南工大食品感官区别检验.docx
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南工大食品感官区别检验
区别检验
1）当感官专业人员想要确定两个样品之间是否有可察觉的差别时，应采用区别检验的方法。
2）化学成分上不同的两个样品，人们可能并不能感觉到其间的差别。
当产品开发者利用不同的配料重新生产一种产品，而同时又不希望消费者能觉察到这种差别时，他们正是利用了这种可能性。
3）如果样品间的差别非常大，以致很明显，区别检验就没有用了。
4）当样品间的差别很微小时，区别检验是最有用的。
但是，这些微小的差别使得产品类型Ⅱ误差的风险变得更为可能。
5）为了比较多于两个的产品，也可以进行多重的区别检验，但这不是很有效或具有统计上的说服力。
通常，评估或标度技术被证明更为有效。
3点检验
定义：
在3点检验中，3个样品同时呈送给评价员，2个样品是同一类型，而另1个是不同的类型。
每位评价员必须指明哪个样品是不同的或者哪两个样品最相似。
日期
姓名
组别
检验开始前，请用清水漱口，将水吐入预先准备的容器中。
你会收到3个编码样品，这些样品中有两个是相同的，另一个是不同的。
请按呈送顺序从左到右品尝各样品，圈出这一不同样品的代码。
在两样品品尝之间用清水漱口并吐出所有的样品和水。
3点检验评分表
对3点检验的无差异假设规定：
当样品间没有可觉察的差别时，作出正确选择的终概率（Pt）是1/3（Ho：
Pt＝1/3）。
对立假设规定：
当基本人群感觉到样品间的某一差别时，作出正确判断的概率将>1/3（Ho：
Pt>1/3）。
这是一个单面对立假设，而且检验是单侧的。
该检验有6种可能的呈送顺序（AAB，ABA，BAA，BBA，BAB，ABB），应在所有的评价员间交叉平衡。
三角检验查表：
ｐ２２８－２２９
3点检验可使感官专业人员确定两个样品间是否有可觉察的差别，但3点检验不能表明差别的方向。
同样，感官科学家只知道样品间可以被觉察到差别，但不知道样品在何种品质上存在差别。
2-3点检验
定义：
在2-3点检验中，评价员也同时收到3个样品。
一个样品标明“参照”，该样品与两个编码样品中的一个是相同类型。
评价员必须挑出一个与参照样最相似的样品编码。
无差异假设规定：
当样品间没有可觉察的差异时，人群作出正确选择的最终概率（Pdt）是1/2（Ho：
Pdt=0.5）。
对立假设是如果样品间有可觉察的差异，人群对照参照正确选择样品概率将>1/2（HA：
Pdt>0.5）。
同样，评价员应经过训练以正确地执行评分单所表述的任务。
2-3点检验可使感官专业人员确定两个样品是否可觉察出差别，但差别的方向不能被该检验指明。
换句话说，感官科学家将只能知道样品可觉察到差别，而不知道样品在何种品质上存在差别。
2-3点检验有固定参照2-3点检验和平衡参照2-3点检验。
日期
姓名
组别
检验开始前请用清水漱口并吐掉，两组2-3点检验中各有3个样品需要评价。
各组两个编码样品中，有一个与参照相同。
每组检验先品尝参照样。
然后按呈送顺序品尝各编码样品，从左至右。
将全部样品摄入口中，请勿再次品尝。
田出与参照最为相似的样品代码。
不要吞咽任何样品或水，将其吐入预先准备的容器中。
在品尝第一组和第二组样品之间，请用清水漱口。
组别
1.参照
2.参照
固定参照2－3点评分表
在该情况下，所有的评价员会得到相同的作为参照的样品类型。
固定参照2-3点检验有两种可能的呈送顺序（RABA，RAAB），应在所有的评价员中交叉平衡。
在平衡参照2-3点检验中，有4种可能的呈送顺序（RABA，RAAB，RBAB，RBBA）。
日期
姓名
组别
检验开始前请用清水漱口并吐掉，两组2-3点检验中各有3个样品需要评价。
各组两个编码样品中，有一个与参照相同。
每组检验先品尝参照样。
然后按呈送顺序品尝各编码样品，从左至右。
将全部样品摄入口中，请勿再次品尝。
田出与参照最为相似的样品代码。
不要吞咽任何样品或水，将其吐入预先准备的容器中。
在品尝第一组和第二组样品之间，请用清水漱口。
组别
3.参照
4.参照
平衡参照2－3点评分表
成对比较检验
定义：
评价员同时被呈送两个样品，要求回答样品是相同还是不同。
差别成对比较（也称作简单差别检验，或异/同检验）
没有指定可能存在差别的方面，实验者想要确定两种样品是否不同。
日期
姓名
检验开始前，请用清水漱口。
两组成对比较实验中各有两个样品需要评价。
请按呈送顺序品尝各组中的编码样品，从左至右，由第一组开始。
将全部样品摄人口中，请勿再次品尝。
回答各组中的样品是相同还是不同？
圈出相应的词。
在两样品品尝之间用清水漱口并吐出所有的样品和水。
然后进行下一组，重复品尝程序。
组别
1.相同不同
2.相同不同
差别成对比较评分表
差别成对比较法有4种可能的呈送顺序（AA，BB，AB，BA）。
这些顺序应在评价员中交叉进行随机处理，每种顺序出现的次数相同。
该检验是单侧的，因为实验者知道要求各个评价员所回答问题的正确答案，也就是说他们知道呈送给某一特定评价员的两个样品是相同的还是不同的。
差别成对比较检验的对立假设规定，样品间可觉察出不同，而且人群正确指出样品间是相同还是不同的概率超过50%。
数学形式是：
HA：
Ppc>0.5。
对立假设的语言形式是人群判断正确（判断出AB和BA对是不同的，AA和BB对是相同的）的次数超过一半。
定向成对比较法（也称作2－选项必选法）
在该方法中，实验者想要确定两个样品在某一特定方面是否存在差异，比如在甜度、黄色度、易碎度等。
两个样品同时呈送给评价员，要求评价员识别出在这一指定的感官属性上程度较高的样品。
定向成对比较检验有两种可能的呈送顺序（AB，BA）。
这些顺序应在评价员间随时处理，评价员先收到样品A或样品B的概率应相等。
该检验是单侧的，因为实验者知道哪种样品可推测在某一指定方面程度较高。
对于定向成对比较检验的对立假设是：
如果基本人群能够根据该指定的感官属性区别样品，那么在指定方面程度较高的样品（比如说A），由于高于另一样品（比如说B），因此被选择的概率将会较高。
用数学方式可以写作HA：
Ppc>0.5。
日期
姓名
检验开始前，请用清水漱口。
两组成对比较实验中各有两个样品需要评价。
请按呈送顺序品尝各组中的编码样品，从左至右，由第一组开始。
将全部样品摄人口中，请勿再次品尝。
在每一对中圈出较甜样品的代码。
在两样品品尝之间用清水漱口并吐出所有的样品和水，然后进行下一组，重复品尝程序。
组别
1.
2.
定向成对比较（2－选项必选法）评分表
A－非A检验
定义：
A-非A检验本质上是一种顺序成对差别检验或简单差别检验。
评价员得到并评价第一个样品，然后撤掉该样品，接下来评价员得到并评价第二个样品，要求评价员指明两个样品感觉上是相同还是不同。
A-非A检验有4种呈送顺序（AA，BB，AB，BA）。
顺序应在评价员间交叉随机化，每种顺序出现的次数应相同。
该检验是单侧的。
A-非A检验的无差异假设与差别成对比较无差异假设相同（H。
：
Ppc＝0.5）。
AA检验的对立假设是如果样品可觉察到差别，人群正确表明样品是相同还是不同的将超过1/2。
这类对立假设也与差别成对比较检验相同（HA：
Ppc>0.5）。
当实验者不能使两种类型产品有严格相同的颜色、形状或大小，但样品的颜色、形状或大小与研究目的不相关时，经常采用A-非A检验。
但是，在颜色、形状或大小差别必须非常的微小，而且只有当样品同时呈现时差别才比较明显。
如果差别不是很微小，评价员很可能将其记住，并根据这些外部的差异作出他们的判断。
n项必选（n-AFC）法
定义：
评价员同时收到3个样品，并要求指出在某一特定的感官方面程度较高或较低的样品。
在任何特定的3-AFC研究中，只有3种可能的呈送（AAB，ABA，BAA或BBA，BAB,ABB）。
3选项必选检验可使感官科学家确定：
两个样品在特定方面是否存在差异，而且哪种样品在该特定品质上的感觉强度较高。
当一种品质改变时，其他感官变化也会发生，这是很危险的事情。
可能会便所讨论的品质变得模糊。
n-AFC的另一种形式是要求评价员挑出在整体强度，而不是在某一特定属性上最弱或最强的样品。
日期
姓名
检验开始前请用清水漱口，一组实验中有3个样品需要评价。
请按呈送顺序品尝各编码样品，从左至右。
将全部样品摄入口中，请勿再次品尝。
在3个样品中圈出较甜样品的代码。
在两样品品尝之间，请用清水漱口并吐出所有的样品和水。
3－选项必选（3－AFC）评分表
分拣法
定义：
在分拣检验中，提供给评价员一系列样品，要求他们将样品分成两组。
分拣检验可能非常令人疲劳，经常不用于口味和香味的感官评价，但当感官专业人员想要确定两个样品在触觉或视觉方面是否有可觉察的差异时，人们常常采用这种方法。
分拣检验在统计上非常有效，因为分拣检验的无差异假设最终概率可能非常小。
例如，五中选二检验的无差异假设是1/10（P2/5=0.1），而对于Harris-Kalmus检验，无差异假设概率是1/70（P4/8=0.0143）。
这些检验会在下面讨论。
概率等于排列数分子一，排列数＝n！
/（n1!
n2!
）；n1为一个数组中可能的对象数；n2为第二个数组中相似对象数，n为n1和n2和。
（1）五中取二检验评价员得到5个样品，要求将这些样品分为2组。
一组应包含2个样品，且与另外3个样品不同。
从5个样品中随机选择2个正确样品的概率等于0.1。
该方法的主要优点是碰巧选对2个正确样品的这一概率很低。
但是，该方法的一个主要缺点是可能引起感官疲劳。
评价员不得不进行大量的重复评价，而且对于必须进行嗅觉、味觉检验的样品这可能是非常令人疲劳的。
当样品通过视觉或触觉方法比较时，该技术表现得相当好。
（2）Harris-KalmuS检验HarriS_Kalmus检验已用于测定个体对苯硫脲（PTC，也称作苯硫尿素，PTU）的阀值。
在该检验中，提供给评价员8个PTC浓度水平不断增加的一组样品（其中4个样品PTC浓度增加，而另4个样品是当前浓度）。
要求评价员将8个样品分为2组，各4个样品。
如果评价员的分拣检验不正确，那么就会向他或她提更高浓度的PTC。
分拣检验连续进行，直到该评价员能正确地分出2组各4个样品。
ABX区别任务
ABX：
评价员得到2个样品，分别为对照样和处理样。
就像其他区别任务，食品研究中的“处理”一般是指一种配料的改变、一种工艺的改变或是对包装或货架期必须进行的一种改变。
“X”样品表示与这两种被检验样品之一相似的样品，要求评价员指出哪个样品是正确的相似样品。
随机概率水平是50％，而且检验是单侧的，因为对立假设是人群中表现>（而不低于）50%。
本质上，检验是一种反向的2-3点检验。
提供2个参照而不是只有1个，因为这是双重标准区另验。
理论上，这可使评价员检查这2个样品，并且如果存在差别的话，可以发现对于他们自己的感官来说，样品间差别的性质。
由于向评价员完全“展示”差别，评价员应该能集中于一种或多种不同的品质，利用他们自己的感觉，将被检验样与正确的样品相匹配。
对2个已标记样品的检查过程可以作为是热身。
该检验可能也有一些双重标准检验所没有的优点。
因为只呈送1个被检样而不是2个，这样，感官疲劳、适应和延迟效应都较少。
数据分析
二项式分布
RoesSler等人（1978）发表了一系列利用二项式公式计算的正确判断数目和它们发生概率的表格。
这些表格使得在区别检验中确定两样品间是否可检测到统计意义的差别变得非常容易。
例如，在一次2-3点检验中有45名价员，21名评价员选出了与参照相应的正确样品。
在表4.12-3点检验一栏中，我们发现45名评价员在5%的概率下表中的值是29。
该值比21大，因此，评价员不能鉴别样品的差异。
在另一项差异研究中，采用3点检验，45名评价员有21名正确地指出了存在差异的样品。
在3点检验一栏，我们发现45名评价员在5%的概率下表中的值21，该值与5％概率的例子相同。
经调整的卡方（χ2）检验
卡方分布，可以使感官科学家将一组观察到的频率与一组对应的期望（假设）频率进行比较。
卡方统计可按如下公式计算（Amerine和Roessler，1983），式中包含数宇-0.5作为连续性校正。
因为χ2分布是连续的，需要连续性校正，而且从区别检验中观察得的频率是整数。
对于一个人来说，只有一半得到正确答案这是不可能的，所以统计的近值最大可以舍去1/2。
常态（正态）分布和关于比例的Z考验
感官专业人员也可利用常态分布曲线下的面积来估计区别检验结果的概率。
与常态曲线相关的表格表明了在曲线下（概率）与常态背离特定值（Z）相关的面积。
下列公式可用于计算与某一特定区别检验结果相关的Z（Stone和Sidel，1978）。
X，正确反应数；
Z＝n，总反应数；
P，正确判断偶然概率
对于3点检验：
p=1/3
对于2-3点和成对比较检验：
p=1/2，在这两种情况下q=l-p
就像与χ2计算一样，也必须作一个－0.5的连续性校正。
查阅Z表（常态概率曲线下的面积）来确定作出选择的偶然概率。
数据分析？
（判断数、独立性、数据合并、样品代表性）
重复（验证性实验）
区别检验所产生的判断数是非常重要的。
通过使用更多的评价员，或者让较少数量的评价员进行多次的检验，可以增加判断数。
很明显，这两种增加判断数的方法是不相同的。
理想的增加判断数的方法是使用更多的评价员。
这是感官专业人员能够保证所有的判断都是独立作出的惟一方法。
任何所讨论数据分析方法都假设：
所有得出的判断都是完全相互独立的（Roessler等人，1978）。
工业感官科学家常常，而且也许很不幸只有数量有限的评价员可供使用。
在这种情况下，可以通过让每一位评价员在每组实验中多次评价样品来增加判断数。
实践中，这样的操作也相当简单。
评价员得到一组需要他或她评价的样品。
收回样品和评分表后，评价员得到第二组样品。
有时，评价员甚至可能会得到第三组和第四组重复样品。
应该记住：
如果同样的评价员对同样的样品重复他们的判断，有可能这些判断并不是完全独立的。
换句话说，由某一特定个体所作的重复评价相互间可能有联系。
这种在重复实验中非独立判断的可能性也可以得到检验。
如果在重复实验间，正判断的比例没有显著的不同，那么数据可以合并，而且合并的数据进行分析时可以不要考虑个体的重复实验。
有许多方法利用重复实验来分析区别检验。
方法之一是可以用Smith（1981）所描述的快速检验，来确定正确判断的比例是否相似。
smith检验（寻求相似）
Smith（1981）利用类似Roessler（Roessler等人，1978）所计算的二项式表格来确定相同评价员所评价的两次重复实验的数据是否能合并，并且作为合并数据来进行分析。
将每个重复实验（C1，C2）中正确反应的总数相加（M＝C1+C2，），利用适当的二项式表格，M表示实验总数（n），C1或C2，（较大的一个）表示该研究中的正确反应数。
如果C1或C2大于显著性所要求的最小判断数，那么两次重复实验之间正确反应比例的差别就显著的，而不能合并重复实验的数据。
必须单独分析各次的重复实验。
如果C1或C2中较大者小于显著性所要求的最小判断数，那么两次重复实验之间正确反应比例的差别是不显著的，从而能够合并重复实验的数据。
合并的数据可以像各判断是由各个不同评价员作出的一样进行分析。
例如，要求某一感官专业人员确定两种巧克力夹心曲奇产品（一种用蔗糖作为甜味剂，另一种用非热量甜味剂）之间是否可觉察到差别。
感官专业人员决定采用固定参2-3点检验来确定这两种产品是否不同。
35名评价员组成评价小组重复进行这项研究。
第一组重复实验申，28名评价员正确地找出了参照对应物，而在第二组重复实验中20名评价员正确地找出了参照对应物。
感官科学家必须确定该数据是否可以合并，以及在这两种曲奇产品间是否有一个显著的可觉察的差别。
利用Smith的检验，他发现M＝28＋20＝48，C1＝28是C1和C2，中较大的一个。
表4.1中2-3点检验一栏表明对于n=48，α为5％时正确判断的最小数是31。
28<31，两次重复实验的数据可以合并。
因此，合并的数据在70（2*35）次可能中，有48次正确的判断。
感官科学家决定用Z计算来确定发现这一结果的准确概率。
利用公式（4.3），48作为正确反应数，70作为总反应数，p等于1/2，q也等于1/2，他发现Z=2.9881。
Z表显示该值偶然发生的确切概率是0.0028。
所以，评价员能够觉察到这两种产品间的差异。
保守α检验（寻求差异）
这些重复实验数据也可以用比例Z检验来评价。
再次利用公式（4.3），但在这种情况下,X的值是所有重复实验中反应正确的评价员数,n为所有重复实验中所有评价员所作出的反应的总数，p为正确判断的偶然概率。
此时，p取决于与该检验和重复实验次数有关的概率，q也等于（l一p）。
例如，如果评价员进行了两次重复实验，采用3点检验法，那么p＝（1/3）×（l/3），而q=8/9。
但如果采用成对比较检验，评价员进行3次重复实验，那么p＝（1/2）3，，而q=3/4或0.75。
利用Smith检验样例中所提供的数据，我们发现15名评价员在两次实验中正确指出了与参照对应的样品。
也就是说，第一次实验正确的28名评价员中，只有15名在第二次实验中也正确。
所以，13名第一次实验正确的评价员在第二次实验中不正确，而5名在第二次实验中正确的评价员在第一次实验中不正确。
这样，X=15，p＝（1/2）2，q=0.75，n＝70（35×2）。
利用公式（4.3），我们发现：
与该Z有关的概率大约是0.292。
因而我们现在可以得出结论，评价员不能地显著地区分这些曲奇产品。
这与我们利用Smith的检验所得到的是不同的结果。
当时我们得出合讲数据是可能的，并“假设”该研究是由70名独立的评价员进行的。
在第二种情况下，我们愿意使用他们的数据之前，我们要求评价员是真正的鉴别者（所有重复实验都是正确的）。
第二种假设比第一种要保守得多，而且结果证实了这一不同。
更为保守的方法可应用于一个错误的正结果（类型Ⅰ误差）有严重后果的情况。
Smith较不保守的方法可应用于如果某一真实的差别被遗漏（类型Ⅱ误差，检验力需要较高）会有严重后果的情况。
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