 en la que se muestran las correlaciones lineales entre las variables sensoriales y las analíticas, para los vinos de Navarra. En dicha se 'han

70 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 303 identificado las 9 variables analíticas que presentan los menores coeficientes de correlación con la impresión global y que, por lo tanto, es muy probable que no formen parte del modelo de regresión que explique la impresión global. Estas 9 variables excluidas del análisis son las siguientes: alcalinidad de las cenizas, intensidad del color, antociaños totales, acetaldehido, 1-pentanol, 2,3-butanodiol, alcohol isobutílico, 2-feniletanol y rh. Analicemos entonces los resultados obtenidos con el resto de variables analíticas. El modelo obtenido consta de cinco variables y logra explicar alrededor del 70 % de la variabilidad total de la impresión global. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante Ale. isoamílico Tonalidad Decanoato de etilo Grado alcohólico 1-butanol R 2 73,79% R 2 -aj. 67,83% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,4322-0, , ,2217 0, , ,0492-1, , ,8613 0, , ,8048-0, , ,7205 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0024 0,0004 0,0005 0,0091 0,0103 0,0125 1,793 Tres de las cinco variables, el alcohol isoamílico, la tonalidad y el grado alcohólico, aparecían ya en el modelo obtenido al analizar la totalidad de los datos (el grado alcohólico forma parte también del modelo predictivo de la impresión global de los datos de Aragón), con los mismos efectos, negativo el primer compuesto, y positivo los otros dos parámetros. Los otros dos compuestos del modelo son los componentes volátiles minoritarios 1- butanol y decanoato de etilo, ambos con efecto negativo. El primero es un alcohol de fusel que aporta notas aromáticas de tipo alcohólico, aunque su significación real en el aroma no parece que sea demasiado significativa. El segundo compuesto es un ester que en principio contribuye al aroma de los vinos con notas de carácter frutal y dulzón.

71 .304 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES En la tabla se comprueba que la relación entre la impresión global y las cinco variables explicativas es lineal para cualquier nivel de significación. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 3, , ,47877 Grados de libertad medios 0, , F 12,3860 Calidad del sabor En el caso de la calidad del sabor (y del resto de variables sensoriales que se analizan posteriormente) se parte de los mismos compuestos que en los apartados y Los resultados obtenidos se muestran en las tablas y 5.160, y las figuras A5.37yA5.38. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante Grado alcohólico Ale. isoamílico 2,3-butanodiol R 2 53,77% R 2 -aj. 48,00% Variable dependiente: calidaddel sabor Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,6347 0, , ,3972-0, , ,8754-0, , ,6573 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,1152 0,0002 0,0007 0,0138 1,897 Se obtienen unos coeficientes de determinación bastante apreciables, del orden de 0,5. Entran tres variables en el modelo, que aparecían también cuando se analizaban todos los datos conjuntamente: el grado alcohólico, el alcohol isoamílico y el 2,3-butanodiol. El primero es el más importante y vuelve a mostrar un efecto positivo, mientras que los otros dos compuestos presentan efectos negativos.

72 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 305 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 2, , ,48380 Grados de libertad medios 0, , F 9, ,0003 Acidez En cuanto a la acidez (tablas y 5.162, figuras A5.39 y A5.40), se repiten los resultados obtenidos en los apartados anteriores. La única variable que entra en el modelo es la acidez total, con coeficiente negativo. Los coeficientes de determinación obtenidos son pobres. Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante Acidez total R 2 22,96% R 2 -aj. 20,00% Variable dependiente: acidez Error estándar 0, , , , Coeficiente estimado 3, , ES: EAM: T 10,8851-2,7838 ED-W: 0,0099 1,755 Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,73712 Grados de libertad medios 0, ,11073 F 7,7494 0,0099

73 306 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Calidad e intensidad del aroma Analicemos ahora el resto de variables sensoriales. En las tablas a y en las figuras A5.41 a A5.44, se presentan los resultados correspondientes a las variables sensoriales del aroma, calidad e intensidad. En ambas variables sensoriales el único parámetro sensorial que entra a formar parte de los modelos es el grado alcohólico. En ambos casos su efecto es positivo. Los coeficientes de determinación obtenidos son más bien bajos, sobre todo en el caso de la intensidad del aroma. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante Grado alcohólico R 2 35,23 % R 2 -aj. 32,73% Variable dependiente: calidad Coeficiente Error estimado estándar -0, , , , ES: 0, EAM: 0, del aroma T -0,8779 3,7602 ED-W: 0,3881 0,0009 1,233 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 3, , ,53930 Grados de libertad medios 3, ,23766 F 14,1388 0,0009 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante Grado alcohólico R 2 18,69% R 2 -aj. 15,56% Variable dependiente: intensidad del aroma Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,4302 0, , ,4444 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0223 0,0216 1,752

74 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 307 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,52514 Grados de libertad medios 0, ,07897 F 5,9753 0,0216 Calidad del color Al analizar la calidad del color (tablas y 5.168, figuras A5.45 y A5.46) se obtiene un modelo similar al correspondiente al conjunto total de datos, con unos coeficientes de correlación superiores. Las tres variables analíticas logran explicar alrededor del 50 % de la variabilidad contenida en los datos de la calidad del color de los vinos de Navarra. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante I..T. Intensidad colorante Tonalidad R 2 55,53% R 2 -aj. 49,97% Variable dependiente: calidad Coeficiente Error estimado estándar 2, , , , , , , , ES: 0, EAM: 0, del color T 14,0887 4,5074-4,1261 2,9853 ED-W: 0,0001 0,0004 0,0064 1,551 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 1, , ,26383 Grados de libertad medios 0, , F 9,9885 0,0002

75 .308 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Intensidad del color El modelo obtenido para la intensidad del color lo definen los parámetros índice de polifenoles totales y tonalidad, y muestra los mayores coeficientes de determinación múltiple obtenidos hasta el momento (tablas y 5.170, figuras A5.47 y A5.48). Las dos variables analíticas logran explicar o predecir más del 80 % de la variabilidad contenida en el atributo sensorial intensidad del color. Ambos parámetros muestran un efecto positivo. El análisis de la varianza indica que la relación lineal entre la variable dependiente y las independientes es significativa para cualquier nivel de significación. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante I..T. Tonalidad R 2 83,34% R 2 -aj. 82,01% Variable dependiente: intensidad del color Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,6948 0, , ,8360 0, , ,0694 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0004 0,814 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 12,8081 2, ,3675 Grados de libertad medios 6, ,10237 F 62,5533

76 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 309 Astringencia En las tablas y 5.172, y en las figuras A5.49 y A5.50 se presentan los resultados correspondientes a la astringencia. Tabla Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante I..T. Grado alcohólico R 2 46,56% R 2 -aj. 42,29% Variable dependiente: astringencia Error estándar 0, , , , , Coeficiente estimado 1, , , ES: EAM: T 5,1692-4,5903 3,4414 ED-W: 0,0001 0,0020 2,091 El índice de polifenoles totales y el grado alcohólico permiten predecir más del 40 % de la astringencia. Como ya se describe en páginas anteriores un aumento del índice de polifenoles totales se ve acompañado por un descenso de las calificaciones de la astringencia. Lo contrario ocurre con el grado alcohólico. Tabla Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,21738 Grados de libertad medios 0, ,02602 F 10,8919 0,0004 Intensidad del sabor Finalmente, en las tablas y 5.174, y en las figuras A5.51 y A5.52, se presenta el modelo obtenido al analizar la intensidad del sabor como variable dependiente. Se obtienen unos coeficientes de determinación múltiple relativamente elevados, que rondan el valor de 0,65.

77 310 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Modelo final independientes Constante Tonalidad Metanol R 2 66,48% R 2 -aj. 63,80% Variable dependiente: intensidad del sabor Coeficiente Error estimado estándar T 3, , ,8346 0, , ,9574-0, , ,1794 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0039 2,045 Dos variables entran en el modelo, la tonalidad con efecto positivo y el metanol, con efecto negativo. La interpretación del efecto de la tonalidad ya se explicó cuando se analizaban conjuntamente todos los datos. La presencia y efecto del segundo parámetro es difícilmente explicable. No obstante su efecto es mucho menos significativo que el del primer parámetro. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Navarra. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 1, , ,67607 Grados de libertad medios 0, ,02247 F 24,7965 A continuación se estudian los resultados obtenidos al analizar los datos de cada una de las variedades por separado. En primer lugar hay que indicar que no se estudian todas las variables sensoriales. Como variables dependientes, únicamente se emplean, además de la impresión global, aquellos parámetros sensoriales que, en apartado 5.5. (ver tabla 5.120), se muestran como los más importantes a la hora de explicar o predecir dicha impresión global.

78 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 311 En los primeros párrafos del punto se indica el hecho de que el número de variables explicativas iniciales de las que se parte en un determinado análisis de regresión múltiple paso a paso debe ser, como máximo, igual al número de individuos (vinos) analizados menos uno. Ahora, al analizar separadamente los datos de cada variedad, dicho número de individuos se reduce en gran medida, siendo de siete vinos en el caso de la variedad Rubí Cabernet, nueve en el de Graciano y diez en las cinco variedades restantes. or lo tanto, antes de llevar a cabo el análisis de regresión es necesario seleccionar las variables explicativas (analíticas) que participan en dicho análisis. ara ello acudimos a las tablas A3.32 a A3.38 donde se muestran los resultados del análisis de correlación lineal que relacionan las variables sensoriales y las analíticas, en cada variedad. Las variables analíticas que se seleccionan para dada análisis de regresión son las que muestran mayores coeficientes de correlación con la variable sensorial que corresponda, y que por lo tanto, son las que previsiblemente mejor permitirán explicar o predecir dicha variable sensorial VINOS DE GRACIANO Además de la impresión global los parámetros sensoriales que se han estudiado como variables dependientes son la calidad del sabor y la intensidad del color, los dos atributos que en el apartado 5.5 definen el modelo que explica la impresión global. Impresión global En las tablas y se presentan los resultados correspondientes a la impresión global. De acuerdo a lo explicado con anterioridad, y acudiendo a la tabla A3.26, las 8 variables analíticas de las que se ha partido son las cenizas, succinato de dietilo, I..T., 2,3-butanodiol, extracto seco, tonalidad, y-butirolactona y 2-feniletanol.

79 312 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES I De estas variables únicamente entra en el modelo el contenido en cenizas (variable cuya correlación lineal con la impresión global es la más alta de todas las correlaciones, como se puede comprobar en la tabla A3.32). or sí sólo, el parámetro cenizas logra explicar alrededor del 85 % de la variabilidad contenida en los datos de la impresión global. Su efecto es positivo (ver figura A5.53), al aumentar el contenido en cenizas aumenta la calificación de la impresión global de los vinos de Graciano. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Graciano. Modelo final independientes Constante Cenizas R 2 87,07% R 2 -aj. 85,22% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,2999 0, , ,8659 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0002 2,537 Se observa además que tanto el error estándar como el error absoluto medio son bajos en relación a los obtenidos al analizar conjuntamente todos los datos y los de cada una de las dos zonas. Como se puede comprobar en la tabla la relación entre ambas variables es lineal a un nivel de confianza del 99,9 %. En la figura A5.54 se puede observar la bondad del ajuste. Los valores observados se distribuyen bastante cerca de la recta correspondiente a los valores predichos por la ecuación del modelo obtenido. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Graciano. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 0, , ,1406 0,0002 Residual 0, ,00654 Total (corregido) 0,

80 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 313 Calidad del sabor Veamos ahora los resultados obtenidos con la calidad del sabor como variable dependiente (tabla y 5.178, figuras A5.55 y A5.56). Las 8 variables analíticas seleccionadas inicialmente para la realización de este análisis, de acuerdo a los coeficientes de correlación de la tabla A3.26 y excluyendo los compuestos volátiles minoritarios, son las siguientes: cenizas, I..T., extracto seco, 2,3- butanodiol, alcalinidad de las cenizas, antocianos, alcohol isoamílico y tonalidad. Se observa que algunas coinciden con las indicadas al analizar la impresión global, lo que resulta lógico si recordamos que los catadores han identificado en gran medida la impresión global de los vinos con la calidad de su sabor, como se describe repetidamente en el apartado 5.5. El contenido en cenizas, acompañado del 2,3-butanodiol, es de nuevo el parámetro más importante en el modelo obtenido. Las dos variables muestran efectos positivos. Los coeficientes de determinación múltiple muestran un valor similar al obtenido con la impresión global, rondando el 85 %. f Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Graciano. Modelo final independientes Constante Cenizas 2,3-butanodiol R 2 87,77% R 2 -aj. 83,70% Variable dependiente: calidad del sabor Coeficiente Error estimado estándar T 0, , ,5675 0, , ,9721 0, , ,4984 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,5909 0,0025 0,0466 2,514 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Graciano. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 0, , ,5339 0,0018 Residual 0, ,00535 Total (corregido) 0,

81 314 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Intensidad del color En las tablas y 5.180, y en las figuras A5.57 y A5.58 se presentan los resultados obtenidos con la intensidad del color como variable dependiente. Se ha partido de las mismas variables analíticas que en los casos anteriores, es decir, las 4 características cromáticas: la intensidad colorante, la tonalidad, el I..T. y el contenido en antocianos. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Graciano. Modelo final independientes Constante Intensidad colorante R 2 56,79% R 2 -aj. 50,62% Variable dependiente: intensidad del color Coeficiente Error estimado estándar T 3, , ,3597 0, , ,0331 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0190 2,331 Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Graciano. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,02734 Grados de libertad medios 0, ,06342 F 9,2000 0,0190 El modelo obtenido está definido únicamente por la intensidad colorante, que alcanza a explicar alrededor del 50 % de la intensidad del color sensorial. El efecto de la intensidad colorante es, lógicamente, positivo. Los catadores califican con mayores puntuaciones en la intensidad del color aquellos vinos que efectivamente tienen mayores valores en la variable analítica intensidad colorante. Hay que recordar, no obstante, que el parámetro sensorial intensidad del color muestra un efecto negativo sobre la impresión global (ver tabla 5.120). or lo tanto, en lo referente a la calidad o impresión global de los vinos de Graciano, aquellos con una alta intensidad colorante aparecen peor puntuados que los vinos con menor intensidad colorante, al menos en el rango de intensidades colorantes observadas en estos vinos (los vinos de Graciano, junto con los de Rubí Cabernet, muestran muy altos valores en todas

82 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 315 las características cromáticas). En cualquier caso el efecto de la variable sensorial intensidad del color sobre la impresión global es mucho menos significativo que el de la calidad del sabor VINOS DE TEMRANILLO En los vinos de Tempranillo las dos variables sensoriales analizadas son la impresión global y la acidez, que es el único atributo sensorial que define el modelo explicativo de la primera (ver tabla en el apartado 5.5). Impresión global En el caso de la impresión global (tablas y 5.182, figuras A5.59 y A5.60) las 9 variables analíticas de las que se parte inicialmente, de acuerdo a los coeficientes de correlación lineal presentados en la tabla A3.27, son las siguientes: y-butirolactona, I..T., ph, tonalidad, cenizas, octanoato de etilo, alcalinidad de las cenizas, hexanoato de etilo y antocianos totales. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Tempranillo. Modelo final independientes Constante y-butirolactona R 2 60,66% R 2 -aj. 55,74% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 3, , ,9082-0, , ,5123 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0079 2,814 En el modelo únicamente logra entrar la y-butirolactona que logra explicar alrededor del 55 % de la impresión global. Su efecto es negativo. Al aumentar el contenido en g- butirolactona aumentan las calificaciones de la impresión global.

83 316 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES En la figura A5.50 se observa que algunos de los valores observados se alejan bastante de la recta de los valores predichos. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Tempranillo. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,60516 Grados de libertad medios 0, ,02976 F 12,3365 0,0079 Acidez Al analizar la variable sensorial acidez se obtienen mejores resultados (tablas y 5.184, figuras A5.61 y A5.62). Los parámetros analíticos de los que se ha partido son los mismos que en casos anteriores: el ph, la acidez total, el grado alcohólico, el extracto seco, las cenizas, la alcalinidad de las cenizas y el rh. En el modelo únicamente entra la variable cenizas, con un coeficiente de determinación múltiple ajustado del 65,54 %. Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Tempranillo. Modelo final independientes Constante Cenizas R 2 69,37% R 2 -aj. 65,54% Variable dependiente: Coeficiente Error estimado estándar 1, , , , ES: 0, E AM: 0, acidez T 5,7935 4,2566 ED-W: 0,0004 0,0028 2,616 El efecto es positivo. Al aumentar el contenido en cenizas de los vinos aumenta la valoración hedónica de la acidez de los mismos. En la tabla A3.27 se observa que la acidez sensorial se correlaciona de forma significativa y positiva tanto con las cenizas (coef. corr. = 0,8329) como con el ph (coef. corr. = 0,8329). A su vez las cenizas,y el

84 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 317 ph se correlacionan entre sí, como se puede comprobar en la tabla 5.48 y en la figura A4.2d (coef. corr. = 0,9350). Anibos parámetros parecen contener por lo tanto la misma información y es por ello que el ph no entra a formar parte del modelo de regresión. En cualquier caso se puede concluir que al aumentar el ph (y por lo tanto, al disminuir la acidez total) aumenta la calificación de la acidez de los vinos, lo que se ha descrito también en casos anteriores. En la tabla se observa que la relación entre la acidez sensorial y el contenido en cenizas es lineal, a un nivel de significación de 0,01. Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Tempranillo. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,66116 Grados de libertad medios 0, , F 18,1184 0, VINOS DE GARNACHA De acuerdo al modelo de regresión obtenido en el apartado 5.5 las variables sensoriales a estudiar en los vinos de Garnacha son, además de la impresión global, la calidad del sabor, la acidez, la calidad e intensidad del color y la intensidad del sabor. Lo primero que hay que indicar es que en los casos de la impresión global, la calidad del sabor, y la calidad del color, al emplear el método 'forward" para selección de las variables regresoras, ninguna de las variables iniciales logra entrar a formar parte del modelo final. Los modelos aquí presentados se han obtenido mediante el método de selección 'backward". La diferencia entre un método y otro ya se ha descrito con anterioridad.

85 318 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES En el caso de la acidez no se ha obtenido modelo alguno con ninguno de los dos métodos de selección. Impresión global Una vez hecho este inciso, comencemos con los resultados obtenidos al emplear el parámetro impresión global como variable dependiente (tablas y , y figuras A5.63 y A5.64). Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Modelo final independientes Constante 1 -propanol Acetato de metilo Extracto seco 2,3-butanodiol Grado alcohólico rh Cenizas Ale. ceniz. R 2 99,88% R 2 -aj. 98,89% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 6, , ,1570 0, , ,3542-0, , ,8006 0, , ,5981 0, , ,1539-0, , ,8777-0, , ,9203-0, , ,4148-0, , ,5627 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0777 0,0313 0,0321 0,0325 0,0419 0,0458 0,0581 0,0609 0,0663 2,479 Las variables analíticas de las que se ha partido para la realización de este análisis de regresión, de acuerdo a la tabla A3.28, son las siguientes: alcalinidad de las cenizas, acetato de metilo, 1-propanol, acetato de isobutilo, extracto seco, rh, grado alcohólico, 2,3-butanodiol y cenizas. Como ya se ha indicado, mediante el método "forward" ninguna de estas nueve variables entra en el modelo, lo cual resulta comprensible al comprobar que en lo que respecta a la impresión global el coeficiente de correlación más alto que se observa en la tabla A3.28, que relaciona el citado parámetro sensorial con la alcalinidad de las cenizas, tiene un valor bastante bajo (0,4090). Mediante la opción "backward" todas las variables iniciales, excepto el acetato de isobutilo, entran a formar parte del modelo final de regresión. De acuerdo al coeficiente

86 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 319 de determinación múltiple ajustado este modelo logra explicar cerca del 99 % de la variabilidad total de la impresión global. El valor de los errores (estándar y absoluto medio) es muy bajo. No obstante, atendiendo a lo.s valores, se observa el nivel de significación es inferior a 0,05 únicamente en las cinco primeras variables. El efecto de tres de ellas (1-propanol, extracto seco y 2,3-butanodiol) es positivo, mientras que el de las otras dos (acetato de metilo y grado alcohólico) es negativo. El efecto observado ahora en el grado alcohólico es el contrario al descrito en modelos anteriores. En los vinos de Garnacha al aumentar su contenido alcohólico la calificación de su impresión global se ve disminuida. Hay que recordar que los vinos de Garnacha muestran un elevado grado alcohólico (entre 12,86 % y 14,90 %). Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,44900 Grados de libertad medios 0, ,00055 F 101,607 0,0756 Finalmente en la tabla se puede comprobar que, a un nivel de significación de 0,05, la relación entre la impresión global y las variables analíticas regresoras no es absolutamente lineal puesto que el valor es superior a dicho nivel de significación. Calidad del sabor Los resultados obtenidos con la calidad del sabor como variable dependiente (tablas y 5.188, y figuras A5.65 y A5.66) son muy similares a los obtenidos anteriormente con la impresión global, lo que es lógico dado el alto grado de identificación observado entre ambos atributos sensoriales. Se ha partido de los mismos parámetros analíticos que en el caso anterior (sustituyendo el acetato de isobutilo por el ph). Los coeficientes de

87 320 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES correlación entre estos compuestos y la calidad del sabor son también bajos (el mayor tiene un valor de 0,4876 y corresponde de nuevo a la alcalinidad de las cenizas) por lo que el método "fordward" no aporta ningún resultado. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Modelo final independientes Constante 1 -propanol H 2,3-butanodiol Cenizas Grado alcohólico rh Ale. ceniz. Acetato de metilo R 2 99,29% R 2 -aj. 93,59% Variable dependiente: calidaddel sabor Coeficiente Error estimado estándar T 35, , ,5600 0, , , , , ,0264 0, , ,0039-7, , ,9176-4, , ,8360-1, , ,2768-0, , ,8796-0, , ,4404 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,1133 0,0940 0,1047 0,1051 0,1066 0,1080 0,1192 0,1287 0,1410 2,353 Mediante el método "backward" todas las variables quedan dentro del modelo final excepto el extracto seco. Sin embargo ninguna de ellas resulta significativa a un nivel de significación de 0,05. El modelo obtenido explica más del 93 % de la variabilidad total contenida en la calidad del sabor. De nuevo tanto el error estándar como el error absoluto medio son muy bajos. Finalmente el análisis de la varianza indica que, a un nivel de significación de 0,05, no existe relación lineal entre la calidad del sabor y las variables explicativas. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,31966 Grados de libertad medios 0, ,00228 F 17,4239 0,1808

88 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 321 Calidad del color Veamos ahora los resultados obtenidos con la calidad del color (tablas y 5.190, y figuras A5.67 y A5.68). En la tabla A3.28 se observa que los coeficientes de correlación entre esta variable sensorial y las cuatro características cromáticas consideradas en este análisis de regresión (intensidad colorante, tonalidad, I..T., antocianos) son muy bajos. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Modelo final independientes Constante I..T. Tonalidad R 2 42,07% R 2 -aj. 25,51% Variable dependiente: calidaddel color Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,4716 0, , ,1857 0, , ,0853 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0001 0,0651 0,0755 2,044 Mediante la opción 'backward" quedan dentro del modelo la tonalidad y el I..T, que logran explicar únicamente el 25,51 % de la variación total de la calidad del color. Ambos parámetros analíticos tienen efectos positivos (la calidad del color aumenta al aumentar el valor de la tonalidad y el I..T.), aunque, ninguno de los dos son significativos (valores superiores al nivel de significación 0,05). El análisis de la varianza no permite concluir que exista una relación lineal entre la variable calidad del color y las dos variables explicativas. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 0, , ,5414 0,1480 Residual 0, ,01693 Total (corregido) 0, _

89 322 RELACIONES ANALÍTICOSENSOR1ALES Intensidad del color En el caso de la intensidad del color (tablas y 5.192, y figuras A5.69 y A5.70) los resultados son algo mejores. Mediante el método "fordward", de las cuatro variables iniciales, entra en el modelo la tonalidad que explica cerca del 50 % de la intensidad del color sensorial. Su efecto es significativo y, lógicamente de signo positivo. No obstante, en la figura A5.69 se observa que hay puntos bastante alejados de la recta.- Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Modelo final independientes Constante Tonalidad R 2 54,09% R 2 -aj. 48,35% Variable dependiente: intensidad del color Coeficiente Error estimado estándar T 2, , ,1004 0, , ,0699 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0153 2,662 Además la bondad del ajuste no es excesivamente buena (figura A5.70), aunque la relación entre ambas variables se puede considerar lineal, de acuerdo al análisis de la varianza. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,89570 Grados de libertad medios 0, ,05140 F 9,4245 0,0153

90 RESULTADOS V DISCUSIÓN 323 Intensidad del sabor or último se analiza la intensidad del sabor (tablas y 5.194, y figuras A5.71 y A5.72). Las variables analíticas de las que se ha partido son, de acuerdo a los coeficientes de correlación de la tabla A3.28 (excluyendo los compuestos volátiles minoritarios), las siguientes: glicerol, acetato de etilo, acetaldehido, I..T., cenizas, antocianos, acetato de metilo, alcohol isoamílico y metanol. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Modelo final independientes Constante Glicerol R 2 65,07% R 2 -aj. 60,71% Variable dependiente: intensidad del sabor Coeficiente Error estimado estándar T 2, , , ,8607 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0048 1,949 En el modelo entra únicamente el glicerol. El coeficiente de determinación múltiple ajustado supera el valor del 60 %. El efecto es significativo y de signo positivo: la intensidad del sabor de los vinos de Garnacha recibe puntuaciones más altas conforme aumenta su contenido en glicerol. La relación entre ambas variables es lineal, a un nivel de significación de 0,01 (tabla 5.194). Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Garnacha. Análisis de la varianza Fuentes Suma de Grados de de variación libertad medios F Modelo 0, , ,9052 0,0048 Residual 0, ,01798 Total (corregido) 0,

91 324 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES VINOS DE MAZUELO Impresión global y calidad del sabor En los vinos de Mazuelo los atributos sensoriales analizados son la impresión global y la calidad del sabor. De acuerdo a los coeficientes de correlación que se presentan en la tabla A3.29 se han seleccionado las variables independientes de partida. En las dos variables dependientes estudiadas las nueve variables analíticas seleccionadas son las mismas: intensidad colorante, tonalidad, antocianos, grado alcohólico, extracto seco, alcalinidad de las cenizas, acetaldehido, acetato de etilo y metanol. Los resultados obtenidos se muestran en las tablas a y en las figuras A5.73aA5.76. En los dos modelos obtenidos únicamente una de las nueve variables entra a formar parte de los mismos, precisamente aquellas variables que se correlacionan de forma más significativa con las correspondientes variables sensoriales: el metanol en el caso de la impresión global (coef. corr. = 0,7819), y la alcalinidad de las cenizas en el caso de la calidad del sabor (coef. corr. = -0,8414). Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Mazuelo. Modelo final independientes Constante Metanol R 2 61,13% R 2 -aj. 56,27% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,1095 0, , ,5470 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0145 0,0075 1,850 El metanol logra explicar alrededor del 56 % de la impresión global de los vinos de Mazuelo. Su efecto es significativo y de signo positivo.

92 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 325 Como se comprueba en la tabla la relación entre ambas variables se puede considerar lineal Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Mozuelo. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,29301 Grados de libertad medios 0, ,06282 F 12,5813 0,0075 En el caso de la calidad del sabor el coeficiente de determinación múltiple ajustado obtenido es superior al anterior y ronda el 67,14 %. El efecto de la alcalinidad de las cenizas sobre la calidad del sabor es significativo y de signo negativo. El análisis de la varianza indica que la relación entre ambas variables es lineal, a un nivel de significación de 0,01. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Mazuelo. Modelo final independientes Constante Ale. ceniz. R 2 70,79% R 2 -aj. 67,14% Variable dependiente: calidad Coeficiente Error estimado estándar 4, , , , ES: 0, EAM: 0, del sabor T 8,2253-4,4030 ED-W: 0,0023 1,438 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Mazuelo. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,01565 Grados de libertad medios 0, ,03709 F 19,3861 0,0023

93 326 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES VINOS DE MERLOT En los vinos de Merlot las variables sensoriales consideradas, además de la impresión global, son la calidad del sabor y la acidez. En el caso de la acidez no se ha podido obtener ningún modelo ni mediante la opción "forward", ni mediante la opción "backward". Impresión global En las tablas y 5.200, y en las figuras A5.77 y A5.78 se presentan los resultados correspondientes a la impresión global. Las nueve variables analíticas consideradas inicialmente, atendiendo los coeficientes de correlación de la tabla A3.30, son estas: 2,3-butanodiol, ácido isovaleriánico, g- butirolactona, butirato de etilo, hexanóato de etilo, decanoato de etilo, acetato de etilo, laurato de etilo, y octanoato de etilo. Se observa que todos los coeficientes de correlación tiene signo negativo y que el más elevado corresponde al 2,3-butanodiol. Es precisamente este compuesto el único que entra a formar parte del modelo final, logrando explicar algo más del 56 % de la variación total de la impresión global. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Merlot. Modelo final independientes Constante 2,3-butanodiol R 2 60,98% R 2 -aj. 56,11 % Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 3, , ,7920-0, , ,5362 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0077 1,951 El efecto del 2,3-butanodiol tiene un signo negativo y es significativo. La relación entre este compuesto y la variable dependiente impresión global es lineal, como se puede comprobar en la tabla

94 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 327 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Merlot. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,01233 Grados de libertad medios 0, ,04937 F 12,5049 0,0077 Calidad del sabor En el caso de la calidad del sabor (tablas y 202, y figuras A5.79 y A5.80) los resultados son muy similares. No obstante los nueve parámetros de los que se ha partido, al excluir previamente los compuestos volátiles minoritarios, no son los mismos: 2,3- butanodiol, I..T., acetato de etilo, extracto seco, alcalinidad de las cenizas, cenizas, glicerol, intensidad colorante y acetato de metilo. El compuesto 2,3-butanodiol es, de nuevo, el único que define el modelo final. Su es significativo, y también de signo negativo. El coeficiente de determinación múltiple ajustado es menor que en el modelo anterior. Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Merlot. Modelo final independientes Constante 2,3-butanodiol R 2 45,07% R 2 -aj. 38,20% Variable dependiente: calidad del sabor Coeficiente Error estimado estándar T 3, , ,3325-0, , ,5619 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0335 1,747 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Merlot. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,88868 Grados de libertad medios 0, ,06102 F 6,5634 0,0335

95 328 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES VINOS DE RUBÍ CABERNET / En los vinos de Rubí Cabernet las variables sensoriales a analizar, de acuerdo a lo observado en el apartado 5.5, son la impresión global, la acidez y la intensidad del color. En el caso de la intensidad del color no se ha obtenido ningún modelo de regresión, ni con la opción de selección "forward", ni con la "backward". Impresión global En las tablas y 5.204, y en las figuras A5.81 y A5.82, se muestran los resultados correspondientes a la impresión global. Las seis variables analíticas de partida son, atendiendo a la tabla A3.31, las siguientes: alcohol isoamílico, acetato de metilo, rh, succinato de dietilo, extracto seco y alcalinidad de las cenizas. Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Rubí Cabernet. Modelo final independientes Constante Ale. isoamílico rh R 2 90,16% R 2 -aj. 85,23% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T -1, , ,7232 0, , ,8744-0, , ,9202 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,5096 0,0179 0,0432 2,490 El modelo obtenido está definido por dos variables explicativas, el alcohol isoamílico y el rh, que logran explicar el 85,23 % de la variabilidad total de la impresión global. Los efectos de ambas variables son significativos. En el caso del alcohol isoamílico, que es la variable con mayor peso en el modelo, se observa, contrariamente a lo descrito en casos anteriores, que tiene un efecto positivo.

96 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 329 La impresión global aumenta al aumentar el contenido en alcohol isoamílico (ver figura A5.81). En este sentido hay que indicar varios hechos: los vinos de Rubí Cabernet son los menos valorados en la impresión global, el contenido en alcohol isoamílico de todos los vinos de esta variedad es muy alto y el rango de concentraciones en este compuesto es muy pequeño, oscilando entre cerca de 370 mg/1 y casi 400 mg/1 (ver tabla 5.15) y, por último el número de vinos disponibles es únicamente de siete, lo que no permite establecer conclusiones firmes. Así, al analizar un mayor número de vinos y con un rango de concentraciones en este compuesto más amplio, se observa que, como cabe esperar, el alcohol isoamílico tiene un efecto negativo sobre la impresión global, como se puede comprobar al estudiar los resultados correspondientes a la totalidad de los datos (tabla y figura A5.1) y a los de Navarra (tabla y figura A5.35). Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Rubí Cabernet. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,35570 Grados de libertad medios 0, ,00875 F 18,3162 0,0097 La tabla indica que la relación entre la impresión global y las dos variables explicativas es lineal a un nivel de significación de 0,01. Acidez En las tablas y 5.206, y en las figuras A5.83 y A5.84 se muestran los resultados correspondientes a la acidez. De las siete variables analíticas consideradas en el resto de análisis de regresión realizados con la acidez como variable respuesta o dependiente (ph, acidez total, grado alcohólico, extracto seco, cenizas, alcalinidad de las cenizas y el rh) se ha excluido el

97 330 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES parámetro cenizas, por ser, de los siete compuestos, el que menos se correlaciona con la acidez (tabla A3.31). Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Rubí Cabernet. Modelo final independientes Constante rh Grado alcohólico R 2 89,71% R 2 -aj. 84,56% Variable Coeficiente estimado 3, , , ES: EAM: dependiente: Error estándar 0, , , , , acidez T 5,5227-4,9802 2,1381 ED-W: 0,0052 0,0076 0,0993 1,888 Dos variables entran en el modelo, el rh, con efecto negativo, y el grado alcohólico, con efecto positivo. El coeficiente de correlación múltiple ajustado alcanza, en porcentaje, el valor 84,56. Existe una relación lineal entre la acidez y ambas variables, a un nivel de significación de 0,05 (tabla 5.206). Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Rubí Cabernet. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,09345 Grados de libertad medios 0, ,00240 F 17,4318 0,0106

98 RESULTADOS Y DISCUSIÓN VINOS DE CABERNET SAUVIGNON Las variables sensoriales analizadas en los vinos de Cabernet Sauvignon son la impresión global, la calidad del sabor, la acidez y la intensidad del sabor. Impresión global y calidad del sabor En los casos de la impresión global (tablas y 5.208, figuras A5.85 y A5.86) y la calidad del sabor (tablas y 5.210, figuras A5.87 y A5.88) los resultados son similares. En los dos modelos obtenidos participa una única variables analítica, el I..T., con un efecto positivo. Al aumentar el valor del I..T. en los vinos de Cabernet Sauvignon aumentan las calificaciones obtenidas por dichos vinos tanto en la impresión global como en la calidad del sabor. El coeficiente de determinación múltiple ajustado es algo superior en el modelo de la impresión global que en el de la calidad del sabor. En ambos modelos se puede constatar que existe una relación lineal entre la variable dependiente y la explicativa. Las nueve variables empleadas en cada análisis de regresión, según los coeficientes de correlación presentes en la tabla A3.32, son las siguientes: en el caso de la impresión global, I..T., acidez total, 2-feniletanol, ph, antocianos, acetaldehido, intensidad colorante, glicerol y alcohol isobutílico; en el caso de la calidad del sabor, I..T., acidez total, acetaldehido, intensidad colorante, ph, 2,3-butanodiol, alcohol isobutílico, 1- propanol y metanol. Se puede comprobar que el I..T. es el compuesto que más se correlaciona tanto con la impresión global (coef. corr. = 0,7854) como con la calidad del sabor (coef. corr. = 0,7292), por lo que resulta comprensible que sea la única variable analítica que define ambos modelos de regresión.

99 332 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final independientes Constante I..T. R 2 61,68% R 2 -aj. 56,89% Variable dependiente: impresión global Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,7864 0, , ,5885 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0071 3,217 Tabla Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,72436 Grados de libertad medios 0, ,03470 F 12,8771 0,0071 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final independientes Constante I..T. R 2 53,18% R 2 -aj. 47,33% Variable dependiente: calidad Coeficiente Error estimado estándar 1, , , , ES: 0, EAM: 0, del sabor T 9,4938 3,0144 ED-W: 0,0167 2,918 Tabla Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,63942 Grados de libertad medios 0, ,03742 F 9,0866 0,0167

100 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 333 Acidez Los resultados obtenidos en el análisis de regresión múltiple paso a paso con la acidez como variable dependiente se muestran en las tablas y y en las figuras A5.89 y A5.90. Las variables analíticas de partida empleadas son las mismas siete variables consideradas en casos anteriores. Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final independientes Constante ph R 2 77,06% R 2 -aj. 74,19% Variable dependiente: Coeficiente Error estimado estándar 0, , , , ES: 0, EAM: 0, acidez T 0,3449 5,1843 ED-W: 0,7391 0,0008 2,592 Únicamente el ph logra entrar en el modelo, explicando más del 74 % de la acidez sensorial. El efecto del ph es claramente significativo y tiene un signo positivo, lo que resulta coherente con lo observado anteriormente: la valoración hedónica de la acidez aumenta al aumentar el ph de los vinos, y por lo tanto, disminuir su acidez total, dado que ambas variables analíticas están altamente correlacionadas (con signo negativo) entre sí, como se puede comprobar en la figura A4.2c. Esta alta correlación explica que la acidez total no entre en el modelo, cuando en la tabla A3.32 (y en las figuras A4.7e y A4.7f) se observa que, al igual que el ph, está muy correlacionada con la acidez sensorial (correlación de signo negativo). Ambas variables parecen contener la misma información (aunque con sentido contrario) y por lo tanto su participación conjunta en el modelo resultaría redundante. En la tabla se puede comprobar que la relación entre la acidez sensorial y el ph es claramente lineal, a un nivel de significación de 0,001.

101 334 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Tabla Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,57480 Grados de libertad medios 0, ,01648 F 26,8766 0,0008 Intensidad del sabor Los parámetros analíticos considerados inicialmente en el análisis de la intensidad del sabor (tablas y 5.214, figuras A5.91 y A5.92) son: tonalidad, alcalinidad de las cenizas, intensidad colorante, acetato de metilo, metanol, 1-propanol, rh, alcohol isobutílico y cenizas. Como en otras ocasiones en el modelo final entra únicamente una variable explicativa, precisamente la que más se correlaciona con la intensidad del sabor (tabla A3.32 y figura A4.7m), la tonalidad, en este caso. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final independientes Constante Tonalidad R 2 81,82% R 2 -aj. 79,55% Variable dependiente: intensidad del sabor Coeficiente Error estimado estándar T 1, , ,5465 0, , ,0003 ES: 0, ED-W: EAM: 0, ,0001 0,0003 2,683 El coeficiente de correlación múltiple ajustado obtenido es bastante alto, cercano, en porcentaje al 80 %. El efecto de la tonalidad es claramente significativo y tiene un signo positivo: al aumentar la tonalidad de los vinos aumenta la puntuación recibida en la intensidad del sabor de los mismos.

102 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 335 Finalmente, en la tabla se puede comprobar que la relación entre ambas variables es lineal, a un nivel de significación de 0,001. Tabla Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con los vinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza Fuentes de variación Modelo Residual Total (corregido) Suma de 0, , ,88945 Grados de libertad medios 0, ,02021 F 36,0041 0, SÍNTESIS En la tabla se resumen los análisis de regresión anteriormente descritos, y realizados con la totalidad de los datos, y con los datos de cada zona, con cada uno de los nueve atributos sensoriales como variables dependientes y los distintos parámetros analíticos empleados en cada caso y que ya se han especificado en las páginas precedentes. En las tablas a se resumen los modelos obtenidos al emplear los datos de cada variedad por separado y con algunas de las variables sensoriales estudiadas (impresión global, calidad del sabor, acidez, calidad e intensidad del color). Se incluyen algunos modelos no descritos anteriormente, con la acidez (Graciano), la calidad del color (Graciano, Tempranillo, Mazuelo, Merlot y Cabernet Sauvignon) y la intensidad del color (Tempranillo, Mazuelo, Merlot y Cabernet Sauvignon) como variables dependientes. Se han incluido por considerar que los resultados que ofrecen son interesantes. Los resultados obtenidos al analizar los datos de cada variedad por separado han de interpretarse con cautela, ya que el número de vinos incluidos en cada análisis se reduce en gran medida. En todas las tablas se muestran los compuestos que definen los distintos modelos de regresión obtenidos y el signo de su efecto y su significatividad (ver el cuadro indicativo

103 336 RELACIONES ANALÍT1CO-SENSOR1ALES presentado a continuación), así como el coeficiente de regresión múltiple ajustado, los errores estándar y absoluto medio y los valores F y de los respectivos análisis de la varianza. Tamaño valor $$ < 0,0005 $$ < 0,0010 é < o.ooso tf < 0,0500 tf < o,mo A continuación se comentan fundamentalmente los resultados sintetizados en la tabla 5.215, correspondientes al análisis del conjunto de todos los datos y de los datos de cada una de las zonas por separados. Se discuten sobre todo los correspondientes a la impresión global, por entender que es el parámetro que expresa la calidad de los vinos estudiados. Comenzando entonces con la impresión global, en la tabla se puede constatar que el grado alcohólico aparece en los tres casos estudiados, mostrando siempre un efecto de signo positivo. or lo tanto, parece que el aumento del grado alcohólico de los vinos se traduce en una mejor calificación de la impresión global de los mismos. Casp y Bernabeu (1987e) observan también este efecto del grado alcohólico sobre la impresión global en vinos tintos de la D.O. Valencia. A su vez la acidez total, que participa en los modelos correspondientes a la totalidad de los datos y a los de Aragón, muestra un efecto contrario: la impresión global desciende al aumentar la acidez total de los vinos. Otros compuestos que parecen importantes a la hora de definir la calidad de los vinos estudiados son los alcoholes de fusel, el alcohol isobutílico en el caso de los vinos de Aragón, y el alcohol isoamílico en los otros dos casos. Ambos compuestos muestran una influencia de signo negativo. Como ya se ha indicado con anterioridad altas concentraciones de los alcoholes de fusel, superiores a 300 mg/1 según Colagrande y col. (1988), dan lugar a aromas de un carácter vinoso agresivo, picante y poco agradable

104 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 337 (Nykänen, 1986). Shinohara (1984) fija en 400 mg/1 el umbral sensorial de la suma de los alcoholes superiores n-propanol, isobutílico e isoamílico. Otro parámetro destacable es la tonalidad, que forma parte de los modelos referentes a la totalidad de los vinos y a los de Navarra. En ambos casos el efecto es positivo. Como ya se ha indicado este parámetro analítico está muy correlacionado con la intensidad colorante, que se relaciona en gran medida con el contenido en antocianos. or todo ello se puede concluir que estas características cromáticas de los vinos son unas variables analíticas cuyo control se hace necesario en la búsqueda de vinos de calidad. Hay que indicar el precedente de Castino (1989), que en vinos de Barbera obtiene correlaciones muy destacables, y del mismo signo que las obtenidas en el presente trabajo, entre el juicio global emitido por los catadores y el grado alcohólico, la acidez total, la intensidad colorante, polifenoles totales y antocianos. Tabla Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para las variables sensoriales y las analíticas, con todos los vinos y los vinos de cada zona analíticas (independ.) Int. color. Tonalidad I..T. Antocianos ph Ac.total Grado, ale. Alc.ceniz. Isobutíl Isoamíl 2,3-btdiol Acetisobut Acetisoam R 2 -aj. ES EAM F Imp. Global é è ï? p 55,18 0,2435 0, ,34 Cal. Sabor é? è 52,64 0,2482 0, ,45 Vinos de Aragón y Navarra sensoriales (dependientes) Int. Cal. Int. Acidez Sabor Aroma Aroma è é 34,26 0,2056 0, ,94? 35,11 0,2659 0, ,17 é $ p 27,07 0,3976 0,3131 9,043 é 13,04 0,2484 0, ,75 0,0017 Cal. Color? 4 è 30,43 0,2882 0, ,48 Int. Color à é 53,98 0,4756 0, ,12 Astring? è $ 40,77 0,2155 0, ,91

105 338 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Tabla (continuación) analíticas (independ.) Int. color. Tonalidad I..T. Ac. total Grado ale. Ale. ceniz. Isobutíl Isoamíl Act. metilo Act. etilo 1 -propanol Succdietil 2-feniletan R 2 -aj. ES EAM F analíticas (independ.) Int. color. Tonalidad I..T. Ac. total Grado ale. Metanol Isoamíl 2,3-btdiol 1-butanol Decanetil R 2 -aj. (%) ES EAM F Imp. Cal. Global Sabor ë? é 57,32 31,31 0,2141 0,2686 0,1546 0, ,42 9,43 0,0005 Imp. Cal. Global Sabor é è í»? è 67,83 48,00 0,2310 0,2939 0,1518 0, ,39 9,3065 0,0003 f. Vinos de Aragón sensoriales (dependientes) Int. Acidez Cal. Int. Cal. Sabor Aroma Aroma Color é é 50,47 0,1818 0, ,43 f 30,26 0,2134 0, ,05 0,0002 ë 26,27 0,3006 0,2340 5,39 0, é 28,59 0,1944 0,1359 8,41 0,0010 No se obtiene ningún modelo Vinos de Navarra sensoriales (dependientes) Acidez Cal. Int. Aroma Aroma Int. Sabor é 63,80 0,1499 0, ,78 p 20,00 0,3329 0,2362 7,75 0,0099 é 32,73 0,4875 0, ,14 0,0009 é : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo ë 15,56 0,2810 0,2300 5,98 0,0216 Cal. Color ë é 49,97 0,2459 0,1775 9,99 0,0002 nt Color è Astring f è í> 39,58 48,13 0,5133 0,2328 0,3977 0, ,24 9,58 (Stor Astring é ë 82,01 42,29 0,3200 0,1613 0,2471 0, ,55 10,89 0,0004

106 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 339 Lo señalado anteriormente es coherente con el hecho de que los vinos de Garnacha y de Merlot, los más valorados en la impresión global, muestran, en general, un grado alcohólico elevado y una acidez total y una tonalidad moderadas. or su parte, los vinos de Tempranillo, también apreciados por los catadores, muestran una acidez total baja y un contenido en los alcoholes dé fusel moderados (lo que también ocurre en los vinos de Garnacha). Los vinos de Graciano y Mazuelo, poco valorados, destacan por su elevada acidez total, mientras que los de Rubí Cabernet se caracterizan, entre otras cosas, por presentar un contenido en los alcoholes de fusel muy elevado. Tabla Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable impresión global y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad analíticas I..T. Grado ale. Ext. seco Cenizas Alc.ceniz rh Act. metilo Metanol 1 -propanol 2,3-btdiol Isoamíl y-butirolac R 2 -aj. ES EAM F Grac é Variable sensorial: impresión global Temp 85,22 55,74 0,0809 0,1725 0,0631 0, ,14 12,34 0,0002 0,0079 Garn? é?? f è é Variedades Mazu é 98,89 56,27 0,0235 0,2506 0,0055 0, ,61 12,58 0,0756 0,0075 é : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo Merl f» RbCb f è 56,11 85,23 0,2222 0,0936 0,1673 0, ,50 18,32 0,0077 0,0097 CbSv 4 56,89 0,1862 0, ,88 0,0071 En lo que respecta al grado alcohólico es necesario hacer una pequeña matización. En la tabla se observa que en los vinos de Garnacha el efecto del grado alcohólico es el contrario al descrito en los párrafos precedentes. Como ya se ha indicado con anterioridad esto puede deberse al hecho de que en los vinos de Garnacha el rango de

107 340 RELACIONES ANALlTICO-SENSORIALES grado alcohólico observado es más bien estrecho y se sitúa en porcentajes en etanol altos. Al aumentar tanto dicho rango como el número de muestras el efecto del grado alcohólico es claramente positivo. En cualquier caso, todo parece indicar la existencia de un grado alcohólico óptimo e intermedio entre los valores mínimo y máximo observados en los vinos estudiados. En definitiva, de acuerdo a los resultados obtenidos, en los vinos tintos jóvenes parece necesario alcanzar un grado alcohólico suficiente, una acidez y una concentración en alcoholes superiores moderadas y un contenido en sustancias polifenólicas adecuado, sobre todo las de carácter antociánico. Todo ello pone de manifiesto la importancia de fijar una fecha de vendimia adecuada. El grado alcohólico de los vinos.depende fundamentalmente del contenido en azúcares de la uva vendimiada. Este contenido aumenta progresivamente durante el proceso de maduración de la uva, mientras que la evolución de los ácidos es la contraria. or lo tanto se constata la necesidad de definir un índice de madurez óptimo (relación azúcares/acidez) para la vendimia. En este sentido Van Rooyen y col. (1984) observan en vinos de Cabernet Sauvignon y inotage que, de cara a definir el momento óptimo de la vendimia, el uso del índice de madurez Balling (sólidos solubles) x ph permite una mejor estimación de la calidad global de los vinos que el índice Balling / acidez total. La acidez total del vino no depende exclusivamente de la acidez total del mosto del que procede. La estabilización tartárica, y sobre todo, la fermentación maloláctica dan lugar a un descenso significativo en la acidez total de los vinos. or consiguiente es fundamental dirigir y controlar el proceso de transformación del ácido málico, caracterizado por un sabor acerbo muy pronunciado y duro, en ácido láctico, mucho más suave y menos agresivo (Berger, 1992). Las características cromáticas del vino van ha depender de muchos factores. Durante el proceso de maduración de la uva se produce una acumulación progresiva de sustancias polifenólicas, antocianos y taninos, en la piel de los granos. arece entonces interesante incluir el estudio de la evolución de estos compuestos durante el proceso de maduración para la definición del momento de vendimia, como indican Berger (1992) y Venencie y

108 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 341 col. (1997). Estos últimos desarrollan un método sencillo de extracción y medida de compuestos polifenólicos (antocianos e I..T.) en la uva, método que facilita el conocimiento del potencial polifenólico de la misma y la definición de una 'madurez polifenólica", que junto con los índices de madurez tradicionales permite afinar la elección del momento adecuado de la vendimia No obstante, si bien el partir de una materia prima con una elevada calidad polifenólica es fundamental, el contenido del vino finalmente obtenido en estas sustancias no tiene por qué corresponder al encontrado en la uva. En este sentido el control del proceso de vinificación va a ser primordial. Empezando por la operación de despalillado, la fermentación de vendimia sin despalillar va a provocar un aumento del contenido polifenólico en los vinos debido a la disolución de sustancias polifenólicas provenientes del raspón, sustancias incoloras y con caracteres organolépticos diferentes a los de las sustancias que se encuentran en la piel. Además los raspones fijan los antocianos de la piel impidiendo su incorporación al mosto en fermentación. or otro lado el raspón contiene agua y absorbe alcohol. Todo ello indica la necesidad de realizar un despalillado previo al encubado (Tullio de Rosa, 1988; iva y Castellan, 1991). La operación de estrujado facilita la maceración y la disolución del color al aumentar la superficie de contacto entre las partes sólidas y líquidas de la uva. En estas fases la disolución del color corresponde a las sustancias antociánicas, que en vinos jóvenes como los resultados obtenidos ponen de manifiesto, son los que en mayor medida interesa extraer. Esta operación debe hacerse de forma cuidadosa puesto que un estrujado excesivamente vigoroso favorece la extracción de los taninos más astringentes y amargos (Zoecklein, 1991). En la fermentación, desde el punto de vista de la disolución del color, los factores a controlar son la temperatura, la realización de remontados (cómo, con qué frecuencia y en qué momentos) y la duración del encubado. Los tres aspectos están interrelacionados. Al aumentar la temperatura de fermentación se incrementa la disolución de las sustancias colorantes, aumentando la intensidad colorante (antocianos), y de forma más acusada, el índice de polifenoles totales de los vinos finalmente obtenidos (Arfelli, 1989; Ubigli, 1990). No obstante se comprueba que el grado alcohólico finalmente alcanzado i

109 .342 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES depende también de la temperatura de fermentación, siendo mayor conforme menor sea dicha temperatura. El empleo de altas temperaturas de fermentación, entre 25 y 30 C, acelera la transformación de los azúcares, mientras que temperaturas superiores a 30 C puede hacer peligrar el desarrollo posterior de la fermentación maloláctica o incluso provocar una parada de la Fermentación alcohólica (eynaud, 1993). or otro lado el empleo de bajas temperaturas (15-20 C) obliga a alargar notablemente el encubado si se quiere agotar el contenido en azúcares del mosto lo que puede dar lugar a vinos muy alcohólicos o con un alto contenido en taninos. Esto último dependerá también del número de remontados realizados como se indica a continuación. La realización de remontados, incrementa la disolución de los compuestos fenólicos y facilita su homogeneización en el líquido fermentativo. El efecto de los remontados es más significativo en las primeras etapas de la fermentación, sobre todo en lo que respecta a la fracción antociánica. La duración del encubado influye en gran medida en el contenido polifenólico de los vinos obtenidos, sobre todo en lo que respecta a los taninos. Los compuestos antociánicos se extraen en las primeras fases de la fermentación, alcanzando un máximo, disminuyendo y estabilizándose después. Los taninos por contra se disuelven más lentamente al principio, aumentando progresivamente y de forma continua durante el encubado (La Notte y col., 1992, 1993a). La realización de encubados largos con o sin remontados va a favorecer la disolución de taninos (Leone y col., 1984; Arfelli, 1989) que son necesarios fundamentalmente cuando el destino del vino es su crianza y envejecimiento en barrica, y no su consumo como vino joven, en el que pueden aportar una astringencia indeseada. Además la solubilización de la materia polifenólica se ve impulsada por el etanol producido en la fermentación (Amrani y Glories, 1995) lo que refuerza lo señalado previamente. En cuanto a los alcoholes superiores isoamílico e isobutílico su formación se produce fundamentalmente en el metabolismo de las levaduras, a través de dos vías(mcdonald y col., 1984; Herraiz, 1989). Una catabólica a partir de los aminoácidos presentes en el medio, y otra anabólica a partir de de los aminoácidos producidos por las levaduras en el catabolismo de los azúcares. La síntesis de alcoholes superiores está, entonces, muy

110 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 343 relacionada con el crecimiento de la levadura, jugando un papel importante en la regulación de su metabolismo al facilitar el mantenimiento del balance redox de las células (Quain, 1988). El contenido en alcoholes superiores va a depender por lo tanto de la riqueza en aminoácidos del medio, aminoácidos que provendrán del propio mosto y de la síntesis de las levaduras. En este sentido, Shinohara (1984) señala que las cepas de Saccharomyces producen más alcoholes superiores que las de Schizosaccharomyces. or otra parte, Usseglio-Tomasset (1985), y Casp y Romero (1988) observan que en el curso de la fermentación alcohólica la producción de alcohol isoamílico e isobutílico se relaciona linealmente con la producción de etanol. Resumiendo, y de forma muy genérica, en la elaboración de vinos tintos jóvenes será necesario realizar un encubado más bien corto, a una temperatura ni excesivamente alta, que pueda provocar la obtención de un grado alcohólico insuficiente y dificultar la fermentación maloláctica posterior; ni excesivamente baja, que exija aumentar el tiempo de encubado con el riesgo consiguiente de aumentar en demasía la extracción de sustancias de carácter tánico. La temperatura aconsejada para la vinificación en tinto para vinos jóvenes se sitúa entorno a los 25 C (Arfelli, 1989; iva y Castellari, 1991; Zoeckein, 1991; Berger, 1992; eynaud, 1993). Será conveniente realizar un número reducido de remontados breves y sobre todo al principio de la fermentación, cuando el contenido alcohólico del mosto sea ya suficiente (4-6 % de etanol, según Amati y col., 1982) pero no excesivo, lo que facilite la disolución de los compuestos antociánicos sin incrementar demasiado la extracción de los taninos. Si observamos los modelos de regresión obtenidos con la calidad del sabor como variable dependiente (tablas y 5.217) se comprueba que son muy similares a los obtenidos para la impresión global, sobre todo en los correspondientes al conjunto de todos los datos, en el caso de las variedades Garnacha, Merlot y Cabernet Sauvignon. Esto es lógico dado el gran grado de identificación observado entre la impresión global y la calidad del sabor. Los parámetros analíticos que explican la calidad del sabor corresponden en gran medida los que explican o afectan a la calificación de la impresión global.

111 344 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES Tabla Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la calidad del sabor y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad Variable sensorial: calidad del sabor analíticas Grac Garn Variedades Mazu Merl CbSv I..T. ph Grado ale. Cenizas Alc.ceniz rh Act. metilo 1 -propanol 2,3-btdiol è é é p f f p? 4 é f è R 2 -aj. ES EAM F 87,77 0,0731 0, ,53 0, ,59 0,0477 0, ,42 0, ,27 0,1926 0, ,39 0, ,20 0,2470 0,1766 6,56 0, ,33 0,1934 0,1464 9,09 0,0167 è : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo En lo que se refiere a la calidad del aroma (tabla 5.215) los resultados obtenidos son más bien pobres. En los tres casos estudiados (totalidad de los vinos y vinos de cada zona por separado) el único parámetro analítico que entra a formar parte del modelo explicativo de la calidad del aroma es el grado alcohólico, con efecto positivo. Los coeficientes de correlación múltiple obtenidos son pequeños. Existe una gran proporción de la variabilidad contenida en los datos de la calidad del aroma que no está explicada por los parámetros analíticos considerados. Gran parte de estos parámetros corresponden a esteres de ácidos grasos. Ferreira y col. (1995) indican que dichos esteres parecen jugar un importante en la conformación del aroma (fundamentalmente en las notas frutales) de los vinos blancos, y también, aunque en menor medida, en el de los vinos rosados, mientras que en los vinos tintos jóvenes no encuentran esta relación y concluyen que en estos vinos deben ser otros los compuestos responsables de las notas frutales.

112 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 345 Los coeficientes de correlación múltiple obtenidos con la variable astringencia como variable dependiente (tabla 5.215) son algo superiores a los obtenidos con las variables del aroma. Lo más destacable es que en los tres modelos considerados la variable más importante es el I..T., que siempre muestra un efecto negativo. Es bien sabido que la sensación de astringencia se debe a la precipitación con los taninos del vino de las proteínas y glicoproteínas de la saliva, lo que da lugar a una pérdida de las propiedades lubricantes de la misma y la consiguiente sensación de rasposidad. or lo tanto es lógico que el efecto del I..T. tenga signo negativo: al aumentar el contenido en polifenoles totales aumenta la sensación de rasposidad anteriormente descrita, aumento que, por parte de los catadores, se traduce en peores puntuaciones en el atributo astringencia. Así, los vinos de Rubí Cabernet, con los mayores valores en el I..T. son los que menor valoración reciben en el atributo astringencia. Otras variables que aparecen en los modelos son el grado alcohólico (modelos de Aragón y de Navarra), la alcalinidad de las cenizas y el ph, y la intensidad del color (Aragón). El grado alcohólico tiene un efecto positivo. El ph tiene un efecto positivo, la alcalinidad de las cenizas, negativo; y la intensidad colorante, lógicamente, negativo. Estos resultados pueden relacionarse con el llamado índice de suavidad, descrito por eynaud (1993) como un índice representativo de la armonía gustativa de un vino tinto, y que se calcula a partir de la ecuación siguiente: Grado alcohólico - (acidez total + taninos) = índice de suavidad A partir de éste índice se pueden definir tres tipos de vinos. Los que obtienen un índice bajo serían vinos de bajo cuerpo y bastos. Aquellos con un índice muy elevado serían vinos gruesos y de cuerpo. Entre ambos se situarían los vinos suaves. Se observa que la ecuación anterior guarda cierta coherencia con los resultados obtenidos en el presente trabajo al analizar la astringencia. Debe existir un equilibrio entre el contenido en alcohol y la acidez y el contenido en taninos de los vinos. Una alta acidez incrementa la sensación de dureza y astringencia de los taninos. or lo tanto un alto contenido en taninos se podrá soportar si la acidez del vino es débil. A su vez, el

113 346 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES alcohol proporciona vinosidad, calor, e incluso, dulzor, puliendo, redondeando el sabor del vino y haciendo tolerable el efecto combinado de la acidez y los taninos. Veamos ahora los resultados obtenidos al analizar la acidez sensorial (tabla y 5.218). Al analizar los modelos obtenidos con la totalidad de los datos y con los datos de cada zona se observa que los coeficientes de correlación múltiple obtenidos son bajos. No obstante, hay que destacar que en los tres modelos la única variable analítica que aparece es la acidez total, mostrando un efecto de signo negativo. La valoración hedónica de la acidez de los vinos es mayor al disminuir la acidez total de los mismos, lo que se describe también en el apartado 5.5.1, cuando se estudian las correlaciones lineales entre las variables sensoriales y las analíticas. Este resultado es coherente con los observados al analizar la impresión global, que ya se han discutido en las páginas precedentes. Es conveniente recordar que la variable sensorial acidez, se ha mostrado, junto a la calidad del sabor corno la que en mayor medida explica la impresión global de los vinos estudiados (apartado 5.5). Tabla Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable acidez y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad Variable sensorial: acidez analíticas Grac Temp Garn Variedades Merl RbCb CbSv ph Grado ale. Cenizas rh é é No se obtiene ningún modelo Nose obtiene ningún modelo é t é R 2 -aj. ES EAM F 64,72 0,1419 0, ,67 0, ,54 0,1591 0, ,118 0, ,56 0,0490 0, ,43 0, ,19 0,1284 0, ,88 0,0008 è : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo

114 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 347 En el apartado 5.4 se determinó que la acidez es el único parámetro sensorial que, en el análisis de la varianza, permite establecer diferencias significativas entre los vinos de Aragón y Navarra, siendo más valorados los segundos qué los primeros. Esto concuerda con el hecho de que la acidez total media de los vinos de Aragón (6,5 g/1) es muy superior a la de los vinos de'navarra (5,1 g/1), como se puede comprobar en el apartado , en el que se observa que la acidez total es la variable analítica que mayor estadístico F presenta (ver la tabla 5.45) en el análisis de la varianza de todos los datos y la que mayor peso tiene en el modelo que discrimina las dos zonas (apartado y tabla 5.53). A su vez, los vinos de Graciano, Mazuelo y Rubí Cabernet, que son los que, en general, mayor acidez total presentan, reciben también las peores calificaciones en el parámetro sensorial acidez. Como señalan Correa-Gorospe y olo (1990) la acidez real de los vinos, que depende del estado de disociación de los ácidos, no se explica únicamente por el parámetro acidez total, sino que la información aportada por ésta debe complementarse con el ph. En nuestro caso la aparición de la acidez total y la no inclusión del ph en los tres modelos incluidos en la tabla se puede explicar por la elevada correlación de signo negativo existente entre ambos parámetros, correlación ya comentada con anterioridad. Es precisamente el ph el que define los modelos de la acidez sensorial al estudiar los vinos de Graciano y de Cabernet Sauvignon (tabla 5.218), con coeficientes de determinación múltiple bastante apreciables. En ambos casos el efecto del ph es de signo positivo, lo que es coherente con el sentido de la correlación observada entre éste y la acidez total. En el caso de los vinos de Tempranillo el parámetro analítico que aparece es el contenido en cenizas, lo que se explica por la alta correlación existente entre éste y el ph, mientras que el grado alcohólico, altamente correlacionado con la acidez total (con signo negativo) está incluido en el modelo de la Rubí Cabernet. Todas las correlaciones citadas se pueden observar en la tabla 5.48 (apartado ).

115 348 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES or último se analizan los resultados correspondientes a los parámetros sensoriales referentes al color (tablas 5.215, y 5.220). En la tabla los mejores resultados se obtienen al analizar los vinos de Navarra. La tonalidad y el I..T. permiten explicar el 82 % de la intensidad del color sensorial. Sus efectos son, lógicamente, positivos. Ambas variables aparecen también en el modelo correspondiente a la calidad del color. En este modelo participa también la intensidad colorante presentando, a diferencia de los otros dos parámetros, un efecto de signo positivo. Dada la gran correlación existente entre la intensidad colorante y la tonalidad cabría pensar que existe un valor máximo y óptimo de ambos parámetros. En la tabla se observa que la tonalidad y el I..T. son las variables que forman parte de un mayor número de los modelos explicativos de la calidad del color de las distintas variedades. Siempre muestran un efecto negativo. Tabla Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable calidad del color y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad Variable sensorial: calidad del color analíticas Grac Temp Garn Variedades Mazu Merl RbCb CbSv Int. color. Tonalidad I..T. R 2 -aj. ES EAM F é 80,81 0,0852 0, ,69 0,0006 è 51,98 0,3085 0, ,74 0,0112 é 4 25,51 0,1301 0,0941 2,54 0,1480 è 80,52 0,2084 0, ,19 0,0003? 43,42 0,1492 0,1184 7,91 0,0228 Nose obtiene ningún modelo é 36,03 0,2692 0,2060 6,07 0,0391 è ; variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo La intensidad del color aparece en el modelo de la variedad Merlot, con un efecto negativo. Los mejores resultados se obtienen en los casos de la variedad Graciano y la Mazuelo. En el caso de la variedad Rubí Cabernet, no se logra obtener ningún modelo, ni mediante el método de selección de variables explicativas "forward", ni con el "backward".

116 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 349 Tabla Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable intensidad del color y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad analiticas Int. color. Tonalidad I..T. Antocianos R 2 -aj. ES EAM F Grac é 50,62 0,2518 0,1877 9,20 0,0190 Variable sensorial: intensidad del color Tëmp f» p 79,29 0,1713 0, ,23 0,0017 Garn ë 48,35 0,2267 0,1738 9,44 0,0153 Variedades Mazu 4 è 94,57 0,2422 0, ,33 é : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo Merl RbCb 4 Nose obtiene 67,22 0,1830 0, ,45 0,0023 ningún modelo CbSv è 96,36 0,1636 0, ,14 Las cuatro variables analíticas consideradas en el análisis de los atributos de color aparecen en el alguno de los modelos explicativos de la intensidad del mismo. Destacan los modelo de Mazuelo y de Cabernet Sauvignon, con coeficientes de correlación múltiple ajustado que rondan el 95 %. Todas las variables explicativas tienen, como cabría esperar, un efecto positivo, excepto en el caso de Tempranillo, en el que, paradójicamente, la tonalidad y la intensidad colorante tiene efectos de signo negativo.

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118 CONCLUSIONES»r

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120 CONCLUSIONES 353 Finalmente, en este apartado se exponen las conclusiones de esta memoria de Tesis Doctoral, formuladas como síntesis de los resultados más relevantes del trabajo realizado. 1. En la caracterización analítico-varietal de los vinos tintos estudiados se pone de manifiesto que las variables físico-químicas que mejor permiten explicar las diferencias existentes entre las variedades de uva son, sobre todo, las características cromáticas (índice de polifenoles totales, intensidad colorante, tonalidad y contenido total en antocianos), el grado alcohólico y el contenido en alcohol isoamílico, parámetros que, en general, no requieren procedimientos de análisis complejos. 2. La variedad que en mayor medida se diferencia de las demás es la Rubí Cabernet, cuyos vinos se han caracterizado por mostrar unos valores muy elevados en todas las características cromáticas, destacando en este sentido la intensidad colorante, y también el contenido en antocianos (en el caso de Navarra); y un alto contenido en alcohol isoamílico (también en alcohol isobutílico). 3. Las características analíticas más destacables de algunas de las variedades restantes son: el elevado grado alcohólico de los vinos de Garnacha y de Merlot, la baja acidez total y los altos ph y alcalinidad de las cenizas de los vinos de Tempranillo, y el muy superior contenido en varios compuestos volátiles minoritarios de los vinos de Graciano respecto al resto de variedades. La variedad Graciano muestra además unos elevados valores en todas las características cromáticas, excepto en el índice de polifenoles totales. Los vinos de Mazuelo y de Cabernet Sauvignon no muestran rasgos excesivamente característicos. La Cabernet Sauvignon presenta un elevado índice de polifenoles totales en los vinos navarros, pero no ocurre los mismo en los aragoneses. 4. En cuanto a la caracterización analítico-geográfica de los vinos estudiados la variable con mayor poder diferenciador de las dos zonas estudiadas es la acidez total. Los vinos de Aragón muestran una acidez total muy superior a los vinos de Navarra.

121 354 CONCLUSIONES 5. Otros parámetros que aportan una información importante de cara a la diferenciación de los vinos de Aragón respecto a los de Navarra son, los compuestos volátiles 1-butanol y 2-feniletanol, y el contenido total en antocianos. En general, se ha observado un contenido en 1-butanol y en antocianos superior en los vinos de Navarra que en los de Aragón. Lo contrario ocurre, salvo en los vinos de Cabernet Sauvignon, en el caso del 2-feniletanol. 6. La capacidad mostrada por las distintas características cromáticas en la diferenciación de los vinos de acuerdo a la variedad de uva y a la zona de origen se constata también cuando se analizan los datos procedentes del análisis de los compuestos antociánicos mediante HLC. A falta del estudio de vinos de varias añadas, se observa que con un reducido número de estos compuestos se logra discriminar correctamente tanto las variedades de uva como las zonas estudiadas. En lo que se refiere a la diferenciación varietal destaca el papel jugado por los derivados acéticos de los monoglucósidos de malvidina y peonidina, junto a los monoglucósidos de delfinidina y peonidina. Las variedades con mayor contenido en antocianos son la Rubí Cabernet y la Graciano, mientras que los vinos de Tempranillo destacan por todo lo contrario. 7. Respecto a la diferenciación zonal los compuestos antociánicos que mejor explican las diferencias entre los vinos de Aragón y Navarra son los derivados cumáricos de los monoglucósidos, sobre todo el p-cumarato del monoglucósido de malvidina. El contenido en este compuesto y en general, en los antocianos totales, es superior en los vinos de Navarra respecto a los de Aragón. 8. Tras el análisis sensorial de los vinos se observan diferencias entre las variedades de uva en la mayor parte de los atributos evaluados, destacando en este sentido los parámetros calidad del sabor e impresión global. En ambos las mejores puntuaciones medias corresponden a los vinos de Garnacha, seguidos de los vinos de Tempranillo y de Merlot. Esto se repite en prácticamente todos los parámetros evaluados desde el punto de vista hedónico restantes, sobre todo en la acidez, calidad del aroma y la astringencia. En este último parámetro la variedad Rubí Cabernet recibe siempre las peores calificaciones medias. En cuanto a los parámetros referentes a la intensidad el

122 CONCLUSIONES 355 que mayores diferencias ofrece entre las variedades es la intensidad del color, observándose elevadas puntuaciones en los vinos de Rubí Cabernet y de Graciano. 9. Respecto a las diferencias sensoriales encontradas entre las dos zonas, el atributo más destacable es la acidez. En este parámetro, los vinos de Navarra son siempre más valorados que los de Aragón. Al analizar separadamente los vinos de cada variedad no se observan diferencias significativas entre las zonas para la Garnacha, Merlot ni Rubí Cabernet en ninguno de las nueve variables sensoriales. En el resto de variedades se pueden destacar los parámetros relacionados con el color. 10. Mediante análisis de regresión se observa una clara relación de dependencia entre la impresión global, entendida ésta como la variable sensorial que define la calidad del vino, y el atributo calidad del sabor. Los catadores identifican en gran medida la calidad de los vinos estudiados con la calidad de su sabor. La acidez también parece jugar un papel importante en la definición de la impresión global. Ambos parámetros se ven acompañados, aunque con una contribución progresivamente menor, por la calidad del aroma, la calidad e intensidad del color, y la intensidad del sabor. 11. A su vez, se observan correlaciones significativas que relacionan la calidad del sabor con la acidez, con la calidad del aroma y con la astringencia; relaciones fácilmente explicables. Otra correlación interesante es la que liga la intensidad del color con la intensidad del sabor. Salvo en el caso de los parámetros relacionados con el aroma, no se observan correlaciones significativas entre los parámetros evaluados hedónicamente y los parámetros en los que se evalúa la intensidad de la propiedad correspondiente. 12. Se obtienen correlaciones y modelos de regresión indicativos de la influencia o efecto ejercido por las características analíticas de los vinos estudiados sobre las respuestas sensoriales obtenidas por los mismos. En lo referente a la variable sensorial impresión global, los parámetros fisicoquímicos más importantes parecen ser el grado alcohólico y la tonalidad, con un efecto de signo positivo; y la acidez total y el contenido en los alcoholes superiores isoamílico e isobutílico, con un efecto de signo negativo.

123 356 CONCLUSIONES 13. Se constata la identificación existente entre la impresión global y la calidad del sabor puesto que las relaciones analítico sensoriales obtenidas para ambas variables sensoriales son similares. 14. Los resultados obtenidos.en relación a los parámetros sensoriales del aroma son pobres. Algo parecido se observa con el atributo acidez, aunque parece evidente que las calificaciones recibidas por los vinos en este parámetro sensorialvan en sentido contrario al valor de la acidez total de los mismos. La misma relación se observa entre la astringencia y el índice de polifenoles totales. 15. Se obtienen relaciones muy destacables entre las características cromáticas de los vinos y las variables sensoriales referentes al color de los mismos, sobre todo en el parámetro correspondiente a la intensidad. 16. Las relaciones analítico-sensoriales encontradas ponen de manifiesto la necesidad de la definición del momento adecuado de la vendimia, teniendo en cuenta para ello el contenido en ácidos y azúcares de la uva, así como la naturaleza y evolución durante la maduración de los compuestos polifenólicos. En el proceso de vinificación se deben poner en marcha aquellas prácticas (despalillado, estrujado, remontados en las primeras fases de la fermentación) y controlar aquellos factores (temperatura moderada, número, momento y profundidad de los remontados, duración no prolongada del encubado) que favorezcan la obtención de un grado alcohólico suficiente, y un contenido en materias colorantes adecuado y fundamentado sobre todo en los compuestos antociánicos y no en los taninos. arece fundamental el desarrollo y control de los procesos de estabilización tartárica, y sobre todo, de la transformación maloláctica para evitar la obtención de vinos con una acidez total excesiva.

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