【正文】 ? 在第二種量值估計中，由于參加者被允許使用任意的數(shù)值，因此，在統(tǒng)計分析之前有必要進行再標度，以使每個人的數(shù)據(jù)落在一個正常的范圍內(nèi)，這樣，可以防止受試對象選擇極大數(shù)字而對集中趨勢（平均值）測定和統(tǒng)計檢驗造成不良影響。 ? 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。用方差分析進行樣品間顯著性差異的判斷。 線性標度 ? 線性標度即是一段線段 ? 評價員在這條線段上做標記以表示感官特性的強度或數(shù)量。 ? proc anova。 8名 評價員參與檢驗。 例子 4 ——單因素試驗的方差分析 ? 上面數(shù)據(jù)的計算也可采用 Excel軟件中的“工具” ―數(shù)據(jù)分析” ―方差分析：單因素方差分析”對數(shù)據(jù)進行處理，結(jié)果如下： 例子 4 ——單因素試驗的方差分析 方差分析：單因素方差分析 組 觀測數(shù) 求和 平均 方差 列 1 10 61 列 2 10 68 列 3 10 79 方差分析 差異源 SS df MS F Pvalue F crit 組間 2 組內(nèi) 27 總計 29 （ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 5：有 2種甜味劑（蔗糖和高果糖玉米糖漿HFCS）被加入到早餐麥片中。 （ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 所謂的因素變化即是指某一因素下不同水平改變總平均值的程度。采用 15方格類項標度，結(jié)果如下： （ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 3： QC 部門評價小組 研究機構(gòu)評價小組 7 9 12 10 6 8 5 7 8 7 6 9 7 8 4 12 5 9 3 （ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 此時 t 的計算公式如下： SEt 聯(lián)合標準誤差平均值樣本平均值樣本 21 ??）（）（）（2121222211 112 NNNNMXMXSE ??????? ? ?（ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 3： ? 計算得到： ? 查閱 t分布表：在自由度為 17， α為 下 t 臨界值（雙尾）為 ? 由于計算 t 的絕對值大于臨界值，故推翻無差異假設(shè)， 2個小組對樣本評價的辣度有顯著差異，研究機構(gòu)評價小組認為樣本較辣。 SENSt群體平均值樣本平均值群體平均值樣本平均值 ????/（ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? B、計算 t 值 ? 樣本平均值 =， S=， ? t=（ ） /（ ） =1/= （ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? C、查 t分布表： ? 查 t分布統(tǒng)計表：臨界值 t =【 自由度 9，概率 5%（實查 α=） 】 ? 即表明任何 |t計算 |，其出現(xiàn)的概率小于 5%，用統(tǒng)計學(xué)語言來說，就是我們得到該結(jié)果的可能性 5%。 6/)1( ?? JKJL S D排序標度 ? （ 2）使用最小顯著性差異排序差別檢驗 ? 對上例中的評價結(jié)果統(tǒng)計分析如下： ? 大蒜風(fēng)味樣品排序和 –菠蘿風(fēng)味樣品排序和 = 3633=3 ? 薄荷風(fēng)味樣品排序和 –大蒜或菠蘿風(fēng)味樣品排序和 = 5136或 5133=15或 18 ? LSD = [(20 3 4)/6]1/2 = 排序標度 ? （ 2）使用最小顯著性差異排序差別檢驗 ? 結(jié)論： ? 薄荷風(fēng)味的樣品與 大蒜風(fēng)味的樣品、 薄荷風(fēng)味的樣品與 菠蘿風(fēng)味的樣品在喜愛程度上有明顯的不同 ? 而大蒜和菠蘿風(fēng)味的樣品在喜愛程度上沒有差別，由于它們的排序和小，表明它們比薄荷風(fēng)味樣品更受喜歡。序列之和的簡單統(tǒng)計法可在 Basker發(fā)表的表格中發(fā)現(xiàn)，他修正了以前Kramer排序總和檢驗分析中的錯誤。 排序標度 ? 排序標度常見于消費者感官偏愛研究中，下表為用于 消費者偏愛研究中的排序標度樣例： 排序 標度 評分表 試驗產(chǎn)品： 姓名： 評價員編號： 日期： 如果你需要可以在檢驗的任何時候再次漱口。請按給出的順序從左至右品嘗 3個樣品。 ? 另一種對于序列數(shù)據(jù)中的差別非常靈敏的檢驗是Friedman檢驗，也可認為是“序列方差分析”。 類項標度 ? （ 1）類項 標度的類型 ? 數(shù)字標度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 弱 強 ? 方格標度 □ □ □ □ □ □ □ □ □ 不甜 很甜 □ □ □ □ □ □ □ □ □ 較弱 參照 較強 類項標度 ? （ 1）類項 標度的類型 ? 語言類項標度 氧化程度 無感覺 痕量，不確定 極微量 微量 少量 中等 一定量 強 很強 產(chǎn) 品 487 924 味 道 強 度 味道 味道 完全沒有 10 9 稍有一點 8 7 中等 6 5 4 很強 3 2 太強 1 帶數(shù)值的語言類項標度 類項標度 ? （ 1） 類項標度的類型 ? 9點快感 標度 非常喜歡 很喜歡 喜歡 有些喜歡 既不喜歡也不厭惡 有些厭惡 厭惡 很厭惡 非常厭惡 統(tǒng)計學(xué)的功能 —— 對數(shù)據(jù)的分析和闡述 ? （ 1）統(tǒng)計學(xué)的“描述”功 能 ? 定義：對結(jié)果的簡單描述 ? 用平均值和標準偏差（數(shù)據(jù)分布的一種度量）來描述數(shù)據(jù)。 （ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? C、查 t分布表： ? 因為 ，即得到的 t 在大小上大于 t 臨界值， H0被否定，而接受對立假設(shè)，即我們 的群體平均值與我們的標度中間值 。 ??t（ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 3： ? 除手工計算外，可使用 Excel軟件中的“工具” ―數(shù)據(jù)分析” ―t檢驗：雙樣本等方差假設(shè)或 t檢驗：雙樣本異方差假設(shè)” ? 是否是等方差可用 Excel軟件中的“工具” ―數(shù)據(jù)分析” ―F檢驗：雙樣本方差分析”進行判斷 ? 此例中的 2組數(shù)據(jù)經(jīng)“ F檢驗：雙樣本方差分析”判斷 2組數(shù)據(jù)方差沒有差異，故調(diào)用 ―t檢驗：雙樣本等方差假設(shè)”，結(jié)果如下： （ 2）統(tǒng)計學(xué)的推論功能 ? 例子 3： t 檢驗 : 雙樣本等方差假設(shè) 變量 1 變量 2 平均 6 .3 8 .7 7 77 77 778 方差 6 .2 333 33 333 2 .4 444 44 444 觀測值 10 9 合并方差 4 .4 503 26 797 假設(shè)平均差 0 df 17 t S tat 2. 556 29 432 7 P (T =t ) 單尾 0 .0 102 21 623 t 單尾臨界 1 .7 396 06 716 P