【正文】 第一的產(chǎn)品的 1/4，它與排在第三的產(chǎn)品間的差別也不一定就和排在第三與第二的產(chǎn)品間的差別相同。四、測量技術(shù) ? 測量技術(shù)就是對感官刺激進(jìn)行量化，只有在對樣品的感官刺激量化后，才能進(jìn)一步采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對評定結(jié)果進(jìn)行處理，從而為評價(jià)所評定的產(chǎn)品提供理性的依據(jù)。 ? 評價(jià)員對感官刺激進(jìn)行量化（確定數(shù)值）有多種方法，可以只是排排序，也可用數(shù)字來反映感官體驗(yàn)的強(qiáng)度等。 排序標(biāo)度 ? 排序標(biāo)度常見于消費(fèi)者感官偏愛研究中，下表為用于 消費(fèi)者偏愛研究中的排序標(biāo)度樣例： 排序 標(biāo)度 評分表 試驗(yàn)產(chǎn)品： 姓名： 評價(jià)員編號： 日期： 如果你需要可以在檢驗(yàn)的任何時候再次漱口。你可以再次品嘗樣品。 1 = 最受喜愛， 3 = 最不喜愛 。 ? 在利用文盲、年幼的兒童、有文化背景差異或者有語言障礙的人工作情況下，排序標(biāo)度是值得考慮的。序列之和的簡單統(tǒng)計(jì)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(yàn)分析中的錯誤。 排序標(biāo)度 ? 例子 ? 某一干酪制造商想在當(dāng)前普遍的低脂肪干酪品種以外再開發(fā)比較有風(fēng)味的干乳酪。 排序標(biāo)度 ? 評定的結(jié)果如下 排序 排序 評價(jià)員 菠蘿風(fēng)味 大蒜風(fēng)味 薄荷風(fēng)味 評價(jià)員 菠蘿風(fēng)味 大蒜風(fēng)味 薄荷風(fēng)味 1 2 1 3 11 2 1 3 2 2 1 3 12 3 1 2 3 3 2 1 13 1 2 3 4 1 2 3 14 1 2 3 5 1 2 3 15 2 1 3 6 1 3 2 16 3 2 1 7 1 2 3 17 1 2 3 8 1 3 2 18 2 1 3 9 1 3 2 19 3 1 2 10 1 2 3 20 1 2 3 ?排序標(biāo)度 ? 例子的結(jié)果分析 ? 有兩種方法 ? 一是 采用 Basker修改表來判斷樣品間在偏愛程度上是否有顯著差異 ? 另一種方法是 采用最小顯著性差異排序差別檢驗(yàn) （ LSD）來判斷樣品間在偏愛程度上是否有顯著差異。 排序標(biāo)度 ? 例子的結(jié)果分析 ? （ 1）采用 Basker修改表來判斷樣品間在偏愛程度上是否有顯著差異 ? 具體如下：先計(jì)算排序總和，再計(jì)算排序和之差 排序 總 和 排序 和 之差 菠蘿風(fēng)味 A 大蒜風(fēng)味 B 薄荷風(fēng)味 C C A C B B A 33 36 51 1 8 1 5 3 ?排序標(biāo)度 ? 例子的結(jié)果分析 ? （ 1）采用 Basker修改表來判斷樣品間在偏愛程度上是否有顯著差異 ? 查閱 Basker修改表中對應(yīng)的評價(jià)員數(shù)（ 20）和排列的樣品數(shù)（ 3），得 α ? 比較計(jì)算差值與臨界值的大?。? ? 大蒜 菠蘿 = 3 ，薄荷 大蒜 = 15，薄荷 菠蘿 =18 ? 大蒜風(fēng)味和菠蘿風(fēng)味在喜愛排序上無差異，而薄荷風(fēng)味與菠蘿風(fēng)味或與大蒜風(fēng)味在喜愛排序上有差異 排序標(biāo)度 ? 例子的結(jié)果分析 ? （ 1）采用 Basker修改表來判斷樣品間在偏愛程度上是否有顯著差異 ? 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。 6/)1( ?? JKJL S D排序標(biāo)度 ? （ 2）使用最小顯著性差異排序差別檢驗(yàn) ? 對上例中的評價(jià)結(jié)果統(tǒng)計(jì)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(biāo)度 ? （ 2）使用最小顯著性差異排序差別檢驗(yàn) ? 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。 統(tǒng)計(jì)學(xué)的功能 —— 對數(shù)據(jù)的分析和闡述 ? （ 1）統(tǒng)計(jì)學(xué)的“描述”功 能 ? 對結(jié)果的簡單描述 ? 用平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差（數(shù)據(jù)分布的一種度量）來描述數(shù)據(jù)。 ???ni ixnx 11 1 /)(1 )(222???? ?? ??? n nxxn xxS i（ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 統(tǒng)計(jì)推論就是確定實(shí)驗(yàn)變量是否有真正的影響或結(jié)果是否是由偶然或無法解釋的隨機(jī)變化造成的。 ? 對樣本數(shù)據(jù)分析和處理的方法：計(jì)算有關(guān)統(tǒng)計(jì)量，研究其分布，從而作出估計(jì)和推斷。 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(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? B、計(jì)算 t 值 ? 樣本平均值 =， S=， ? t=（ ） /（ ） =1/= （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? C、查 t分布表： ? 查 t分布統(tǒng)計(jì)表：臨界值 t =【 自由度 9，概率 5%（實(shí)查 α=） 】 ? 即表明任何 |t計(jì)算 |，其出現(xiàn)的概率小于 5%，用統(tǒng)計(jì)學(xué)語言來說，就是我們得到該結(jié)果的可能性 5%。 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 1： ? D、 做出統(tǒng)計(jì)推理： ? 因此，我們做出無差異的假設(shè)是錯誤的。 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 2： ? 采用 25點(diǎn)標(biāo)尺，每個評價(jià)小組成員評估兩個產(chǎn)品，結(jié)果匯總?cè)缦拢? 評價(jià)小組成員 產(chǎn)品 A 產(chǎn)品 B 差異值 D D2 1 20 22 2 4 2 18 19 1 1 3 19 17 2 4 4 22 18 4 16 5 17 21 4 16 6 20 23 3 9 7 19 19 0 0 8 16 20 4 16 9 21 22 1 1 10 19 20 1 1 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 2： ? A、建立無差異假設(shè) ? 無差異假設(shè)是差值平均值為 0： H0： μ= 0 ? B、計(jì)算 t 值 SENSt 標(biāo)準(zhǔn)誤差差值的平均值差值的標(biāo)準(zhǔn)偏差 差值的平均值 ?? /（ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 2： ? B、計(jì)算 t 值 ? 計(jì)算該 t 值，首先必須將一對對觀察值排成兩列，一個減去另一個得到每對的差值。 ? 以上 手工計(jì)算可利用 Excel軟件，點(diǎn)擊“工具” ―數(shù)據(jù)分析” ―t檢驗(yàn)：平均值的成對二樣本分析” （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 2： ? Excel軟件計(jì)算結(jié)果如下： t 檢驗(yàn) : 成對雙樣本均值分析 變量 1 變量 2 平均 1 9. 1 2 0. 1 方差 3 .2 111 11 111 3 .6 55 5 55 556 觀測值 10 10 泊松相關(guān)系數(shù) 0 .0 616 17 877 假設(shè)平均差 0 df 9 t S tat 1. 245 68 219 8 P (T =t ) 單尾 0 .1 221 66 572 t 單尾臨界 1 .8 331 12 923 P (T =t ) 雙尾 0 .2 443 33 144 t 雙尾臨界 2 .2 621 57 158 （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 3： ? 由 2個評價(jià)小組， 1個來自企業(yè) QC評價(jià)小組， 1個來自研究機(jī)構(gòu)，評價(jià)對象為香辛料產(chǎn)品中添加的胡椒的辣度。采用 15方格類項(xiàng)標(biāo)度，結(jié)果如下： （ 2）統(tǒng)計(jì)學(xué)的推論功能 ? 例子 3： QC 部門評價(jià)小組 研究機(jī)構(gòu)評價(jià)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(jì)學(xué)的推論功能 ? 此時 t 的計(jì)算公式如下： SEt 聯(lián)合標(biāo)準(zhǔn)誤差平均值樣本平均值樣本 21 ??）（）（）（2121222211 112 NNNNMXMXSE ?