第六章 感官分析统计方法学.ppt
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1、第六章第六章 感官分析统计方法学感官分析统计方法学 统统计计学学是是感感官官研研究究的的一一个个重重要要组组成成部部分分,要要成成为为一一名名专专业业感感官官研研究究人人员员,必必须须具具备备比比较较全全面面的统计学知识。的统计学知识。l感官评价中误差产生的根源:感官评价中误差产生的根源:l不同的人,生理构造有差异不同的人,生理构造有差异l环境因素的影响环境因素的影响l人人们们在在语语言言表表达达上上有有所所差差别别,使使用用标标度度的的方方式式也不同也不同结果分析中图的好处结果分析中图的好处l在统计学中把利用统计图形表现统计资料的在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。其特
2、点是:形象具体、方法叫做统计图示法。其特点是:形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。简明生动、通俗易懂、一目了然。l“条形图条形图”的特点是对各个时期或时点的数据的特点是对各个时期或时点的数据有直接对比的作用,对其数值大小,一目了然。有直接对比的作用,对其数值大小,一目了然。l“折线图折线图”的特点是对时期数列的数据的运动的特点是对时期数列的数据的运动轨迹以及发展趋势有较强的指示作用。轨迹以及发展趋势有较强的指示作用。l“扇形图扇形图”的特点是对数据中的各个分组的大的特点是对数据中的各个分组的大小和结构有明显的比较作用。小和结构有明显的比较作用。统计表的作用是:统计表的作用是:用数量说明研究
3、对象之用数量说明研究对象之间的相互关系。间的相互关系。用数量把研究对象之间用数量把研究对象之间的变化规律显著地表示的变化规律显著地表示出来。出来。用数量把研究对象之间用数量把研究对象之间的差别显著地表示出来。的差别显著地表示出来。这样便于人们用来分析这样便于人们用来分析问题和研究问题。问题和研究问题。图的误用图的误用面积?面积?l美国国家食品药品管理局(美国国家食品药品管理局(FDA)要求新)要求新药的研发试验中,必须有统计学家来指导药的研发试验中,必须有统计学家来指导研究的设计、数据的分析、报告的呈递等。研究的设计、数据的分析、报告的呈递等。统计学在感官分析中的应用统计学在感官分析中的应用l
4、描述:结果的简单描述(数据的收集、加工描述:结果的简单描述(数据的收集、加工处理、显示方法、分布特征的概括等)处理、显示方法、分布特征的概括等)l推论:为实验处理提供根据推论:为实验处理提供根据l衡量:估计变量间的相关程度(研究如何根衡量:估计变量间的相关程度(研究如何根据样本信息来推断总体的特征)据样本信息来推断总体的特征)研究的过程研究的过程实际问题实际问题收集数据收集数据(取得数据)(取得数据)分析数据分析数据(研究数据)(研究数据)数据整理数据整理(处理数据)(处理数据)解释数据解释数据(结果说明)(结果说明)分析方法分析方法1定性分析定性分析2定量分析定量分析(统计分析)(统计分析)
5、描述统计描述统计推论统计推论统计复杂统计分析复杂统计分析计算机统计分析计算机统计分析平均数平均数标准差标准差Z检验检验t检验检验X2检验检验F检验检验方差分析、回归分析、聚类分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别函数分析、主成分分析、因素判别函数分析、主成分分析、因素分析、路径分析、结构方程模型分析、路径分析、结构方程模型产品质量产品质量分析分析结果结果分析分析结果结果分析分析结果结果分析分析结果结果分析分析结果结果单变量分析单变量分析色香味形色香味形多元回归多元回归因子分析因子分析主成分分析主成分分析相关分析相关分析l图表描述图表描述 条形图、柱形图、折线图、雷达图、条形图、柱形图、折线图
6、、雷达图、箱线图等。箱线图等。l数据描述数据描述 集中程度:平均数集中程度:平均数 变异程度:标准差变异程度:标准差 分布的对称、陡峭程度;偏斜度、峭度分布的对称、陡峭程度;偏斜度、峭度l推论推论 剔除极端值剔除极端值/缺失值缺失值 选择显著性水平选择显著性水平l统计试验统计试验l通过检验样本平均数、标准差、方差、相关系数与相通过检验样本平均数、标准差、方差、相关系数与相应的总体参数或样本统计量之间是否存在差异,进而应的总体参数或样本统计量之间是否存在差异,进而检验样本与总体或样本与样本之间是否存在显著差异,检验样本与总体或样本与样本之间是否存在显著差异,并得出结论和对结论进行推论。并得出结论
7、和对结论进行推论。统计检验统计检验二项分布二项分布计算成功的概率(对比试验、三点试验)计算成功的概率(对比试验、三点试验)t检验检验检验两个处理平均数差异是否显著检验两个处理平均数差异是否显著x2检验检验由质量形状得来的次数资料的显著性(喜欢、尚可、不喜欢)由质量形状得来的次数资料的显著性(喜欢、尚可、不喜欢)方差分析方差分析检验多个处理平均数间差异是否显著(单因子、双因子检验多个处理平均数间差异是否显著(单因子、双因子)常用统计数据的计算常用统计数据的计算1、数值的计算、数值的计算(1)平均值:是对数据分布的中心中心趋势)平均值:是对数据分布的中心中心趋势的估计,公式为:的估计,公式为:(2
8、)样本标准差:是对平均值的波动幅度或覆)样本标准差:是对平均值的波动幅度或覆盖范围的估计,公式为:盖范围的估计,公式为:(3)中值:在所有数据中排序处于中间位置的)中值:在所有数据中排序处于中间位置的数值。数值。(4)标准误差:)标准误差:SE=S/(n)1/2 S为样本的标准差为样本的标准差2、置信区间、置信区间 置信区间是某参数真实值的可能变化范围,可用置信区间是某参数真实值的可能变化范围,可用来判断数值是否精确来判断数值是否精确试验敏感参数试验敏感参数l,也叫,也叫-风险,是统计学上的名词,他的风险,是统计学上的名词,他的定义是错误的估计两者之间的差别存在的定义是错误的估计两者之间的差别
9、存在的可能性,也叫第可能性,也叫第类错误。类错误。l,也叫,也叫-风险,他的定义是错误估计两风险,他的定义是错误估计两者之间的差异不存在的可能性,也叫第者之间的差异不存在的可能性,也叫第类错误。类错误。lPd,是指能够分辨出差异的人数比例。,是指能够分辨出差异的人数比例。在统计学上在统计学上l值在值在10%5%(0.10.05),表明存在的差),表明存在的差异程度是中等。异程度是中等。l值在值在5%1%(0.050.01),表明存在的差),表明存在的差异程度是显著。异程度是显著。l值在值在1%0.1%(0.010.001),表明存在的),表明存在的差异程度是非常显著。差异程度是非常显著。l值低
10、于值低于0.1%(0.001),表明存在的差异),表明存在的差异程度是特别显著。程度是特别显著。l值的范围在表明差异不存在的程度上,同值的范围在表明差异不存在的程度上,同值有着同有着同样的的规定。定。lPd 值的范围意义如下:值的范围意义如下:lPd 值值25%表示比例比较小,即能够分辨出差表示比例比较小,即能够分辨出差异的人的比例比较小。异的人的比例比较小。l25%Pd 值值35%表示能够分辨出差异的人的表示能够分辨出差异的人的比例中等。比例中等。lPd 值值35%表示能够分辨出差异的人的比例较表示能够分辨出差异的人的比例较大。大。假设检验假设检验l统计假设检验也称为显著性检验,即指样本统计
11、统计假设检验也称为显著性检验,即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。量和假设的总体参数之间的显著性差异。l假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设,假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设,就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随机因素引起,不存在条件变动因素。机因素引起,不存在条件变动因素。假设检验的基本思路假设检验的基本思路l首先,对总体参数值提出假设(原假设);首先,对总体参数值提出假设(原假设);l然后,利用样本数据提供的信息来验证所提出的然后,利用样本数据提供的信息来验证所提出的假设是否成立(统计推断)。假设是否成立(统计推断)。
12、l如果样本数据提供的信息不能证明上述假设成立,如果样本数据提供的信息不能证明上述假设成立,则证明该假设为错误;则证明该假设为错误;l如果样本数据提供的信息不能证明上述假设不成如果样本数据提供的信息不能证明上述假设不成立,则证明该假设成立。立,则证明该假设成立。假设检验的基本步骤假设检验的基本步骤l提出原假设(或称提出原假设(或称“零假设零假设”,H0););l选择检验统计量;选择检验统计量;l根据样本数据计算检验统计量观测值的发根据样本数据计算检验统计量观测值的发生概率(相伴概率,生概率(相伴概率,p););l根据给定的小概率事件界定标准(显著性根据给定的小概率事件界定标准(显著性水平,如水平
13、,如0.05,0.01)做出统计推断。)做出统计推断。为什么要设计并计算检验统计量?为什么要设计并计算检验统计量?l在假设检验中,样本值(或更极端的取值)发生在假设检验中,样本值(或更极端的取值)发生的概率不能直接通过样本数据计算,而是通过计的概率不能直接通过样本数据计算,而是通过计算检验统计量观测值的发生概率而间接得到的。算检验统计量观测值的发生概率而间接得到的。l所设计的检验统计量一般服从或近似服从某种已所设计的检验统计量一般服从或近似服从某种已知的理论分布(如知的理论分布(如t-分布、分布、F-分布、卡方分布),分布、卡方分布),易于估算其取值概率。易于估算其取值概率。l对于不同的假设检
14、验和不同的总体,会有不同的对于不同的假设检验和不同的总体,会有不同的选择检验统计量的理论和方法。选择检验统计量的理论和方法。计算检验统计量观测值的发生概率计算检验统计量观测值的发生概率 l在假定原假设成立的前提下,利用样本数据计算在假定原假设成立的前提下,利用样本数据计算检验统计量观测值发生的概率(即检验统计量观测值发生的概率(即p值,又称值,又称“相相伴概率伴概率”指该检验统计量在某个特定的极端区指该检验统计量在某个特定的极端区域在原假设成立时的概率)。该概率值间接地给域在原假设成立时的概率)。该概率值间接地给出了在原假设成立的条件下样本值(或更极端值)出了在原假设成立的条件下样本值(或更极
15、端值)发生的概率。发生的概率。进行统计推断进行统计推断 l依据预先确定的依据预先确定的“显著性水平显著性水平”(即(即值),如值),如0.01或或0.05,决定是否拒绝原假设。,决定是否拒绝原假设。l如果如果p值小于值小于值,即认为原假设成立时检验统计值,即认为原假设成立时检验统计量观测值的发生是小概率事件,则拒绝原假设。量观测值的发生是小概率事件,则拒绝原假设。否则,就接受原假设。否则,就接受原假设。显著性水平显著性水平l在假设检验中,显著性水平(在假设检验中,显著性水平(Significant level,用,用表表示)的确定是假设检验中至关重要的问题。示)的确定是假设检验中至关重要的问题
16、。l显著性水平是在原假设成立时检验统计量的制落在某个极显著性水平是在原假设成立时检验统计量的制落在某个极端区域的概率值。因此,如果取端区域的概率值。因此,如果取=0.05,如果计算出的,如果计算出的p值小于值小于,则可认为原假设是一个不可能发生的小概率,则可认为原假设是一个不可能发生的小概率事件。当然,如果真的发生了,则犯错误的可能性为事件。当然,如果真的发生了,则犯错误的可能性为5%。l显然,显著性水平反映了拒绝某一原假设时所犯错误的可显然,显著性水平反映了拒绝某一原假设时所犯错误的可能性,或者说,能性,或者说,是指拒绝了事实上正确的原假设的概率。是指拒绝了事实上正确的原假设的概率。的取值的
17、取值l一般在进行假设检验前由研究者根据实际的需要一般在进行假设检验前由研究者根据实际的需要确定。确定。l常用的取值是常用的取值是0.05或或0.01。对于前者,相当于在。对于前者,相当于在原假设事实上正确的情况下,研究者接受这一假原假设事实上正确的情况下,研究者接受这一假设的可能性为设的可能性为95%;对于后者,则研究者接受事;对于后者,则研究者接受事实上正确的原假设的可能性为实上正确的原假设的可能性为99%。l显然,降低显然,降低值可以减少拒绝原假设的可能性。因值可以减少拒绝原假设的可能性。因此,在报告统计分析结果时,必须给出此,在报告统计分析结果时,必须给出值。值。l在进行假设检验时,各种
18、统计软件均会给出检验统计量观在进行假设检验时,各种统计软件均会给出检验统计量观测值以及原假设成立时该检验统计量取值的相伴概率(即测值以及原假设成立时该检验统计量取值的相伴概率(即检验统计量某特定取值及更极端可能值出现的概率,用检验统计量某特定取值及更极端可能值出现的概率,用p表示)。表示)。lp值是否小于事先确定的值是否小于事先确定的值,是接受或拒绝原假设的依据。值,是接受或拒绝原假设的依据。l如果如果p值小于事先已确定的值小于事先已确定的值,就意味着检验统计量取值值,就意味着检验统计量取值的可能性很小,进而可推断原假设成立的可能性很小,因的可能性很小,进而可推断原假设成立的可能性很小,因而可
19、以拒绝原假设。相反,如果而可以拒绝原假设。相反,如果p值大于事先已确定的值大于事先已确定的值,值,就不能拒绝原假设。就不能拒绝原假设。l当检验统计量服从标准正态分布的,可以直接查阅事先准当检验统计量服从标准正态分布的,可以直接查阅事先准备好的标准正态分布函数表,从中获得特定计算结果的相备好的标准正态分布函数表,从中获得特定计算结果的相伴概率。而对于服从伴概率。而对于服从t-分布、分布、F-分布、卡方分布或其它特分布、卡方分布或其它特殊的理论分布的检验统计量(大多数的假设检验是这样),殊的理论分布的检验统计量(大多数的假设检验是这样),无法直接计算相伴概率,可以查阅各类假设检验的临界值无法直接计
20、算相伴概率,可以查阅各类假设检验的临界值表进行统计推断。这些表格以自由度和几个相伴概率(通表进行统计推断。这些表格以自由度和几个相伴概率(通常为常为0.1、0.05和和0.01)为自变量,以检验统计量的临界)为自变量,以检验统计量的临界值为函数排列。值为函数排列。l在进行统计推断时,人们使用上述临界值表根据在进行统计推断时,人们使用上述临界值表根据事先确定的显著性水平,查阅对应于某一自由度事先确定的显著性水平,查阅对应于某一自由度和特定相伴概率的检验统计量的临界值,然后将和特定相伴概率的检验统计量的临界值,然后将所计算出的检验统计量与该临界值相比较。如果所计算出的检验统计量与该临界值相比较。如
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