感官评定测量技术ppt课件

1、四、丈量技术四、丈量技术o丈量技术就是对感官刺激进展量化，只需在对样丈量技术就是对感官刺激进展量化，只需在对样品的感官刺激量化后，才干进一步采用统计学方品的感官刺激量化后，才干进一步采用统计学方法对评定结果进展处置，从而为评价所评定的产法对评定结果进展处置，从而为评价所评定的产品提供理性的根据。品提供理性的根据。o评价员对感官刺激进展量化确定数值有多种评价员对感官刺激进展量化确定数值有多种方法，可以只是排排序，也可用数字来反映感官方法，可以只是排排序，也可用数字来反映感官体验的强度等。体验的强度等。四、丈量技术四、丈量技术o丈量实际通知我们对于事件可以有不同的赋值丈量实际通知我们对于事件可以有

2、不同的赋值方式，常用的赋值方式有：方式，常用的赋值方式有：o排序标度排序标度o类项标度类项标度o线性标度线性标度o量值估计标度量值估计标度四、丈量技术四、丈量技术o1、排序标度、排序标度o用数字按指定特性的强度或程度排出样品顺序用数字按指定特性的强度或程度排出样品顺序o该方法中，数值并不能通知我们关于产品间相该方法中，数值并不能通知我们关于产品间相对的差别大小：对的差别大小：o排在第四的产品某种感官强度并不一定就是排排在第四的产品某种感官强度并不一定就是排在第一的产品的在第一的产品的1/4，它与排在第三的产品间，它与排在第三的产品间的差别也不一定就和排在第三与第二的产品间的差别也不一定就和排在

3、第三与第二的产品间的差别一样。的差别一样。1、排序标度、排序标度o排序标度常见于消费者感官偏爱研讨中，下表为用于消排序标度常见于消费者感官偏爱研讨中，下表为用于消费者偏爱研讨中的排序标度样例：费者偏爱研讨中的排序标度样例：1、排序标度、排序标度o排序标度由于其简单性，在参与者了解标度指令有困排序标度由于其简单性，在参与者了解标度指令有困难的情况下，排序标度能够是一种适当的选择。难的情况下，排序标度能够是一种适当的选择。o在利用文盲、年幼的儿童、有文化背景差别或者有言在利用文盲、年幼的儿童、有文化背景差别或者有言语妨碍的人任务情况下，排序标度是值得思索的。语妨碍的人任务情况下，排序标度是值得思索

4、的。o排序标度的数据的分析是很简单的。序列之和的简单排序标度的数据的分析是很简单的。序列之和的简单统计法可在统计法可在Basker发表的表格中发现，他修正了以前发表的表格中发现，他修正了以前Kramer排序总和检验分析中的错误。排序总和检验分析中的错误。o另一种对于序列数据中的差别非常灵敏的检验是另一种对于序列数据中的差别非常灵敏的检验是Friedman检验，也可以为是检验，也可以为是“序列方差分析。序列方差分析。1、排序标度、排序标度o例子例子o某一干酪制造商想在当前普遍的低脂肪干酪种某一干酪制造商想在当前普遍的低脂肪干酪种类以外再开发比较有风味的干乳酪。类以外再开发比较有风味的干乳酪。o进

5、展不同风味的挑选检验，由进展不同风味的挑选检验，由20个消费者对个消费者对具菠萝、大蒜、薄荷风味的干乳酪的喜欢程度具菠萝、大蒜、薄荷风味的干乳酪的喜欢程度进展排序，进展排序，1代表最代表最“喜欢，喜欢，3代表最不喜代表最不喜欢欢 。1、排序标度、排序标度o评定的结果如下评定的结果如下1、排序标度、排序标度o例子的结果分析例子的结果分析o有两种方法有两种方法o一是采用一是采用Basker修正表来判别样品间在修正表来判别样品间在偏爱程度上能否有显著差别偏爱程度上能否有显著差别o另一种方法是采用最小显著性差别排序差另一种方法是采用最小显著性差别排序差别检验别检验LSD来判别样品间在偏爱程来判别样品间

6、在偏爱程度上能否有显著差别。度上能否有显著差别。1、排序标度、排序标度o例子的结果分析例子的结果分析o1采用采用Basker修正表来判别样品间在偏修正表来判别样品间在偏爱程度上能否有显著差别爱程度上能否有显著差别o先计算相邻两列的排序和差，再查阅先计算相邻两列的排序和差，再查阅Basker修正表中所对应的临界值中，假设相邻的排修正表中所对应的临界值中，假设相邻的排序和差大于或等于临界值，那么样品间具有序和差大于或等于临界值，那么样品间具有显著性差别。显著性差别。1、排序标度、排序标度o例子的结果分析例子的结果分析o1采用采用Basker修正表来判别样品间在修正表来判别样品间在偏爱程度上能否有显

7、著差别偏爱程度上能否有显著差别o详细如下：先计算排序总和，再计算排序和详细如下：先计算排序总和，再计算排序和之差之差1、排序标度、排序标度o例子的结果分析例子的结果分析o1采用采用Basker修正表来判别样品间在偏爱程度修正表来判别样品间在偏爱程度上能否有显著差别上能否有显著差别o查阅查阅Basker修正表中对应的评价员数修正表中对应的评价员数20和陈列和陈列的样品数的样品数3，得，得 0.05时的最小临界值为时的最小临界值为14.8o比较计算差值与临界值的大小：比较计算差值与临界值的大小：o大蒜大蒜 - 菠萝菠萝 = 3 14.8，薄荷，薄荷-菠萝菠萝=1814.8o大蒜风味和菠萝风味在喜欢

8、排序上无差别，而薄荷风大蒜风味和菠萝风味在喜欢排序上无差别，而薄荷风味与菠萝风味或与大蒜风味在喜欢排序上有差别味与菠萝风味或与大蒜风味在喜欢排序上有差别1、排序标度、排序标度o例子的结果分析例子的结果分析o1采用采用Basker修正表来判别样品间在偏修正表来判别样品间在偏爱程度上能否有显著差别爱程度上能否有显著差别o结论：结论：o薄荷风味的样品与大蒜风味的样品、薄荷风薄荷风味的样品与大蒜风味的样品、薄荷风味的样品与菠萝风味的样品在喜欢程度上有味的样品与菠萝风味的样品在喜欢程度上有明显的不同明显的不同o而大蒜和菠萝风味的样品在喜欢程度上没有而大蒜和菠萝风味的样品在喜欢程度上没有差别，由于它们的排

9、序和小，阐明它们比薄差别，由于它们的排序和小，阐明它们比薄荷风味样品更受喜欢。荷风味样品更受喜欢。 1、排序标度、排序标度o例子的结果分析例子的结果分析o2运用最小显著性差别排序差别检验运用最小显著性差别排序差别检验LSDo首先计算每两个产品的排序和之差首先计算每两个产品的排序和之差o再计算最小显著性排序差别值再计算最小显著性排序差别值LSD：o将两样品之间的排序和差与将两样品之间的排序和差与LSD进展比较，假进展比较，假设两个产品的排序和之差大于设两个产品的排序和之差大于LSD，阐明这两，阐明这两个产品间有差别，否那么无差别。个产品间有差别，否那么无差别。6/ ) 1(96. 1JKJLSD

10、1、排序标度、排序标度o2运用最小显著性差别排序差别检验运用最小显著性差别排序差别检验o对上例中的评价结果统计分析如下：对上例中的评价结果统计分析如下：o大蒜风味样品排序和大蒜风味样品排序和菠萝风味样品排序和菠萝风味样品排序和 = o 36-33=3o薄荷风味样品排序和薄荷风味样品排序和大蒜或菠萝风味样品排大蒜或菠萝风味样品排序和序和 = 51-36或或51-33=15或或18oLSD = 1.96(2034)/61/2 = 12.41、排序标度、排序标度o2运用最小显著性差别排序差别检验运用最小显著性差别排序差别检验o结论：结论：o薄荷风味的样品与大蒜风味的样品、薄荷风味薄荷风味的样品与大蒜

11、风味的样品、薄荷风味的样品与菠萝风味的样品在喜欢程度上有明显的样品与菠萝风味的样品在喜欢程度上有明显的不同的不同o而大蒜和菠萝风味的样品在喜欢程度上没有差而大蒜和菠萝风味的样品在喜欢程度上没有差别，由于它们的排序和小，阐明它们比薄荷风别，由于它们的排序和小，阐明它们比薄荷风味样品更受喜欢。味样品更受喜欢。 2、类项标度、类项标度o1类项标度的类型类项标度的类型o数字标度数字标度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 o 弱弱 强强 o方格标度方格标度 o 不甜不甜 很甜很甜o o 较弱较弱 参照参照 较强较强2、类项标度、类项标度o1类项标度的类型类项标度的类型o言语类项标度言语类项标度 o 氧

12、化程度氧化程度 无觉得无觉得o 痕量，不确定痕量，不确定o 极微量极微量o 微量微量o 少量少量o 中等中等o 一定量一定量o 强强o 很强很强 带数值的言语类项标度带数值的言语类项标度2、类项标度、类项标度o1类项标度的类型类项标度的类型o9点快感标度点快感标度 o 非常喜欢非常喜欢o 很喜欢很喜欢 o 喜欢喜欢o 有些喜欢有些喜欢o 既不喜欢也不厌恶既不喜欢也不厌恶o 有些厌恶有些厌恶o 厌恶厌恶o 很厌恶很厌恶o 非常厌恶非常厌恶统计学的功能统计学的功能对数据的分析和论述对数据的分析和论述o1统计学的统计学的“描画功能描画功能o定义：对结果的简单描画定义：对结果的简单描画o用平均值和规范

13、偏向数据分布的一种度量用平均值和规范偏向数据分布的一种度量来描画数据。来描画数据。统计学的功能统计学的功能对数据的分析和论述对数据的分析和论述o1统计学的统计学的“描画功能描画功能o对结果的简单描画对结果的简单描画o用平均值和规范偏向数据分布的一种度量用平均值和规范偏向数据分布的一种度量来描画数据。来描画数据。o2统计学的统计学的“推论功能推论功能o为实验处置提供根据为实验处置提供根据o3统计学的统计学的“衡量功能衡量功能o估计实验变量之间的相关程度和衡量所得数据估计实验变量之间的相关程度和衡量所得数据的属性的属性1统计学数据描画功能统计学数据描画功能o用平均值和规范偏向来描画我们的丈量：用平

14、均值和规范偏向来描画我们的丈量：o1平均值：平均值：o2规范偏向规范偏向o是指丈量值在中心值周围的分散程度是指丈量值在中心值周围的分散程度o在一些统计方法中，不运用规范偏向而是运用在一些统计方法中，不运用规范偏向而是运用其平方值，这称为样本的方差，表示为其平方值，这称为样本的方差，表示为S2。2统计学的推论功能统计学的推论功能o统计推论就是确定实验变量能否有真正的影统计推论就是确定实验变量能否有真正的影响或结果能否是由偶尔或无法解释的随机变响或结果能否是由偶尔或无法解释的随机变化呵斥的。化呵斥的。o任何实验的观测次数总是有限的，对总体任何实验的观测次数总是有限的，对总体的的认识与分析，只能经过

15、其样本进展。认识与分析，只能经过其样本进展。o对样本数据分析和处置的方法：计算有关统对样本数据分析和处置的方法：计算有关统计量，研讨其分布，从而作出估计和推断。计量，研讨其分布，从而作出估计和推断。2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子1：用下面：用下面7个方格标度为尺度进展实验，个方格标度为尺度进展实验，对比一个对照样来评价一个新型组分配方的甜对比一个对照样来评价一个新型组分配方的甜度度o o 相对较不甜相对较不甜 甜度一样甜度一样 相对较甜相对较甜o汇总汇总10位评价员的结果，将放置的方格位置转位评价员的结果，将放置的方格位置转换成分值换成分值1最左的方格至最左的方格至7最右的方格，

16、最右的方格，数据如下：数据如下：2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子1：o首先提出假设，假设两个群体样本均值之间首先提出假设，假设两个群体样本均值之间无差别无差别假设；接着研讨实验中计无差别无差别假设；接着研讨实验中计算得到的算得到的 t，并思索在假定无差别时该，并思索在假定无差别时该 t 值能值能够是什么样？够是什么样？2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子1：oA、建立无差别假设与无差别假设的对立假、建立无差别假设与无差别假设的对立假设：设：oH0：= 4.0，指群体平均值；指群体平均值；Ha：4.0oB、计算、计算 t 值值o样本的群体平均值能够高于或低于我们的期样本的群体

17、平均值能够高于或低于我们的期望值望值4.0，因此，计算得到的，因此，计算得到的t值能够是正或负值能够是正或负的，这称为双侧检验。的，这称为双侧检验。SENSt群体平均值样本平均值群体平均值样本平均值/2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子1：oB、计算、计算 t 值值o样本平均值样本平均值=5.0，S=1.157，ot=5.0-4.0/1.157/101/2=1/0.365=2.7382统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子1：oC、查、查t分布表：分布表：o查查t分布统计表：临界值分布统计表：临界值 t =2.262【自在度【自在度9，概率概率5%实查实查=0.025】o即阐明任何

18、即阐明任何|t计算计算|2.262的值，其出现的概的值，其出现的概率小于率小于5%，用统计学言语来说，就是我们，用统计学言语来说，就是我们得到该结果的能够性得到该结果的能够性2.262，即得到的，即得到的 t 在大小上大于在大小上大于ot 临界值，临界值，H0被否认，而接受对立假设，即被否认，而接受对立假设，即我们我们o的群体平均值与我们的标度中间值的群体平均值与我们的标度中间值4.0有差距。有差距。2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子1：oD、做出统计推理：、做出统计推理：o因此，我们做出无差别的假设是错误的。因此，我们做出无差别的假设是错误的。o回过来看数据，看上去不是不太合理，由

19、于回过来看数据，看上去不是不太合理，由于10个评价小组成员中有个评价小组成员中有7个的分值高于无差别个的分值高于无差别假设的假设的4.0平均值为平均值为5。2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子2：o采用采用25点标尺，每个评价小组成员评价两个点标尺，每个评价小组成员评价两个产品，结果汇总如下：产品，结果汇总如下：2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子2：oA、建立无差别假设、建立无差别假设o无差别假设是差值平均值为无差别假设是差值平均值为0：H0：= 0oB、计算、计算 t 值值SENSt标准误差差值的平均值差值的标准偏差差值的平均值/2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子

20、2：oB、计算、计算 t 值值o计算该计算该 t 值，首先必需将一对对察看值排成两值，首先必需将一对对察看值排成两列，一个减去另一个得到每对的差值。列，一个减去另一个得到每对的差值。oD之和之和=10，D的平均值的平均值=1，D2之和之和=6824. 110/538. 21t538. 29/58910/100681/)(22nnDDD的标准偏差2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子2：oC、查、查 t 分布表分布表o在自在度为在自在度为9，为为0.05的情况下的情况下 t 临界值双临界值双侧侧=2.2621o由于计算由于计算 t 的绝对值小于临界值，故成认无差的绝对值小于临界值，故成认无

21、差别假设，即别假设，即2个产品在甜度上无差别。个产品在甜度上无差别。o以上手工计算可利用以上手工计算可利用Excel软件，点击软件，点击“工具工具“数据分析数据分析“t检验：平均值的成对二样本检验：平均值的成对二样本分析分析2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子2：oExcel软件计算结果如下：软件计算结果如下：2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子3：o由由2个评价小组，个评价小组，1个来自企业个来自企业QC评价小组，评价小组，1个来自研讨机构，评价对象为香辛料产品中添个来自研讨机构，评价对象为香辛料产品中添加的胡椒的辣度。加的胡椒的辣度。o产品运营人员认识到产品运营人员认识到Q

22、C评价小组胡椒的辣度出评价小组胡椒的辣度出现不是非常敏感景象，所以，由现不是非常敏感景象，所以，由2个评价小组进个评价小组进展评价。采用展评价。采用15方格类项标度，结果如下：方格类项标度，结果如下： 2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子3：2统计学的推论功能统计学的推论功能o此时此时 t 的计算公式如下：的计算公式如下：SEt联合标准误差平均值样本平均值样本21）（）（）（2121222211112NNNNMXMXSE2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子3：o计算得到：计算得到：o查阅查阅t分布表：在自在度为分布表：在自在度为17，为为0.05的情的情况下况下 t 临界值双尾

23、为临界值双尾为2.1098o由于计算由于计算 t 的绝对值大于临界值，故推翻无的绝对值大于临界值，故推翻无差别假设，差别假设，2个小组对样本评价的辣度有显个小组对样本评价的辣度有显著差别，研讨机构评价小组以为样本较辣。著差别，研讨机构评价小组以为样本较辣。556. 2t2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子3：o除手工计算外，可运用除手工计算外，可运用Excel软件中的软件中的“工具工具“数据分析数据分析“t检验：双样本等方差假检验：双样本等方差假设或设或 t检验：双样本异方差假设检验：双样本异方差假设o能否是等方差可用能否是等方差可用Excel软件中的软件中的“工具工具“数据分析数据分

24、析“F-检验：双样本方差分析检验：双样本方差分析进展判别进展判别o此例中的此例中的2组数据经组数据经“F-检验：双样本方差检验：双样本方差分析判别分析判别2组数据方差没有差别，故调用组数据方差没有差别，故调用“t检验：双样本等方差假设，结果如下：检验：双样本等方差假设，结果如下：2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子3：2统计学的推论功能统计学的推论功能ot 检验的类型检验的类型o针对固定值的实验平均值的检验针对固定值的实验平均值的检验o察看数成对，例如每个评价小组成员评价察看数成对，例如每个评价小组成员评价2个产品，由于每对数据来自个产品，由于每对数据来自1个人，所以评个人，所以评价分

25、是相关联的，这称为成对价分是相关联的，这称为成对t检验或非独检验或非独立立t检验。检验。o不同评价小组人员评价某一个产品的情况，不同评价小组人员评价某一个产品的情况，此时，数据不关联，称为独立组此时，数据不关联，称为独立组t检验。检验。 2统计学的推论功能统计学的推论功能ot 检验只可以分析两个样本平均数之间的差别能检验只可以分析两个样本平均数之间的差别能否显著。否显著。o而要分析两个以上样本的平均数之间的差别，而要分析两个以上样本的平均数之间的差别，需采用方差分析需采用方差分析F 检验。检验。2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子4：改动配方中甜味剂的用量，制备了：改动配方中甜味剂的用

26、量，制备了3个产品。个产品。10位评价员采用位评价员采用15点方格标度评价点方格标度评价这这3个产品的甜度，结果如下：个产品的甜度，结果如下：评价小组成员评价小组成员产品产品A产品产品B产品产品C1689267837101245555657656977788468976510888总和总和616879平均值平均值6.16.87.9例子例子42统计学的推论功能统计学的推论功能o方差分析是数理统计的根本方法之一，是工农业消方差分析是数理统计的根本方法之一，是工农业消费和科学研讨中分析实验数据的一个重要工具。费和科学研讨中分析实验数据的一个重要工具。o方差分析中几个名词概念要素即自变量、程度、方差分

27、析中几个名词概念要素即自变量、程度、因变量因变量o方差分析就是构建一个比率方差分析就是构建一个比率F，该比率是要素变化，该比率是要素变化与误差变化的比率，该比率服从与误差变化的比率，该比率服从F统计分布。统计分布。2统计学的推论功能统计学的推论功能o所谓的要素变化即是指某一要素下不同程度改动总所谓的要素变化即是指某一要素下不同程度改动总平均值的程度。平均值的程度。o而所谓的误差变化即是指随机误差改动总平均值的而所谓的误差变化即是指随机误差改动总平均值的程度。程度。o方差即是方差即是SD2SD也写成也写成S为规范偏向：为规范偏向：1/)(1)(2222nNxxNMxS自由度处理内变差平方和自由度

28、处理的变差平方和误差方差处理方差/F2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子4单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析o只让一个要素只让一个要素A变化自变量取不同程度，变化自变量取不同程度，这种实验称为单要素实验。这种实验称为单要素实验。o检验假设为：检验假设为： o即假设要素即假设要素A在不同程度下的样本均值相等在不同程度下的样本均值相等o假设假设H0成立，那么各程度下的样本可以看成成立，那么各程度下的样本可以看成来自同一正态总体的样本，实验结果的差别来自同一正态总体的样本，实验结果的差别只能归结为随机动摇；只能归结为随机动摇；oH0不成立，那么阐明要素不成立，那么阐明要素A在不同程度下

29、个在不同程度下个随机变量总体间存在差别，亦即要素随机变量总体间存在差别，亦即要素A对结果对结果是有影响的。是有影响的。sOH21：例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析处理内处理间总和）（）（总变差平方和SSSSNxxxxSSsinjij11222 siiisinjixxnxxSSi12112)()(处理间处理间平方和处理间总和处理内处理内平方和SSSSSS2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析o单要素方差分析表单要素方差分析表 方差来源方差来源 平方和平方和 自由度自由度 均方和均方和 F F 值值 组间组间 siiixxnSS

30、12)(处理间 1 sdf处理间 处理间处理间处理间dfSSMS 处理内处理间MSMSF 组内组内 处理间总和处理内SSSSSS ) 1( nsdf处理内 处理内处理内处理内dfSSMS 总和总和 sinjijixxSS112）（总和 1sndf总 2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析o总变差平方和描写了全部实验结果的离散程总变差平方和描写了全部实验结果的离散程度度o 是第是第i个程度下数据平均个程度下数据平均值与数据总平均值之间的偏向平方，主要描值与数据总平均值之间的偏向平方，主要描写了要素写了要素A程度的差别对数据离散性的作用，程度的差别

31、对数据离散性的作用，称为处置间平方和。称为处置间平方和。2）中的（处理间xxSSi2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析o ，从而，从而 F 值有偏大的值有偏大的倾向。倾向。o对于给定的概率程度，查自在度为对于给定的概率程度，查自在度为s-1，sn-1的的F分布表得临界值分布表得临界值 F，当，当FF时，阐明小概率事件发生了，而这种一次实时，阐明小概率事件发生了，而这种一次实验中小概率事件通畅能发生，阐明原假设不验中小概率事件通畅能发生，阐明原假设不真，即以为要素真，即以为要素A的差别对实验结果的影响的差别对实验结果的影响有显著性。有显著性。

32、有偏大的倾向不成立时，处理间SSH02统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析o对上例实验结果的方差分析结果如下：对上例实验结果的方差分析结果如下：o每栏总和：每栏总和：Ta=61，Tb=68，Tc=79；全部总；全部总和和T=208 47.1613.144210)796861(/87.8713.14421530153013.144230/208/2222222222NTnTTTSSSSxNTicba处理间总和）（，）（2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析 方差来源方差来源 变差平方和变差平方和自

33、由度自由度均方均方F F值值总和总和87.8729组间组间16.4728.2353.119组内组内71.4272.64查阅查阅F分布表：分布表：F临界值临界值=3.35自在度为自在度为2、27，概率程度为，概率程度为0.05 由于计算值没有大于临界值，阐明原假设成立，即不同由于计算值没有大于临界值，阐明原假设成立，即不同甜味剂用量制备的产品在甜味上没有差别。甜味剂用量制备的产品在甜味上没有差别。 例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析o上面数据的计算也可采用上面数据的计算也可采用Excel软件中的软件中的“工具工具“数据分析数据分析“方差分析：单要素方差分析对数方差分析：单要素方

34、差分析对数据进展处置，结果如下：据进展处置，结果如下：例子例子4 单要素实验的方差分析单要素实验的方差分析方差分析：单因素方差分析方差分析：单因素方差分析组组观测数观测数求和求和平均平均方差方差列列 110616.11.433333333列列 210686.82.4列列 310797.94.1方差分析方差分析差异源差异源SSdfMSFP-valueF crit组间组间16.4666728.2333333.1134453780.0607163.3541308组内组内71.4272.644444总计总计87.86667292统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子5：有：有2种甜味剂蔗糖和高果糖

35、玉米糖浆种甜味剂蔗糖和高果糖玉米糖浆HFCS被参与到早餐麦片中。蔗糖和被参与到早餐麦片中。蔗糖和HFCS都各选都各选用了用了3个程度个程度2%、4%、6%制备了制备了9个产品。个产品。o4人组成的评价小组采用人组成的评价小组采用9点方格标度来评价产品的点方格标度来评价产品的甜度。数据结果如下：甜度。数据结果如下：2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子5：因素因素1：蔗糖水平：蔗糖水平因素因素2：HFCS水水平平水平水平1（2%）水平水平2（4%）水平水平3（6%）水平水平A（2%）1，1，2，43，5，5，56，4，6，7水平水平B（4%）2，3，4，54，6，7，56，8，8，9水平水

36、平C（6%）5，6，7，87，8，8，68，8，9，7表中数字代表由表中数字代表由4名评价人员给出的数据值。名评价人员给出的数据值。 例子例子5双要素方差分析双要素方差分析o在在excel表格中输入：表格中输入：2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子5双要素方差分析双要素方差分析o点击点击“工具工具“数据分析数据分析“方差分析：可方差分析：可反复双要素分析对数据进展处置。反复双要素分析对数据进展处置。 o在输入区域：输入在输入区域：输入$A$1:$D$13o在每一样本的行数：输入在每一样本的行数：输入4o在输出选项：选新任务表组在输出选项：选新任务表组o按确定按确定2统计学的推论功能统计

37、学的推论功能o例子例子5双要素方差分析双要素方差分析方差分析方差分析差异源差异源SSSSdfdfMSMSF FP-valueP-valueF critF crit样本样本60.2222260.222222 230.1111130.1111121.254921.25492.86E-062.86E-063.3541313.354131列列60.3888960.388892 230.1944430.1944421.3137321.313732.79E-062.79E-063.3541313.354131交互交互9.4444449.4444444 42.3611112.3611111.6666671.

38、6666670.186750.186752.7277652.727765内部内部38.2538.2527271.4166671.416667总计总计168.3056168.305635352统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子5双要素方差分析双要素方差分析o对甜度要素临界对甜度要素临界F值为值为3.35o由于要素由于要素1和要素和要素2的计算的计算F值都大于临界值，值都大于临界值，故这故这2个要素对产品的甜度有显著性影响，个要素对产品的甜度有显著性影响，9个产品的有差别。个产品的有差别。o交互作用的交互作用的F临界值为临界值为2.72，由于计算值没，由于计算值没有大于临界值，阐明有大于临

39、界值，阐明2个要素无交互作用。个要素无交互作用。2统计学的推论功能统计学的推论功能o例子例子6：改动配方中的一种配料制造了：改动配方中的一种配料制造了4种鱼丸，种鱼丸，采用下面的言语类项标度对这采用下面的言语类项标度对这4种鱼丸的弹性进种鱼丸的弹性进展评价。展评价。8名评价员参与检验。名评价员参与检验。o弹性非常好弹性非常好o弹性好弹性好o弹性较好弹性较好o弹性普通弹性普通o弹性较差弹性较差o弹性差弹性差o弹性非常差弹性非常差例子例子6方差分析后各平均值的多重比较方差分析后各平均值的多重比较o用用+3、+2、+1、0、-1、-2、-3分别给上面的言分别给上面的言语类项赋值，获得的评价数据如下：

40、语类项赋值，获得的评价数据如下： 评价员评价员弹性评分值弹性评分值A AB BC CD D1-23-122130-23-331-24-23225-1321633-22703-1-28-3-211例子例子6方差分析后各平均值的多重比较方差分析后各平均值的多重比较o找出方差分析中显著性找出方差分析中显著性 F 比率只是统计分析的比率只是统计分析的第一步，还需求寻求哪一个处置有差别，即需第一步，还需求寻求哪一个处置有差别，即需对各个平均数进展多重差别比较。对各个平均数进展多重差别比较。o多重差别比较目前最常用的是邓肯氏新复极差多重差别比较目前最常用的是邓肯氏新复极差检验法检验法Duncans New

41、 Multiple rang test。o现用分析软件现用分析软件SAS，Statistics Analysis System 进展数据分析。进展数据分析。o用用SAS软件进展软件进展Duncan多重比较的程序文语如下：多重比较的程序文语如下：odata a;oinput a$ x;ocards;oa1 -2 a1 1 a1 -3 a1 -2 a1 -1 a1 3 a1 0 a1 -3oa2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 -2oa3 -1 a3 0 a3 1 a3 2 a3 2 a3 -2 a3 -1 a3 1oa4 2 a4 -2 a4 -2 a4 2

42、 a4 1 a4 2 a4 -2 a4 1o;oproc anova;oclass a;omodel x=a;omeans a/duncan;orun; 例子例子6方差分析后各平均值的多重比较方差分析后各平均值的多重比较o软件运转后的结果如下：软件运转后的结果如下：oMeans with the same letter are not significantly different.o Duncan Grouping Mean N ao A 2.3750 8 a2o B 0.2500 8 a3o o B 0.2500 8 a4o o B -0.8750 8 a1例子例子6方差分析后各平均值的多

43、重比较方差分析后各平均值的多重比较o平均数多重差别比较结果的表示方法平均数多重差别比较结果的表示方法o在实验结果的平均数中以不同的字母表示不同在实验结果的平均数中以不同的字母表示不同的差别程度。的差别程度。o普通最大的平均数的右边标志字母普通最大的平均数的右边标志字母“a，然后，然后依次与其他平均数比较，凡与最大平均数无显依次与其他平均数比较，凡与最大平均数无显著差别的平均数都标志与最大平均数一样的字著差别的平均数都标志与最大平均数一样的字母，而把与最大平均数存在显著差别的平均数母，而把与最大平均数存在显著差别的平均数标志上不同的字母；标志上不同的字母；o再依次对其他平均数进展比较，这样，凡是

44、平再依次对其他平均数进展比较，这样，凡是平均数标以字母一样的平均数均属差别不显著的均数标以字母一样的平均数均属差别不显著的一群，反之为差别显著的一群。一群，反之为差别显著的一群。例子例子6方差分析后各平均值的多重比较方差分析后各平均值的多重比较o总结总结方差分析的根本步骤方差分析的根本步骤o第一步：进展平方和与自在度的分解；第一步：进展平方和与自在度的分解；o第二步：进展第二步：进展 F 测试，测试，F 测试不显著那么分析测试不显著那么分析终了，终了，F 测试显著那么进展多重差别比较；测试显著那么进展多重差别比较；o第三步：对各个平均数进展多重比较；第三步：对各个平均数进展多重比较；o当然采用

45、当然采用SAS软件那么不需求人工完成上面软件那么不需求人工完成上面3步，步，软件经过后台的这三步运算给出结果。软件经过后台的这三步运算给出结果。3、线性标度、线性标度o线性标度即是一段线段线性标度即是一段线段o评价员在这条线段上做标志以表示感官特性的强度评价员在这条线段上做标志以表示感官特性的强度或数量。或数量。o在大部分情况下，只需端点做了标示，标示点也可在大部分情况下，只需端点做了标示，标示点也可以从线段两端缩进一点以防止末端效应。其他中间以从线段两端缩进一点以防止末端效应。其他中间点也可以标出来。点也可以标出来。o一种常见的变化方式是标示一个中间的参考点，代一种常见的变化方式是标示一个中

46、间的参考点，代表规范品或基线产品的标度值，所需检验的产品根表规范品或基线产品的标度值，所需检验的产品根据此参考点来进展标度。据此参考点来进展标度。3、线性标度、线性标度o例子：蜂蜜的感官特性如颜色、香气、风味随例子：蜂蜜的感官特性如颜色、香气、风味随地理和季节性条件以及花的来源不同而不同。地理和季节性条件以及花的来源不同而不同。o用一个用一个15cm的标度在标度的的标度在标度的1.25cm处标有处标有“低，在低，在13.75cm处标有处标有“高，要求评价员高，要求评价员经过在该线性标度的适当位置上划垂直线以标经过在该线性标度的适当位置上划垂直线以标示出所感知的蜂蜜的某一感官性质的强度，并示出所

47、感知的蜂蜜的某一感官性质的强度，并写上对应的样品编码。写上对应的样品编码。o评价在有分隔小间的感官评定室中进展，在日评价在有分隔小间的感官评定室中进展，在日光灯下，每次只提供一个样品，水作味觉净化光灯下，每次只提供一个样品，水作味觉净化剂，对剂，对4个蜂蜜样品进展评价。个蜂蜜样品进展评价。3、线性标度、线性标度o数据分析：将评价员所标志的在线性标度上数据分析：将评价员所标志的在线性标度上的长度，列于表中，并计算感官性质强度的的长度，列于表中，并计算感官性质强度的平均分。用方差分析进展样品间显著性差别平均分。用方差分析进展样品间显著性差别的判别。结果如下：的判别。结果如下：4、量值估计标度、量值

48、估计标度o量值估计法是运用数字来表示觉得的比率。量值估计法是运用数字来表示觉得的比率。o在该方法中，评价员允许运用恣意正数并按在该方法中，评价员允许运用恣意正数并按指令给觉得定值，数字间的比率反映了觉得指令给觉得定值，数字间的比率反映了觉得强度大小的比率。强度大小的比率。o例如，假设产品例如，假设产品A的甜度值为的甜度值为20，产品，产品B的的甜度是它的甜度是它的2倍，那么倍，那么B的甜度评价值就是的甜度评价值就是40。4、量值估计标度、量值估计标度o量值估计有两种根本变化方式量值估计有两种根本变化方式o第一种方式：给受试者一个规范刺激作为参第一种方式：给受试者一个规范刺激作为参照或基准，此规范刺激普通给它一个固定数照或基准，此规范刺激普通给它一个固定数值，一切其他刺激与此规范刺激相比