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El chocolate

MVAP, MVAP2, MVAP3 2024-11-19

Intruducción

1.1 El chocolate

El chocolate (del náhuatl, xocoatl)1 2 es el alimento que se obtiene mezclando azúcar con dos productos que derivan de la manipulación de las semillas del cacao: la masa del cacao y la manteca de cacao. A partir de esta combinación básica se elaboran los distintos tipos de chocolate que dependen de la proporción entre estos elementos y de su mezcla, o no, con otros productos ya sea como leche, colorante, y/o frutos secos (Kiss et al. 2024).

En 1896 El famoso gastrónomo francés J. A. Brillat-Savarin definió chocolate de la siguiente manera

“Se ha convenido en dar el nombre de chocolate a la mezcla compuesta de la semilla del árbol del cacao tostada, que lleva azúcar y canela; tal es la definición clásica del chocolate. El azúcar forma parte integrante, porque con cacao sólo resulta únicamente pasta de cacao y no chocolate.”

1.2 Los datos

Los datos de este proyectos fueron descargados desde kaggle. Participaron 416 compañias fabricantes de cocholate y se incluyeron chocolates de 100 paises diferentes.

Company..Maker.if.known. Specific.Bean.Origin.or.Bar.Name REF Review.Date Cocoa.Percent Company.Location Rating Bean.Type Broad.Bean.Origin
A. Morin Agua Grande 1876 2016 63% France 3.75 Sao Tome
A. Morin Kpime 1676 2015 70% France 2.75 Togo
A. Morin Atsane 1676 2015 70% France 3.00 Togo
A. Morin Akata 1680 2015 70% France 3.50 Togo
A. Morin Quilla 1704 2015 70% France 3.50 Peru
A. Morin Carenero 1315 2014 70% France 2.75 Criollo Venezuela
A. Morin Cuba 1315 2014 70% France 3.50 Cuba
A. Morin Sur del Lago 1315 2014 70% France 3.50 Criollo Venezuela
A. Morin Puerto Cabello 1319 2014 70% France 3.75 Criollo Venezuela
A. Morin Pablino 1319 2014 70% France 4.00 Peru

Tabla 1: Diez primeras filas

Los datos tienen 1795 entradas. Si los ordenamos por número de empresas:

Fig 1. Paises top productores de barras de chocolate

Fig 1. Paises top productores de barras de chocolate

1.3 Hipótesis

Nuestra hipótesis es que cuanto mayor es el porcentaje de cacao mayor es el rating.

Materiales y Methods

Para llevar a cabo el análisis usamos R (R Core Team 2024) con las librerias dplyr (Wickham et al. 2023) y ggplot (Wickham et al. 2024; Wickham 2016). Para la creación de este informe hemos utilizado el paquete knitr (R-knitr?; knitr2015?; knitr2014?) y pandoc y para crear PDFs tinytex (tinytex2019?)

Resultados

Los chocolates mejor valorados tienen entre 60 y 70% de cacao (Fig 2).

Fig 2. relación entre el ratio y el porcentaje de cacao

Fig 2. relación entre el ratio y el porcentaje de cacao

Conclusiones

Los datos no apoyan nuestra hipótesis.

Información de la sesión y referencias

## Warning: Your system is mis-configured: '/etc/localtime' is not a symlink

## Warning: '/etc/localtime' is not identical to any known timezone file

## R version 4.3.3 (2024-02-29)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## 
## Matrix products: default
## BLAS:   /usr/local/lib64/R.4.3.3/lib/libRblas.so 
## LAPACK: /usr/local/lib64/liblapack.so.3.10.1
## 
## locale:
##  [1] LC_CTYPE=es_ES.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
##  [3] LC_TIME=es_ES.UTF-8        LC_COLLATE=es_ES.UTF-8    
##  [5] LC_MONETARY=es_ES.UTF-8    LC_MESSAGES=es_ES.UTF-8   
##  [7] LC_PAPER=es_ES.UTF-8       LC_NAME=C                 
##  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
## [11] LC_MEASUREMENT=es_ES.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
## 
## time zone: NA
## tzcode source: system (glibc)
## 
## attached base packages:
## [1] datasets  utils     grDevices graphics  stats     methods   base     
## 
## other attached packages:
## [1] ggplot2_3.5.1 dplyr_1.1.4  
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] vctrs_0.6.5       nlme_3.1-164      cli_3.6.3         knitr_1.49       
##  [5] rlang_1.1.4       xfun_0.49         generics_0.1.3    labeling_0.4.3   
##  [9] glue_1.8.0        colorspace_2.1-1  htmltools_0.5.8.1 scales_1.3.0     
## [13] fansi_1.0.6       rmarkdown_2.29    grid_4.3.3        munsell_0.5.1    
## [17] evaluate_1.0.1    tibble_3.2.1      fastmap_1.2.0     yaml_2.3.10      
## [21] lifecycle_1.0.4   compiler_4.3.3    pkgconfig_2.0.3   mgcv_1.9-1       
## [25] rstudioapi_0.17.1 lattice_0.22-5    farver_2.1.2      digest_0.6.37    
## [29] R6_2.5.1          tidyselect_1.2.1  utf8_1.2.4        splines_4.3.3    
## [33] pillar_1.9.0      magrittr_2.0.3    Matrix_1.6-5      withr_3.0.2      
## [37] tools_4.3.3       gtable_0.3.6

Kiss, Tibor, Zoltán Karácsony, Adrienn Gomba-Tóth, Kriszta Lilla Szabadi, Zsolt Spitzmüller, Júlia Hegyi-Kaló, Thomas Cels, et al. 2024. “A Modified CTAB Method for the Extraction of High-Quality RNA from Mono-and Dicotyledonous Plants Rich in Secondary Metabolites.” Plant Methods 20 (1): 62. https://doi.org/10.1186/s13007-024-01198-z.

R Core Team. 2024. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.

Wickham, Hadley. 2016. Ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. https://ggplot2.tidyverse.org.

Wickham, Hadley, Winston Chang, Lionel Henry, Thomas Lin Pedersen, Kohske Takahashi, Claus Wilke, Kara Woo, Hiroaki Yutani, Dewey Dunnington, and Teun van den Brand. 2024. Ggplot2: Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics. https://ggplot2.tidyverse.org.

Wickham, Hadley, Romain François, Lionel Henry, Kirill Müller, and Davis Vaughan. 2023. Dplyr: A Grammar of Data Manipulation. https://dplyr.tidyverse.org.

Footnotes

  1. Hernández Triviño, Ascensión (2013-12). «Chocolate: historia de un nahuatlismo». Estudios de cultura náhuatl 46: 37-87. ISSN 0071-1675. Consultado el 7 de marzo de 2021. ↩

  2. Real Academia Española. «chocolate». Diccionario de la lengua española (23.ª edición). ↩