方差分析在提取塔罗科血橙皮中果胶工艺研究中的应用.doc

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除方差分析在提取塔罗科血橙皮中果胶工艺研究中的应用摘 要：为了探讨采用超声波辅助酸法提取血橙皮中果胶的工艺条件。以所得果胶提取率为单变量，分别用PH值、料液比、提取温度和提取时间为单因素，采用SPSS软件，利用数理统计中单因素方差分析得出果胶提取率影响显著的因素，并对这些显著性影响因素进行了正交设计和方差分析，从而确定了最佳提取工艺条件。这给作者在实验数据分析方面提供了一定的依据。首先，探讨了研究背景，并简要分析了研究问题。其次，对实验数据构建了数据模型，通过软件处理求得结果。最后，对结果进行了分析。关键词：塔罗科血橙皮；SPSS软件；正交试验；方差分析 此文档仅供学习与交流目 录1 问题提出与问题分析11.1 论文研究背景11.2 研究内容12 数据来源12.1 单因素实验数据13 模型建立与求解33.2 正交实验方差分析33.3 方差分析模型44 结果及分析54.1 单因素实验处理结果54.1.1 料液比对果胶提取率的影响54.1.2超声时间对果胶提取率的影响64.1.3提取温度对果胶提取率的影响64.1.4 PH值对果胶提取率的影响74.2 正交实验处理结果74.3 分析85 结论8参考文献9附录10方差分析在提取塔罗科血橙皮中果胶工艺研究中的应用1 问题提出与问题分析1.1 论文研究背景血橙(blood orange) 是橙(Citrus sinensis)的变种，带有深红色似血颜色的果肉与汁液，以果肉酷似鲜血颜色而得名，它本质上属于脐橙类，现已开发出多种品味和品种，较为有名的有意大利的塔罗科血橙。目前四川省资中县全县栽植塔罗科血橙将近10万亩，年产量近3万吨，产值高达1.2亿元。其种植面积占全国血橙种植面积的80%，占四川血橙种植面积的90%，产量占全国的80%以上，成为了中国最大规模的血橙生产基地，被命名为“中国塔罗科血橙之乡”。果胶(Pectin)是植物中的一种酸性多糖物质，在植物组织中既可把相邻细胞连接起来，又具有缓冲且不阻碍细胞生长的作用。据有关专家预计，果胶的需求量在相当长时间内仍将以每年15%的速度增长，我国每年消耗果胶量约1500t，进口约占80%。我国对果胶的需求量呈高速增长趋势，但商品果胶的来源非常有限。因此，基于对果胶的大量需求，作者通过了严格的实验步骤，测取所需要的实验数据，根据数理统计中的正交实验对实验结果进行了方差分析，并通过F检验进一步验证了实验结果。这给提取塔罗科血橙皮中的果胶提供了依据。1.2 研究内容塔罗科血橙皮中果胶的提取受到很多因素的影响。因此，通过实验寻找最显著的影响因素，确定优化提取条件，能够提高果胶的提取率，这是非常具有实用价值的。本文包括以下研究内容：1) 探讨研究背景，提出并分析问题。2) 结合实验数据构建数学模型，求出结果。3) 结果分析。2 数据来源2.1 单因素实验数据为了确定塔罗科血橙皮中果胶提取的影响因素，以血橙皮为原料，考察料液比、超声时间、pH值、提取温度各单因素对果胶提取率的影响。分别重复2次试验，实验数据分别见如下表。表2.1不同料液比对血橙皮果胶提取率的影响料液比（g/ml）1:151:201:251:301:35果胶提取率（%）9.529.5518.2617.8917.316.9310.0510.238.958.94表2.2不同超声时间对血橙皮果胶提取率的影响超声时间（min）405060708090果胶提取率（%）9.839.5611.9211.6713.112.9813.6513.313.2312.9710.2410.1表2.3不同pH值对血橙皮果胶提取率的影响PH值0.51.02.03.04.05.0果胶提取率（%）11.0511.2213.8713.614.8914.966.76.435.995.445.645.6表2.4不同提取温度对血橙皮果胶提取率的影响温度（ ）304050607080果胶提取率（%）8.528.5510.349.9212.1212.511.811.3511.6411.2311.0810.872.2 正交实验2.2.1正交表设计在单因素实验的基础上，采用四因素三水平进行正交实验，选取正交表L9（34）设计，并进行正交实验。正交实验因素水平见表2.1，正交实验数据见表2.2。表3.1 L9（34）正交试验因素水平水平A料液比(g/ml)B超声时间(min)C提取温度( )D pH值11:1560401.521:2070502.031:2580602.52.2.2 正交实验数据编号A料液比(g/ml)B超声时间（min）C提取温度（）D（pH值）果胶产率%11（1:15）1（60）1（40）1（1.5）11.51 11.48212（70）2（50）2（2.0）7.71 7.64313（80）3（60）3（2.5）5.27 5.2142（1:20）1234.84 4.915223115.67 15.666231212.32 12.4573（1:25）13212.05 12.26832134.80 4.939332114.50 14.463 模型建立与求解3.1 单因素方差分析以果胶提取率为变量，选择了料液比、PH值，提取温度和超声时间进行实验，对各因素进行方差分析，确定因素对果胶的提取率是否有显著性的影响。由表2.1，采用SPSS进行方差分析，具体步骤如下：1）进入SPSS界面打开变量视图窗口。2）定义变量“”为提取率（%），数值型，小数位数为2；定义变量“A”为“料液比”，值标签为“1=1:15,2=1:20,3=1:25,4=1:30,5=1:35”。3）输入数据。4）统计分析：分析= 比较均值= 单因素ANOVA：因变量“”，因子=“G” =选项：描述性=继续，确定。5）对SPPSS软件分析的结果进行导出。如上所述步骤，再分别对超声时间（B），提取温度（C）和PH值（D）进行定义，并导出相应结果。3.2 正交实验方差分析由表2.2数据，采用SPSS对正交实验数据进行方差分析，具体步骤如下：1）变量视图窗口：定义变量“x”为“提起率”，数值型，小数2；定义变量“A”为“料液比”，值标签为“1=1:15，2=1:20，3=1:25”，数值型，小数2；定义变量“B”为“超声时间”，值标签为“1=60，2=70，3=80”， 数值型，小数2；定义变量“C”为“超声时间”，值标签为“1=40，2=50，3=60”，数值型，小数2；定义变量“D”为“PH值”，值标签为“1=1.5，2=2.0，3=2.5”数值型，小数2。2）数据视图窗口：输入相关数据。3）数据分析一般线性模型单变量。选取因变量和固定因子，确定模型和选项。4）确定，导出结果。3.3 方差分析模型设取个水平,在水平下总体服从正态分布，这里,未知，可以互不相同，但假定有相同的方差。又设在每个水平 下作了次独立试验，即从中抽取容量为的样本，记作, ，服从, , 且相互独立。r将第行称为第组数据。判断的个水平对指标有无显著影响，相当于要作以下的假设检验： ；不全相等经过处理变形，原假设可表示为（以后略去备选假设）为检验，给定显著性水平，记分布的分位数为，检验规则为时接受，否则拒绝。4 结果及分析4.1 单因素实验处理结果4.1.1 料液比对果胶提取率的影响（表4.1）提取率（%）均值的 95% 置信区间N均值标准差标准误下限上限极小值极大值1:1529.5350.02121.015009.34449.72569.529.551:20218.0750.26163.1850015.724420.425617.8918.261:25217.1150.26163.1850014.764419.465616.9317.301:30210.1400.12728.090008.996411.283610.0510.231:3528.8950.06364.045008.32329.46688.858.94总数1012.75204.203091.329139.745315.75878.8518.26表4.1 料液比对果胶提取率影响的方差分析表ANOVA提取率（%）平方和df均方F显著性组间158.836439.7091259.806.000组内.1585.032总数158.99494.1.2超声时间对果胶提取率的影响（表4.2）表4.2 超声时间对果胶提取率影响的方差分析表提取率均值的 95% 置信区间N均值标准差标准误下限上限极小值极大值40.0029.6950.19092.135007.979711.41039.569.8350.00211.7950.17678.1250010.206713.383311.6711.9260.00213.0400.08485.0600012.277613.802412.9813.1070.00213.4750.24749.1750011.251415.698613.3013.6580.00213.1000.18385.1300011.448214.751812.9713.2390.00210.1700.09899.070009.280611.059410.1010.24总数1211.87921.54763.4467610.895812.86259.5613.65ANOVA提取率平方和df均方F显著性组间26.16755.233174.690.000组内.1806.030总数26.347114.1.3提取温度对果胶提取率的影响（表4.3）表4.3 提取温度对果胶提取率影响的方差分析表提取率（%）均值的 95% 置信区间N均值标准差标准误下限上限极小值极大值30.0028.5350.02121.015008.34448.72568.528.5540.00210.1300.29698.210007.461712.79839.9210.3450.00212.3100.26870.190009.895814.724212.1212.5060.00211.5750.31820.225008.716114.433911.3511.8070.00211.4350.28991.205008.830214.039811.2311.6480.00210.9750.14849.105009.640812.309210.8711.08总数1210.82671.28442.3707810.010611.64278.5212.50ANOVA提取率（%）平方和df均方F显著性组间17.77953.55657.943.000组内.3686.061总数18.147114.1.4 PH值对果胶提取率的影响（表4.4）表4.4 PH值对果胶提取率影响的方差分析表提取率（%）均值的 95% 置信区间N均值标准差标准误下限上限极小值极大值30.0028.5350.02121.015008.34448.72568.528.5540.00210.1300.29698.210007.461712.79839.9210.3450.00212.3100.26870.190009.895814.724212.1212.5060.00211.5750.31820.225008.716114.433911.3511.8070.00211.4350.28991.205008.830214.039811.2311.6480.00210.9750.14849.105009.640812.309210.8711.08总数1210.82671.28442.3707810.010611.64278.5212.50ANOVA提取率（%）平方和df均方F显著性组间17.77953.55657.943.000组内.3686.061总数18.147114.2 正交实验处理结果表4.5 正交实验方差分析结果因变量:提取率源III 型平方和df均方FSig.校正模型290.100a836.26210544.827.000截距1751.72811751.728509387.801.000A27.609213.8054014.296.000B6.32423.162919.541.000C12.64326.3211838.186.000D243.5232121.76235407.284.000误差.0319.003总计2041.85918校正的总计290.13117a. R 方 = 1.000（调整 R 方 = 1.000）4.3 分析1. 如果仅考虑料液比单个因素对果胶提取率的影响，由表4.1中结果分析可知，统计量F对应的概率P值为0.000，小于显著性水平=0.05，所以，拒绝原假设，即认为料液比对果胶的提取率产生了显著的影响。2. 如果仅考虑超声时间单个因素对果胶提取率的影响，由表4.2中结果分析可知，统计量F对应的概率P值为0.000，小于显著性水平=0.05，所以，拒绝原假设，即认为超声时间对果胶的提取率产生了显著的影响。3. 如果仅考虑提取温度单个因素对果胶提取率的影响，由表4.3中结果分析可知，统计量F对应的概率P值为0.000，小于显著性水平=0.05，所以，拒绝原假设，即认为提取温度对果胶的提取率产生了显著的影响。4. 如果仅考虑PH值单个因素对果胶提取率的影响，由表4.4中结果分析可知，统计量F对应的概率P值为0.000，小于显著性水平=0.05，所以，拒绝原假设，即认为PH值对果胶的提取率产生了显著的影响。5. 由表4.3可知，FDFAFCFB,则PH值对果胶提取率的影响最大，其次料液比、提取温度、超声时间影响依次减弱（置信区间为0.05）。5 结论1）由单因素实验及方差分析，可知实验选取的单因素料液比、超声时间、提取温度、PH值对塔罗科血橙皮中果胶的提取都有显著性影响。2）由正交设计和方差分析，可知PH值对果胶提取率的影响最显著，各因素对果胶提取率的影响主次顺序为：DACB，从而确定了最佳的提取工艺为各因素的优水平组合为A2B2C3D1。参考文献1 杨虎, 刘琼荪, 钟波. 数理统计M. 北京: 高等教育出版社, 2004. 2 中国环境监测总站. 环境水质监测质量保证手册. 北京:化学工业出版社, 1984. 255 2713 洪再吉. 概率.统计. 南京: 江苏科学技术出版社, 1984. 357 399, 488 49