第四章-描述性分析及消费者情感检验-2013

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,食品感官评定,杜双奎,西北农林科技大学食品科学与工程学院,Sensory Evaluation of Food,第四章 描述性分析及消费者情感检验,第一节 描述性分析,描述性分析,（,descriptive analysis evaluation,），,是根据,感官器官,所能感知到的食品各项感官特征，用,专业术语,形成,对产品的客观描述,，是感官科学家常用的工具。所采用的是与,差别检验,完全不同的感官评价原则和方法。,可以获得关于产品的,完整感官特征描述,，从而帮助感官人员判断产品基本成分和生产过程的变化，以决定哪个感官特征比较重要或可以接受。,大多数描述分析方法可以用来,定义感官,-,仪器之间,的相互关系。,描述分析不能选用消费者作为感官评价员,。评价员应经过培训训练达到描述分析的一致性和重复性。,所有描述分析方法都包括,评价小组对产品的识别和定性、定量描述,。,通常，评价小组需要,5,100,名经过训练的评价员，对于一般的小吃食品只需,5,10,人即可。而对于,微小差异,产品评价时，如啤酒或饮料这类产品则需要更多的评价人员。,评价小组必须能够感知并且描述所识别样品的,定性的感官属性,。把这些定性的描述结合起来定义产品，并且能反映出产品和其他样品在,外观、芳香、风味、质地和声音,等属性上的差异。除此之外，评价小组还必须能够,区分出样品间属性强度或量上的差异,，并且定义出每种属性数量上的大小程度。,两种样品可能具有完全一样的,定性描述,，但在,定量描述上却差异甚远,。如,牛奶、羊奶；可口可乐、百氏可乐,等。例如下表两种样品具有相同的定性描述，但在每一个感官属性的定量分析上却显著不同。,特征,385,408,炸土豆,7.5,4.8,生土豆,1.1,3.7,植物油含量,3.6,1.1,盐度,6.2,13.5,甜度,2.2,1,两种土豆片的比较,属性相同，但风味强度差别很大，样品,385,具有明显的炸土豆味、,408,具有明显盐味。,一、描述性分析应用范围,适用于,一个或多个样品,，,可以同时,评价一个或多个感官指标。通过描述性分析可以获得对食品的,芳香、风味、口感、质地等属性,的详细描述。,广泛应用于产品,研发,、,生产,以及,销,售中。,在新产品的开发中,用于定义目标产品的感官属性,。,质量管理,/,控制（,QA/QC),或研发部门用于,定义质量控制标准或规范,；,在消费者评价前以用于,评定产品属性,，有助于消费者问卷调查中属性的选择和调查结果的解释；,有助于观察,产品感官属性随时间的变化,（货架期、包装等）,可以与,仪器、化学、物理属性联系起来描述产品的感官属性,。,二、描述性分析的构成,（一）特征,-,定性方面,定义产品的感官参数,，主要涉及到,属性、特征、描述术语、描述符,等,各类术语,定性因子主要包括定义产品的感官剖面、图形和个性特征等,。,感官属性的选择和相应属性定义应该与所识别产品的化学和物理属性联系起来。,对不同产品的定性描述包括以下几方面,:,（,1,）外观特征：,颜色,（色调、浓度、均匀度、深度）；,表面质地,（光泽、光滑度,/,粗糙度）；,大小和形状,（尺寸和几何特征）；,颗粒间的相互作用,（黏性、结块、松散）,。,（,2,）芳香特征：,嗅觉,（芳香、果味、花香味、臭味）；,鼻腔感觉,（清凉、辛辣）；,（,3,）风味特征：,嗅觉,（香草、果味、花香味、巧克力味、腐臭味）；,味觉,（咸、甜、酸、苦）；,口腔感觉,（热、凉、辣、涩）,（,4,）口感质地特征：,机械属性,（产品对压力的反应，包括硬度、黏度、变形、破裂）；,几何属性（,大小、形状和产品中颗粒的位置，包括砂砾的、粒状的、薄片的、纤维的）；,脂肪,/,湿润属性,（脂肪、油或水的存在、释放和吸收，包括油滑的、多脂的、多汁的、潮湿的）。,（,5,）肤感特征（,丝状感、平滑感等,）,（,6,）机织和非机织物的质地,/,手感,（二）强度,-,定量方面,表达每种特征的程度,。按一定的尺度对样品进行评分的。,定量分析的,有效性和可靠性,依赖于两个方面：,评分尺度,的选择特别重要；足够宽，包括参数强度的所有范围，同时又方便描述样品间的微小差异 ；,所有评价员需经过完整的训练,，以便在整个试验中对所有样品,均以相似的方式使用评分尺度,。,描述分析中常使用的评分标度：,（,1,）,分类标度,用有限的系列文字、数字来表示，各类别间具有相同的间隔。常用的是,0,9,分类标度。,（,2,）,线性标度,采用一条长为,15cm,的直线，,评价员,根据识别情况在直线上作出标记。优点是在定量分析时更为准确，但主要缺点是评价员对样品的分析很难达到一致。,（,3,）,量值估计（,ME,）标度,对试验中的第一个样品首先估计一个数值，随后其他样品都以第一个数值为基础按一定比例来估值。主要用于,学术研究,中。,（三）表现顺序,-,时间方面,除了考虑样品的,属性,（定性）和,属性强度,（定量）外，评价员有时还需感知样品间某些,感官属性表现出来的顺序,。如饮酒（辣,-,甘,-,醇厚,-,香等）,余味或后感,（四）总体印象,-,综合方面,总体印象的综合评估常用方式有,4,种：,（,1,）,芳香或风味的总强度,包括嗅觉、味觉和触觉上的感知。质地,（,2,）,平衡,/,混合（振幅）,振幅是指风味平衡和混合的程度。一个训练有素的评价小组常常需要评估产品中各种不同风味特征以怎样的比例或程度配比更适合产品需求。这种评估有一半需要靠经验或直觉来做出的。,（,3,）,总体差异,在某些产品的感官评定中，关键是确定样品与标样或对照之间的相对差异。,关注,样品与标样间存在的差异。,（,4,）,嗜好等级,在描述分析完成后，可以尝试让评价员按照对产品的接受程度进行分级，但在很多情况下，是,不允许这种尝试,的。,三、常用的描述分析方法,（一）,风味剖面方法,（,The Flavor Profile Method,，,FP,）,20,世纪,40,年代末和,50,年代初，在,Arthur D. Little,公司由,Loren,Sjostrom, Stanley,Cairncross,和,Jean,Caul,等人发展建立起来的。,它是由,46,个经过训练的评价员,对产品的芳香、风味特征、强度、感知顺序和余味进行分析的。,FP,（风味剖面）,已不断改进，最新的,FP,被称为剖面特征分析。,FP,是一种,一致性技术,，用于描述产品的词汇和对产品本身的评价，可以通过,评价小组成员达成一致意见后获得,。,FP,考虑了一个,食品系统中的所有风味,，以及其中个人可检测到的风味成分。,FP,描述了所有的风味和风味特征，并评估了这些特征的强度和整体的综合印象。,试验组织者要准确地选取样品的,感官特性指标并确定适合的描述术语,，制定,指标检查表,，选择非常了解产品特性、受过专门训练的,评价员和专家组成,5,名或,5,名以上的评价小组,进行品评试验，根据指标中所列术语进行评价。,譬如，,黄油的品评试验,中，可以使用的描述特征术语：,（,1,）,外观：,一般、深、苍白、暗状、油斑、白斑、褐色、斑纹、波动（色择有变化）、有杂色,（,2,）,口感,:,黏稠、粗糙、细腻、油腻、润滑、酥、脆,（,3,）,组织规则：,一般、黏性、油腻、厚重、薄弱、易碎、断面粗糙、裂缝、不规则、粉状感、有孔、油脂析出、有线散现象,（,4,）,组织结构：,致密、松散、厚重、不规则、蜂窝状、层状、疏松。,评价员评价完成后，由评价小组组织者统计结果，根据每一描述性词汇的使用频率或特征强度得出评价结果，将评价结果公开进行讨论，最后得出结论。,FP,方法的结果通常不需要进行,统计分析,。,实例,-,盒装即食早餐的感官评价, 产品介绍： 由某公司生产的盒装即食早餐，内有面食、荤食和调味品混合物，用开水或牛奶冲调，焖数分钟后即可食用。, 评价目的：公司开发的早餐盒欲投放市场，,希望了解产品有无竞争力,。,项目,强度,项目,强度,主要风味,1,9,（弱） （强）,混杂味,1,9,（弱） （强）,颜色,油腻味,咸味,油味,洋葱味,粉粒状感,鱼腥味,多汁性,甜味,拌匀度,即食早餐评定项目与强度标准, 品评项目与强度标准,评价与记录：将样品编码后随机呈送给评价员，每位评价员独立进行样品品评。根据组织者提供的评价项目和强度标准，给予每个样品感官特征的评价强度。,表 描述性评定记录表,结果分析：待所有评价员评价结束后，在,组长主持下进行讨论,，得出,综合评价结论,。综合评价结论描述依据是按照某种描述词汇出现的频率及强度总结的，一般要求,简单明了，力求符合实际,。,（二）,定量描述分析,（,Quantitative Descriptive Analysis,，,QDA,）,评价员对构成样品感官特征的,各个,指标强度,进行完整、准确评价的检验方法,称为定量描述分析。,20,世纪,70,年代发展,起来的分析技术，目的是,纠正与风味剖面,FP,描述有关,的一些感知问题。,（,1,）特点：,与,FP,相反，,QDA,是一种独立的方法，,数据不是通过一致性讨论而产生的,。,评价员在小组内讨论产品特征，然后,单独记录感觉,，使用标度来描述评估特性的强度，由评价小组负责人汇总和分析。,QDA,技术已经广泛应用于食品的感官评价，尤其对,质量控制、质量分析、确定产品之间差异性质、新产品开发研制、产品品质的改良等最为有效,，并且可提供与仪器检验数据对比的感官数据，提供产品特征的持久记录。,（,2,）操作步骤,了解相关类似产品的情况，建立描述的最佳方法和统一评价识别的目标，同时，确定参比样品和规定描述特性的词汇。,成立评价小组，对规定的感官特性特征的认识达到一致，并根据检验目的,设计出不同的检验记录形式,。,记录的检验内容一般包括：,感官顺序的确定,即记录显现和察觉到的各感官特性所出现的先后顺序。,食品感官特性的评价,即用相关术语规定感觉到的特性。,特性强度评价,即对所感觉到的每种感官特征强度作出评估。,余味和滞留度的测定,余味是指样品被吞下（或吐出）后，出现的与原来不同的特征特性。滞留度是指样品已经被吞下（或吐出）后，继续感觉到的特性特征。在某些情况下，可要求评价员评价余味，并测定强度，或者测定滞留度的强度和持续时间。,综合印象的评估,指对产品的总体、全面的评估。综合印象通常在,3,点或,4,点标度上评估。独立评估，计算平均值。,根据所设计的表格，评价员即可独立进行评价试验，按照感觉顺序，用,同一标度,测定每种特性强度、余味、滞留度及综合印象，记录评价结果。,检验结束，由评价负责人收集评价员的评价结果，计算出各个特性特征强度的平均值，并用表格或图形表示。,当有,数个样品,进行比较时，可利用,综合印象的评价结果,得出样品间的差别大小和方向；也可以利用各特性特征的评价结果，用一个适宜的方法（如评分分析法）进行分析，以确定样品之间差别的性质和大小。,（,3,）感官特性强度的评估方式,数字评估法,0-,不存在，,1=,刚好可识别，,2=,弱，,3=,中等，,4=,强，,5=,很强,标度点评估法,在每个标度的两端写上相应的叙词，中间级数或点数根据特性特征的改变，在标度点“”上写出符合该点强度的,1-7,数值。,弱,强,直线评估法,评价员在线上作记号表明强度，然后测量记号与线段左右端之间的距离，表示强度数值。,评价员单独对样品进行评价，试验结束后将评价的数值经统计分析得出平均值，然后进行分析并作图。,实例,-,调味番茄酱风味剖面检验报告,调味番茄酱风味特性特征评价结果,特性特征感觉顺序,强度,（数字评估）,特性特征感觉顺序,强度,（数字评估）,番 茄,4,胡 椒,1,肉 桂,1,余 味,无,丁 香,3,滞留度,相当长,甜 度,2,综合印象,2,番茄酱风味特性特征评价结果（,5,点法）,数字评估转换为图形标度,特性特征,感觉顺序,强度,（数字评估）,番茄,4,肉桂,1,丁香,3,甜度,2,胡椒,1,余味,无,滞留度,相当长,综合印象,2,特性特征,感觉顺序,强度,（数字评估）,番茄,4,肉桂,1,丁香,3,甜度,2,胡椒,1,余味,无,滞留度,相当长,综合印象,2,GB12313-90,感官分析方法 风味剖面,用,线的长度,表示每种特性强度，按,顺时针方向表示特性感觉的顺序,。,实例,-,番茄味膨化薯片风味特性评价,用,5,点数字标度评价的感觉特性特征强度,特征感觉顺序,强度,薯片脆度,4,咸味,2,甜味,3.5,鲜番茄味,3,生淀粉味,2,综合印象,4,薯片的评价结果表,将评分结果转换为,直线剖面标度,将评分结果转换为,圆形剖面标度,将,综合印象评价,标度在下面的,10cm,线上,将评分结果转换为,9,点法标度,5,点标度转化为,9,点标度,将综合印象评分转换为,7,点法喜好程度标度,两种烟草的风味剖面评价,对烤烟和美式卷烟进行剖面分析，结果用,定量描述分析（,QDA,）,数据蜘蛛图表示。,烤烟和美式卷烟的风味剖面评价结果,（三）质地剖面描述分析,质地剖面分析,（,texture profile,），,是通过,系统地分类描述产品所有的质地特性,（机械的、几何的和表面的），以建立产品的质地剖面。,可以单独或全面的评价气味、风味、外貌和质地。,适用于食品（固体、半固体、液态）或非食品类产品（如化妆品），并且特别适用于,固体食品,。,（,1,）质地剖面的组成,根据产品（食品或非食品）的类型，质地剖面一般包含以下方面：,可感知的质地特性,如机械的、几何的或其他特性。,强度,如可感知产品特性的程度。,特性显示顺序,咀嚼前或没有咀嚼,通过,视觉或触觉,所感知的所有几何的、水分和脂肪特性；,咬第一口 在,口腔,中感知到的机械的或几何特性，以及水分和脂肪特性；,咀嚼阶段,在咀嚼和,/,或吸收期间，由,口腔触觉,感知的特性；,剩余阶段,在咀嚼和,/,或吸收期间产生的变化，如破碎速率和类型；,吞咽阶段,吞咽的难易程度，并对口腔中残留物进行描述。,（,2,）质地特性的分类,质地是由不同特性组成的，根据每一个特性显示强度及其显示顺序，可将质地特性分为,3,组：,机械特性、几何特性以及表面特性。,机械特性,有,5,个基本参数、,3,个第二参数。,5,种基本参数,有关的一些形容词,硬性,-,常使用软、硬、坚硬等形容词,黏聚性,-,常使用与易碎性有关的形容词：易碎的、破碎的、易裂的、脆的、有硬壳等；与易嚼性有关的形容词：老的、可嚼的；与胶黏性有关的形容词：松脆的、粉状的、糊状的、胶状的等,黏度,-,常使用流动的、稀的、黏的等,弹性,-,常使用有弹性、可塑性、可延展性、弹性状的、有韧性的等,黏附性,-,黏的、胶性的、胶黏的,第二类参数与,5,中基本参数的关系,易碎性,-,与硬性和黏聚性有关；,易嚼性,-,与硬性、黏聚性和弹性有关；,胶黏性,-,与半固体的硬性、黏聚性有关。,几何特性,注意由触觉感知，也可通过产品外观看出。,粒度,是与感知到的与产品微粒尺寸和形状有关的几何质地特性。如光滑的、粒状的、沙粒状的、粗粒的等,构型,是可感知到的与产品微粒形状和排列有关的几何质地特性。组织结构,纤维状 芹菜茎叶,蜂窝状的 面包、蛋糕,晶状的 砂糖,膨胀的 爆米花,充气的,其他特性,与口感好坏有关的特性；与可感知的产品含水量和脂肪含量有关的特性；与产品的润滑特性有关的。,与含水量有关的,：干的（如饼干）、潮湿（,如苹果,）、湿的（如海产品）、多汁的（如橘子）,与脂肪含量有关的,：表面质地特性，它与所感知的产品中脂肪含量和质量有关。如油性的（调味色拉）、脂性的（腊肉、炸马铃薯片）多脂的（猪油、牛羊肉）,（,3,）建立术语,必须建立一些术语用以描述产品质地。,术语由评价小组通过对一系列代表全部质地变化的,特殊产品的样品,进行评价后得到。,培训结束后，评价员将适用的样品质地评价术语列出一个表格。然后评价小组成员一起讨论并,编制大家可共同接收的术语定义和术语表,。,（,4,）参照样品,基于产品质地特性的分类，已建立标准标度供参考。,根据评价产品质地特性，选择适宜的参照样品，对参照标度进行必要的修正。,（,5,）质地评价技术,在建立标准的评价技术时，要考虑产品正常消费的一般方式：食物放入口腔中的方式；弄碎食品的方式；吞咽前所处状态。,所使用的评价技术尽可能与食物通常的食用条件相符合。通常使用类属标度、线性标度或比率标度表示评价结果。,（,6,）参照样品标度,方法,样品数目,数据处理,适用目的,备注,成对比较法,2,二项分布,差异识别或嗜好调查,猜对率,1/2,二,-,三点法,3,（,2,同,1,异）,二项分布,差异识别,猜对率,1/2,三点法,3,（,2,同,1,异）,二项分布,差异识别、识别能力或,嗜好调查,猜对率,1/3,五中取二法,5,差异识别,较精确,A-,非,A,法,两类,2,检验,差异识别,选择法,1,18,2,检验,嗜好调查,排序法,2,6,排序分析、方差分析,差异识别或嗜好调查,配偶法,两组,差异识别或识别能力,分类法,1,18,2,检验,差异程度,评分法,1,18,t,检验,差异程度或嗜好程度,成对比较法,1,18,方差分析,差异程度,精度高,但样品多,时太复杂,特性评析,1,18,2,检验,差异或嗜好程度,描述法,1,5,图示法,品质研究,定量描述法,1,5,图示法、方差分析、,回归分析,品种研究,感官评析方法的比较,方法,所需评价人员数,专家型,优秀评价员,初级评价员,成对比较法,7,名以上,20,名以上,30,名以上,三点法,6,名以上,15,名以上,25,名以上,二,-,三点法,20,名以上,五中取二法,10,名以上,“,A”-,非“,A”,检验法,20,名以上,30,名以上,排序检验法,2,名以上,5,名以上,10,名以上,分类检验法,3,名以上,3,名以上,评估检验法,1,名以上,5,名以上,20,名以上,评分检验法,1,名以上,5,名以上,20,名以上,分等检验法,按具体分等方法定,简单描述检验法,5,名以上,5,名以上,定量描述或感官剖面检验法,5,名以上,5,名以上,不同感官评析方法所需的评价人数,第二节 消费者感官检验,主要目的是评价当前消费者或潜在消费者对一种产品或一种产品的某个特征的感受，包括,偏爱性和接受程度（喜好）,。,偏爱检验，,要求消费者评价员在多个样品中挑选出,喜爱的样品,或对样品进行评分，比较样品质量的优劣；,接受性检验,，要求消费者评价员在一个特定标度上评估他们对产品的,喜爱程度,，并不一定需要与另外的产品进行比较。,一、偏爱检验,成对偏爱检验,（,paired-preference test,）,评价员比较,两个样品,，品尝后指出更喜欢哪个样品。,通常要求评价员给予,明确肯定的回答,。但有时为了获得某些信息，也可使用无偏爱的回答选项。,进行成对偏爱检验中，只要求回答一个问题，,不单独评价产品的单个感官质量特性,。,成对偏爱检验评价单,评价员会同时获得两个被编号的样品，要求评价后指出更偏爱哪个样品。有,两种评价设计单,。,如果,有无偏爱选择的结果,，分析时可根据情况考虑：,除去,检验结果中“无偏爱选项的评价员”后再分析，减少评价员数量，检验可信度降低；,把无偏爱的选择,平分,到两个样品的结果中，然后进行分析；,将无偏爱选项的评价员按,比例分配,到相应的样品中分析。,实例,1,在一个成对偏爱检验中，有,A,、,B,两个样品，共有,40,名评价员参与评价。评价结果有,25,人选择偏爱,A,，有,15,人选择偏爱,B,。判断评价员对,A,、,B,两个样品的偏爱是否有显著性差异。,实际偏爱评价人员数量大于或等于表中对应的显著性水平数值，则表明两个样品被偏爱的程度有显著性差异。,总评价员人数为,40,，查,附表,6,可以看出,5%,水平差异显著的最小判断数为,27,，实际选取,A,的评价人员数为,25,，小于,27,，表明两个样品的偏爱程度没有显著性差异。,实例,2,40,名,评价员参与评价。评价结果有,20,人,选择偏爱,A,，有,10,人,选择偏爱,B,，有,10,人,选择无偏爱。,判断评价员对,A,、,B,两个样品的偏爱是否有显著性差异,。,3,种方式处理：,去掉无偏爱选项，,有效评价员人数为,30,，查表。,5%,水平为,21,，检验结果为,20,，表明两个样品的偏爱程度没有显著差异。,将无偏爱结果平分,。选择偏爱,A,的人有,20+5=25,，偏爱,B,的有,15,人。查表,40,位有效评价员，,5%,水平时的最小判断数为,27,，大于实际检验值，表明没有偏爱差异性。,按比例分配到两个评价结果,。选择,A,的比例为,2/3,，选择,B,的比例为,1/3,，按比例分配无偏爱选择项，偏爱,A,的评价员人数变为,27,，,B,的评价员人数为,13,。查表，可以看出，偏爱,A,的人数等于表中数值（,5%,水平），表明两个样品的偏爱程度是有显著差异的。,将无偏爱结果平分,。选择偏爱,A,的人有,20+5=25,，偏爱,B,的有,15,人。查表,40,位有效评价员，,5%,水平时的最小判断数为,27,，大于实际检验值，表明没有偏爱差异性。,按比例分配到两个评价结果,。选择,A,的比例为,2/3,，选择,B,的比例为,1/3,，按比例分配无偏爱选择项，偏爱,A,的评价员人数变为,27,，,B,的评价员人数为,23,。查表，可以看出，偏爱,A,的人数等于表中数值（,5%,水平），表明两个样品的偏爱程度是有显著差异的。,结论有差异。所以，在偏爱检验中，没有特别需要，最好要求评价员作出选择，这样结论更可靠一些。,偏爱排序检验（,preference ranking test,）,要求评价员根据指定的,感官特性按强度,或按照,偏爱或喜欢样品的程度,对样品进行,排序,。,只能排出样品的,顺序,，,不能评价样品间的差异大小,。,在新产品研发过程中，需要确定由于不同原料、工艺条件、贮藏方法的变化对产品质量的影响时，偏爱排序是较为理想的方法。,根据检验的目的,选择检验的方法，制订试验具体方案,；,明确需要排序的,感官特性,；,指出,排列顺序,是,由弱到强还是由强到弱,；,明确样品的,处理方法及保持方法,；,指明品尝时要,注意事项,；,指明对评价员的要求及培训方法，要使评价员对需要评价的指标和要求,有一致性理解与认识,。,检验前感官评价组织者应注意：,不同样品，一般不能排为同一次序。,偏爱排序检验的评价单要求给评价员的指令简单明了，能够很好理解。,统计分析 品尝完成后收集每位评价员的评分表，将评分表中的样品编码进行转换成排序结果，可以用,Friedman,检验,和,Page,检验,对样品之间的喜好程度进行显著性检验。,实例,-6,位评价员对,4,种草莓酸牛奶的喜好排序,评价员,秩次,1,2,3,4,1,A,C,D,B,2,C,D,A,B,3,A,D,B,C,4,C,A,B,D,5,A,B,D,C,6,C,A,D,B,偏爱排序结果统计表,14,顺序表示喜好程度，其中,1,表示最喜欢，,4,表示最不喜好。,排序检验次序和计算表,评价员,A,B,C,D,合计,1,1,4,2,3,10,2,3,4,1,2,10,3,1,3,4,2,10,4,2,3,1,4,10,5,1,2,4,3,10,6,2,4,1,3,10,秩次和（,R,）,10,20,13,17,60,Friedman,检验,采用,Friedman,检验对排序结果进行分析，,先计算,每个样品的,秩次和，再计算,统计量,T,值,，最后将计算的,T,值,与,表,5,中的临界值进行比较，判断样品间的差异显著性。,b,-,评价员数量；,t,-,样品数量，,R,j,-,第,j,个样品的秩次和。,当,样品数大于,5,或者,评价员数较大,时,T,值近似服从自由度为,P,-1,的,2,的值,表,Friedman,秩和检验近似临界值,T,=5.8,小于临界值,7.6,，表明,4,种草莓酸奶的喜好程度没有显著差异。,多个,相关样品,比较的秩和检验（,Friedman,法）,采用,DPS,软件,非参数统计中的,Friedman,Friedman-,two factor,Ranked analysis of variance,b,-,评价员数量；,t,-,样品数量，,R,j,-,第,j,个样品的秩次和。,也可利用,Minitab,软件,进行数据处理，注意数据,按列排放,！,DPS,非参数检验,-Friedman,检验,相当排序数据方差分析,DPS,分析结果,Friedman,统计量,=5.8,，样品之间没有显著差异。,Minitab,非参数检验,-Friedman,Page,检验,在食品生产中会因为配方、热处理的温度、贮藏温度和时间等的不同而有,自然顺序,，在这种情况下，为了检验该因素效应，可采用,Page,检验。在产品有自然顺序时，,Page,检验比,Friedman,检验更有效。,Page,检验也是一种秩和检验,检验时用下式计算统计量,L,R,1,+2,R,2,+ ,tR,t,R,1,、,R,2,、, ,R,t,为,每种,样品的秩和,L,110,220+313+417,157,当,b,6,，,t,4,时，临界值为,163,（,5,）和,167,（,1,），计算值小于临界值，表明没有显著差异性。,若评价员人数,b,或样品数,t,超过表中范围，可用统计量,L,做检验：,当,则样品之间有显著差异。否则，无差异。,排序检验的多重比较,P,117,最小显著差数法,LSD,最小显著极差法,LSR,b,-,评价员数量，,t,-,样品数量。,Z,0.05,=1.96,，,Z,0.01,=2.58,b,-,评价员数量，,t,-,样品数量，,k,-,秩次 。,q,a,，,k,查表获得。,Kramer,检验,Kramer,检验是一种,顺位检验法,。,先计算每个样品的,秩次和,，查,顺位检验表,（,a,=0.05,，,a,=0.01,），获得相对应评价员人数和样品数的,临界值,，再,比较分析,检验结果。,评价员,6,人，样品,4,个,显著性水平,a,=0.05,显著性水平,a,=0.01,上段,921,822,下段,1119,921,Kramer,检验显著性检验表,Kramer,检验,上段临界值,用来检验,样品间是否有显著性差异,。每一样品秩次和与上段最大值和最小值比较，若所有秩次和都在上段区间内，样品之间没有显著差异；若样品秩次和大于（等于）上段最大值或小于（等于）上段最小值，则样品间有显著差异。,小段临界值,用来检验,样品间的差异程度,，若样品,秩次和,处于下段范围内表明样品间没有差异，可将其分为一组。样品秩次和在下段范围之外的可分为不同的两组，即上限之外、下限之外的样品分别分为一组。,排序检验次序和计算表,评价员,A,B,C,D,合计,1,1,4,2,3,10,2,3,4,1,2,10,3,1,3,4,2,10,4,2,3,1,4,10,5,1,2,4,3,10,6,2,4,1,3,10,秩次和（,R,）,10,20,13,17,60,实 例,评价员,6,人，样品,4,个,显著性水平,a,=0.05,显著性水平,a,=0.01,上段,921,822,下段,1119,921,所有样品的秩次和在上段,9-21,区间内，表明,样品没有显著差异,。,实例,-6,位评价员对,A,、,B,、,C,、,D,四种样品的甜味排序。,评价员,秩次,1,2,3,4,1,A,B,C,D,2,B = C,A,D,3,A,B = C = D,4,A,B,D,C,5,A,B,C,D,6,A,C,B,D,偏爱排序结果统计表,出现等秩排序结果，分析时要给以予考虑。,排序检验次序和计算表,评价员,A,B,C,D,合计,1,1,2,3,4,10,2,3,1.5,1.5,4,10,3,1,3,3,3,10,4,1,2,4,3,10,5,1,2,3,4,10,6,1,3,2,4,10,每种样品的秩和,R,8,13.5,16.5,22,60,出现等秩排序结果，分析时要给以予考虑。,Friedman,检验,b,-,评价员数量；,t,-,样品数量，,R,j,-,第,j,个样品的秩次和。,出现相同秩次的样品数有,n,2,2,、,n,3,3,，其余均没有相同秩次。所以,E,值通过下式计算：令,n,1,、,n,2,、,、,n,k,、,、,n,b,为各评价员出现相同秩的样品数，若没有相同秩次，,n,k,1,，则,样品,评价员,秩次和,1,2,3,4,5,6,A,1,3,1,1,1,1,8,B,2,1.5,3,2,2,3,13.5,C,3,1.5,3,4,3,2,16.5,D,4,4,3,3,4,4,22,DPS,软件计算,近似卡方分布的显著性测验, p=0.010783,Friedman,检验统计量,=11.1818,表明样品在甜味上差异显著。需做多重比较。,DPS,软件分析时的数据输入格式,样品秩次和,样品,A,B,C,D,秩次和（,R,）,8,13.5,16.5,22,实例,评价员,6,人，样品,4,个,显著性水平,a,=0.05,显著性水平,a,=0.01,上段,921,822,下段,1119,921,可以看出，样品,A,秩次和,R,A,=8,，样品,D,秩次和,R,D,=22,，正好在,0.01,水平临界点上，表明样品在,0.01,水平上有显著差异。用下段临界值进行多重比较，可以看出,R,A,21,，,R,B,、,R,C,在区间内，所以，,A,、,B,、,C,、,D,可划分为,3,个组，,D,B C,A,。结论：,D,样品最甜，,C,、,B,次之，在甜度上没有显著差异，,A,样品最不甜。,有相同秩次数据的,Friedman,检验,dps,有相同秩次数据的,Friedman,检验,dps,结果,表明样品在,甜味上差异显著,。多重比较表明，,A,与,D,样品之间在甜味有差异，其余之间差异不明显。,有相同秩次数据的统计分析,Minitab, 分类检验法（,grading test,）,分类检验法,是在确定产品类别标准的情况下，要求评价员在品评样品后，将样品划分为相应的类别。,当,样品评分困难,时，可用分类法评价出样品的好坏差异，得出样品的级别、好坏，也可以鉴定出样品的缺陷等。,样品以随机的顺序呈现给评价员，要求评价员按顺序评价样品后，根据评价表中所规定的分类方法对样品进行分类。,结果分析,评价完成后，由组织人员将评价员的结果进行统计，统计出每个样品各级别的评价员数量。,根据每个样品分属每个级别的评价员数量，采用,2,检验,比较两种或多种产品落入不同类别的数量，从而得出每个样品应属的级别，并判断样品间的感官质量是否有差异。,样品,级 别,一级,二级,三级,合计,A,B,C,D,合计,分类检验结果统计表,P167,例如,4,现有,4,种不同工艺生产的同类型果汁饮料，根据不同的质量标准分为,3,级。拟通过分类检验法对,4,种饮料的质量进行评价，以判断加工工艺的是否对饮料质量有明显影响。,4,种产品分别用,A,、,B,、,C,、,D,表示，挑选,28,名评价员评判，检验结果见表。,分类检验法实例,一级,二级,三级,合计,A,8,12,8,28,B,12,10,6,28,C,13,11,4,28,D,7,9,12,28,合计,40,42,30,112,分类检验结果,1,）计算各级别的期望值,E,。,根据期望值公式计算出各级别的期望值，,一级,二级,三级,合计,A,8,12,8,28,B,12,10,6,28,C,13,11,4,28,D,7,9,12,28,合计,40,42,30,112,期望值,10,10.5,7.5,样品,一级,二级,三级,A,8,12,8,B,12,10,6,C,13,11,4,D,7,9,12,2,）计算每个样品相应级别的实际测定值,Q,与期待值,E,之差。,-2,2,3,-3,1.5,0.5,-0.5,-1.5,0.5,-3.5,-1.5,4.5,式中，,Q,ij,-,实际观察值，,E,ij,-,期望值,3,）计算 值。,误差自由度,=,样品自由度,级别自由度,=(m-1)(t-1),=(4-1)(3-1),=6,查,2,表得,2,=12.59,，由于,0,2,=7.7412.59,，因此，这四种果汁饮料的感官质量没有明显的差异。,4,）推断,可采用,DPS,软件中的分类数据统计,，,RC,列联表卡方检验,。,用,2,检验来探求两个因子间是否彼此独立还是关联的检验称为独立性检验。应用,2,进行独立性检验的无效假设是：,H,0,：两个因子相互独立，而,H,A,：两个因子彼此相关。当试验资料的,2,则接受,H,0,，即两个因子独立，表明相互比较的对象间差异不显著；,如果试验资料的,2,，则否定,H,0,，而接受,H,A,，即两个因子相关联，表明相互比较的对象间差异显著。,独立性检验,是按两类因子属性类别构成,RC,两向列联表,。有,22,、,2C,、,RC3,种形式。,类别检验,试验结果,DPS,分析,R,C,列联表卡方检验,样品间没有差异！,类别检验,试验结果,Minitab,分析,卡方检验,解释当前操作功能,例：现有,4,种不同工艺生产的同类型乳饮，根据不同的质量标准分为,3,级。拟通过分类检验法对,4,种乳饮的质量进行评价，以判断加工工艺的是否对乳饮质量有明显影响。,一级,二级,三级,合计,A,7,21,2,30,B,18,9,3,30,C,19,9,2,30,D,12,11,7,30,合计,56,50,14,120,由,30,位评价员进行评价分级，各样品被划入各等级的次数统计如下表：,分类检验结果,1,）计算各级别的期望值,E,。,根据期望值公式计算出各级别的期望值，,一级,二级,三级,合计,A,7,21,2,30,B,18,9,3,30,C,19,9,2,30,D,12,11,7,30,合计,56,50,14,120,期望值,14,12.5,3.5,样品,一级,二级,三级,A,7,21,2,B,18,9,3,C,19,9,2,D,12,11,7,2,）计算每个样品相应级别的实际测定值,Q,与期待值,E,之差。,-7,4,5,-2,8.5,-1.5,-3.5,-0.5,-3.5,-1.5,-1.5,3.5,式中，,Q,ij,-,实际观察值，,E,ij,-,期望值,3,）计算 值。,误差自由度,=,样品自由度,级别自由度,=(m-1)(t-1),=(4-1)(3-1),=6,查,2,表得,2,=16.81,，由于,0,2,=19.49,16.81,，因此，这,三个级别,之间在,1%,显著水平有显著性差异,也就是说这四个样品可以分为三个等级，其中,C,和,B,相近,，所以,C,和,B,为一级，,A,为二级,，,D,为三级,。,4,）推断,样品,一级,二级,三级,A,-7,8.5,-1.5,B,4,-3.5,-0.5,C,5,-3.5,-1.5,D,-2,-1.5,3.5,Minitab,卡方检验,二、接受性检验,快感评分检验（,hedonic scale test,）,快感评分检验，要求评价员将样品的,品质特性以特定标度,的形式来进行评价。采用的标度可以是,9,点快感标度,、,7,点快感标度,或,5,点快感标度,。,评分检验可以同时评价一个或多个产品的一个或多个,感官质量指标的强度,及其差异。,快感评分检验的评价单,实例：某牛奶生产企业要比较用,3,种不同杀菌方式生产的牛奶风味的差异，决定采用,评分检验法,来比较,3,种方式的牛奶在风味上是否有明显的差异。,巴氏杀菌的鲜牛奶（,A,）、超巴氏杀菌的鲜牛奶（,B,）和超高温灭菌的鲜牛奶（,C,）。,有,16,位评价员,参与评价。,样品,风味很好,风味好,风味一般,风味差,风味很差,A,2,5,2,6,1,B,2,5,7,2,0,C,2,10,4,0,0,评分检验法结果统计表,样品,+2,+1,0,-1,-2,总分,A,2,5,2,6,1,1,B,2,5,7,2,0,7,C,2,10,4,0,0,14,风味很好,+2,，风味好,+1,，风味一般,0,，风味差,-1,，风味很差,-2,方差分析,（,1,）将结果转化为评分,（,2,）计算平方和,总平方和,SS,T,、样品平方和,SS,A,和误差平方和,SS,e,。,样品得分的总和,T,矫正数,C,b,为评价员数、,t,为样品数,（,3,）自由度计算,总自由度,样品自由度,误差自由度,（,4,）均方计算,样品均方,误差均方,（,5,）,F,值,由于,F,临界值,F,0.05,（,2,，,45,）,=3.20,，大于计算值,F,，由此推断,3,种牛奶的风味没有明显差异,评价员,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,A,2,2,1,1,1,1,1,0,0,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-2,B,2,2,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,-1,-1,C,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,快感评分结果细表,单因素试验资料方差分析！,快感评分分析,Minitab,单因素试验资料,方差分析,Minitab,单因素试验资料的方差分析结果。结果表明,样品之间没有显著差异。,置信区间包含,0,，表明,A,与,B,、,C,之间没有显著差异。,Minitab,单因素试验资料,方差分析结果,实例,有,10,位评价员采用,9,点标度,对两种饼干的风味进行评分。问这两种饼干的风味是否有显著差异。,评价员,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,总和,平均,样品,A,8,7,7,8,6,7,7,8,6,7,71,7.1,B,6,7,6,7,6,6,7,7,7,7,66,6.6,评分差,d,j,2,0,1,1,0,1,0,1,-1,0,5,0.5,两种饼干风味的评分检验结果,成对数据资料的检验,由于只有两个样品，可以采用成对数据,t,检验进行分析。,得出,查,t,分布表， ，大于计算,t,值，由此可判断两种饼干风味没有明显差异。,配对试验资料检验,配对试验资料,检验,Minitab, 接受性检验（,acceptance test,）,接受性检验是感官检验中很重要的一种方法，主要用于,检验消费者对产品的接受程度,，既可检验新产品的市场反应，也可通过这种方法比较不同公司产品的接受程度。接受性检验根据试验进行的场所不同分为,实验室场所、集中场所和家庭场所,3,种类型。,在食品的接受性检验中，常采用,9,点快感标度,来进行对产品喜好程度的评价。,接受性检验的结果分析与评分检验法的统计分析相同。将快感标度换算为数值，然后进行统计分析。分析方法为,t,检验,或,方差分析,。,实例,某食品公司开发了一种饼干产品,A,，为了了解消费者对这种饼干是否喜好，从市场购买了两种同类型的产品,B,、,C,。采用,7,点快感标度,对,3,种样品的喜好程度进行检验。挑选,16,位评价员进行评价，结果见表。试比较,3,种饼干的可接受性是否有显著差异。,样品,+3,+2,+1,0,-1,-2,-3,总分,A,2,4,5,2,2,1,0,15,B,2,2,4,4,2,1,1,7,C,2,1,3,4,3,2,1,1,接受性检验结果统计表,7,点快感标度：非常喜欢,+3,，很喜欢,+2,，喜欢,+1,，一般,0,，不喜欢,-1,，很不喜欢,-2,，非常喜欢,+3,表中数值为评价员人数,方差分析,（,1,）将结果转化为评分,（,2,）计算平方和,总平方和,SS,T,、样品平方和,SS,A,和误差平方和,SS,e,。,样品得分的总和,T,矫正数,C,b,为评价员数、,t,为样品数,（,3,）自由度计算,总自由度,样品自由度,误差自由度,（,4,）均方计算,样品均方,误差均方,（,5,）,F,值,由于,F,临界值,F,0.05,（,2,，,45,）,=3.20,，计算,F,值小于临界值，由此推断,3,种饼干的可接受性没有明显差异。,评价员,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,A,3,3,2,2,2,2,1,1,1,1,1,0,0,-1,-1,-2,B,3,3,2,2,1,1,1,1,0,0,0,0,-1,-1,-2,-3,C,3,3,2,1,1,1,0,0,0,0,-1,-1,-1,-2,-2,-3,接受性检验评分结果细表,表中数值为分值,实例,31,位消费者组成评价小组，采用,9,点快感标度对新开发的无脂肪“干酪”进行质地硬度和总体喜爱程度的评定。其中,15,位评定对照样品，,16,位评定新产品。评定结果见表。,评价员,对照干酪,评价员,无脂肪“干酪”,坚硬程度,喜欢程度,坚硬程度,喜欢程度,1,4,7,16,8,4,2,8,8,17,6,6,3,7,6,18,8,5,4,6,8,19,6,7,5,6,8,20,8,6,6,3,6,21,7,3,7,5,7,22,7,5,8,6,7,23,3,7,9,7,6,24,7,5,10,8,9,25,8,2,11,9,8,26,3,3,12,7,9,27,7,3,13,4,5,28,6,3,14,5,3,29,7,4,15,6,8,30,6,6,31,7,4,无脂肪“干酪”的接受性检验结果,两样本平均数的检验,叫做均数差异标准误；,n,1,、,n,2,为两样本的含量。,对于来自,两个总体的样本,，研究在无效假设 ：,=,成立的前提下，统计量（,-,）的抽样分布。经统计学研究，得到一个统计量,t,：,其中,所得的统计量,t,服从自由度,df,=,（,n,1,-1,）,+,（,n,2,-1,）的,t,分布。,根据两个样本的数据，计算,得,坚硬度,喜欢度,自由度,df,=,（,n,1,-1,）,+,（,n,2,-1,）,=29,。,查表得临界值,坚硬度的,t,值小于临界值，喜爱程度的,t,值大于临界值。所以，可以推断，对照样品与新产品在,坚硬度,上无差异，而在,喜爱程度上,有显著差异，消费者对对照样品喜爱程度高与新产品。,思考题,1,、简单描述检验法、定量和感官剖面检验法的定义、方法。,2,、消费者感官检验的应用范围及目的是什么？,作业,1,、现有,4,种食品，选用某一质量指标进行感官试验分析，采用,9,分快感评定，评分结果见表，试比较其差异性。,食品,评价员,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,4,5,1,3,1,5,1,3,6,B,7,4,5,7,4,7,5,6,2,C,3,5,3,2,3,0,6,5,1,D,5,3,4,5,4,2,7,7,2,2,、,10,位评价员采用,9,分制评价两种样品，试分析两样品之间有无差异。,评价员,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,样品,A,8,7,7,8,6,7,7,8,6,7,样品,B,6,7,6,7,6,6,7,7,7,7,3,、为了调查三种食品的消费者喜好情况，选用,48,名消费者进行评分，结果见表。试分析消费者对三种食品的喜好有无差别。,+2,+1,0,-1,-2,A,1,9,2,4,0,B,0,6,6,4,0,C,0,5,9,2,0,-2=,很不喜欢，,-1=,不喜欢，,0=,一般，,1=,喜欢，,2=,很喜欢,