【正文】 葡萄酒的分析及等級(jí)劃分 [摘 要 ] 由于經(jīng)濟(jì)全球化越來越廣泛，西方文化的逐漸滲入中國的東方文化，葡萄酒越來越被大眾接受，其營養(yǎng)價(jià)值和保健價(jià)值也逐漸受到人們重視，葡萄酒認(rèn)證和質(zhì)量評(píng)價(jià)逐漸得到關(guān)注，因此我們想要對(duì)其進(jìn)行研究。我們尋找到兩組各 10 個(gè)評(píng)酒員對(duì)紅白葡萄酒的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)以及 葡萄酒和釀酒葡萄的理化指標(biāo)來對(duì)葡萄酒進(jìn)行分析及等級(jí)劃分。首先 先驗(yàn)證各組評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)是否滿足正態(tài)分布，再對(duì)紅白葡萄酒的兩組數(shù)據(jù)分別采用配對(duì) T 檢驗(yàn)檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)是否有顯著性差異，再根據(jù)方差判斷哪組數(shù)據(jù)較為可靠。由于同一等級(jí)物品，其特性相近，因此 用可靠的那組評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)綜合釀酒葡萄的理化指標(biāo)采用聚類分析，對(duì)釀酒葡萄進(jìn)行等級(jí)劃分，各分為四個(gè)等級(jí)，用每個(gè)等級(jí)的中所有葡萄酒平均得分作為該等級(jí)的釀酒葡萄分?jǐn)?shù)。查閱資料，分析可知釀酒葡萄的理化指標(biāo)影響了葡萄酒的理化指標(biāo)，因此考慮建立模型，描述一個(gè)葡萄酒的理化指標(biāo)與釀酒葡萄的多個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系，通過這種聯(lián)系分析釀酒葡萄指標(biāo)對(duì)葡萄酒理化指標(biāo)的影響。最后用葡萄酒的得分作為葡萄酒的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，綜合剔除指標(biāo)后的釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，并觀察回歸性是否顯著。以此判斷葡萄酒質(zhì)量是否可以運(yùn)用這兩種指標(biāo)來評(píng)價(jià)。 【關(guān) 鍵詞】 正態(tài)檢驗(yàn)；配對(duì) T 檢驗(yàn)；聚類分析；逐步回歸分析 1． 引言 葡萄酒中含有豐富的營養(yǎng)物質(zhì) ,至今多達(dá) 600 種以上的物質(zhì)被測定出來 。 葡萄具有的營養(yǎng)和醫(yī)療作用很早就被認(rèn)識(shí) , 葡萄酒因其特殊的營養(yǎng)價(jià)值和較好的保健效果，越來越受到廣大消費(fèi)者的歡迎。在此形勢下，葡萄酒認(rèn)證和質(zhì)量評(píng)價(jià)得到關(guān)注。葡萄酒的質(zhì)量，即葡萄酒優(yōu)秀的程度 , 它是產(chǎn)品的一種特性 ,且決定購買者的可接受性。因此 ,葡萄酒能夠滿足人類需求的各種特性的總和即構(gòu)成了它的質(zhì)量。葡萄酒認(rèn)證保證了市場中酒的質(zhì)量，同時(shí)保護(hù)了消費(fèi)者的利益。葡萄酒的認(rèn)證包括理化性質(zhì)分析、 感官評(píng)價(jià)、 物理化學(xué)指標(biāo)、衛(wèi)生指標(biāo)等手段。質(zhì)量評(píng)價(jià)是認(rèn)證中的重要階段，它有益于提高葡萄酒的釀造工藝，同時(shí)為市場定位提供決策信息 。 釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系。葡萄酒和釀酒葡萄檢測的理化指標(biāo)會(huì)在一定程度上反映葡萄酒的質(zhì)量。 葡萄酒的每一項(xiàng)理化指標(biāo)是其質(zhì)量的單一體現(xiàn) ,而感官指標(biāo)則是葡萄酒質(zhì)量的綜合概括 ,換句話說 ,一個(gè)理化指標(biāo)、衛(wèi)生指標(biāo)都合格的葡萄酒未必是高質(zhì)量的葡萄酒。在今后的一個(gè)時(shí)期，我們需要做的是從葡萄酒的特點(diǎn)出發(fā)，圍繞葡萄和葡萄酒理化指標(biāo)、感官指標(biāo)等眾多因素對(duì)葡萄酒質(zhì)量的聯(lián)系進(jìn)行研究，盡可 能確定較為合理的葡萄酒質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，既保證市場中酒的質(zhì)量，保護(hù)消費(fèi)者利益，又能為市場定位提供決策信息，達(dá)到經(jīng)濟(jì)效益的目的 ， 從而 實(shí)現(xiàn)雙贏 。 2．模型假設(shè) 假設(shè)品酒員給出的評(píng)價(jià)能夠真實(shí)客觀地反應(yīng)葡萄酒的情況 葡萄酒的質(zhì)量只與釀酒葡萄有關(guān)，忽略人為干擾、釀造過程中的環(huán)境差別 ,如溫度、濕度等因素 每個(gè)評(píng)酒員對(duì)不同葡萄酒樣品的評(píng)分是不受 主觀因素 影響的，即各評(píng)分結(jié)果相互獨(dú)立 假設(shè)數(shù)據(jù)來源真實(shí)有效，數(shù)據(jù)的誤差皆在可接受范圍之內(nèi) 3． 符號(hào)說明 jiA, 表示第 j個(gè)品酒員對(duì)第 i個(gè)葡萄酒樣品的評(píng)分 d 度量釀酒葡萄與得分的距離 ._ijx 作為第 i 組樣品 j 的得分 4． 分析兩組評(píng)酒員的評(píng)價(jià)結(jié)果有無顯著性差異，哪一組結(jié)果更可信 數(shù)據(jù)預(yù)處理 對(duì)附件一的數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，可以看出葡萄酒樣品的評(píng)價(jià)項(xiàng)目滿分為 100分，分別由 10個(gè)品酒員進(jìn)行評(píng) 分，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)主要有外觀分析（ 15分）、香氣分析（ 30分）、口感分析（ 44分）以及平衡 /整體評(píng)價(jià)（ 11分），各占一部分比例，紅白葡萄酒的兩組數(shù)據(jù)表，發(fā)現(xiàn)有幾個(gè)數(shù)據(jù)屬于異常值和殘缺值，應(yīng)先做出處理 值的處理 第一組紅葡萄酒 4號(hào)品酒員對(duì) 20號(hào)葡萄酒樣品的色調(diào)評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)為空值，因?yàn)榭梢源致哉J(rèn)為不同品酒師對(duì)同一葡萄酒樣品評(píng)分相差不大，所以采用均值替換法來處理數(shù)據(jù) 第一組白葡萄酒 7號(hào)品酒員對(duì) 3號(hào)葡萄酒樣品的持久性評(píng)分為 77，超過其上限 8分， 9號(hào)品酒員對(duì) 8號(hào)葡萄酒樣品的持久性評(píng)價(jià)為 16，超過上限 8， 顯然不合理，因此屬于異常數(shù)據(jù)，采用均值替換法處理該數(shù)據(jù) 。 對(duì)原始 數(shù)據(jù)的處理 每個(gè)品酒員對(duì)同一葡萄酒樣品的外觀分析、香氣分析、口感分析、平衡 /整體評(píng)價(jià)都有一個(gè)評(píng)分，把這些評(píng)分相加作為該品酒員對(duì)該葡萄酒樣品的得分，再把這 10個(gè)品酒員對(duì)該葡萄酒樣品的評(píng)分取平均值，作為該葡萄酒樣品的最終得分。 各葡萄酒樣品樣品評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的概率分布的確定 由于要對(duì)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行顯著差異性檢驗(yàn)，因而必須先檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，才能確定要采用參數(shù)檢驗(yàn)還是非參數(shù)檢驗(yàn)來進(jìn)行顯著差異性的檢驗(yàn)。 首先，先對(duì)每一個(gè)葡萄酒 樣本中的 10個(gè)品酒員的分?jǐn)?shù)進(jìn)行平均，取該平均值為葡萄酒樣本的分?jǐn)?shù)，即： 然后，利用 SPSS 軟件分別畫出這四組數(shù)據(jù)的頻率分布直方圖和 圖進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)。頻率分布直方圖下圖所示： 從頻率直方圖可以看出數(shù)據(jù)基本符合正態(tài)分布 圖： 一種散點(diǎn)圖 ,對(duì)應(yīng)于正態(tài)分布的 圖 ,就是由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)為橫坐標(biāo) ,樣本值為縱坐標(biāo)的散點(diǎn)圖 . 要利用 圖鑒別樣本數(shù)據(jù)是否近似于正態(tài)分布 ,只需看 圖上的點(diǎn)是否近似地在一條直線附近 ,而且該直線的斜率為標(biāo)準(zhǔn)差 ,截距為均值 . 用 圖還可獲得樣本偏度和峰度的 粗略信息 。 由圖可知數(shù)據(jù)基本與圖中的 45度對(duì)角線吻合，且右邊的圖形偏差不會(huì)過大，因此符合正態(tài)分布。 單 樣本 KS 檢驗(yàn) ： 可 以將一個(gè)變量的實(shí)際頻數(shù)分布與正態(tài)分布、均勻分布、泊松分布、指 數(shù) 分布進(jìn)行比較。其零假設(shè) 0H 為樣本來自的總體與指定的理論分布無顯著差異。 SPSS在統(tǒng)計(jì)中將計(jì)算 KS 的 Z 統(tǒng)計(jì)量，并依據(jù) KS 分布表（小樣本）或正態(tài)分布表（大樣本）給出對(duì)應(yīng)的相伴概率值。如果相伴概率小于或等于用戶的顯著性水平 α，則應(yīng)拒絕零假設(shè)0H ，認(rèn)為樣本來自的總體與指定的分布有顯著差異；如果相伴概率值大于顯著性水平，則不能拒絕零假設(shè) 0H ，認(rèn)為樣本來自的總體與指定的分布無顯著差異。 KS檢驗(yàn)表 OneSample KolmogorovSmirnov Test 第一組紅葡萄酒樣品 第二組紅葡萄酒樣品 第一組白葡萄酒樣品 第二組白葡萄酒樣品 N 27 27 28 28 Normal Parametersa Mean Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute .156 .124 .092 .122 Positive .089 .078 .080 .076 Negative KolmogorovSmirnov Z .812 .644 .486 .648 Asymp. Sig. (2tailed) .525 .801 .972 .796 表中最后一行數(shù)據(jù)均大于 ，因此四組數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。 綜上，采用參數(shù)檢驗(yàn)來驗(yàn)證差異性顯著性檢驗(yàn)。 ijX 作為第 i組樣品 j 的得分。 本題中數(shù)據(jù)成對(duì)，即對(duì)