DISEÑO EXPERIMENTAL DE MEZCLAS COMO
HERRAMIENTA PARA LA OBTENCIÓN DE UN
MODELO DE SABORIZANTE PARA
CROQUETAS DE PLÁTANO.
EXPERIMENTAL DESIGN OF MIXTURES AS A TOOL FOR
OBTAINING A MODEL OF FLAVORS FOR BANANA
CROQUETTES.
Fernando Zapot Hazas
Universidad del Papaloapan
Cirilo Nolasco Hipolito
Universidad del Papaloapan
pág. 659
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.15769
Diseño experimental de mezclas como herramienta para la obtención de un
modelo de saborizante para croquetas de plátano.
Fernando Zapot Hazas
1
fzapot@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0009-7150-1199
Universidad del Papaloapan
México
Cirilo Nolasco Hipolito
cnolasco@unpa.edu.mx
https://orcid.org/0000-0002-3376-1047
Universidad del Papaloapan
México
RESUMEN
En el desarrollo de nuevos productos alimentarios, el diseño de experimentos con mezclas es una
herramienta clave, ya que permite combinar los ingredientes de manera óptima para crear nuevos
sabores sin comprometer la calidad. En este estudio, se presenta el uso de esta metodología para
desarrollar un modelo de saborizante aplicado a croquetas de plátano, evaluado a través de pruebas
sensoriales. Se diseñó un modelo basado en la combinación de materias primas con el objetivo de
obtener un saborizante altamente aceptado por los consumidores.
Palabras Clave: desarrollo de nuevos productos alimentarios, diseño de experimentos con mezclas,
modelo de saborizante, pruebas sensoriales
1
Autor principal
Correspondencia: fzapot@hotmail.com
pág. 660
Experimental design of mixtures as a tool for obtaining a model of flavors for
banana croquettes.
ABSTRACT
In the development of new food products, the design of experiments with mixtures is a key tool, as it
allows to combine ingredients in an optimal way to create new flavours without compromising quality.
In this study, the use of this methodology to develop a flavouring model applied to plantain croquettes
is presented, evaluated through sensory tests. A model based on the
combination of raw materials was designed with the aim of obtaining a flavouring highly accepted by
consumers.
Keywords: development of new food products, design of experiments with mixtures, flavoring model,
sensory tests
Artículo recibido 19 diciembre 2024
Aceptado para publicación: 24 enero 2025
pág. 661
INTRODUCCION.
Dentro de las estrategias de diseño experimental se emplean los experimentos con mezclas, en los cuales
los factores son los componentes o ingredientes de una mezcla, cuyos niveles no son independientes
entre sí. Entre los objetivos de este tipo de experimento se encuentran: identificar los ingredientes de la
mezcla que tiene mayor influencia sobre la variable de respuesta, modelar las respuestas de interés en
función de los componentes y usar el modelo para determinar el porcentaje de participación de cada uno.
(Gutiérrez et al., 2012). En la formulación de mezclas, se analiza el modelo que mejor se ajuste a los
componentes de la mezcla y que permite identificar las relaciones óptimas entre ellos y la variable de
respuesta que en este caso sería la aceptabilidad de las croquetas de plátano (Verduga et al., 2022).
Existen diversos estudios sobre saborizantes de pollo, comenzando con el uso de hierbas y especies
usadas en su preparación (Raghavan, 2006), posteriormente Reyes (2006), desarrolló la formulación de
un sazonador y más recientemente Pirir & Josué (2020) trabajaron en la reducción de sodio en
saborizantes de pollo. También existen otras rutas como lo han demostrado muchas investigaciones
básicas que indican que se pueden utilizar reacciones ácidas, enzimáticas o de fermentación para
producir moléculas de sabor específicas o formulaciones de sabor más complicadas (Kale et al., 2022).
Por otro lado, los plátanos del género Musa, ampliamente cultivados en muchas partes del mundo han
adquirido gran relevancia económica especialmente en países tropicales en vías de desarrollo (Flores et
al., 2021). Según Jiméneza & Navarrob (2024) la harina de plátano ha sido utilizada en diversos
alimentos, como muffins sin gluten, en la sustitución de harina de trigo por harina de plátano en
elaboración de pan, también se utilizó como sustitución de un ingrediente alternativo en la formulación
de espagueti, igualmente en la elaboración de tallarines de plátano y yuca entre otros. Se han
desarrollado botanas con harina de plátano macho y harinas de maíz para obtener producto nutritivos y
funcionales (García-Gómez, 2015). El uso de derivados del plátano, como la harina y la cáscara, en
productos innovadores y funcionales demuestra el potencial de este ingrediente en la industria
alimentaria. Sin embargo, para garantizar que estos productos sean bien aceptados por los consumidores,
es fundamental realizar una evaluación sensorial que permita comprender su calidad y aceptación.
pág. 662
La evaluación sensorial es una técnica fundamental para obtener información sobre la calidad de los
alimentos, aspecto que no siempre puede ser cubierto por herramientas analíticas. (Costell-Ibáñez, 2005).
Esta evaluación se divide en dos grandes grupos: pruebas analíticas y prueba afectivas. Las pruebas
afectivas estudian las preferencias de los consumidores hacia ciertos alimentos, permitiendo conocer el
nivel de aceptación de un producto y la intensidad del gusto. Además, existen metodologías que
permiten realizar evaluaciones y análisis estadísticos posteriores. (Severiano-Pérez, 2019). El desarrollo
de modelos matemáticos es una herramienta valiosa para describir, explicar y predecir procesos en
diversas áreas del conocimiento. Estos modelos pueden ser determinísticos y estocásticos, en el caso de
los modelos determinísticos es posible controlar las variables que interviene en el estudio del proceso.
Montesinos-López (2007). Existen modelos matemáticos que predicen la velocidad de crecimiento de
los microorganismos, lo que permite estimar la duración y seguridad de los alimentos, así como
determinar la estabilidad microbiana de nuevos productos alimenticios. (Cárdenas et al., 2001). También
se han utilizado modelos matemáticos para la deshidratación osmótica de frutos de yaca en solución de
sacarosa. (de Souza et al., 2009) y para la estimación de la vida útil de productos cárnicos. (Caicedo,
2016) entre otros.
En este artículo se desarrolla un modelo determinístico para predecir el uso de diferentes ingredientes
en la elaboración de un saborizante usado para producir croquetas de plátano.
MATERIALES Y METODOS.
Procesado
Preparación de la pasta de plátano.
Se utilizaron plátanos machos semi maduros, de color amarillo verdoso, con aproximadamente una
semana desde su cosecha. Los plátanos se pelaron manualmente y se cortaron en rodajas de una pulgada
de grosor. Luego, se cocieron durante 10-15 min. Una vez cocidos, se escurren y se trituran ligeramente
con un tenedor o machacador de papas hasta obtener una pasta uniforme.
Preparación del Saborizante.
Las mezclas de las hierbas y/o especies se estableció utilizando la teoría de 2.5 g de sazonadores por
cada libra de alimento (Hirasa,1998). Las especies se seleccionaron basándose en los trabajos previos
de Reyes, (2006) y Pirir & Josué. (2020), considerando su costo, disponibilidad y presentación. De los
pág. 663
2.5 g de sazonador se estableció una base de 1 g de especies de aromas fuertes distribuidas en partes
iguales. Los 1.5 g restantes se usaron para el diseño experimental. Los trabajos previos marcan los 2.5
g por cada libra de producto (454 g), Las operaciones de molienda se realizaron con una licuadora marca
Oster de 7 velocidades y el pesaje de los componentes de la mezcla A1, A2, A3 se efectúo usando una
balanza Analítica HT series marca VIBRA.
Adición de Saborizantes.
Se utilizaron 3 saborizantes identificados como A1, A2 y A3 los cuales se mezclaron con la pasta de
plátano machacado según el diseño experimental.
Preparación de croquetas.
La mezcla se moldeo en pequeñas croquetas, presionándolas para mantener su forma. En dos platos
separados, se colocaron huevos batidos y el pan rallado. Cada croqueta se pasó primero por los huevos
batidos y luego por el pan rallado, asegurando que quedaran completamente cubiertos en cada etapa. Se
colocaron las croquetas empanizadas en un plato y se refrigeraron durante 15-20 min antes de freírlas
hasta dorarlas por completo. En la Fig. 1, se ilustra el proceso de elaboración de las croquetas de plátano,
mostrando las condiciones indicadas.
Figura 1. Diagrama de Flujo de proceso.
PROCESO
Preparación de
la Pasta de
Plátano
Cocer durante
10-15 minutos Y
triturar
Preparación del
Saborizante
Seleccionar
hierbas y
especias (1.5 g
segun D.E)
Pesar los
componentes de
las mezclas A1,
A2, A3
Adición de
Saborizantes
Mezclar según
D.E.
Preparación de
Croquetas
Pasar cada
croqueta por
huevos batidos
y pan rallado
Refrigerar
durante 15-20
minutos
Freir Croquetas
pág. 664
Valoraciones sensoriales: Las distintas formulaciones de saborizantes en las croquetas de plátano,
fueron evaluados con la participación de un panel de once jueces que son consumidores promedio. Se
utilizo una prueba sensorial para evaluar el sabor, empleando una escala hedónica de 9 puntos:
1. Me gusta muchísimo
2. Me gusta mucho
3. Me gusta bastante
4. Me gusta ligeramente
5. Ni me gusta ni me disgusta
6. Me disgusta ligeramente
7. Me disgusta bastante
8. Me disgusta Mucho
9. Me disgusta muchísimo
Diseño experimental
Se empleó un diseño experimental de mezclas del tipo simplex-lattice (3,3) que generó un conjunto de
combinaciones posibles entre los factores. Los rangos se fijaron tomando como referencia trabajos
previos mencionados, buscando preservar las propiedades sensoriales con un total de 1.5 g de sazonador.
Se evaluaron las 10 muestras cada una con diferentes composiciones de acuerdo con el diseño
experimental. En la Fig. 2 se presenta el diseño experimental simplex-latice (3,3), donde podemos
observar todas las combinaciones posibles desde las mezclas puras en los vértices del triángulo hasta las
combinaciones de los ingredientes en proporciones iguales o fraccionarias lo que permite explorar las
interacciones entre ellos.
pág. 665
Figura 2. Representación geométrica para un diseño de mezclas con tres componentes.
En la Tabla 1 se presentan las combinaciones de los ingredientes de acuerdo con lo establecido en el
diseño experimental, así como los promedios de aceptación de cada una de las mezclas.
X
1
(g)
X
2
(g)
X
3
(g)
1.5
0.0
0.0
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
0.0
0.0
1.5
0.0
1.0
0.0
0.5
0.5
0.5
0.5
0.0
1.0
0.5
0.5
0.0
1.0
0.0
0.5
1.0
0.0
0.0
1.5
Evaluación estadística
De acuerdo con la información proporcionada en la Fig. 1 y la Tabla 1, se presenta un diseño
experimental con tres componentes (X
1
, X
2
, y X
3
) y las respectivas combinaciones de ingredientes para
obtener un producto, junto con los valores de preferencia asociados a cada combinación (diseño
pág. 666
experimental). Es posible obtener un modelo de regresión cuadrático para predecir la preferencia en
función de las proporciones de los ingredientes (X1, X2 y X3).
El modelo cuadrático de regresión lineal tendría la siguiente forma general:
Y=β
1
X
1
+ β
2
X
2
+β
3
X
3
+β
12
X
1
X
2
+ β
13
X
1
X
3
+ β
23
X
2
X
3
+ β
11
X
1
2
+β
22
X
2
2
+ β
33
X
3
2
Donde:
• Y es la variable dependiente (preferencia),
• X
1
, X
2
, y X
3
son los componentes de la mezcla,
• β representa los coeficientes del modelo que se ajustarán a partir de los datos experimentales.
Este modelo de diseño de mezclas fue calculado utilizando el software Rstudio (Rstudio-2024), al igual
que los cálculos para ajustar el modelo de regresión lineal, aplicando una regresión de segundo grado
(cuadrática) sobre los datos experimentales. Esto permitió modelar cómo las proporciones de los
ingredientes afectan la preferencia de las croquetas.
RESULTADOS Y DISCUSION.
Mediante la regresión lineal sobre los datos experimentales se eligió el modelo de mejor ajuste siendo
este el siguiente:
y= 4.35 X
1
+ 4.62 X
2
+ 4.39 X
3
- 1.66 X
1
X
3
.
Evaluación del Modelo
Se evalúo la bondad de ajuste utilizando métricas como el coeficiente de determinación de R
2
=0.9995,
que es la proporción de la varianza en la variable dependiente que es explicada por las variables
independientes del modelo lo que significa un 99.95% de explicación del modelo siendo un excelente
ajuste del modelo a los datos y su variabilidad. Se observa con claridad que el modelo es bastante preciso,
aunque sería necesario revisar los términos de interacción para asegurar que los que has propuesto (como
X
1
X
3
) son efectivamente los más relevantes. Además, los valores p cercanos a cero indican que las
variables independientes son predictores significativos de la variable dependiente, lo cual refuerza la
robustez del modelo. Determinando que las variables independientes son significativamente predictoras
de la variable dependiente.
Se realizó el análisis de los residuos para verificar la suposición de homocedasticidad Fig. 3 y la
normalidad de los residuos en la Fig. 4. Como los residuos oscilan entre valores como 0.3 y -0.1, eso
pág. 667
podría interpretarse como un rango de variabilidad pequeño y bastante uniforme, lo cual suele indicar
que los residuos no presentan patrones evidentes de heterocedasticidad.
Figura 3. Gráfico que muestra la homocedasticidad de los residuos.
Figura 4. Gráfico Q-Q plot muestra la normalidad de los residuos.
En la gráfica de normalidad de residuos los puntos están cerca de la línea en el rango central, pero hay
cierta desviación en los extremos (es decir, para los cuantiles más altos y bajos). La desviación en los
extremos puede sugerir que los residuos no son perfectamente normales y podrían tener una leve
desviación. Sin embargo, esta desviación podría ser tolerable dependiendo del nivel de precisión que
requerimos en el modelo. Sin embargo, podemos suponer que los puntos están razonablemente cerca de
la línea y no se necesita una normalidad estricta, podemos considerar que los residuos están
"aproximadamente normales". Si esto no fuera así, entonces tendríamos que ajustar las combinaciones
de los ingredientes para tener una mejor normalidad.
En la Fig. 5 se presenta el gráfico de superficie de contorno de la mezcla que permite conocer la relación
entre los componentes y la variable de respuesta. Un color menos intenso en la superficie de respuesta
corresponde a valores de aceptabilidad mayores. Por lo que se puede observar que un mayor contenido
pág. 668
de X
2
y X
3
promueve valores más altos de aceptación. De la magnitud de los coeficientes lineales
estimados se concluye que con la mezcla pura que sólo contiene el componente X
2
se logra el valor más
grande de Y (aceptación de la croqueta de plátano) comparado con las otras dos mezclas puras. La
mezcla pura que produce los menores valores de Y está compuesta sólo con el componente de X
3
. En
cuanto a los efectos combinados se aprecia que X
1
X
3
tienen un efecto antagónico sobre Y dado que el
coeficiente es negativo.
Figura 5. Gráfico de superficie de contorno de la mezcla.
De esta forma, si se quisiera maximizar la aceptación de la croqueta de plátano, se recomienda formar
la proporción adecuada del componente con X
2
. Pero si se desea otro valor para Y habría que explorar
la superficie de respuesta del modelo ajustado, Ahí se aprecia claramente que la aceptación más alta se
logra con las mezclas de los componentes X
1
y X
3
.
Se incluye en la Fig. 6 el gráfico de trazas ya que es otra manera de evaluar la importancia de los distintos
componentes de una mezcla. Podemos ver la forma en la que la respuesta (Y) se modifica conforme uno
de los componentes aumenta o disminuye su participación en la mezcla.
Se observa que el componente con mayor efecto es el X
2
, ya que cuando este cambia se logran los
mayores cambios en la variable dependiente Y, el X
1
tiene un mayor efecto que el X
3
, La mezcla pura
con mayor efecto seria la X
2
y la mezcla pura con el menor efecto seria X
3
.
pág. 669
Figura 6. Gráfico de trazas.
CONCLUSIÓN
El análisis estadístico y la aplicación de un modelo de regresión cuadrático permitieron evaluar el
impacto de los componentes de la mezcla (X
1
, X
2
y X
3
) en la aceptación de una croqueta de plátano. Los
resultados muestran que el modelo ajustado tiene un excelente ajuste, con un coeficiente de
determinación R
2
=0.9995, lo cual indica que el 99.95% de la variabilidad en la preferencia es explicada
por las proporciones de los ingredientes.
De acuerdo con los coeficientes lineales y las interacciones, se observa que la mezcla pura de X
2
produce
el valor más alto de aceptación, mientras que la de X
3
genera los valores más bajos. Además, la
combinación entre X
1
y X
3
presenta un efecto antagónico sobre la preferencia, evidenciado por un
coeficiente negativo en su interacción, sugiriendo que, para optimizar la aceptación, se debería ajustar
las proporciones priorizando el componente X
2
. Los gráficos de contorno y trazas muestran que X
2
es
el componente con el mayor impacto en la preferencia, seguido de X
1
, mientras que X
3
tiene un impacto
menor.
En resumen, el modelo permite concluir que el componente X
2
es clave para maximizar la aceptación
de la croqueta de plátano. Para obtener otras respuestas de preferencia, se recomienda explorar diferentes
combinaciones en la superficie de respuesta del modelo ajustado
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Aguilar, E. L. (1995). La receta del coronel Sanders. Revista Fuentes Humanísticas, 6(10), 10-14.
Disponible en:
https://fuenteshumanisticas.azc.uam.mx/index.php/rfh/article/view/644/630
pág. 670
Arellano Guadalupe, V. N. (2023). Aprovechamiento y elaboración de carne vegetal tipo hamburguesa
a partir de la reutilización de la cascara de plátano macho (Musa balbisiana). Disponible en:
https://repositorio.uta.edu.ec/bitstream/123456789/31139/1/594%20O.E..pdf
Caicedo Mogollón, L. M. (2016). Desarrollo de modelos matemáticos predictivos, para la estimación
de vida útil en derivados cárnicos procesados de la cooperativa Colanta. Disponible en:
http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/bitstream/20.500.12744/1220/1/Caicedo_20
16_TG.pdf
Cardenas, F. J. C., Giannuzzi, L., Noia, M. A., & Zaritzky, N. E. (2001). El modelado matemático: Una
herramienta útil para la industria alimenticia. Ciencia Veterinaria, 3(1), 22-28. Disponible en:
https://cerac.unlpam.edu.ar/index.php/veterinaria/article/view/1989/1945
Costell Ibáñez, E. (2005). El análisis sensorial en el control y aseguramiento de la calidad de los
alimentos: una posibilidad real. Incompleto. Disponible en:
https://digital.csic.es/bitstream/10261/5729/1/IATA_AGROCSIC_Analisis.pdf
de Souza, T. S. A., Chaves, M. A., Bonomo, R. C. F., Soares, R. D., Pinto, E. G., & Cota, I. R. (2009).
Desidratação osmótica de frutículos de jaca (Artocarpus integrifólia L.): aplicação de modelos
matemáticos. Acta Scientiarum. Technology, 31(2), 225-230. Disponible en:
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=303226524014
FLORES-CASTRO, A., TENORIO-CORREA, D., Zulema, R. N., ROMÁN-BRITO, J. Á., &
AGATÓN-CATALÁN, V. H. (2021). Estudio de degradación y solubilidad de biopelículas
elaboradas a partir de mezclas de harina de plátano macho (Musa paradisiaca L) y bagazo de
caña (Saccharum officinarum). Foro de Estudios Sobre Guerrero, 8(1), 726-738. Disponible en:
https://revistafesgro.cocytieg.gob.mx/index.php/revista/article/view/248.
García Gómez, M. de J., & Ramírez Coutiño, L. P. (2015). Potencial del plátano macho verde para la
elaboración de botanas saludables. RIDE Revista Iberoamericana Para La Investigación Y El
Desarrollo Educativo, 3(5), 20 - 30. Recuperado a partir de:
https://mail.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/57.
Gutiérrez Pulido, H. (2012). Análisis y diseño de Experimentos. McGRAW-
HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. de C.V. Disponible en:
pág. 671
https://gc.scalahed.com/recursos/files/r161r/w19537w/analisis_y_diseno_experimentos.pdf
Hernández-Uribe, Juan Pablo, Rodríguez-Ambriz, Sandra Leticia, & Bello-Pérez, Luis Arturo. (2008).
Obtención de jarabe fructosado a partir de almidón de plátano (musa paradisíaca l.).
Caracterización parcial. Interciencia, 33(5), 372-376. Recuperado en 09 de julio de 2024, de
Hirasa, Kenji., Takemasa, M. 1998.Spice science and technology, New York. Marcel Dekker Inc. 219
pp.
Jiméneza, D. S., & Navarrob, J. F. R. (2024). Revisión de usos y beneficios de la harina de plátano en
alimentos, base para el fortalecimiento de la cadena productiva del Putumayo. Disponible en:
https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaion/article/view/14646/13431
Kale, P., Mishra, A., & Annapure, U. S. (2022). Development of vegan meat flavour: A review on
sources and techniques. Future Foods, 5, 100149. https://doi.org/10.1016/j.fufo.2022.100149
Montesinos-López, O. A., & Hernández-Suárez, C. M. (2007). Modelos matemáticos para enfermedades
infecciosas. Salud pública de México, 49, 218-226. Disponible en:
Pirir, T., & Josué, J. (2020). Desarrollo de Concentrado sólido con sabor a pollo y reducido en
sodio (Doctoral dissertation). Disponible en:
https://biblioteca.galileo.edu/tesario/handle/123456789/927
Raghavan, susheela. 2000. Handbook of Spices, seasonings, flavorings, Pennsylvania Technology
Publishing. Inc. 329 pp. Raghavan, S. (2006). Manual de especias, condimentos y aromas .
Prensa CRC.
Reyes, B. N. (2006). Formulación y aceptabilidad de un sazonador bajo en sodio para ser utilizado en
la preparación de pollo (Doctoral dissertation, Universidad del Valle de Guatemala).
Disponible en:
https://repositorio.uvg.edu.gt/xmlui/bitstream/handle/123456789/2572/TESIS.pdf?sequence=2
Salamanca, S., Reyes, L., Osorio, M. y Rodríguez, N. (2015). Diseño experimental de mezclas como
herramienta para la optimización de cremolácteos de mango. Rev. Colomb. Investigando.
Agroindustriales, 2(1), 16-24. DOI: http://dx.doi.org/10.23850/24220582.166
Severiano-Pérez, Patricia. (2019). ¿Qué es y cómo se utiliza la evaluación sensorial? Inter
disciplina, 7(19), 47-68.
pág. 672
https://doi.org/10.22201/ceiich.24485705e.2019.19.70287
Verduga, K., Santamaría, J. L., Gordillo, G., & Montero, C. (2022). Barras energéticas de sacha inchi:
optimización de la formulación mediante diseño estadístico de mezclas. Enfoque UTE, 13(1),
58-72.
https://doi.org/10.29019/enfoqueute.783.