(高清版)GBT 39992-2021 感官分析 方法學(xué) 平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)

GB/T39992—2021/ISO29842:20感官分析方法學(xué)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)國家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)GB/T39992—2021/ISO298 I 25.1總則 25.2評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的方差分析 56在感官評(píng)價(jià)中的應(yīng)用 附錄A(資料性)不完全區(qū)組設(shè)計(jì)目錄 6附錄B(資料性)針對(duì)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)示例 附錄C(資料性)針對(duì)順序數(shù)據(jù)的平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)示例 I——GB/T10221—2012感官分析術(shù)語(ISO5492:2008,MOD);——GB/T3358.1—2009統(tǒng)計(jì)學(xué)詞匯及符號(hào)第1部分：一般統(tǒng)計(jì)術(shù)語與用于概率的術(shù)語(ISO3534-1:2006,IDT)。 1GB/T39992—2021/ISO29842:ISO3534-1統(tǒng)計(jì)學(xué)詞匯及符號(hào)第1部分：一般統(tǒng)計(jì)術(shù)語與用于概率的術(shù)語(Statistics—Vocabularyandsymbols—Part1:Generalstatisticalt平衡不完全區(qū)組(BIB)設(shè)計(jì)適用于感官評(píng)價(jià)中樣品總數(shù)大于評(píng)價(jià)員在產(chǎn)生感官和心理疲勞前所能集。平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)例子如表1所示。2表1具有5個(gè)樣品和10個(gè)區(qū)組/評(píng)價(jià)員的BIB設(shè)計(jì)區(qū)組(評(píng)價(jià)員)測(cè)試樣品12345XXX2XXX3XXX4×X×5XXX6×XX7XXX8XXX9XXXXXX3GB/T39992—2021/ISO29842:2011BIB設(shè)計(jì)獲得的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)可采用方差分析(ANOVA)進(jìn)行處理。BIB設(shè)計(jì)的方差分析模型中，其要采用比隨機(jī)(完全)區(qū)組設(shè)計(jì)更復(fù)雜的公式來計(jì)算BIB設(shè)計(jì)的ANOVA平方和。感官分析師應(yīng)確保用于執(zhí)行分析的程序能夠處理BIB設(shè)計(jì)。在許多計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件包中，ANOVA程序僅適用于完全設(shè)(GLM)程序或混合模型程序。用于分析BIB數(shù)據(jù)的ANOVA形式取決于該設(shè)計(jì)的具體實(shí)施形式。當(dāng)實(shí)驗(yàn)形式為表1中示例的單次重復(fù)設(shè)計(jì)方式時(shí)，其方差分析表如表2所示。表2平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)ANOVA表(單次重復(fù))自由度(DF)平方和(SS)均方(MS)F總和評(píng)價(jià)員S樣品(根據(jù)評(píng)價(jià)員進(jìn)行調(diào)整)誤差若表2中的F統(tǒng)計(jì)量大于相應(yīng)自由度的上α臨界值所對(duì)應(yīng)的F值，則評(píng)分均值相同的原假設(shè)不成ence),L],以確定哪些樣品間存在顯著差異。適用于單次重復(fù)的BIB設(shè)計(jì)的費(fèi)希爾LSD(L)按公式(1) (1)t,k,r——含義見第4章；MSE——表2中的誤差均方；vE——表2中的誤差自由度；為達(dá)到研究所需要的足夠精確度，需重復(fù)p次BIB設(shè)計(jì)。若分配給以至于無法完成全部評(píng)價(jià)，則p×b位評(píng)價(jià)員中的每位評(píng)價(jià)員僅評(píng)價(jià)一個(gè)含有k個(gè)樣品的區(qū)組。在每4GB/T39992—2021/ISO2984(由p×b位評(píng)價(jià)員中每一位對(duì)含有k個(gè)樣品的單個(gè)區(qū)組進(jìn)行評(píng)價(jià)而構(gòu)成的p次重復(fù)評(píng)價(jià))自由度(DF)平方和(SS)均方(MS)F總和區(qū)組(評(píng)價(jià)員)樣品(根據(jù)評(píng)價(jià)員進(jìn)行調(diào)整)誤差若表3中的F統(tǒng)計(jì)量大于相應(yīng)自由度的F臨界值，則評(píng)分均值相同的原假設(shè)不成立。若F統(tǒng)計(jì)量計(jì)的費(fèi)希爾LSD(L)按公式(2)計(jì)算：t,k,r———含義見第4章；MSE——表3中的誤差均方；t?/2.g——t分布自由度為vs的上a/2臨界值。其適用。區(qū)組以隨機(jī)順序呈送給評(píng)價(jià)員。在每個(gè)區(qū)組內(nèi)，評(píng)價(jià)樣品的順序也應(yīng)隨機(jī)進(jìn)行。在任何一種表4平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)ANOVA表(由p位評(píng)價(jià)員中每一位對(duì)含有k個(gè)樣品的b個(gè)區(qū)組進(jìn)行評(píng)價(jià)而構(gòu)成的p次重復(fù)評(píng)價(jià))自由度(DF)平方和(SS)均方(MS)F總和評(píng)價(jià)員區(qū)組(每位評(píng)價(jià)員內(nèi))樣品(根據(jù)評(píng)價(jià)員進(jìn)行調(diào)整)評(píng)價(jià)員×樣品若表4中的F統(tǒng)計(jì)量大于相應(yīng)自由度的F臨界值，則評(píng)分均值相同的原假設(shè)不成立。若F統(tǒng)計(jì)量t,k,p,r——含義見第4章；5GB/T39992—2021/ISO29842:205.3順序數(shù)據(jù)的Friedman秩和分析1BIB設(shè)計(jì)獲得的順序數(shù)據(jù)應(yīng)采用Friedman或類似統(tǒng)計(jì)方式進(jìn)行處理。Friedman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Fts對(duì)于t=3～6,k=2～5個(gè)樣品的秩和(參考文獻(xiàn)[9])。和p=1～7的組合，可使用參考文獻(xiàn)[10]中給出的Fte若X2統(tǒng)計(jì)量顯著,則應(yīng)執(zhí)行多重比較程序以確定哪些樣品間存在顯著差異。適用于本BIB設(shè)計(jì)含義見第4章；p,k,r,λ——含義見第4章；6在感官評(píng)價(jià)中的應(yīng)用在一個(gè)單次實(shí)驗(yàn)中，評(píng)價(jià)員所評(píng)價(jià)的樣品數(shù)k不得超過評(píng)價(jià)員能給出可靠評(píng)分結(jié)果的最大樣品評(píng)進(jìn)行12次評(píng)價(jià)，而在單次重復(fù)BIB設(shè)計(jì)中每個(gè)測(cè)試樣的重復(fù)被評(píng)價(jià)次數(shù)為r=3,則應(yīng)對(duì)BIB設(shè)計(jì)重復(fù)6以下BIB設(shè)計(jì)適用于t=3,…,10和k=2,…,t-1或k=2,…,6,以較小者為準(zhǔn)。在確定的t值h)3of6BIB:6個(gè)樣品中的10個(gè)三元組(t=6,k=3,b=10,r=5,λ=2)。見表A.1。區(qū)組樣品1234561XXX2XXX3XXX4XXX5XXX6X×X7X×X8X×X9×X×XXXj)5of6BIB:見表A.2。7個(gè)樣品中的7個(gè)三元組7區(qū)組12345671×X×2×XX3×XX4×XX5X××6××X7×××m)4of7BIB:7個(gè)樣品中的14個(gè)四元組(t=7,k=4,b=14,r=8,λ=4)。見表A.3。區(qū)組樣品1234567X×××2XX××3XX×X4××XX5××××6XX×X7××××8××××9XXXXXXX×X×XX×X×XX×XXX×XX8個(gè)樣品中的14個(gè)四元組8表A.48個(gè)樣品中的14個(gè)四元組區(qū)組樣品123456781XX××2×XX×3XX×X4X×X×5××X×6X×X×7×××X8X×X×9×××XX×X×XX×××××××××X×XX×見表A.5。8個(gè)樣品中所有可能的五元組8個(gè)樣品中所有可能的六元組9個(gè)樣品中所有可能的二元組9個(gè)樣品中的12個(gè)三元組表A.59個(gè)樣品中的12個(gè)三元組區(qū)組樣品1234567891×××2×××3××X4×××5×××6XXX7×××8XX×9×X××××X×XX×X9w)4of9BIB:9個(gè)樣品中的18個(gè)四元組表A.69個(gè)樣品中的18個(gè)四元組區(qū)組樣品1234567891×XXX2×XXX3XXXX4X×××5××××6X×X×7X×X×8X×X×9XX×XXXXXXXXXXXXXXXXX×XXX×X××XXXXXXXXXXXXx)5of9BIB:9個(gè)樣品中的18個(gè)五元組(t=9,k=5,b=18,r=10,λ=5)。表A.79個(gè)樣品中的18個(gè)五元組區(qū)組樣品l234567891XX××X2XXXX×3XXX×X4XX×XX5×××X×6XXX×X7XXXXXGB/T39992—2021/ISO298表A.79個(gè)樣品中的18個(gè)五元組(續(xù))區(qū)組樣品1234567898XXXXX9XXXXX×XXX××XX×××XXX××XX××××××××XXX×XXXXXXXXX×XXXXX9個(gè)樣品中的12個(gè)六元組表A.89個(gè)樣品中的12個(gè)六元組區(qū)組樣品1234567891××XX××2XXXXXX3XXXXX×4XXXXXX5XXXX×X6XXXXXX7×XXXX×8XXXXX×9XXX×XXXXXXXXXXX×XXXXXXXX見表A.9。10個(gè)樣品中所有可能的二元組10個(gè)樣品中的30個(gè)三元組GB/T39992—2021/ISO29842:2011表A.910個(gè)樣品中的30個(gè)三元組區(qū)組樣品1234567891XXX2XXX3XX×4×XX5X×X6XX×7X×X8X××9XX××XXXXXXX×XXX×X×××XXX×XXXXX×X×XXX×XXXXX×XXXXX××XXXXXXX××XXXX×X×X10個(gè)樣品中的15個(gè)四元組表A.1010個(gè)樣品中的15個(gè)四元組區(qū)組樣品1234567891XXXX2XXXX3XX××4××X×5X×XX6XX×X7×××X8××××9X×××XX×XXXXXXXXXXXXXX×X×XX×Xcc)5of10BIB:10個(gè)樣品中的18個(gè)五元組(t=10,k=5,b=18,r=9,λ=4)。見表A.11。表A.1110個(gè)樣品中的18個(gè)五元組區(qū)組樣品1234567891XXXX×2XXXXX3XXXXX4X××X×5XXXX×6XXXXX7×××X×8XXXX×9××XX×××X××××××××X××XGB/T39992—2021/ISO29842:表A.1110個(gè)樣品中的18個(gè)五元組(續(xù))區(qū)組樣品123456789XXX×XXXXXX×XX×XXXXXXXXX×XXXXX×dd)6of10BIB:10個(gè)樣品中的15個(gè)六元組(t=10,k=6,b=15,r=9,λ=5)。見表A.12。表A.1210個(gè)樣品中的15個(gè)六元組區(qū)組樣品1234567891XXX×××2XX×X××3XX××X×4XXXX××5××××X×6XXXXXX7XXXXXX8XXXXXX9XX××XXXXXXXXXXXX×X×XXXX×XXXXXX×XXXXX×XXXXXGB/T39992—2021/ISO298(資料性)某芥末工廠的質(zhì)量控制經(jīng)理定期篩選要添加到參考樣品池中的成品樣品。定期需要新的參考樣評(píng)價(jià)來自六個(gè)批次樣品的總體異味。由15名受過訓(xùn)練的評(píng)價(jià)員進(jìn)行評(píng)價(jià)，使用10點(diǎn)類項(xiàng)標(biāo)度，0表示無異味，9表示極端異味。評(píng)價(jià)員對(duì)六個(gè)樣品中的四個(gè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。每個(gè)評(píng)價(jià)員評(píng)價(jià)的四個(gè)樣品由表B.1中列出的BIB設(shè)計(jì)確定。15位評(píng)價(jià)員中的每一位隨機(jī)地從設(shè)計(jì)中分配了四個(gè)樣品的一個(gè)區(qū)組。區(qū)組(評(píng)價(jià)員)樣品1234561X×X×2XXXX3×X××4X×X×5XXXX6X×X×7×XXX8XX×X9XXXXXXXXX×X×XXX×XX×XXXXXXXX×異味強(qiáng)度得分見表B.2。通過能夠執(zhí)行BIB設(shè)計(jì)ANOVA的程序來分析數(shù)據(jù)。所得的ANOVAGB/T39992—2021/ISO29842:2011表見表B.3。樣品的F統(tǒng)計(jì)量非常顯著(p<0.0001),表明樣品間的異味強(qiáng)度存在顯著差異。將LSD多重比較程序應(yīng)用于樣品的評(píng)分均值以確定哪些樣品間具有顯著不同的異味強(qiáng)度。表B.4中的結(jié)果表明樣品1具有比所有其他樣品顯著更高的異味。其余樣品之間沒有顯著差異。評(píng)價(jià)員樣品123456161122613334252472325351161132774438211192223422553113212421152212453平方和(SS)自由度(DF)均方(MS)Fp總和評(píng)價(jià)員(區(qū)組)樣品(處理，根據(jù)區(qū)組進(jìn)行調(diào)整)5樣品2346注：沒有共同字母的平均值在5%的顯著性水平上存在顯著差異(L=1.1)。某辣椒醬制造商想要評(píng)價(jià)15種辣椒的辣味。制造商希望對(duì)在其產(chǎn)品中使用的種類的數(shù)量進(jìn)行一次(λ=1)?；驹O(shè)計(jì)重復(fù)p=3次，以獲得每個(gè)樣品總共被評(píng)價(jià)p×r=21次。在招募中隨機(jī)選擇一組105名評(píng)價(jià)員來參加測(cè)試。通過區(qū)分不同辣度的能力進(jìn)行評(píng)價(jià)員篩選，并接受了排序法使用的指導(dǎo)。由于缺乏對(duì)感官測(cè)試的廣泛培訓(xùn)，評(píng)價(jià)員被要求將三個(gè)樣品按照1=最辣；2=中等辣；3=最不辣進(jìn)行排序。為了使結(jié)果更容易分析，研究中的順序數(shù)據(jù)如表C.1所示。給定辣椒種類的秩和是對(duì)應(yīng)于該種類列中所有數(shù)字的總和。通過計(jì)算Friedman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F,來確定種類間的辣度是否存在差異。Ftet為68.53大于X2自由度為14(t-1)的上5%臨界值(X}4.0.05=23.69),可得出樣品集確實(shí)存在顯著差異。通過計(jì)算95%置信度下順序數(shù)據(jù)的LSD多重比較統(tǒng)計(jì)量來確定哪些種類間存在顯著差異(L=11)。表C.1在BIB示例中獲得的順序數(shù)據(jù)結(jié)果：辣椒的辣味區(qū)組(評(píng)價(jià)員)123456789112323123132432153126321