de coadyuvante, temperatura y tiempo de batido; tiempo de batido y tipo y dosis de coadyuvante; etc. También se estudian diferentes variedades de aceituna, estados de maduración, tipo de cultivo y nivel de riego. Con los resultados experimentales, utilizando un programa informático adecuado, el análisis de varianza (ANOVA) permite com- probar si los efectos calculados son significativos y, mediante ajuste por Mínimos Cuadrados (MC), obtener el modelo cuadrático (Figura 2) que mejor los reproduce. Este modelo incorpora los efectos de cada factor, la interacción entre ellos y la curvatura de la respuesta. En el modelo de la Figura 2, Y es la respuesta; C, T y t los factores y las betas los coeficientes de los términos del modelo: ß0 es el término independiente, ßi son los coeficientes de los términos de primer nivel o efectos principales, ßij los de los términos de interacción, ßii los de los términos cuadráticos y e el error estándar. Los modelos, gráficamente Superficies de Respuesta, nos permiten predecir las respuestas y determinar el valor de los factores que las hacen óptimas. Algún ejemplo de aplicación de esta nueva metodología es, el estudio combinado de la temperatura y el tiempo de batido, para aceitunas de la variedad Picual con dos diferentes índices de Figura 3. Modelos matemáticos y Superficies de Respuesta obtenidos para aceitunas de la variedad Picual con diferentes índices de madurez, dónde T es la temperatura de batido y t el tiempo de batido. madurez. De esta investigación hemos obtenido, para la respuesta rendimiento, los modelos que se muestran en la Figura 3. Una conclusión que se extrae es que aceitunas de la misma variedad y diferente índice de madurez no se comportan igual y, por ello, generan superficies de respuesta diferentes. De la observación de la Figura 3 se deduce que no es conveniente incrementar el tiempo de batido por encima de los 90 minutos, ya que no se incrementa el rendimiento. Para aceituna con índice de madurez 1,3 se observa que la temperatura ejerce muy poca influencia en la extracción, aunque presenta un pequeño máximo alrededor de los 30 °C; en cambio, el tiempo sí ejerce una influencia muy significativa. Para índice de madurez 5,1 se observa una fuerte interacción entre temperatura y tiempo, lo que origina que la influencia de la tempe- ratura sea diferente según el valor que tome el tiempo, y viceversa; la respuesta se incrementa con la temperatura a tiempos de batido bajos y disminuye a tiempos altos. Esta interacción no la determina la metodología tradicional. Igual que el rendimiento, otras respuestas pueden ser contenido en fenoles, compuestos volátiles, clorofilas, parámetros de calidad, etc. Y los factores cualquier variable de operación que pueda ser controlada durante el proceso de elaboración.• 29 CALIDAD Referencias • Espínola,F.,Moya,M.,Fernández,D.G.,Castro,E.(2009).Improvedextractionofvirginoliveoilusingcalciumcarbonate as coadjuvant extractant. Journal of Food Engineering, 92(1), 112-118. • Espínola,F.,Moya,M.,Fernández,D.G.,Castro,E.(2011).Modellingofvirginoliveoilextractionusingresponsesurface methodology. International Journal of Food Science and Technology, 46(12), 2576-2583. • Espínola,F.(2015).Compuestosvolátilesdelaceitedeolivavirgenysurelaciónconelanálisissensorial.(1aEd.)Madrid (España): AMV Ediciones (pp. 158). • Montgomery,D.C.(2002).Diseñoyanálisisdeexperimentos.México:LimusaWiley. • Moya,M.,Espínola,F.,Fernández,D.G.,deTorres,A.,Marcos,J.,Vilar,J.,Josue,J.,Sánchez,T.,Castro,E.(2010).Industrial trials on coadjuvants for olive oil extraction. Journal of Food Engineering, 97(1), 57-63.