【正文】 現(xiàn)不是十分敏感現(xiàn)象，所以，由 2個(gè)評價(jià)小組進(jìn)行評價(jià)。 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? t 檢驗(yàn)只能夠分析兩個(gè)樣本平均數(shù)之間的差異是否顯著。 ? 方差分析中幾個(gè)名詞概念（因素即自變量、水平、因變量） ? 方差分析就是構(gòu)建一個(gè)比率 F，該比率是因素變化與誤差變化的比率，該比率服從 F統(tǒng)計(jì)分布。 ? 檢驗(yàn)假設(shè)為： ? 即假設(shè)因素 A在不同水平下的樣本均值相等 ? 若 H0成立，則各水平下的樣本可以看成來自同一正態(tài)總體的樣本，試驗(yàn)結(jié)果的差異只能歸結(jié)為隨機(jī)波動(dòng)； ? H0不成立，則表明因素 A在不同水平下個(gè)隨機(jī)變量總體間存在差異，亦即因素 A對結(jié)果是有影響的。 有偏大的傾向不成立時(shí)， 處理間SSH 0（ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 4 ——單因素試驗(yàn)的方差分析 ? 對上例試驗(yàn)結(jié)果的方差分析結(jié)果如下： ? 每欄總和： Ta=61， Tb=68， Tc=79；全部總和T=208 4 4 210)796861(/ 4 4 21 5 3 01 5 3 4 4 230/2 0 8/2222222222??????????????? ?NTnTTTSSSSxNTicba處理間總和）（，）（（ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 4 ——單因素試驗(yàn)的方差分析 方差來源 變差平方和 自由度 均方 F值 總和 29 組間 2 組內(nèi) 27 查閱 F分布表： F臨界值 =（自由度為 27，概率水平為 ）由于計(jì)算值沒有大于臨界值，說明原假設(shè)成立，即不同甜味劑用量制備的產(chǎn)品在甜味上沒有差別。 數(shù)據(jù)結(jié)果如下： （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 5： 因素 1：蔗糖水平 因素 2： HFCS水平 水平 1 （ 2%） 水平 2 （ 4%） 水平 3 （ 6%） 水平 A（ 2%） 1， 1， 2，4 3， 5， 5， 5 6， 4， 6，7 水平 B（ 4%） 2， 3， 4，5 4， 6， 7， 5 6， 8， 8，9 水平 C（ 6%） 5， 6， 7，8 7， 8， 8， 6 8， 8， 9，7 表中數(shù)字代表由 4名評價(jià)人員給出的數(shù)據(jù)值。 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 6：改變配方中的一種配料制作了 4種魚丸，采用下面的語言類項(xiàng)標(biāo)度對這 4種魚丸的彈性進(jìn)行評價(jià)。 ? 現(xiàn)用分析軟件（ SAS， Statistics Analysis System） 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 ? a1 2 a1 1 a1 3 a1 2 a1 1 a1 3 a1 0 a1 3 ? a2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 3 a2 2 ? a3 1 a3 0 a3 1 a3 2 a3 2 a3 2 a3 1 a3 1 ? a4 2 a4 2 a4 2 a4 2 a4 1 a4 2 a4 2 a4 1 ? 。 ? means a/duncan。 例子 6——方差分析后各平均值的多重比較 ? 總結(jié) ——方差分析的基本步驟 ? 第一步：進(jìn)行平方和與自由度的分解； ? 第二步：進(jìn)行 F 測試， F 測試不顯著則分析完畢，F(xiàn) 測試顯著則進(jìn)行多重差異比較； ? 第三步：對各個(gè)平均數(shù)進(jìn)行多重比較； ? 當(dāng)然采用 SAS軟件則不需要人工完成上面 3步，軟件通過后臺(tái)的這三步運(yùn)算給出結(jié)果。 ? 一種常見的變化形式是標(biāo)示一個(gè)中間的參考點(diǎn)，代表標(biāo)準(zhǔn)品或基線產(chǎn)品的標(biāo)度值，所需檢驗(yàn)的產(chǎn)品根據(jù)此參考點(diǎn)來進(jìn)行標(biāo)度。 線性標(biāo)度 ? 數(shù)據(jù)分析：將評價(jià)員所標(biāo)記的在線性標(biāo)度上的長度，列于表中，并計(jì)算感官性質(zhì)強(qiáng)度的平均分。 ? 在該方法中，評價(jià)員允許使用任意正數(shù)并按指令給感覺定值，數(shù)字間的比率反映了感覺強(qiáng)度大小的比率。 量值估計(jì)標(biāo)度 ? 賦予參照樣固定數(shù)值模數(shù)的量值估計(jì)應(yīng)采用的示范指令： ? 請品嘗第一個(gè)樣品并注意其甜度，這是一個(gè)參照樣品，它的甜度值定為 “ 10‖。 ? 在上例中，參照樣最好能選擇在強(qiáng)度范圍的中間點(diǎn)附近。 量值估計(jì)標(biāo)度 ? 向評價(jià)員建議第一個(gè)樣品的值在 30～ 100之間為宜，應(yīng)避免使用太小的數(shù)字。這樣，產(chǎn)品就可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)比較，并得到集中趨勢量度。這一再標(biāo)度的過程也被稱為 “ 標(biāo)準(zhǔn)化 ” 。請根據(jù)該參照樣品來評估所有其他樣品，給這些樣品相應(yīng)的數(shù)字以表示樣品間的甜度比率。例如，如果下一個(gè)樣品的甜度是參照樣的 2倍，則將其定值為“ 20‖，如果甜 度是參照樣的一半，則將其定值為 “ 5‖，如果其甜度是 ，則將其定值為“ 35‖。 量值估計(jì)標(biāo)度 ? 量值估計(jì)有兩種基本變化形式 ? 第一種形式：給受試者一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)刺激作為參照或基準(zhǔn)，此標(biāo)準(zhǔn)刺激一般給它一個(gè)固定數(shù)值，所有其他刺激與此標(biāo)準(zhǔn)刺激相比較而得到標(biāo)示，這種標(biāo)準(zhǔn)刺激有時(shí)稱為 “ 模數(shù) ” 。結(jié)果如下： 方差分析結(jié)果： 方差 感官性質(zhì) 處理間 處理內(nèi) F 琥珀色 *** 花香味 *** 水果味 ** 似蠟狀 粘性 *** 甜味 酸味 3 .319 發(fā)酵味 收斂味 N S 沒有顯著性差異； * 在 P ≤ 0. 05 下有顯著差異； ** 在 P ≤ 下有顯著差異； *** 在 P ≤ 下有顯著差異。 ? 用一個(gè) 15cm的標(biāo)度（在標(biāo)度的 “低”，在 “高”），要求評價(jià)員通過在該線性標(biāo)度的適當(dāng)位置上劃垂直線以標(biāo)示出所感知的蜂蜜的某一感官性質(zhì)的強(qiáng)度，并寫上對應(yīng)的樣品編碼。 ? 在大部分情況下，只有端點(diǎn)做了標(biāo)示，標(biāo)示點(diǎn)也可以從線段兩端縮進(jìn)一點(diǎn)以避免末端效應(yīng)。 例子 6——方差分析后各平均值的多重比較 ? 軟件運(yùn)行后的結(jié)果如下： Means with the same letter are not significantly different. Duncan Grouping Mean N a A 8 a2 B 8 a3 B 8 a4 B 8 a1 例子 6——方差分析后各平均值的多重比較 ? 平均數(shù)多重差異比較結(jié)果的表示方法 ? 在試驗(yàn)結(jié)果的平均數(shù)中以不同的字母表示不同的差異水平。 ? class a。 ? input a$ x。 ? 彈性非常好 ? 彈性好 ? 彈性較好 ? 彈性一般 ? 彈性較差 ? 彈性差 ? 彈性非常差 例子 6——方差分析后各平均值的多重比較 ? 用 + + + 0、 3分別給上面的語言類項(xiàng)賦值，獲得的評價(jià)數(shù)據(jù)如下： 評價(jià)員 彈性評分值 A B C D 1 2 3 1 2 2 1 3 0 2 3 3 3 1 2 4 2 3 2 2 5 1 3 2 1 6 3 3 2 2 7 0 3 1 2 8 3 2 1 1 例子 6——方差分析后各平均值的多重比較 ? 找出方差分析中顯著性 F 比率只是統(tǒng)計(jì)分析的第一步，還需要尋求哪一個(gè)處理有差別，即需對各個(gè)平均數(shù)進(jìn)行多重差異比較。 ? 在輸入?yún)^(qū)域：輸入 $A$1:$D$13 ? 在每一樣本的行數(shù)：輸入 4 ? 在輸出選項(xiàng)：選新工作表組 ? 按確定 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 5——雙因素方差分析 方差分析 差異源 SS df MS F Pvalue F crit 樣本 2 列 2 交互 4 內(nèi)部 27 總計(jì) 35 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 5