Comparación del enfriamiento del café con diferentes azúcares: análisis Anova usando cuatro softwares estadísticos.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.64041/riidg.v4i1.33

Palabras 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.

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Publicado

2025-03-15

Cómo citar

Alvarado Villegas , L. D., Auqui León, E. N., & Silva Apunte, S. D. (2025). Comparación del enfriamiento del café con diferentes azúcares: análisis Anova usando cuatro softwares estadísticos. Revista Internacional De Investigación Y Desarrollo Global, 4(1), 36–54. https://doi.org/10.64041/riidg.v4i1.33

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