Comparación del enfriamiento del café con diferentes azúcares: análisis Anova usando cuatro softwares estadísticos.
DOI:
https://doi.org/10.64041/riidg.v4i1.33Palabras clave:
Software; Enfriamiento; Comparación; Temperatura; Análisis estadístico.Resumen
El café es una de las bebidas más consumidas en el mundo, y su temperatura puede verse influir significativamente en la experiencia del consumidor. Este estudio se propone investigar cómo el tipo de azúcar utilizado blanca o morena afecta la tasa de enfriamiento del café, un aspecto que puede impactar la experiencia del consumidor. Para llevar a cabo este análisis, se recolectaron datos simulados midiendo la temperatura del café desde 100°C hasta alcanzar aproximadamente la temperatura ambiente de 27°C. Se utilizaron cuatro herramientas de análisis estadístico: SPSS, InfoStat, RStudio y Python. Las temperaturas se registraron en intervalos regulares durante el proceso de enfriamiento, permitiendo un análisis exhaustivo que busca identificar diferencias significativas en las tasas de enfriamiento entre el café con azúcar blanca y el café con azúcar morena. Los resultados iniciales muestran que ambos tipos de café comienzan a 100°C. A medida que avanza el tiempo, se observa que el café con azúcar morena tiende a enfriarse ligeramente más rápido que el café con azúcar blanca. Por ejemplo, después de 5 segundos, la temperatura del café con azúcar blanca desciende a 92.86°C, mientras que el café con azúcar morena baja a 92.52°C. Esta tendencia se mantiene a lo largo del periodo de enfriamiento. A los 60 segundos, las temperaturas son de 47.59°C para el café con azúcar blanca y 46.27°C para el café con azúcar morena. Aunque las diferencias son sutiles, son consistentes, sugiriendo que la azúcar morena podría tener una mayor capacidad para acelerar el enfriamiento del café.
Citas
De la Fuente, F. S. (2019). MODELOS DE ANÁLISIS DE LA VARIANZA. https://www.estadistica.net/ECONOMETRIA/ANALISIS-VARIANZA/analisis-varianza.pdf
Di Rienzo, J. A., Casanoves, F., Gonzalez, L. A., Tablada, E. M., Díaz, M. del P., Robledo, C. W., & Balzarini, M. G. (2008). EstadisticaparalasCienciasAgropecuarias. https://www.researchgate.net/publication/319875258_Estad%27isticas_para_las_ciencias_agropecuarias
Fernández, C. R., Roca-Pardiñas, J., Costa, B. J., & Oviedo De La Fuente, M. (2022). Introducción al Análisis de Datos con R. https://rubenfcasal.github.io/intror/Intro_Analisis_Datos_R.pdf
Fernández Lizana, M. (2020). Advantages of R as a tool for data Analysis and Visualization in Social Sciences. Revista Científica de La UCSA, 7(2), 97–111. https://doi.org/10.18004/ucsa/2409-8752/2020.007.02.097
García, F. C. (2023). Python en IA_ Aplicaciones prácticas y bibliotecas clave _ OpenWebinars. https://openwebinars.net/blog/python-en-ia-aplicaciones-practicas-y-bibliotecas-clave/
Gómez, L. B., Díaz, A. M. T., Valdés, C. R. C., & Miguel, C. M. A. (2021). Efectos del consumo de café sobre la salud Effects of coffee consumption on health. http://www.medisur.sld.cu/index.php/medisur/article/view/4951
Mayorga-Poncea, R. B., Monroy-Hernández, A., Hernández-Rubioc, J., Roldan-Carpiod, A., & Reyes-Torres, S. B. (2021). Vista de Programa SPSS. https://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/ICSA/article/view/7761/8440
Rivadeneira, P. J. L., De La Hoz, S. A. I., & Barrera, A. M. V. (2020). Vista de Análisis general del spss y su utilidad en la estadística. https://revista.estudioidea.org/ojs/index.php/eidea/article/view/19/19
Saccharum, officinarum B. vulgaris. (2020). azucar_tcm30-102346. https://www.mapa.gob.es/es/ministerio/servicios/informacion/azucar_tcm30-102346.pdf
Sheldon M, R. (2005). Introducción a la Estadística. https://api.pageplace.de/preview/DT0400.9788429194241_A39655967/preview-9788429194241_A39655967.pdf
Vranic, M. L., & Guliano, M. (2023). Trabajo final de la asignatura estadística con uso de Infostat como herramienta didáctica. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/155995
Worsley, S. (2024). ¿Qué es Python_ Todo lo que necesitas saber para empezar _ DataCamp. https://www.datacamp.com/es/blog/all-about-python-the-most-versatile-programming-language
Zulfiqar, A. S., & Bala, B. (2016). Herramientas estadísticas básicas en investigación y análisis de datos. https://smiba.org.ar/curso_medico_especialista/lecturas_2021/b)%20Herramientas%20estadísticas%20básicas%20en%20investigación%20y%20análisis%20de%20datos.pdf
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