No presente estudo, foi possível estabelecer uma relação entre a quantidade de TCA extraído das rolhas de cortiça de diâmetro de 21 mm e os diferentes fornecedores de cortiça. Considerou-se as rolhas de cortiça de três dos cinco fornecedores estudados adequadas para serem introduzidas no processo de fabrico, sem a necessidade de medidas corretivas. Uma vez que o TCA extraído nestas rolhas era estatisticamente superior a 1,5 ng/L, limite sensorial para o TCA. Um estudo sistemático de determinação do TCA extraído para uma solução etanólica a 12% das rolhas de cortiça dos fornecedores da Unidade Industrial-RARO permitiria construir uma base de dados dos mesmos com o intuito de os avaliar e selecionar, obtendo-se um maior rendimento produtivo.
A modificação de 1,5 mm no diâmetro da rolha não traz vantagens significativas na extração do TCA das rolhas de cortiça no processo industrial. A modificação do diâmetro das rolhas que dão entrada nas instalações fabris com 21 mm para 19,5 mm, na tentativa de reduzir o 2,4,6-TCA extraído para uma solução etanólica, não se justifica. Desta forma, a generalização da localização preferencial do TCA não pôde ser estabelecida no presente trabalho.
Verificou-se que existe uma tendência clara para os valores de TCA extraído estarem relacionados com a classe visual de uma rolha de cortiça natural. Concluiu-se que os valores mais baixos de TCA extraído para uma solução etanólica a 12% estão associados a uma melhor classe visual, e com diferença significativa dos valores de TCA de rolhas de classe visual inferior.
Verificou-se uma maior extração do TCA das rolhas em contacto com uma solução etanólica a 40% do que com uma solução etanólica a 12%. O maior teor em álcool da solução etanólica facilita a migração do TCA da cortiça para solução. De forma a confirmar esta conclusão preliminar, deveriam ser realizados mais ensaios de maceração de rolhas de cortiça com solução etanólica a 40%.
Em suma, uma escolha criteriosa das várias características associadas a uma rolha de cortiça permitiria evitar custos desnecessários conseguindo-se uma maior produtividade.
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ANEXO I – Testes estatísticos
Para estabelecer a relação entre a quantidade libertada de TCA e as características da rolha (diâmetro, fornecedor, etc) utilizou-se a média dos valores obtidos, sendo este parâmetro uma das características mais importantes numa população. A medida de dispersão calculada foi o desvio-padrão.
Porém não é suficiente comparar o valor das médias da extração do TCA, é necessário averiguar a dispersão de resultados, para isso utilizou-se o teste F. Os resultados foram submetidos ao teste F sob a análise da variância ao nível de 5% de probabilidade. O teste F é realizado por:
F = s2 / s 2 2
onde s2 / s22 é a razão entre as variâncias. Se o valor de F calculado exceder o valor tabelado [42], a hipótese nula é rejeitada.
Para a análise da comparação de resultados utilizou-se o teste estatístico “t de Student” (teste t), adequado para variâncias iguais ou para variâncias desiguais (conforme resultado proveniente do teste F) de forma a testar a significância de resultados que obedecem à distribuição normal e que são baseados em amostras pequenas [30].
Foi aplicado o teste t para determinar qual a probabilidade de ser nula a diferença entre as médias dos valores de TCA extraído em rolhas de cortiça de diâmetros diferentes de distintos fornecedores e classes visuais.
Foi utilizado o teste t para amostras independentes, bilateral e para um nível de significância estatística de 5% (α = 0,05).
As hipóteses em estudo são: H0 : µ1 = µ2 vs H1 : µ1 ≠ µ2
A hipótese nula (H0) é a hipótese sob a qual o teste é realizado, esta hipótese será aceite
ou rejeitada conforme a estatística do teste. A H1 é uma hipótese alternativa a H0. Por isso
se rejeitamos H0, consequentemente aceitamos H1.
No sentido de verificar se a diferença entre duas médias 1 e 2 é significativa, o teste t é
calculado por (variâncias desiguais, com base no teste F):
t = (1 )2
s 1
1 1 2
s2 = ( 1 1) 1 ( 2 1) 2 ( 1 2 2)
Ou (variâncias iguais, com base no teste F):
t = (1 )2
12
1 22
onde s é o desvio-padrão e n é o tamanho da amostra.
Se o teste fornecer uma probabilidade superior a 5% deve aceitar-se a hipótese nula. Por outro lado se o teste fornecer uma probabilidade inferior a 5% deveremos rejeitar a hipótese nula.
Para a comparação de médias o teste apropriado foi o teste t para as médias com dois dados emparelhados (dependentes) [30].
O teste estatístico é calculado por:
t = √/
onde e são a média e o desvio-padrão respetivamente de , diferença entre os valores dos dados emparelhados. Se o valor calculado é menor que o valor critico tabelado, a hipótese nula é rejeitada, e os dois métodos não apresentam diferença significativa.
Para a verificação da diferença entre a média e um valor conhecido , o teste estatístico é calculado por:
t = ( − )√/
onde é o desvio-padrão e é o tamanho da amostra. Se |t| é maior que o valor critico tabelado a hipótese nula é rejeitada, não apresentando diferença significativa.