感官評(píng)定測(cè)量技術(shù)ppt課件-wenkub
2023-05-14 02:29:55 本頁(yè)面
【正文】 6 6 5. 0 24 9 .6 1 6. 2 2 3. 0 2 9. 9 3 6. 9 4 4. 1 5 1. 4 5 8. 9 6 6. 4 25 9 .8 1 6. 6 2 3. 5 3 0. 5 3 7. 7 4 5. 0 5 2. 5 6 0. 1 6 7. 7 26 1 0. 0 1 6. 9 2 3. 9 3 1. 1 3 8. 4 4 5. 9 5 3. 5 6 1. 3 6 9. 1 27 1 0. 2 1 7. 2 2 4. 4 3 1. 7 3 9. 2 4 6. 8 5 4. 6 6 2. 4 7 0. 4 28 1 0. 4 1 7. 5 2 4. 8 3 2. 3 3 9. 9 4 7. 7 5 5. 6 6 3. 6 7 1. 7 29 1 0. 6 1 7. 8 2 5. 3 3 2. 8 40 .6 4 8. 5 5 6. 5 6 4. 7 7 2. 9 30 1 0. 7 1 8. 2 2 5. 7 3 3. 4 4 1. 3 4 9. 3 5 7. 5 6 5. 8 7 4. 2 31 1 0. 9 1 8. 5 2 6. 1 3 4. 0 4 2. 0 5 0. 2 5 8. 5 6 6. 9 7 5. 4 32 1 1. 1 1 8. 7 2 6. 5 3 4. 5 4 2. 6 5 1. 0 5 9. 4 6 8. 0 7 6. 6 33 1 1. 3 1 9. 0 2 6. 9 3 5. 0 4 3. 3 5 1. 7 6 0. 3 6 9. 0 7 7. 8 ?34 1 1. 4 1 9. 3 2 7. 3 3 5. 6 4 4. 0 5 2. 5 6 1. 2 7 0. 1 7 9. 0 35 1 1. 6 1 9. 6 2 7. 7 3 6. 1 4 4. 6 5 3. 3 6 2. 1 7 1. 1 8 0. 1 36 1 1. 8 1 9. 9 2 8. 1 3 6. 6 4 5. 2 5 4. 0 6 3. 0 7 2. 1 8 1. 3 37 1 1. 9 2 0. 2 2 8. 5 3 7. 1 4 5. 9 5 4. 8 6 3. 9 7 3. 1 8 2. 4 38 1 2. 1 2 0. 4 2 8. 9 3 7. 6 4 6. 5 5 5. 5 6 4. 7 7 4. 1 8 3. 5 39 1 2. 2 2 0. 7 2 9. 3 3 8. 1 4 7. 1 5 6. 3 6 5. 6 7 5. 0 8 4. 6 40 1 2. 4 2 1. 0 2 9. 7 3 8. 6 4 7. 7 5 7. 0 6 6. 4 7 6. 0 8 5. 7 41 1 2. 6 2 1. 2 3 0. 0 3 9. 1 4 8. 3 5 7. 7 6 7. 2 7 6. 9 8 6. 7 42 1 2. 7 2 1. 5 3 0. 4 3 9. 5 4 8. 9 5 8. 4 6 8. 0 7 7. 9 8 7. 8 43 1 2. 9 2 1. 7 3 0. 8 4 0. 0 4 9. 4 5 9. 1 6 8. 8 7 8. 8 8 8. 8 44 1 3. 0 2 2. 0 3 1. 1 4 0. 5 5 0. 0 5 9. 8 6 9. 6 7 9. 7 8 9. 9 45 1 3. 1 2 2. 2 3 1. 5 4 0. 9 5 0. 6 6 0. 4 7 0. 4 8 0. 6 9 0. 9 46 1 3. 3 2 2. 5 3 1. 8 4 1. 4 5 1. 1 6 1. 1 7 1. 2 8 1. 5 9 1. 9 47 1 3. 4 2 2. 7 3 2. 2 4 1. 8 5 1. 7 6 1. 8 7 2. 0 8 2. 4 9 2. 9 48 1 3. 6 2 3. 0 3 2. 5 4 2. 3 5 2. 2 2 .4 7 2. 7 8 3. 2 9 3. 8 ?49 1 3. 7 2 3. 2 3 2. 8 4 2. 7 5 2. 8 6 3. 1 7 3. 5 8 4. 1 9 4. 8 50 1 3. 9 2 3. 4 3 3. 2 4 3. 1 5 3. 3 6 3. 7 7 4. 2 8 5. 0 9 5. 8 55 1 4. 5 2 4. 6 3 4. 8 4 5. 2 5 5. 9 6 6. 8 7 7. 9 8 9. 1 1 00 .5 60 1 5. 2 2 5. 7 3 6. 3 4 7. 3 5 8. 4 6 9. 8 8 1. 3 9 3. 1 1 04 .9 65 1 5. 8 2 6. 7 3 7. 8 4 9. 2 6 0. 8 7 2. 6 8 4. 6 9 6. 9 1 09 .2 70 1 6. 4 2 7. 7 3 9. 2 5 1. 0 6 3. 1 7 5. 4 8 7. 8 1 00 .5 1 13 .3 80 1 7. 5 2 9. 6 4 2. 0 5 4. 6 6 7. 4 8 0. 6 9 3. 9 1 07 .5 1 21 .2 90 1 8. 6 3 1. 4 4 4. 5 5 7. 9 7 1. 5 8 5. 5 9 9. 6 1 14 .0 1 28 .5 1 00 1 9. 6 3 3. 1 4 6. 9 6 1. 0 7 5. 4 9 0. 1 1 05 .0 1 20 .1 1 35 .5 1 10 2 0. 6 3 4. 8 4 9. 2 6 4. 0 7 9. 1 9 4. 5 1 10 .1 1 36 .0 1 42 .1 1 20 2 1. 5 3 6. 3 5 1. 4 6 6. 8 8 2. 6 9 8. 7 1 15 .0 1 31 .6 1 48 .4 ?排序標(biāo)度 ? 例子的結(jié)果分析 ? （ 2）使用最小顯著性差異排序差別檢驗(yàn)（ LSD） ? 首先計(jì)算每?jī)蓚€(gè)產(chǎn)品的排序和之差 ? 再計(jì)算最小顯著性排序差別值（ LSD）： ? 將兩樣品之間的排序和差與 LSD進(jìn)行比較，若兩個(gè)產(chǎn)品的排序和之差大于 LSD，表明這兩個(gè)產(chǎn)品間有差別，否則無差別。 ? （ 2）統(tǒng) 計(jì)學(xué)的 “ 推論 ” 功能 ? 為實(shí)驗(yàn)處理提供根據(jù) ? （ 3）統(tǒng)計(jì)學(xué)的“衡量”功能 ? 估計(jì)實(shí)驗(yàn)變量之間的相關(guān)程度和衡量所得數(shù)據(jù)的屬性 （ 1）統(tǒng) 計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)描述功能 ? 用平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差來描述我們的測(cè)量： ? （ 1） 平均值： ? （ 2）標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? 是指測(cè)量值在中心值周圍的分散程度 ? 在一些統(tǒng)計(jì)方法中，不使用標(biāo)準(zhǔn)偏差而是使用其平方值，這稱為樣本的方差，表示為 S2。 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 1：用下面 7個(gè)方格標(biāo)度為尺度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)比一個(gè)對(duì)照樣來評(píng)估一個(gè)新型組分配方的甜度 □ □ □ □ □ □ □ 相對(duì)較不甜 甜度相同 相對(duì)較甜 ? 匯總 10位評(píng)價(jià)員的結(jié)果，將放置的方格位置轉(zhuǎn)換成分值 1（最 左的方格） 至 7（ 最右的方格），數(shù)據(jù)如下： （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? 首先提出假設(shè)，假設(shè)兩個(gè)群體樣本均值之間無差異（無差異假設(shè)）；接著研究實(shí)驗(yàn)中計(jì)算得到的 t，并考慮在假定無差異時(shí)該 t 值可能是什么樣？ 評(píng)價(jià)小組成員 評(píng)估分 評(píng)價(jià)小組成員 評(píng)估分 1 5 6 7 2 5 7 5 3 6 8 5 4 4 9 6 5 3 10 4 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? A、建立無差異假設(shè)與無差異假設(shè)的對(duì)立假設(shè)： ? H0： μ= ， μ指群體平均值； Ha： μ≠ ? B、計(jì)算 t 值 ? 樣本的群體平均值可能高于或低于我們的期望值，因此，計(jì)算得到的 t值可能是正或負(fù)的，這稱為雙側(cè)檢驗(yàn)。 ? 回過來看數(shù)據(jù)，看上去不是不太合理，因?yàn)?10個(gè)評(píng)價(jià)小組成員中有 7個(gè)的分值高于無差異假設(shè)的 （平均值為 5）。 ? 產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)人員認(rèn)識(shí)到 QC評(píng)價(jià)小組胡椒的辣度出
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