食品实验设计与数据分析

示极差。
上一张 下一张 主 页
退 出
总体
为了了解总体分布、特征
样本 抽样
推断、估计 参数 μ σ
平均数 标准差
2
构造
统计量
x
s s2
R
σ
方 差
极 差
总体参数由相应的统计量来估计，例如 用 x 估计μ，用S估计σ等。
1.3 准确性与精确性
准确性(accuracy)也叫准确度，指观
测值与其真值的接近程度。设某一试验指标
即使十分小心的进行试验操作也难以消除。随 机误差不可避免，但可减少。 随机误差影响试验的精确性。
上一张 下一张 主 页 退 出
统计上的试验误差是指随机误差。这
种误差愈小，试验的精确性愈高。
系统误差 也叫 片面误差
(lopsided error)， 这是 由于试验对象
相差较大，测量的仪器不准 、 标准试剂未
或性状的真值为μ，观测值为 x，若 x与μ
相差的绝对值|x－μ|越小， 则观测值x的
准确性越高； 反之则低。
上一张 下一张 主 页 退 出
精确性(precision)也叫精确度，指同一试验 指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。若观测 值彼此接近，即任意二个观测值xi 、xj 相差的绝对 值|xi －xj |越小，则观测值精确性越高；反之则低。 准确性、精确性的意义见图2-1。
1 数理统计中的常用术语
1.1 总体与样本
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体 (population)； 个体：总体中的每一个研究单位称为个体 (individual)；
样本： 依据一定方法由总体中抽取部分个体所组成的 集合称为样本(sample)；
有限总体：含有有限个个体的总体称为有限总体； 无限总体：包含有无限多个个体的总体称为无限总体；
上一张 下一张 主 页 退 出
样本容量：样本中所包含的个体数 目叫样本容量或大小(sample size)，样本容量常记为n。通常把 n≤30的样本叫小样本，n >30的 样本叫大样本。
试验研究的目的：了解总体，然而 能观测到的却是样本，通过样本来推 断总体是统计分析的基本特点。
上一张 下一张 主 页 退 出
上一张 下一张 主 页 退 出
2.2 质量性状资料
质量性状(qualitative character)是指能 观察到而不能直接测量的，只能用文字来描述其 特征的性状，如食品颜色、 风味等等。这类性状 本身不能直接用数值表示，要获得这类性状的数
据资料，须对其观察结果作数量化处理，其方法
有以下两种：
上一张 下一张 主 页 退 出
2.2.1 统计次数法
在一定的总体或样本中，根据某一质量性 状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的 数据。例如，苹果中全红果个数与半红果个数。 由质量性状数量化而得来的资料又叫 次数 资料。
2.2.2评分法
对某一质量性状 ， 因其类别不同，分别给 予评分。例如，分析面包的质量，可以按照国际 面包评分细则进行打分，综合评价面包质量。新 产品开发中的评价打分等等。
上一张 下一张 主 页 退 出
2.1 数量性状资料
数量性状(quantitative character)是指能 够以测量、计量或计数的方式表示其特征的性状 。 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 数量性状资料的获得有测量和计数两种方式 ，
因而数量性状资料 又分为计量资料和计数资料两种。
异是连续性的。因此，计量资料也称为连
续性变异资料。
上一张 下一张 主 页 退 出
2.1.2 计数资料
指用计数方式获得的数量性状资 料。在这类资料中，它的各个观察值 只能以整数表示，在两个相邻整数间 不得有任何带小数的数值出现。这些 观察值只能以整数来表示，各观察值 是不连续的，因此该类资料也称为不 连续性变异资料或间断性变异资料。
出
1.2 参数与统计量
为了表示总体和样本的数量特征，需要计算
特征数。
参数：由总体计算的特征数叫参数 (parameter)；常用希腊字母表示参数，例如 用μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差； 统计量：由样本计算的特征数叫统计量 (staistic)。常用拉丁字母表示统计量，例如用 x 表 示样本平均数，用s表示样本标准差，用R表
为了能可靠地从样本来推断总体，要求 样本具有一定的含量和代表性。 如何获取有代表性的样本？采用随机抽 取。 所谓随机抽取(random sampling) 是指总体中的每一个个体都有同等的机会被 抽取到样本中。 样本毕竟只是总体的一部分，尽管样本 具有一定的含量也具有代表性，通过样本来 推断总体也不可能是百分之百的正确。有很 大的可靠性但有一定的错误率这是统计分析 的特点。 上一张 下一张 主 页 退
图2-1 准确性与精确性的关系示意图
上一张 下一张 主 页
退 出
1.4 随机误差(random error)与系统误
差(systematic error)
随机误差 也叫 抽样误差 (sampling error) ，
是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素
所造成的 。随机误差带有偶然性质，在试验中，
经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的
错误等等所引起。系统误差可以通过改进方
法、正确试验设计来避免、消除。
系统误差影响试验的准确性。
上一张 下一张 主 页 退 出
2 统计资料的分类
正确地进行试验数据资料的分类是统计 资料整理的前提。在调查或试验中，由观察、
测量所得的数据资料按其性质的不同，一般
可以分为数量性状资料、 质量性状资料和 半定量（等级）资料三大类。
上一张 下一张 主 页
退 出
2.1.1 计量资料
用测量方式获得的数量性状资料，即用
度、量、衡等计量工具直接测定获得的数 量性状资料。其数据是用长度、容积、重 量等来表示。这种资料的各个观测值不一 定是整数，两个相邻的整数间可以有带小 数的任何数值出现，其小数位数的多少由 度量工具的精度而定 ， 它们之间的变
上一张 下一张 主 页 退 出
ຫໍສະໝຸດ Baidu
2.3 半定量（等级）资料
半定量或等级资料(semi-quantitative
or ranked data)是指将观察单位按所考察
的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组
观察单位的次数而得的资料。这类资料既有次
数资料的特点，又有程度或量的不同。如某种