食品試驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析期末復(fù)習(xí)資料

====Word====Word行業(yè)資料分享--可編輯版本--雙擊可刪========Word====Word行業(yè)資料分享--可編輯版本--雙擊可刪====第一章.統(tǒng)計(jì)學(xué)：研究數(shù)據(jù)的搜集、整理與分析的科學(xué)，面對(duì)不確定性數(shù)據(jù)作出科學(xué)的推斷。因而統(tǒng)計(jì)學(xué)是認(rèn)識(shí)世界的重要手段。.食品試驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析：數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理與方法在食品科學(xué)研究中的應(yīng)用，是一門應(yīng)用數(shù)學(xué)。.食品試驗(yàn)科學(xué)的特點(diǎn)：.統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展概貌：古典記錄統(tǒng)計(jì)學(xué)、近代描述統(tǒng)計(jì)學(xué)、現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)。第二章.總體：根據(jù)研究目的確定的研究對(duì)象的全體。.個(gè)體：總體中一個(gè)獨(dú)立的研究單位。.樣本：根據(jù)一定方法從總體中抽取部分個(gè)體組成的集合。.樣本含量n（樣本容量）：即樣本中個(gè)體的數(shù)目。（n<30的樣本叫小樣本，n230的樣本叫大樣本）.隨機(jī)樣本：總體中的每一個(gè)個(gè)體都有同等機(jī)會(huì)被抽取組成樣本。.參數(shù)：由總體計(jì)算的特征數(shù)。.統(tǒng)計(jì)量：由樣本計(jì)算的特征數(shù)。.參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系：由相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量來(lái)估計(jì)參數(shù)，如樣本平均數(shù)估計(jì)總體平均數(shù)，樣本標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)總體標(biāo)準(zhǔn)差。.準(zhǔn)確性（準(zhǔn)確度）：在調(diào)查或試驗(yàn)中某一實(shí)驗(yàn)指標(biāo)或性狀的觀測(cè)值與真實(shí)值接近的程度。（觀測(cè)值與真實(shí)值之間）.精確性（精確度）：在調(diào)查或試驗(yàn)中同一實(shí)驗(yàn)指標(biāo)或性狀的重復(fù)觀測(cè)值彼此接近的程度。（觀測(cè)值與觀測(cè)值之間）.試樣中的誤差:隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差。.隨機(jī)誤差（抽樣誤差）：由許多無(wú)法控制的內(nèi)在和外在偶然因素所造成的誤差，不可避免和消除，影響試驗(yàn)的精確性。.系統(tǒng)誤差（片面誤差）：由于試驗(yàn)對(duì)象相差較大，測(cè)量的儀器不準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)試劑未經(jīng)校正所引起，可以通過(guò)改進(jìn)方法、正確試驗(yàn)設(shè)計(jì)來(lái)避免、消除，影響試驗(yàn)準(zhǔn)確性。.資料的分類：連續(xù)性資料：對(duì)每個(gè)觀測(cè)值單位使用儀器或試劑等量測(cè)手段來(lái)測(cè)定其某項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值大小而得到 的資料。間斷性資料：用計(jì)數(shù)方式得到的數(shù)據(jù)資料。分類資料：可自然或人為地分為兩個(gè)或多個(gè)不同類別的資料。等級(jí)資料：將觀察單位按所考察的性狀或指標(biāo)的等級(jí)順序分組，然后清點(diǎn)各組觀察單位的次數(shù)而得的資料。.連續(xù)性資料的整理：采用組距式分組（最小值為下限，最大值為上限。第一組的組中值以接近于或等于資料中最小值為好。）.統(tǒng)計(jì)表的繪制原則：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，層次分明，內(nèi)容安排合理，重點(diǎn)突出，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，便于理解和分析.統(tǒng)計(jì)表種類：簡(jiǎn)單表，復(fù)合表.統(tǒng)計(jì)圖：用圖形將統(tǒng)計(jì)資料形象化。長(zhǎng)條圖、圓圖、線圖、直方圖、折線圖。.平均數(shù)X：指出資料中數(shù)據(jù)集中較多的中心位置，描述資料的集中性。反應(yīng)了總體分布的集中趨勢(shì)。.平均數(shù)的種類：算術(shù)平均數(shù)、中數(shù)、眾數(shù)、幾何平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)。.算數(shù)平均數(shù)計(jì)算方法：直接法、加權(quán)法.算數(shù)平均數(shù)的特性：離均差為0,離均差平方和最小。.離均差：每個(gè)觀測(cè)值均有一個(gè)偏離平均數(shù)的度量指標(biāo)。算術(shù)平均數(shù)的離均差之和為零。.離均差平方和：各個(gè)離均差平方后相加。.方差（乂§）：也稱均方，各數(shù)據(jù)與平均數(shù)的差的平方和與自由度的比。樣本方差用S2表示。（無(wú)單位）.自由度df：樣本內(nèi)獨(dú)立而能自由變動(dòng)的離均差個(gè)數(shù)。.標(biāo)準(zhǔn)差：樣本方差的算術(shù)平方根。(有單位，與觀測(cè)值單位相同).標(biāo)準(zhǔn)差的特性：1.標(biāo)準(zhǔn)差的大小受每個(gè)觀測(cè)值的影響，若數(shù)值之間變異大，其離均差亦大，標(biāo)準(zhǔn)差必然大。.各觀測(cè)值加或減同一常數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差的值不變。.每個(gè)觀測(cè)值乘以或除以一個(gè)不等于0的常數(shù)A時(shí)，所得標(biāo)準(zhǔn)差是原標(biāo)準(zhǔn)差的A倍或1/A。.樣本標(biāo)準(zhǔn)差：EXCEL用STDEV函數(shù)計(jì)算。.變異系數(shù)CV：標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于平均數(shù)的百分?jǐn)?shù)。反映了總體的可比程度。CV=S*100%X變異系數(shù)的作用：當(dāng)資料所帶的單位不同或單位雖然相同而平均數(shù)相差較大時(shí)，不能直接用標(biāo)準(zhǔn)差比較各個(gè)樣本資料的變異程度大小。消除了不同單位和平均數(shù)的影響。第三章伯努利試驗(yàn)：只有兩種實(shí)驗(yàn)結(jié)果的隨機(jī)試驗(yàn)。N重伯努利試驗(yàn)：伯努利試驗(yàn)在完全相同的實(shí)驗(yàn)條件下獨(dú)立的重復(fù)n次，并作為一個(gè)隨機(jī)試驗(yàn)。二項(xiàng)分布x?B(n，p):離散型隨機(jī)變量分布。P(x=k)=Cpkqn-k(k=0,1,2,3…,n)二項(xiàng)分布的特征 nn(K)>0 2.(p+q)n的幾個(gè)概率之和。.當(dāng)p值較小且n不大時(shí)，分布是偏倚的。隨著n的增大，分布逐漸趨于對(duì)稱。.當(dāng)p值趨于0.5時(shí)，分布趨于對(duì)稱。二項(xiàng)分布的應(yīng)用條件：(1)試驗(yàn)結(jié)果為兩大類或兩種可能的結(jié)果。(2)每次試驗(yàn)的條件不變，每次試驗(yàn)A的發(fā)生概率均為n。(3)各次試驗(yàn)獨(dú)立，每個(gè)觀察單位的觀察結(jié)果不會(huì)影響到其他觀察單位的結(jié)果。二項(xiàng)分布的平均數(shù)：N=np二項(xiàng)分布的方差：O2=npq泊松分布x?P(九)：可以用來(lái)描述和分析隨機(jī)地發(fā)生在單位空間或時(shí)間里的稀有事件的分布。(即小概率事件分布，意外事故、自然災(zāi)害都近似服從)P(x=k)=泊松分布特點(diǎn)：離散型隨機(jī)變量概率分布，均值與方差相等。M=O2=Ao泊松分布的應(yīng)用條件：隨機(jī)地發(fā)生在單位時(shí)間或空間里的稀有事件的概念分布。在二項(xiàng)分布中，n很大，p很小時(shí)。事件不隨機(jī)時(shí)，不能用泊松分布。.正態(tài)分布x?N(%o2):連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布。.正態(tài)分布的特點(diǎn)：.正態(tài)分布曲線是以均數(shù)以為中心左右對(duì)稱的單峰懸鐘形曲線。在平均數(shù)的左右兩側(cè)，只要(x-四)絕對(duì)值相等，f(x)值就相等。.f(x)在xq處達(dá)到最大值，且f(m=i/(。,而).f(x)是非負(fù)函數(shù)，以橫軸為漸近線，分布從-8到+8,且曲線在葉。處各有一個(gè)拐點(diǎn)。.日是位置參數(shù)，。2是形狀參數(shù)。.正態(tài)分布的次數(shù)多數(shù)集中于平均數(shù)日的附近，離均數(shù)越遠(yuǎn)，其相應(yīng)的次數(shù)越少。.曲線f（x）與橫軸之間所圍成的面積等于1。.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布u?N（0,1）:口=0,02=1的正態(tài)分布。.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)離差）u：u=（x*）/0.三種分布的關(guān)系:.二項(xiàng)分布，當(dāng)n很大，np、n（1-p）接近，該分布接近于正態(tài)分布。.在n-8、p-0.5時(shí)或p>0.1時(shí)可用二項(xiàng)分布代替正態(tài)分布。.當(dāng)n-8、p-0,且np二九（較小常數(shù)）時(shí)，用泊松分布代替二項(xiàng)分布。.當(dāng)p<0.1且n很大時(shí)，用泊松分布代替二項(xiàng)分布。.泊松分布，/30時(shí)，用正態(tài)分布代替。.抽樣分布：統(tǒng)計(jì)量的分布概率。.抽樣誤差：由隨機(jī)抽樣造成的誤差。.標(biāo)準(zhǔn)誤差（標(biāo)準(zhǔn)誤，均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤）：樣本平均數(shù)抽樣總體的標(biāo)準(zhǔn)差。反應(yīng)精確性的高低,?！酱缶_度越低。 xo4二日 o-=—ox xon.t分布：在計(jì)算Sx時(shí)油于采用S來(lái)代替。，使得t變量不再服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，而是服從t分布。t=（x*）/Sx第四章.統(tǒng)計(jì)推斷：根據(jù)抽樣分布規(guī)律和概率理論，由樣本結(jié)果去推斷總體特征。主要包括假設(shè)檢驗(yàn)（顯著性檢驗(yàn)）和參數(shù)估計(jì)。.表面效應(yīng)：樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的差異。包含兩總體平均數(shù)的差異（處理效應(yīng)）（）和試驗(yàn)誤差￡。X-%寸+￡-%=（.-%）+￡.統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)：對(duì)研究總體提出假設(shè)，然后在此假設(shè)下構(gòu)造合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并由該統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布計(jì)算出樣本統(tǒng)計(jì)量的概率，再根據(jù)概率值的大小作出接受或否定假設(shè)的判斷。.無(wú)效假設(shè)H0:通過(guò)檢驗(yàn)，可能被接受，也可能被否定。.備擇假設(shè)Ha：與無(wú)效假設(shè)相對(duì)應(yīng)的假設(shè)。.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的基本依據(jù)：把小概率事件在一次試驗(yàn)中看成是實(shí)際不可能發(fā)生的事件稱為小概率事件實(shí)際不可能性原理。|.顯著水平a:決定接受或否定H。的小概率標(biāo)寇（常用顯著水平有0.05和0.01）.統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)步驟： a.1型錯(cuò)誤（第一類錯(cuò)誤）：指當(dāng)H。本身正確，但通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)后卻否定了它，也就是將非真實(shí)差異錯(cuò)判為真實(shí)差異。犯第一類錯(cuò)誤的概率是a。（減少［型錯(cuò)誤，可將顯著水平定得小一點(diǎn)。）.口型錯(cuò)誤（第二類錯(cuò)誤）：當(dāng)H。本身錯(cuò)誤時(shí)，通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)后卻接受了它，也即把真實(shí)差異錯(cuò)判為非真實(shí)差異。（減少n型錯(cuò)誤，通常是通過(guò)減少均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤來(lái)減小第二類錯(cuò)誤的概率。而均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤的減小是通過(guò)精密的試驗(yàn)設(shè)計(jì)、嚴(yán)格的試驗(yàn)操作和增大樣本容量來(lái)實(shí)現(xiàn)的。由于一般來(lái)說(shuō)a大B就小，增大了犯第一類錯(cuò)誤的概率時(shí)，犯第二類錯(cuò)誤的可能性就小。反之，a小，p大。因此在實(shí)踐中可以根據(jù)試驗(yàn)?zāi)康?，通過(guò)調(diào)整a的大小來(lái)控制檢驗(yàn)時(shí)犯錯(cuò)誤的概率。）.兩尾檢驗(yàn)：備擇假設(shè)中，包含了"<"0和u>u0兩種情況，因而這種檢驗(yàn)有兩個(gè)否定域，分別位于樣本平均數(shù)分布曲線的兩尾。.一尾檢驗(yàn)：否定域位于x分布曲線某一尾的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)。.選用兩尾檢驗(yàn)還是一尾檢驗(yàn)應(yīng)根據(jù)專業(yè)的要求在試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)確定。若事先不知道U與叫誰(shuí)大誰(shuí)小，為了檢驗(yàn)兩者是否有差異就用兩尾檢驗(yàn)。如果能憑借專業(yè)只是推測(cè)u不會(huì)小于（或大于）3時(shí)，為了檢驗(yàn)u是否大于（或小于）出應(yīng)用一尾檢驗(yàn)。.u檢驗(yàn)：在假設(shè)檢驗(yàn)中利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的概率計(jì)算的檢驗(yàn)方法。.u檢驗(yàn)使用范圍：若樣本資料總體方差已知，或樣本含量之30時(shí)用u檢驗(yàn)。.假設(shè)統(tǒng)計(jì)誤差中試驗(yàn)誤差：隨機(jī)誤差.統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)中應(yīng)注意的問題：1.試驗(yàn)要科學(xué)設(shè)計(jì)和正確實(shí)施2.選用正確的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法3.正確理解差異顯著性的統(tǒng)計(jì)意義4.合理建設(shè)統(tǒng)計(jì)假設(shè)，正確計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量由于常用顯著水平。有0r05和6",故作統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)就有3種可能結(jié)果，轉(zhuǎn)次椅轆必須且只能得其中之一:①當(dāng)計(jì)算出的概率也g寸，說(shuō)明表面效應(yīng)僅由誤差卷成的概率不很小*故應(yīng)接受無(wú)TOC\o"1-5"\h\z效假設(shè)H口，拒葩H&,此曲底襦異不顯著上 ,②當(dāng)計(jì)算出的概率0,91<￡<0.。晨時(shí)，說(shuō)明表面效應(yīng)僅由前要造成的概率很小，則應(yīng)否定凡>,接受h“.此時(shí)的寫至圣平麻星員顯著）差異顯著通常是在?計(jì)算的統(tǒng)計(jì)疑值上川標(biāo)樓上H示， -0不③當(dāng)計(jì)算出的概率聲WS01時(shí)」說(shuō)明表面效應(yīng)僅由誤差造成的概率更小，更應(yīng)杳定部TVh=0.05上的點(diǎn)言性有所區(qū)麗，此時(shí)的最著水平稱為堂異報(bào)墨卷差異板顯著在統(tǒng)計(jì)門量值上用標(biāo)記"K 來(lái)襲示. r——單個(gè)樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)1）單個(gè)樣本平均數(shù)的U檢驗(yàn)：某罐頭廠生產(chǎn)肉類罐頭，其自動(dòng)裝罐機(jī)在正常工作時(shí)每罐凈重服從正態(tài)分布N（500,64）（單位，g）。某日隨機(jī)抽查10瓶罐頭，測(cè)其凈重見表。分析裝罐機(jī)當(dāng)日工作是否正常？編號(hào) 123456789 10凈重（g） 505 512 497 493 508 515 502 495 490 510由題意知,樣本所屬總體服從正態(tài)分布*并且總體標(biāo)準(zhǔn)差仃一窗,符合訂撿噎的應(yīng)用條件一由于當(dāng)日裝罐機(jī)的每提平均凈重可能扃于或低尸正常I：作狀態(tài)下的標(biāo)淮凈質(zhì),故需作兩摳檢救1其方法步驟如下；①提出假設(shè),乩甲=2=500g,即該日裝罐機(jī)每罐平均凈重與標(biāo)準(zhǔn)凈重-樣.匕中卻,即該日裝罐機(jī)的每罐平均凈重與標(biāo)準(zhǔn)凈幣不同,裝揣機(jī)工作4正附.②輸定顯著水平.「=0.05（兩尾概率兀③撿臉計(jì)算.樣本平均數(shù)貨=Z工，N?（5054-512 F510）/10=5U2.AH）均數(shù)標(biāo)腐誤6=d/-/ri=8/J1G=2.5mo統(tǒng)計(jì)度U值/=￡502,7-500）/2.53nLM7④統(tǒng)計(jì)推斷,由顯著水平a=0.05查附表2得臨界總值；與.=1.96t.由于實(shí)得|&|=1.067＜噸詰=1,9桿，可知表面效應(yīng)寸一刖=5。2.?—50。=2.7僅由誤差造成的概率P＞。.05,故不能否定H一推斷該百襄說(shuō)圖凈重與標(biāo)準(zhǔn)凈重差笄不顯著*表明段日裝罐機(jī)工作屬正常狀態(tài)&2）單個(gè)樣本平均數(shù)的1檢驗(yàn)：t檢驗(yàn)：在假設(shè)檢驗(yàn)中利用t分布來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的概率計(jì)算的檢驗(yàn)方法。兩個(gè)樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)：由兩個(gè)樣本平均數(shù)之差，去判斷這兩個(gè)樣本所在的總體平均數(shù)有無(wú)顯著差異。一、成組資料平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)：U檢驗(yàn)1、如果兩個(gè)樣本資料都服從正態(tài)分布，且總體方差O2和O2已知。2、總體方差未知，但兩個(gè)樣本都是大樣本時(shí)，平均數(shù)差數(shù)的分布呈正態(tài)分布。6L?■；/-、FU-JT-* —■—曲［則4-切奧明. ,為中也瘠5Q0必現(xiàn)來(lái)用一種如L1例4句用由情加工果絹傳流工藝平均標(biāo)八內(nèi)1：''to麻準(zhǔn)推§一口外同新藝進(jìn)行加工,測(cè)定了16次用年］加（S山的出果凍著的數(shù)方「一” ,工藝每306山精出果源地與傳統(tǒng)工藝有光配舞監(jiān)異” 一小"*■蛤曲檢驗(yàn)步驟如已工￡體方前本利又是小樣本,資料也服從正態(tài)分派故可作'檢降二二5004即新、舊工藝每山0喜山植出果凍量葭十足*.中了約-即通，舊工藝睇1。。冬山第出果旅周有差舁*②確定區(qū)署水平“口=5。"兩展概率）、③舲皴廿算.均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤&=5/㈤=1Z//16=3統(tǒng)計(jì)做『值1=［了?內(nèi)"&={52。-5州）/3='優(yōu)7…自由限 /尸?-1=】6-I=15④統(tǒng)訐推斷.出自由度13和顯著水平"=也。1查附表3得臨界工值=之時(shí)M由于實(shí)得屈-6.6肝A"的網(wǎng)=2網(wǎng)7,故戶＜立。乙應(yīng)否定?接受推斷新.舊工匕的岳LOO"山帶出果凍量態(tài)異極顯著.亦即采用新工藝可提貓每10。g山橇出果凍房，====Word====Word行業(yè)資料分享-可編輯版本-雙擊可刪========Word====Word行業(yè)資料分享-可編輯版本-雙擊可刪====t檢驗(yàn)1.如果兩個(gè)樣本資料都服從正態(tài)分布，胃；=Oj時(shí)，不論是大樣本還是小樣本，都有下式服從具有自由度df=n+n-2的t分布：t=「%—"—2）。12 S--X-X1 2【例4-5]海關(guān)檢查某罐頭廠生產(chǎn)的出口紅燒花蛤灌頭時(shí)發(fā)現(xiàn)，雖然罐頭外觀無(wú)胖研現(xiàn)象，但產(chǎn)品存在質(zhì)量問題，于是從該廠隨機(jī)抽取6個(gè)樣品，同時(shí)隨機(jī)抽取6個(gè)正常罐頭測(cè)定其SO?含量，測(cè)定結(jié)果如表4?3所示。試檢驗(yàn)兩種罐頭的SQ含量是否有差異。表&3正常罐頭與異常燧頭SOi含?陽(yáng)/mL正常罐頭GC

表&3正常罐頭與異常燧頭SOi含?陽(yáng)/mL正常罐頭GC

異常轆頭（心）130.213L398.599.2g&4102.5130.5135.2135.2①建立假設(shè)。小的=小，即兩種罐頭的so2含量沒有差異。HuW收，即兩種罐頭的S02含量有差異。②確定顯著水平?？?0.01（兩尾概率八/=59,7676=42.875心=737n1+si/rt；=759.73/30+4^875730=L849=（65.833-59.767）/1*849=3.281r _④統(tǒng)計(jì)推斷。由。=。.01查附表2得.由于實(shí)際I浦=1281＞叫聞-2.，故戶＜0.01,應(yīng)否定M，接受這說(shuō)明兩條生產(chǎn)線④統(tǒng)計(jì)推斷。由。=。.01查附表2得③檢驗(yàn)計(jì)算。?=98,4675=8.327￡*=132.6505f=5.235本例的兩個(gè)樣本容量相等（小=嗎=6）,所以：S’|一與=/（，+SD/打=J（8.327+5.235）/6=1.5031=（處一石=（98,467-132.65）/1,503-=-22.743df—2cL1）=2X（6—1）=io￡統(tǒng):推斷。由//=1°和口=°，°】查附表3得跖⑷心=3.169。由于實(shí)得1/11乙：4：二二二169,故P<o?01,應(yīng)否定H。，接受Ha，即兩種罐頭的含量差異極顯著口異招的罐頭s（）2含量高于正常的，該批罐頭已被硫化腐敗菌感染變質(zhì)，二、成對(duì)資料平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)：[例4間為研究電滲處理對(duì)草毒果實(shí)中鈣離子含址的影響，選用1。個(gè)草筠品種來(lái)進(jìn)行電滲處理與對(duì)照的對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果見表4-50問電滲處理對(duì)革壽鈣離子含出是否有影響？表4-5電淮處理草莓果實(shí)鈣鬻子含■項(xiàng)目1 2345G 789 10電注處理（力）mg 22.2323.4223,2521,3824.4522.4224.3721.7519.8222.56對(duì)照（rCm;18.0420.3219.6416.3821.3720.4318.4520.0417,38IS*421差數(shù)小d=-.r；]./mg 4.19 3+103.61 5.00 3,08 1.99 5.92 1.?1 2.44 4.14本例因每個(gè)品種實(shí)施了一對(duì)處理，所以試驗(yàn)資料為成對(duì)資料。①建立假設(shè)。H,=3即電滲處理后草莓果實(shí)鈣離子含量與對(duì)照的鈣離子含量無(wú)差異。Ha以工0,即電滲處理后草莓果實(shí)鈣離子含量與對(duì)照的鈣離子含量有差異。②確定顯著水平。4=。=。1（兩尾概率），③檢驍計(jì)算，￡d=L19+3.iOH H4.14=35,180=丸192+3.103+…+4.14?=139,708d=￡d」*t=35.18/10=3.518S】=\1X個(gè)一（X/）"用/[MlI>="139.708-35.1皆/105/口0乂（1。一1汀=0.421值得必。1⑶=3.250,由于實(shí)得IH=8.356〉認(rèn)為電滲處理后草莓果實(shí)鈣離子含量與對(duì)聯(lián)t—d,Sj—3.518/0.421=8.356d、—值得必。1⑶=3.250,由于實(shí)得IH=8.356〉認(rèn)為電滲處理后草莓果實(shí)鈣離子含量與對(duì)聯(lián)工統(tǒng)i卜推斷.由M/=9和口=。,01查臨界r小”,二3.250,故/><0.01,應(yīng)否定H口，接受乩，的鈣離子含情差異極顯著，即電慘處理能提高草莓果實(shí)鈣離子含量“====Word====Word行業(yè)資料分享--可編輯版本--雙擊可刪========Word====Word行業(yè)資料分享--可編輯版本--雙擊可刪====72.二項(xiàng)百分率的假設(shè)檢驗(yàn)1）單個(gè)二項(xiàng)百分率的假設(shè)檢驗(yàn)O（W4-9］某微生物制品的企業(yè)標(biāo)漉為有害微出物不準(zhǔn)超過(guò)［%（＞）*現(xiàn)從一批產(chǎn)品中抽出5領(lǐng)件缶）,發(fā)現(xiàn)有害微生物超標(biāo)的產(chǎn)品有7件（『3問該批，品是否合格本例關(guān)心的是該批產(chǎn)品中有害微生物是否超標(biāo),而低于企業(yè)標(biāo)注的都屬于合格.所以本例采用一尾檢驗(yàn),①提出假設(shè)口乩*令=1%，即該批產(chǎn)品的有害微生物百分率未超企業(yè)標(biāo)睢,產(chǎn)品為合格.乩：P＞仇，即該批產(chǎn)品的有害微生物百分率超過(guò)了企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品為不合格0②確定顯著水平,注=比05（一尾概率）&③檢驗(yàn)計(jì)算.p—3；/w—7/500=04014cfp==Jp式】一戶。）/丹 01X（1—Q,01）/500=0.00445-物”辦=（0,014-0,01）/0.00445=0.899④統(tǒng)計(jì)推斷?由…尾概率口=-05查附表2得一尾臨界式值——…加尸工：645.由于實(shí)得1（一。,8g9＜外一“般=1.645所以p＞0,05,接受H。，可以認(rèn)為該批產(chǎn)品達(dá)到了企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，為合格產(chǎn)品。 自帖2）單個(gè)二項(xiàng)百分率的假設(shè)檢驗(yàn)如3小包裝貯藏葡萄試制裝入瞿料袋不加保鮮片的葡萄須粒（“1個(gè)月后發(fā)現(xiàn)有25粒葡萄腐爛：裝入塑料袋并加保鮮片的葡翰598粒（趣），1個(gè)月后發(fā)現(xiàn)腐爛前?2。粒S）,同加保鮮片與不加保鮮片的兩種貯藏葡萄的腐爛率是否有顯著差異？①提出假設(shè).“1邛1=仇，即兩種貯藏葡萄的腐爛率沒有差異，也即兩種方法的保鮮效果一致"閉即兩種貯藏葡萄的腐爛有差異.也即兩種方法的保鮮效果不一致,②確定顯著水平。白=0.05,0.01f兩尾概率）。③檢驗(yàn)計(jì)算,fij=皿/m=25/385=0,0649瓦工工?/破=23598=00334萬(wàn)=（%+均）/（增+切）=（25+2。）/（居5+598）=0.。458S"=g（―對(duì)『+總力。?。45WO,8）（盛工羲）5,。137,一加_0,0649-0.0334_口-口.“二瓦丁一0137—399④統(tǒng)計(jì)推斷.由叮=0,。5和b=。,01查附表2得臨界比值.口皿=1?96,%⑷=2.5隊(duì)因?yàn)閷?shí)得】?96（I〃］V2.58,所以概率”01V戶CO.05?應(yīng)否宓M,接受H仆即兩種貯藏葡萄的腐爛率存在顯著差異，說(shuō)明加保鮮贏藏有而葡葡保鮮。 第五章73.方差分析（變量分析）：關(guān)于觀測(cè)值變異原因的數(shù)量分析。（三個(gè)或三個(gè)以上水平的分析，小于3個(gè)用t檢驗(yàn)。）74.試驗(yàn)設(shè)計(jì)的作用：1.可以分析清楚試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響的大小順序，找出主要因素，抓住主要矛盾2.可以了解試驗(yàn)因素較快地找出優(yōu)化的生產(chǎn)條件或工藝條件，確定優(yōu)化方案5.可以正確估計(jì)、預(yù)測(cè)和有效控制、降低試驗(yàn)誤差，提高試驗(yàn)精度6.可以明確為尋找更優(yōu)生產(chǎn)或工藝條件、深入揭示事物內(nèi)在規(guī)律而進(jìn)一步研究的方向。.試驗(yàn)指標(biāo)：根據(jù)研究目的而選定的用來(lái)衡量或考核試驗(yàn)效果的質(zhì)量特性。如：考察加熱對(duì)果膠酶活性的影響，果膠酶活性是試驗(yàn)指標(biāo)。（單指標(biāo)試驗(yàn)，多指標(biāo)試驗(yàn)）.試驗(yàn)因素：凡對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)可能產(chǎn)生影響的原因或要素。如：醬油質(zhì)量受原料、曲種、發(fā)酵時(shí)間等的影響，這些都是影響醬油質(zhì)量的因素。.因素水平：試驗(yàn)因素所處的某種特定狀態(tài)或數(shù)量等級(jí)。如：比較3個(gè)大豆品種蛋白質(zhì)含量高低，這3個(gè)品種就是大豆品種這個(gè)試驗(yàn)因素的三個(gè)水平.試驗(yàn)處理：事先設(shè)計(jì)好的實(shí)施在實(shí)驗(yàn)單位上的一種具體措施或項(xiàng)目。 如：?jiǎn)我蛩卦囼?yàn)中，試驗(yàn)因素的一個(gè)水平就是一個(gè)處理 多因素：水平組合.平方和與自由度分解：設(shè)一個(gè)試驗(yàn)共有k個(gè)處理n個(gè)重復(fù)，則該試驗(yàn)資料共有nk個(gè)觀測(cè)值，其數(shù)據(jù)分組如下「表一「一…'平方和,記為55「即一.T,我1a.小說(shuō):fcK小知測(cè)值的數(shù)據(jù)模式. -合計(jì)（為，>平均）均方合處理觀察值Ssi-j，2r*/仃=1*2,…Ti-*1曲!(■上115Js± ■” J7為 H細(xì)J * *■* t為*4?■9SI*.Bi工一土H … Jv … JCr■工)!!■?Mi*良-r>j￡ M I i .央 … f /力.垃JF?.—工SSt=ZE一下e" （54）“kj-<14 “ 中-f~；； 因?yàn)?f（Jo——nZ［也.一工.）+（jy—x；.）y|l-39J?I |3LII■A—22S［（珞-Wr十2（%—T-）CJjf一工.，）+（工口—界）3］I-Ij-Ii * * k.=收23.—丁一.）'+2X⑸*一六）Z⑸一盤>-l-2S（Hu-—— 二W一 其中 2《巧一此）=口j-14n JL ?彳所以2Z5-a*=尤Z⑸一元鏟十ZZ一看yik1 psaIJ=I上式中的kg（豆一五）2是各處理均數(shù)石，與總平均數(shù)支?的需均差平方和與重復(fù)如的痂制.反映了重復(fù)？1次的處理間的變異?稱為竺理間平方和，記龍至I，即kSSi=n5^（豆.一無(wú)一好 4Tr-t而士￡（小一耳產(chǎn)則是各處理內(nèi)離均差平方和之和，反映了各處理內(nèi)的變異即誤差,利處理內(nèi)’平方和或謾差平方和，記為3S-即

F值：兩個(gè)方差之比。 F=S21s2- _ _ _te._ __ _F自由度：兩個(gè)。df]=dft=k-ldf2=dfjk（n-1）F檢驗(yàn):用F值出現(xiàn)概率的大小推斷兩個(gè)方差度否相等的方法。83.方差分析表：變異來(lái)源平方和（SS）自由度（df）均分（MS）F值處理間SStdft=k-1MSt=SSt/dftSS/SSe處理內(nèi)SSe=SST-SStdfe=dfT-dftMSe=SSe/dfe總變異SSTdfT=nk-184.線性模型：被分析的變量總體中每一個(gè)變數(shù)可以按其變異的原因分解成若干個(gè)線性組成部分。%=日+a+s85.86.單因素線性模型的數(shù)學(xué)模型可歸納為：j多重比較：統(tǒng)計(jì)學(xué)中把多個(gè)平均數(shù)兩兩間的比較。（F值顯著或極顯著否定了無(wú)效假設(shè)H085.86.主要來(lái)源于處理間的變異。）（常用的有最小顯著差數(shù)法（LSD法）和最小顯著極差法（LSR法）。）87.最小顯著差數(shù)法（LSD法）的檢驗(yàn)程序：在處理間的F檢驗(yàn)顯著的前提下，計(jì)算出顯著水平為a的最小顯著差數(shù)LSD。；任何兩個(gè)處理平均數(shù)間的差數(shù)（F-廠），若其絕對(duì)值之LSDa,則為在a水平上差異顯著;反之，則為在a水平上差異不顯著。這種方法又稱為j保護(hù)性最小顯著差數(shù)法。LSD法實(shí)質(zhì)上是t檢驗(yàn)。T士通熱-任何兩個(gè)處理平均數(shù)網(wǎng)的叁撿臉顯著的前提下.計(jì)算出顯著水平為j]最?姜著:反之,則為在信水平上存異不數(shù)-）,若其絕對(duì)值2L皿，則為在我水平上差, 或pLSD）nL法冥腐卜顯著.這種方法又稱為保護(hù)性最小顯著差數(shù)法（PE1"任dLSD,或、…一、”是「檢驗(yàn)，已知工 .. .. .—均， 3 1*2.….MiFj）若出 即為在。水平上差異顯著。因此，最小顯著差數(shù)為:?耳,.式中：MS,為F檢驗(yàn)中的誤差均方;n為各處理內(nèi)的重復(fù)數(shù).利用LSD法進(jìn)行具體比較時(shí).可按如下步驟進(jìn)行：「①列出平均數(shù)的多重比較表，比較表中各處理按其平均數(shù)從大到小、由上而F排列②計(jì)算最小顯著差數(shù)LSDna：l和LSU.O1.[③符平均數(shù)%重比較表中兩兩平均數(shù)的差數(shù)與比較，作出統(tǒng)計(jì)推斷.最小顯著極差法（LSR法）特點(diǎn)：把相互比較的兩平均數(shù)的差數(shù)看成是平均數(shù)的極差，根據(jù)極差范圍捏所包含的處理數(shù)K（稱為秩次距）的不同而采用不同的檢驗(yàn)尺度，以克服LSD法的不足。.最小顯著極差法：q檢驗(yàn)和新復(fù)極差法。

.q檢驗(yàn)法：檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為q值。 q=R/s_X當(dāng)顯著水平q=H05和。=瓦0］時(shí),從附表7s值表）中根據(jù)自由度dft及秩次距K查出駟.叫df.g和他制必.K代入式（5-20）計(jì)算LSM.H值.實(shí)際利用q檢驗(yàn)法進(jìn)行器重比較時(shí),可按如下步驟進(jìn)行，①列出平均敷多重比較表.②由自由度H幾、秩次距K查臨界守值，計(jì)算最小顯著極差L6R-和LSR..川…③將平均敷需重比較表中的各均數(shù)差數(shù)節(jié)相應(yīng)的最小顯著報(bào)差LSR/比校，作出統(tǒng)計(jì)推斷.對(duì)于例【5-1】,各除雜方法（處理）平均數(shù)多重比較表同表5-6,現(xiàn)重列為表5-7D泰5-了5種除雜方法除雜效聚多?比較"法:除雜方法總陽(yáng).^21.1.3一況2J,.-27,Q■■二15縱47.L3.2-1.4K37.56.2**1 ?23八0.5Ai27.05.7-L8**乂35-33,9"'￡】.3因?yàn)镸S=0.65,故標(biāo)準(zhǔn)誤與一/河￡為=/日商了=。.國(guó)3.根據(jù)1￡=15,/＜士2,3,4/,由附表7杳出b=0,。5和值=5四水平下的？值+乘以標(biāo)看誤S-求得各最小顯著攝差LSR-k列于表5-8. "將表5-7中的均數(shù)差數(shù)（根差）與表5%中的相成秩次距耳下的，小顯著極差（13a產(chǎn)和L5/G比機(jī)檢驗(yàn)結(jié)果標(biāo)記于表5-7,結(jié)果表明""、兒-音差心不吃12余兩兩均數(shù)間的比較均為整舁報(bào)隨善.注意.用LS口法時(shí)所作的推翻是’普工由表S小明里看出“麗善秩次距K的埔加.檢驗(yàn)尺度n.SK假）也在增加.這就可以有效地臧小犯1型錯(cuò)課的概率.衰54例ST蜜鞘八風(fēng),■值的計(jì)算｛中法）一￡秩次融K_ I.”電聞 LS貨… LSR…23.01■L171.Z\1.681533.67隊(duì)84L4S1,9544.OS5.25LU2.1254.375.56I.762.24.新復(fù)極差法（鄧肯氏法，SSR）:新復(fù)極差法與4檢驗(yàn)法的校驗(yàn)步驟相同，唯一不同的是計(jì)算最小顯著極差時(shí)需杳5SR表（附表H）而不是看q值表.最小顯著極差計(jì)算公式為：' L5乩K=3S此皿??S, f5-21）所得的最小顯著攢差值隨著K的增大比＜?檢驗(yàn)時(shí)要?小〃對(duì)于例15-1］.各除雜方法均數(shù)比較表同表5-九已算出5-/百句=。,4。3，依41=、及K=2.31，5,由附表8ga-0.05和&=0.01時(shí)的3s七戶用值，乘以5才.求得各最小顯著報(bào)差，靖果列于表5T.倒5】費(fèi)林LS凡k值的計(jì)?（ss*i法）”,秩次距KSSR”SSK.jluILSK..,,-,LSR,.UI-23.014.171.2!L.68153工3.16X254.374.3。1.27TiT53.31k58l.W1.85將表5-7中的均數(shù)差數(shù)1極差）與表5巧中的最小鼠著被差比較*松臉結(jié)果表明’對(duì)于“與A］的比較結(jié)論不同于q法，而與L8D法相同,即差異顯著,其余的比較結(jié)論與q檢驗(yàn)法相2.亂2標(biāo)記字母法標(biāo)記字母法是先將各處理平均數(shù)由大到小、自上而下排列；然后在最大平均數(shù)后標(biāo)記字埒八并將該平均數(shù)與以下各平均數(shù)依次相比，凡差異不顯著者標(biāo)記同一字母a,直到某一個(gè)與其差異顯著的平均數(shù)標(biāo)記字母h*再以標(biāo)有字母b的平均數(shù)為標(biāo)準(zhǔn).與上方比它大的各個(gè)平均效比較，凡差異不顯著者一律再加標(biāo)b,直至顯著為止；再以標(biāo)記有字母b的最大平均數(shù)為標(biāo)唯.與下面各未標(biāo)記字母的平均數(shù)相比，凡差異不顯著，繼續(xù)標(biāo)記字母b,直至某一個(gè)與其羞舁罪著的平均數(shù)標(biāo)記門……孑如此重復(fù)下去，直至最小一個(gè)平均數(shù)被標(biāo)記比較完畢為止.這樣咯平均數(shù)日凡有一個(gè)相同字母的即為差異不顯著，凡無(wú)相同字母的即為差異顯著U用小寫拉丁字母表示顯著水平H=0,D5,用大寫拉丁字母表示顯著水平片0.01.在利用字母標(biāo)記法猥示多重比較結(jié)果時(shí)，常在三角形法的基礎(chǔ)上進(jìn)行.此法的優(yōu)點(diǎn)是占篇帽小,在科技文獻(xiàn)中常見.對(duì)于例［57］.根據(jù)表5-6所表示的多重比較結(jié)果用字母標(biāo)記如表5To所示，5105種除殺方法除雜效果多重比較(55R法；除雜方法JTf._ 曲異顯著性0.05o.oi28,d共A27.5abA小27rObAAt25.2cBAi2L.3_dC由表5-10可看出*在。=0.05水平下，&與A?,Ar與&均數(shù)間差異不顯著，其余均數(shù)間均差異顯著$在辭=。?。］水平下*A-A?、A工三者均數(shù)間差異不顯著，其余均數(shù)間差異顯蓍.表5To中的比較結(jié)果在文獻(xiàn)中常用表571的形式表示，.各處理重復(fù)數(shù)相等的方差分析：各處理重復(fù)數(shù)相等是指k個(gè)處理中,每個(gè)效理皆含收個(gè)供試單位的謊料，如表37所示，其方爰分析如表5”所示,*5-11處理內(nèi)■復(fù)找相箸的單向外組資料的方差分折亞坤來(lái)源平方和SS自由度df均方MSF期甲均方固定模型 隨機(jī)模里__處理間《元--.廣k—1MS.MSJMS./+門行; oT~FI曰:處理內(nèi)2S"一打產(chǎn)出律—1)MSr總變異ES(-―人v一】【例定21海產(chǎn)食品中神的允許量標(biāo)準(zhǔn)以無(wú)機(jī)碑作為評(píng)價(jià)指標(biāo)+現(xiàn)用萃取法泄定我國(guó)某產(chǎn)區(qū)五類海產(chǎn)食品中無(wú)機(jī)鯽含量如表5-13所示。其中藻類以十垂計(jì),其余四類以鮮重計(jì)"試分析不同類型海產(chǎn)品食品中珅含量的差異顯著性。

分析步驟：①平方和與自由度的分解,C二壺.//=25.32：*7X5）=18.3172為￡式_C=0,3iJ+0,2g十…+0.64：—(.=22,7386-18,3172i-1J-I4.4214方北〃(2.乃,十…十4?45,)/7—。=22.3691-18.3191=4.0519“I一df子=滋——1=7X5—1—34df,=上-I=5-1=4心〔=趾空一1）=5（7-1）=30②列出方差分析表，進(jìn)行尸檢膾。將上述計(jì)算結(jié)果列入表5-14，假設(shè)"平：:…

,Ha：%，々…，/不等.查F值表，-q=4.02,現(xiàn)實(shí)際算得F=82*36*>―心…故否定打訃，推斷不同類型的海產(chǎn)食品中肺含量是有極顯著差異的。表5-14襄5=13資料的方差分析變異來(lái)源SS11F 」類型間4.051941,01308也肺*“ 4」比類型內(nèi)0.3695300r0L23總變界4.421434③各處理平均數(shù)的多重比較.算得均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤&=/0,0西歷=0,041￡根據(jù)，"-汕及K=2,3,4,5,查附表SCSSR值表）得SS&-與SSRn.a］的值，分別乘以S,的值.即用LS&g和LSR?的值，列于表5-15,進(jìn)而進(jìn)行多重比較（表5T6兀表515多重比較時(shí)的1信**設(shè)值計(jì)算秩次距K55R“j”S5R,rilLSR?cLEK,22.?93.890,J21Lh口33.044,060.1271.:.I?!.'3。4i.124,16o.m■-.171一a3.204.220,131tL177類型平均數(shù)/fmg/kg)yq=0.。5a-0t01藻類（D）1.381aA軟體類（E）0.636bB甲殼類（。0.613}tH貝類出）0.594bB魚類《A）0.393 cC====Word====Word行業(yè)資料分享--可編輯版本--雙擊可刪========Word====Word行業(yè)資料分學(xué)--可編輯版本--雙擊可刪=二二=====Word====Word行業(yè)資料分享-可編輯版本-雙擊可刪====93.兩向分組資料的方差分析1.兩向分組單獨(dú)觀測(cè)值試驗(yàn)資料的方差分析.52I兩同分組單獨(dú)觀測(cè)值試驗(yàn)敷據(jù)模式A因素B因累合計(jì)（工.）平均（XJB.%A?工11 iAssb=?X（*+，—M*，）'=—￡y」孫*】?XI.JTi.A,工酎工￡1%馬,■?*臥**A,皿41■*ft*#工后工鼻Ml*■?%合計(jì)"工］工7SS,SS,=SSt—SSa—ssMdfy—ofj—1dfA=4-1df&=h-1dft-dfi =（以一]）（/】）了“■ 一一孚均與Ej二月.--「■表5-21中：=~7" '』-E,r't~~~S：r>t,j<—上2?小,h| ihL j—lji］兩向分組單獨(dú)觀測(cè)值試聆的數(shù)學(xué)模型為：丁“=〃十/+其十%（i=1,2?….門”=1.2,…5' C5'27）式中：〃為總的總體平均數(shù).由加為A,.達(dá)的效應(yīng)，珥=._外用=附一爐由，曲分別為％.比的總體平均數(shù).可以是固定模型［X*=°，X自=。）或隨機(jī)模型［m~N］0,抬）響一NM屆3。兩向分組單獨(dú)觀測(cè)值的試驗(yàn),A因素的每個(gè)水平有〃個(gè)重趴口因素的每個(gè)水平有。個(gè)重復(fù)，每個(gè)觀測(cè)值同時(shí)受到A、B兩因表及隨機(jī)誤差的作用*因此,全部3個(gè)觀測(cè)值的總變異可以射分為A因重水平間亦舁.B國(guó)索水平間變異及試驗(yàn)誤差二部分,自由度也相應(yīng)分隨平方和與自由度的分解為：（5-28）[SSt=SSA+S$H+（5-28）=dfa+djl+<lft矯正數(shù)總平方和A矯正數(shù)總平方和A因素平方和B因素平方和I誤差平方和|怠自由度JA因素自由度，B因素自由度［誤差自由度C—￡/由11rAi 」方s$t=￡Z5-無(wú).尸=Zhi-ljT fijISS%=6*（t,.—r..卜=j-gH,rl 6-1

網(wǎng)一向分州單獨(dú)冊(cè)測(cè)值試監(jiān)資料方於分析的期望均方與尸片臉如表322所示蓑三也兩向分俎羊.獨(dú)觀期值的期中均方與F檢驗(yàn)變舁米理自由度班機(jī)攜型A固定JL隨機(jī)期里目力F刖里均方 F期前均方FA因素3-J力2.1十fl-M5*MBba'\-r?MS.：V?.S.i<?隔/g8困*A-1qjR+丁A妁h擊?+dAJShAIS.MSh"瓦瞿犀Q-I-[)■tr-就變異必一].簡(jiǎn)單效應(yīng)：在某因素同一水平上，另一因素不同水平對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響。.主效應(yīng)：由于因素水平的改變而引起的平均數(shù)的改變量。.互作效應(yīng)：在多因素試驗(yàn)中，一個(gè)因素的作用要受到另一個(gè)因素的影響，表現(xiàn)為某一因素在另一因素的不同水平上所產(chǎn)生的效應(yīng)不同。兩因素等重復(fù)試驗(yàn)：【例5-5]現(xiàn)有4種食品添加劑對(duì)3種不同配方蛋㈱質(zhì)量的影響試驗(yàn)，配方因素「(和含有3個(gè)重復(fù).其產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)分結(jié)果如表540所示.試分析配方及添加刑對(duì)蚩椽般鼠的影響.本例配方因素A有3個(gè)水平，即口=九食品添加劑因素B有4個(gè)水平，即小-4.共有必=12個(gè)水平組合(處理)■每個(gè)組合重復(fù)數(shù)有=3,共^=36個(gè)觀測(cè)值。現(xiàn)對(duì)本例資料進(jìn)行方法分析如下：①計(jì)算各項(xiàng)平方和與自由度，C=工±*/班打=265736=1950.69442FXX小一匚=82+產(chǎn)d 卜9,-1950.6944=56,30S6=2耳*~C=g(2爐+20* P26"—1950,6944=42,30565sAn志士武? =衣與(79,十8陰十97D—1950,6944=13.555655H=￡ZTk爐+65,+662+642)-1950.E944=2,3056S5、/h=55.，神—SS穴—5凡=42.3036—13.5556—2.3056=26,4444SSC=SSt-SSAtJ=56.3056-42.3056=14,0000dj\abn-1=3X4X3—1=35dfxa=(ib-1=3X4-1—11df.\=。-1=3-]=2df^=b-}=4—1=3df^k=(a—1)(6—1)—(3—1)(4—I)=6df=m—i)=3X4X(3一1)—24

靠5-304種食品添加劑對(duì)J種不同配方責(zé)然質(zhì)■的影響配方37H；ft品a旨加刊《田兒合計(jì)了…A,平均.r…B.B.Bi3767A.Rr—方7。札EA66242o1718九-8.0￡75.7fi.(19一r?6A-工:用997rS9L1866726DD2120f邙.氏：葭37.06,778109A工W779H078.16899Tb-20232826了。?fi.7■4- ■■f4J9.38,7_B合計(jì)』-ji*706566€4265B平均J1■j■'7.X7.27.37.]7.t②列出方差分析表,進(jìn)行F檢驗(yàn)（裝3-31%查臨界F值：FMl.7tl=3,09.F-=5,6i.F,=*ULF,=3.后7口檢驗(yàn)結(jié)果表明*不同處理間、不同配方，食品添加劑與配方的交互作用時(shí)蛋糕施址影響的差異性均達(dá)到了極顯著的水平.而食品添加刷間差異不顯著，因此,還需進(jìn)行各處理｛水F組合）均敷間.配方各水平均數(shù)間及有關(guān)簡(jiǎn)單效應(yīng)的多重比較，③多收比較其-,配方《A格水平平均骰間的比較.用新復(fù)極差法,因?yàn)锳因素各水平的業(yè)盟敢為如，故A因素各水平的均數(shù)標(biāo)清溫（記為里.）的il?春公式為.5,…=VMS：7M本例,&ng.5851?（'4X3）=0.220a由j尸￡4,秩次距K=2,3杳附表&得&8凡語(yǔ)和S3Rh值,并與?』,,相乘求得△凡值,列于表532.費(fèi)S-31方差分析變舁夷源5sMSFffl處周閾12.3D5$113.8460fi.591"A因素13,555626.7778iL620"H因*2.305630,7fiA51.31RAXB*26.414164J0747.556*'誤差11.oao。21%5833總變片50.305635 _表5-32配方各水平自由度、秩次距3S凡值與LSR.值秩次即KSSRe—22,923.960.6-iQ.8733.074/40.f；K0.91■—一檢驗(yàn)結(jié)果標(biāo)汜在表5-33中.

哀5-33配方間平均取多,比較 工，…一配方平均評(píng)分 『…一S,6 Jr.r,^7,1N8,1 1.5" 也尸A?7.4 0.8,Ai6.6 本例添加劑（㈤因素各水平間不必進(jìn)行多重比較,因?yàn)镕檢驗(yàn)不顯著?？嘈柽M(jìn)行多亞比較時(shí)，首先計(jì)算6因素各水平的均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)課.因B因素各水平的重復(fù)數(shù)是故B因素各卡平的均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)謖G已為）的計(jì)算公式為；5,…=JMSJun其次計(jì)算LSR,值，最后進(jìn)行多重比較。以上所進(jìn)行的多重比較,實(shí)際上是A、B兩因素主效應(yīng)的分析,結(jié)果表明配方八馬A之間差異極顯著,A1與Ai差異顯著,A,與A,差異顯著.A,評(píng)分最高.人次之.A,最低：出種添加劑則未檢瞼出有明顯差異。若A、B兩因素交互作用不顯著*則可從主效應(yīng)檢駿中分別選出A、H因素的最優(yōu)水平相結(jié)合得到最優(yōu)水平組合.本例?配方與添加劑的互作極顯著.說(shuō)明各水平組合的效應(yīng)不是各單因索效應(yīng)的簡(jiǎn)單相加?而是配方效應(yīng)隨添加制而不同（或反之兀因此,需進(jìn)一步比較各水平組合的平均數(shù)6L一股，當(dāng)A.H因素的交互-作用顯著時(shí),不必進(jìn)行兩者主效應(yīng)的分析（因?yàn)檫@時(shí)主效應(yīng)的顯著將在實(shí)用意義上并不重要），而直接進(jìn)行各水平組合平均數(shù)的多重比較,選用最優(yōu)水平組合.\其二,各水平組合平均數(shù)間的比較.因?yàn)楦魉浇M合數(shù)通常較大（本例/=3乂4=12〉.采用最小顯著報(bào)差法"SR檢測(cè)法）進(jìn)行各水平組合平均數(shù)的比較，計(jì)算較麻煩.為了簡(jiǎn)便起見，常采用丁檢驗(yàn)法”所謂丁檢驗(yàn)法，實(shí)際上就是以LSR檢測(cè)法中秩次距K最大時(shí)的LS&值作為檢驗(yàn)尺度檢驗(yàn)各水平組合平均數(shù)間的差異顯著性*因?yàn)楦魉浇M合的重復(fù)數(shù)為".故水平組合的標(biāo)準(zhǔn)誤（記為名,）的計(jì)算公式為：S%—-M3；4本例,S\=y/MSf/n=>a/0.5833/3=0,44]由"+=24/=12,從附表8中查出SS&mw=3.41、85&刈小皿=4.62,故：LSR&wm=SSRo,呷h/力XSj=3.41X0.441=150=i>S/?fl.D]tpi,i2）XSf=4.62X0.441=2.04以LSR.值去檢驗(yàn)各水平組合平均數(shù)間的差數(shù),結(jié)果列于表5-34.會(huì)S-34各水平組合平均數(shù)多?比較水平組合%%,-5.7國(guó).—6,0?-6.7—6.7國(guó)?-6.7口?-7-0-7.3S"*-7.74?-8.。上.r，一&1■T。?-8,7A出9.33.6"3t3*'2.6'*2.2.6-2,3*'20L6*】.30.60,6A/以9.73,0"V2.0,2.0*2.O'L7.L1LO0.70.0A出8.73.0-￡.7”2。2.0.2017一LO0,7AB8.02.3**2,0*L3L31.3LO0*7S3A昌7.720IT1.0LOLO0,704A出7*31,6.1,3tk60,60.60.3A出7.0L31,0Q.30,3t>h3A出6.7LO0.70.00.06.71.00.70.0A,Hr6.71.00.76.Q0.3ARl彩7====Word====Word行業(yè)資料分享--可編輯版本--雙擊可刪========Word====Word行業(yè)資料分享--可編輯版本--雙擊可刪====各水平組合平均效多亞比較結(jié)果我明,按組.