[笔记•食品感官评定] 第4章·差别检验·教学目标知识点和重要概念及名词解释

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     本专栏使用的教材是中国轻工业出版社发行，王永华和吴青主编的《食品感官评定》。

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差别检验是要求评定员评定两个或两个以上样品是否存在感官差异或存在差异大小的检验方法。

在假设检验中，原假设是正确的，但否定了原假设。即错误的认为差别，实际上没有差别。（犯Ⅰ型错误的概率为α）。

在假设检验中，原假设是错误的，但接受了原假设。即存在差别，但没有发现该差别。（犯II型错误的概率为α）。

用于实验处理组与对照组或两种不同处理效果之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。

通常只限定犯第一类错误的最大概率为α，不考虑第二类错误的概率为β。

这样的假设检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。

以随机顺序同时提供两个样品给评价员，要求评价员对两个样品进行比较，判定两个样品的特征强度。一般情况下评价员要给出选择，若感觉不到可以猜测的检验方法。

用于确定两个样品间是否存在感官差别。这种差别可能涉及一个或多个感官性质的差异的方法，但三点检验不能表明有差异的产品在哪些感官性质上有差异，也不能评价差异的程度。

在三点检验中，每次同时呈送三个编码样品给每个评价员，其中有两个是相同的，要求评价员从左到右按照呈送的样品次序进行评价，挑选出其中不同于其他两个样品的那个样品。三点检验是一种必选检验方法。

二-三点检验是目的为区别两个同类样品间是否存在感官差异的方法。在评价时，同时呈送给每个评价员三个样品，一个样品为对照样，另外两个是编号的样品，其中一个编号样品与对照样相同。要求评价员先熟悉对照样之后，从另外样品中的挑选出与对照样相同的样品。

五中取二检验法，是同时呈送给每位评价员5个已编码的样品，其中2个是同一样品，另外3个是另一样品。要求评价员在品尝后，将与其他3个不同的2个样品选出的方法。

在简单差异检验中，评价员每次得到两个(一对)样品，评定后要求回答两个样品是相同还是“不同”。在呈送给评价员的样品中，相同(AA、BB)和不同的(AB、BA)样品对数是相等的，一半是相同样品，一半是两种不同样品。通过评价得到的结果，比较观察的频率，作χ²检验。

先将样品“A”呈送给评价员，在评价员熟悉“A”样品以后，以随机的方式将一系列样品提供给评价员，其中有“A”也有“非A”。要求评价员指出哪些是“A”,哪些是“非A”的检验方法。结果通过χ²检验进行统计分析。

呈送给评价员一个对照样品和一个或几个待测样品(其中包括作为盲样的对照样),并告知评价员，待测样中的某些样品可能和对照一样，要求评价员定量地给出每个样品与对照的差异程度。评价结果通过各样品与对照间的差异结果来进行统计分析，以比较不同产品与对照间的差异性。

选择实验是从三个以上样品中选择出一个最喜欢或者最不喜欢产品的检验方法。

卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用假设方法，主要用于分类变量。

它的基本假设是：

H0：行分类向量与列分类向量无关联。

H1：行分类向量与列分类向量有关联。

F检验是对试验数据进行分析，检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对试验指标的影响是否显著。

方差分析研究的是因子不同水平的差异，即同一因子不同水平下的指标的均值的差异是否显著。

H0：各个水平的影响是相同的。

HA：各个水平的影响是不同的。

多重比较是指方差分析后对各样本平均数间是否有显著差异的假设检验的统称。

（1）定义：

以随机顺序同时提供两个样品给评价员，要求评价员对两个样品进行比较，判定两个样品的特征强度。一般情况下评价员要给出选择，若感觉不到可以猜测的检验方法。

（2）应用：

1) 是最简单最普遍的感官评定方法。

2) 用于比较两个样品某种特性上的差别。可用于产品开发、工艺改进、质量控制等方面，常用于更复杂评定之前。

3) 确定是否偏爱两种样品中的某一种（偏爱检验）。

（1）定义：

用于确定两个样品间是否存在感官差别。这种差别可能涉及一个或多个感官性质的差异的方法，但三点检验不能表明有差异的产品在哪些感官性质上有差异，也不能评价差异的程度。

在三点检验中，每次同时呈送三个编码样品给每个评价员，其中有两个是相同的，要求评价员从左到右按照呈送的样品次序进行评价，挑选出其中不同于其他两个样品的那个样品。三点检验是一种必选检验方法。

（2）应用：

1) 确定两种样品之间的细微差别。

2) 当加工原料、加工工艺、包装方式或贮藏条件发生变化时，为确定产品感官特征是否发生变化，三点检验是一个有效的检验方法。经常在产品开发、工艺开发、产品匹配、质量控制等过程中使用。

3) 不适宜用于刺激性强的样品，因为其可能产生感官适应或滞留效应。

4) 用于选择和培训评价员。

（1）定义：

二-三点检验是目的为区别两个同类样品间是否存在感官差异的方法。在评价时，同时呈送给每个评价员三个样品，一个样品为对照样，另外两个是编号的样品，其中一个编号样品与对照样相同。要求评价员先熟悉对照样之后，从另外样品中的挑选出与对照样相同的样品。

（2）应用：

1) 用于区别两个同类样品间是否存在感官差异，特别是比较两个样品中有一个是标准样品或对照样品时，本方法更合适。但精度较差(猜对率为1/2),外观有明显差别的样品不适宜此法。

2) 适用于评价员很熟悉对照样品的情形。若被测样品有后味，则该方法不如成对比较检验适宜。

3) 不适于偏爱检验，也不适于特性评价或感官差别程度检验，特别是外观有明显差别的样品。

（1）定义：

五中取二检验法，是同时呈送给每位评价员5个已编码的样品，其中2个是同一样品，另外3个是另一样品。要求评价员在品尝后，将与其他3个不同的2个样品选出的方法。

（2）应用：

1) 五中选二检验，是检验两种样品间是否存在总体感官差异的一种方法，检验效率高，在统计学上是非常有效的。可识别两样品间的细微感官差异。

2) 评价员必须经过培训，一般需要10-20人。当评价员少于10名时，也可采用此检验。当样品之间差异较大，容易辨别时，5人亦可。

3) 一般只用于视觉、听觉和触觉方面的试验，不适用于气味和滋味的检验，因为同时要评定5个样品，检验中容易受感官疲劳和记忆效果的影响。

（1）定义：

在简单差异检验中，评价员每次得到两个(一对)样品，评定后要求回答两个样品是相同还是“不同”。在呈送给评价员的样品中，相同(AA、BB)和不同的(AB、BA)样品对数是相等的，一半是相同样品，一半是两种不同样品。通过评价得到的结果，比较观察的频率，作χ²检验。

（2）应用：

试验的目的是要确定两个样品之间是否存在感官上的差异，而又不能同时呈送两个或更多样品，即三点检验和二-三点检验都不宜应用时，在比较一些味道很浓或持续时间较长(延迟效应)的样品时，通常使用本检验法。

（1）定义：

先将样品“A”呈送给评价员，在评价员熟悉“A”样品以后，以随机的方式将一系列样品提供给评价员，其中有“A”也有“非A”。要求评价员指出哪些是“A”,哪些是“非A”的检验方法。结果通过χ²检验进行统计分析。

（2）应用：

1) “A”-“非A”检验不是常用的方法，在二-三点检验和三点检验不适宜使用时可用该方法。

2) 适用于确定由于原料、加工、处理、包装和贮藏等各环节的不同而造成的产品感官特性的差异。

3) 特别适用于评价具有不同外观或后味强烈样品的差异检验。

4) 也适用于敏感性检验，用于确定评价员能否辨别一种与已知刺激有关的新刺激或用于确定评价员对一种特殊刺激的敏感性。

（1）定义：

呈送给评价员一个对照样品和一个或几个待测样品(其中包括作为盲样的对照样),并告知评价员，待测样中的某些样品可能和对照一样，要求评价员定量地给出每个样品与对照的差异程度。评价结果通过各样品与对照间的差异结果来进行统计分析，以比较不同产品与对照间的差异性。

（2）应用：

1) 检验目的是不仅判断一个或多个样品和对照物之间是否存在差异，而且还要评估出差异的大小。

2) 由于产品中存在多种成分而不适于二-三点检验和三点检验时，差异对照检验是适用的。

3) 实质是评估差别大小的简单差异试验。

（1）定义：

选择试验是从三个以上样品选择出一个最喜欢或者最不喜欢产品的检验方法。

（2）应用：

1) 常用于嗜好调查。

2) 不适用于一些味道很浓或延缓时间较长的样品，采用这种试验方法做品尝试验时，特别强调漱口。

3) 试验简单易懂，技术要求低，评价员没有硬性规定要求必须经过培训，要求样品提供是随机的。

成对比较差异检验采取的统计分析采用二项分布进行检验。

统计回答正确的人数x，在规定的显著性水平下查临界值Xa,n比较、作出推断。

若X≥Xa,n，表明两个样品在α水平上感官性质有显著差异。

若X＜Xa,n，表面两个样品在α水平上感官性质没有显著差异。

注意，在成对比较检验中，有单边检验和双边检验之分。若在理论上无法预期哪个样品的所比较的性质更强，则需采用双边检验，此时称为有无向性的差别成对检验。若试验之前对差异方向有预期，则采用单边检验。

Roessler(1978)将三点检验显著性临界值做成表，可以根据试验结果直接查表进行推断得出结论。

统计回答正确的评价人员数x，根据显著水平α和评价员数量查取相应的临界值Xa,n，

若X≥Xa,n，表明两个样品在α水平上感官性质有显著差异。

若X＜Xa,n，表面两个样品在α水平上感官性质没有显著差异。

统计回答正确的评价人员数x，根据显著水平α和评价员数量查取相应的临界值Xa,n，

若X≥Xa,n，表明两个样品在α水平上感官性质有显著差异。

若X＜Xa,n，表面两个样品在α水平上感官性质没有显著差异。

当n＞100时，p0=1/2，q0=1/2,则

其中单边检验时Z取Z0.05=1.64，Z0.01=2.33，Z0.001=3.10

统计回答正确的评价人员数x，根据显著水平α和评价员数量查取相应的临界值Xa,n，

若X≥Xa,n，表明两个样品在α水平上感官性质有显著差异。

若X＜Xa,n，表面两个样品在α水平上感官性质没有显著差异。

当n＞100时，则X可由下式子计算：

其中p0=1/10，q0=9/10，Z可取Z0.05=1.64，Z0.01=2.33，Z0.001=3.10

收集评价员评价结果，并将评定结果统计如下表：

2*2四格表的自由度df=(2-1)(2-1)=1,其分析结果如下：

当n≥40，E＞5时，看皮尔逊卡方值χ²，

当n≥40，1＜E＜5时，选择连续性修正值χc²，

当n＜40，或E＜1时，选择费舍尔精确检验结果。

检验原假设H0：评价员的判别与样品本身特性无关，即认为两个样品在α水平上无显著差异。

检验的备择假设：H1：评价员的判别与样品本身特性有关，即认为两个样品在α水平上有显著差异。

若χ²≥χ²α（1），则否定H0，接受H1。

若χ²＜χ²α（1），则接受H0。

对评价员的评定结果统计如下表，然后采用x²检验进行统计分析。

检验原假设H0:评价员的判别(认为样品是“A”或“非A”)与样品本身的特性(样品本身是“A”或“非A”)无关。

检验的备择假设H1:评价员的判别与样品本身特性有关。

若χ²≥χ²α（1），则否定H0，接受H1。

若χ²＜χ²α（1），则接受H0。

计算各个样品与未知对照样的差异平均值，然后用方差分析(如果仅有一个样品时可采用成对t检验)进行统计分析以比较各个样品间的差异显著性。

其基本步骤如下：

（1）偏差平方和与自由度的分解

计算修正项后，计算总平方和，因素A和因素B各水平间的平方和

同理计算自由度如下：

总自由度dfT=ab-1=n-1

A因素的自由度dfA=a-1

B因素的自由度dfB=b-1

误差的自由度dfe=dfT-dfA-dfB=(a-1)(b-1)

（2）计算均方，构造F统计量，作显著性检验

MST=SST/dfT

MSA=SSA/dfA，MSB=SSB/dfB

MSe=SSe/dfe

FA=MSA/MSe，FB=MSB/MSe

若FA＞Fα{dfA，dfe}，则表明因素A（样品）间，在α显著水平上有差异显著。

若FB＞Fα{dfB，dfe}，则表明因素B间差异显著，即评价员的评价水平有显著差异，对试验结果有影响。

（3）列出方差分析表

（4）进行多重比较

如果样品间差异显著，则需要进行多重比较。

目前常用的多重比较方法有最小显著差数法（LSD法）和最小显著极差法（LSR法）

其中最小显著极差法（LSR法）又包括q法（SNK法）和新复极差法（new multiple range method，Duncans法，邓肯氏法，shortest significant range，SSR法）。各法的具体步骤如下：

A. 最小显著差数法（least significant difference，LSD法）

第一步，计算样本的平均差标准误，其值为，r为各处理的重复数。

第二步，计算最小显著差数LSD0.05，LSD0.01。

第三步，列出平均数的多重比较表，各处理按其平均数从大到小自上而下排列。

第四步，各处理平均数的比较，将平均数多重比较表中两两平均数的差数与LSD0.05和LSD0.01比较，做出统计推断。

任何两处理平均数的差数大于LSD0.05时，表明差异显著

任何两处理平均数的差数大于LSD0.01时，表明差异极显著。

B. q检验法（q-test）

第一步，列出平均数多重比较表。

第二步，由自由度dfe、秩次距k查临界q值，计算最小显著极差LSR0.05,k，LSR0.01,k。LSR的值为对应q值与标准误（）的乘积。

第三步，将平均数多重比较表中的各极差与相应的最小显著极差LSR0.05,k和LSR0.01,k相比较，作出统计推断。

C. 新复极差法（new multiple range method，邓肯法）

该法的步骤与q检验法相同，唯一不同的是计算最小显著极差时LSR时需查SSR表，不查q值表。

（1）分析多个样品间有无差异时，根据χ²检验来判断结果。

χ0²统计量计算公式为：

m——样品数

n——有效评价表数

xi——m个样品中，最喜好其中某个样品的人数。

n/m——m个样品没有显著性选择差异时，某个样品的期望值（人数）。

查χ²分布表得，其中df=m-1

若χ0²≥，χ2α,df说明m个样品在α显著水平存在差异。

若χ0²＜χα2,df，说明评价员对m个样品的嗜好不存在显著差异。

（2）分析被多数人判断为最好的样品与其他样品之间有无差异，根据χ²检验来判断结果。

查χ²分布表得，其中df=1.

若χ0²≥χ2α,df，说明多数人判断为最好的样品与其他样品在α显著水平存在差异。

若χ0²＜χ2α,df，说明多数人判断为最好的样品与其他样品在α显著水平不存在差异。

目前常用的多重比较方法有最小显著差数法（LSD法）和最小显著极差法（LSR法）

其中最小显著极差法（LSR法）又包括q法（SNK法）和新复极差法（new multiple range method，Duncans法，邓肯氏法，shortest significant range，SSR法），各法的差别大致如下：

（1）LSD法是将样本各处理间的平均数差数与LSD比较，LSR法是将各极差与相应的LSR进行比较。

（2）在LSR中的q法和SSR法唯一的区别在于计算最小显著极差时查阅的表格，其带来了检验尺度的不同。

（3）三种多重比较方法的检验尺度关系为：LSD法＜SSR法＜q检验法