A determinação do tempo de vida útil dos alimentos é importante, pois garante que estes estejam adequados para o consumo se ingeridos dentro do período estipulado. Os alimentos que apresentam vida curta têm seu tempo de vida útil determinado por estudos não acelerados, os quais demandam métodos multivariados de análise para uma boa predição. Considerando isso, este estudo objetiva: propor um método estatístico multivariado capaz de predizer o tempo de vida útil de alimentos, em estudos não acerados; avaliar sua estabilidade e sensibilidade frente a perturbações provocadas nas variáveis de entrada, utilizando técnicas de simulação bootstrap; apresentar o método SheNon para dados experimentais por meio da construção de contrastes dos tempos preditos dos tratamentos de interesse e compará-los com uma diferença mínima significativa (DMS) obtida empiricamente por meio do método bootstrap. Com os resultados provenientes deste estudo constatou-se que o método proposto mostra-se promissor e estável para a predição do tempo de vida útil de alimentos em estudos não acelerados. O método mostrou-se sensível ao número de tempos (tamanho da amostra) em que o alimento foi observado. Verificou-se, também, bom desempenho na análise de dados experimentais, uma vez que após predição do tempo de vida útil para cada tratamento considerado, pode-se inferir sobre a igualdade dos tempos de vida de diferentes tratamentos.

Consumers are increasingly demanding about the quality of food and expectation that this quality is maintained at high level during the period between purchase and consumption. These expectations are a consequence not only of the requirement that the food should stay safe, but also the need to minimize the unwanted changes in their sensory qualities. Considering food safety and consumer demands this study aims to propose a multivariate statistical method to predict the shelf life of time not accelerated studies, the method SheNon. The development of multivariate method for predicting the shelf life of a food, considering all attributes and their natures describes a new concept of data analysis for estimating the degradation mechanisms that govern food and determines the time period in which these foods retain their characteristics within acceptable levels. The proposed method allows to include microbiological, physical, chemical and sensory attributes, which leads to a more accurate prediction of shelf life of food. The method SheNon features easy interpretation, its main advantages include the ability to combine information from different natures and can be generalized to data with experimental structure. The method SheNon was applied to eggplants minimally processed predicting a lifetime of around 9.6 days.