试验设计与统计分析在食品科学研究中的作用共15页
高校“食品试验设计与统计分析”课程体系改革分析
高校 食品试验设计与统计分析 课程体系改革分析㊀㊀科研工作往往是促进食物科学发展的必要条件.开展研究与试验,首先要解决的问题是怎样科学㊁合理地进行研究,即试验方案的设计.在现实的科研工作中,经常会碰到这种情形,由于不能从所得到的资料中提炼出有效的研究成果,从而浪费了大量的人力㊁物力和时间,延缓了有关问题的解决.相反,如果对调查或测试的方案进行了科学㊁合理的设计,那么就可以用比较少的人力㊁物力和时间,得到需要的且具有典型意义的数据,再通过对数据进行准确的统计分析,可以得到一个可信的结果,从而实现调查或测试的目标,起到事半功倍的效果.由中国农业大学出版社出版,张吴平等编著的«食品试验设计与统计分析»一书,内容全面㊁系统,重点突出,可以帮助读者深入理解食品试验设计与统计分析的基本概念和方法,对高校 食品试验设计与统计分析 课程体系改革具有重要指引作用.１㊀ 食品试验设计与统计分析 课程体系改革的重要意义㊀㊀在科研项目中,试验设计与统计分析是一种涉及到试验方法和程序的科研项目.在食品检测工作中,不管是实验室研究还是实地调查,在制定研究方案时,都应该按照试验的目标和规则,并与统计学的需要相结合,对试验的整个流程进行仔细的思考.一个细致㊁完美的试验设计,能够对试验要素进行科学的配置,对试验中的误差进行严密的控制,以最小的人力㊁物力和时间得到最多的数据.相反,若试验设计存在缺陷,则会导致不必要的损失,从而影响试验成果的使用.«食品试验设计与统计分析»是将数学统计学的原则与方法运用到食品科学领域的一项重要内容,学生在这一领域中,将学会怎样对数据进行正确的收集㊁整理和分析,从而得到客观科学的结论,同时,还将学会一些试验(问卷)的设计与统计分析的基本技巧,从而能够针对一些特定的试验问题,给出一个科学㊁合理的试验计划,并运用科学的统计学的手段对数据进行分析,得出一个可信的结论,为后续的工作与学习奠定坚实的理论与实践基础.２㊀论«食品试验设计与统计分析»的适用范围定位㊀㊀«食品试验设计与统计分析»作为食品科学研究中的一门重要课程,对培养学生的研究能力有很大的帮助.开设«食品试验设计与统计分析»这门课程,旨在使学生掌握统计学的基本理论和方法,利用统计学的原理和方法,进行最优的试验设计,科学地解释试验结果,为后续的专业学习奠定数量分析的方法论基础.这门课的学科功能主要有:为数据的整理和分析提供方法.经过试验设计获得的数据,按照其特点,将其整理成统计表,绘制成统计图,通过这种方式可以大致掌握所获取的数据的状况,并通过对采集到的数据进行运算,得到相应的统计量,从而表现出数据的量化特点;利用统计学方法,对数据进行统计分析,发现各测试指标和测试性状之间的内在关联和差异显著性,进而优化和调整预测量和测试设计方案.３㊀加强计算机食品试验设计与统计分析数据整理㊀㊀近年来,随着电脑科技的发展,研究者已开发出一套适合于设计试验及资料处理的软件.此外,当S P S S被应用于诸如方差分析㊁回归分析等资料处理中,也能极大地提高学习效率.因此,在食品试验设计和统计分析课程中,引进这类软件已成为一种发展方向.但是,必须注重软件的理论基础,并且要组织一些实践性的课程,让学生在电脑上进行实际操作,这样才能真正提高学习效率.(作者:王惜妍,女,吉林农业大学食品科学与工程学院讲师,博士;于微,女,吉林农业大学马克思主义学院副教授,博士)４４２F O O D&MA C H I N E R Y第３９卷第１０期总第２６４期|２０２３年１０月|。
食品试验设计与统计分析基础课程设计
食品试验设计与统计分析基础课程设计一、课程概述食品试验设计与统计分析基础课程涵盖了食品试验设计的基本原理和统计分析方法。
本课程旨在教授学生如何设计各种类型的食品试验和实验方案，以及如何使用常见的统计分析方法来分析试验结果。
本课程将为学生提供实践性的知识和技能，以便将其应用到食品科学和技术的实际工作中。
二、课程目标本课程的主要目标是使学生掌握以下能力：1.了解食品试验设计中的基本原理和方法。
2.掌握各种类型的食品试验和实验方案的设计原则。
3.学会使用常见的统计分析方法来分析实验结果。
4.能够独立完成食品试验设计和统计分析的工作。
三、课程内容本课程主要包括以下内容：1. 食品试验设计基础•食品试验设计的概念和目的•实验设计的基本原则和要素•不同类型的食品试验设计•实验方案的制定和实施2. 食品试验数据分析•食品试验数据的收集和处理•常见食品试验数据分析方法•实验结果评估与解释•数据分析软件的使用3. 食品试验设计案例分析•常见食品试验设计案例分析•实际食品试验设计项目的案例分析•群体实验设计案例分析4. 食品试验设计实践•小规模试验设计和实施•大规模试验设计和实施•实验数据的收集和处理•数据分析及结果呈现四、教学方法本课程采用课堂教学与实验室实训相结合的教学方法，以培养学生的实践能力。
课堂教学主要以讲授、讨论和案例分析为主，实验室实训主要包括实验设计、数据收集和分析等。
五、考核方式本课程的考核方式包括课程作业、实验报告和期末考试。
其中，课程作业包括试验设计和数据分析练习，实验报告主要涉及实验方案设计、实验数据收集和分析，期末考试主要考察学生对食品试验设计和统计分析方法的掌握程度。
六、参考教材本课程参考教材为《食品试验设计与统计分析》。
此外，课程还包括其他相关书籍和学术论文，以帮助学生更深入地了解食品试验设计和统计分析。
《食品试验设计与统计分析》教学大纲
《食品试验设计与统计分析》教学大纲课程编号：2200054学时：32学分：2授课学院：农业与生物工程学院适用专业：食品科学与工程教材：王钦德，杨坚主编. 食品试验设计与统计分析(第一版).中国农业大学出版社，2003主要参考资料：1.李云雁，胡传荣.试验设计与数据处理.化学工业出版社，20052.明道绪.生物统计附试验设计(第三版).中国农业出版社，20023.袁志发，周静芋主编.试验设计与分析.高等教育出版社，2000一．课程的性质、目的及任务本课程的性质是专业选修课。
食品质量保持、贮藏方法、货架寿命、营养价值，安全性和经济特性的研究及卫生标准的制定等都离不开调查和试验，都必须通过试验设计与统计分析获得可靠的数据。
试验设计是以数理统计为理论基础，对科学研究中拟通过试验解决的具体问题提出科学而合理的试验方案，指导和保证试验环节的正确实施，力求以最经济的试验投入获得尽可能多的数据信息，然后用科学的统计方法进行数据处理，得出可靠的结论，从而进一步指导生产以及科研工作。
食品试验设计与统计分析是试验设计在食品科学领域的具体应用，为食品科学工作者所必备的专业知识。
学习本课程的主要目的是让学生掌握试验设计的基本原理和方法，培养学生分析问题和解决问题的能力，使学生能够独立设计试验和实施试验，正确制定试验方案，并能对试验结果进行正确的统计处理，培养学生成为具有一定试验设计水平的高级专业人才。
针对食品数据的特点，巧妙地选用恰当高效的统计分析方法，解决实践中遇到的问题，得到可靠的结果和科学的结论。
二.教学基本要求了解基本原理；熟练掌握所介绍的几种试验设计方法，能独立进行试验设计；熟练掌握所介绍的几种数理统计方法，能独立地对试验结果进行合理的统计分析；掌握常用数据处理软件的使用。
通过学习本课程，应具备以下能力：(1)能够熟练运用数理统计分析方法对试验结果进行简单处理分析；(2)能够利用统计假设测验的理论和方法解决实际问题；(3)能够运用方差分析的基本知识处理实践中的问题；(4)能够建立两个变量间的简单回归方程，并运用统计方法进行显著性检验，利用回归方程进行预测和控制；(5)能够熟练应用正交试验设计原理与方法处理科研与生产实际问题；(6)基本掌握常用的试验设计方法，具有一定分析问题和解决问题的能力，能够独立设计试验和实施试验，并能对试验结果进行正确的统计处理。
正交试验设计计算机在食品科学与工程中的应用
添加标题
正交表列数
添加标题
一列中出现的数字个数
添加标题
正交表行数
添加标题
正交表的代号
添加标题
常见正交表
各列水平均为2的常用正交表有： L4（23），L8（27），L12（211）， L16（215），L20（219），L32（231） 各列水平数均为3的常用正交表有： L9（34），L27（313） 各列水平数均为4的常用正交表有： L16（45）
松花能量饼酸价问题技术处理方案
鱼刺图分析
解决途径
改变花粉用量
01
进行包埋
02
添加抗氧化剂
03
适宜的温度
04
因素
水平1
水平2
松花粉添加量(%)
0.5
2
温度（ ℃ ）
20
40
麦芽糊精添加量(%)
2
5
抗氧化剂加量(%)
0.05
0.2
欢迎与您们 共同学习，共同探讨
山楂汁提取工艺参数优化
h
℃
Ⅰj
172.6
209.1
162.0
187.2
229.8
Ⅱj
205.5
223.6
215.7
202.0
214.4
Ⅲj
233.6
223.8
242.4
233.9
216.4
Ⅳj
261.8
217.0
253.4
250.4
212.9
k
4
4
4
4
4
Ij / KK
Y3+Y4+Y8
极差分析模式
食品专业“试验设计与统计分析”课程教学改革的探索
中
国
林
业
教
育
７ １
Ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｙ Ｅｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｃｈ ｉ ｎ ａ
食 品 专 业“ 试验设计与统计分析’ ’ 课 程教 学 改 革 的探 索
李 伟 胡冬 梅
（ 北 京 林 业 大 学 生 物ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ科 学 与 技 术 学 院 ，北 京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
对 变 量 间 的相 互关 系进 行研 究 。食 品试 验设计 与统
析” ［ 等课 程 的教 材 作 为参 考 教 材 。在 课 堂 教 学 内
容设 置上 ， 增 添 了基 于 田间 开展 的试 验 设 计 方 法 和 统 计分 析方 法 ， 如平衡 不完 全 随机 区组设 计 、 拉 丁 方
化课 堂 教学 方法 、 实施 多 样 化 教 学 手 段 和 丰 富 实践
教 学形 式等 方 面人 手 ， 对 高 等 林 业 院 校食 品专 业 的 “ 试 验设 计 与统计 分 析 ” 课 程 教 学 改革 进 行 了探 索 ，
并 取得 了 良好 的教 学效果 。
一
、
强 化 课 程 定 位
设计、 裂 区设 计 等 。在课 堂案例 分析 方 面 ， 依托 于林 业 行业 特 色 ， 提 高 了 以森 林 食 品 资 源 为试 验 设 计 内
容 的比例 。 （ 二） 实践教 学 内容 的设 置
计 分 析是 数理 统计 原理 和方 法 在食 品科 学研究 中的 具体 应用 。我 国森 林食 品 资源 丰富 ， 森林 中的木 本 、 藤本 、 草本、 真菌 、 可食 动植 物 等种类 繁 多 ， 在 食 品原 料 中 占有 极其 重要 的地 位 ， 开发 空 间 和发 展 潜 力 巨 大 。调查 研 究 、 产 品研 发 、 科学 试验 是促 进森 林食 品 工业 发展 的关 键 因素 。因此 ， 食 品专 业 “ 试验 设计 与
食品科学与工程中食品试验设计与分析方法研究
食品科学与工程中食品试验设计与分析方法研究食品科学与工程是一门研究食品的生产、加工和质量控制的综合性学科，而食品试验设计与分析方法在这门学科中起着举足轻重的作用。
本文将探讨食品试验设计与分析方法在食品科学与工程中的应用。
首先，食品试验设计在食品科学与工程中的重要性不可忽视。
通过合理的试验设计，可以提高实验的可靠性和可重复性，并确保实验结果的准确性。
例如，在新产品研发中，食品试验设计可以帮助科学家确定影响产品品质的关键因素，并优化生产工艺，以确保产品的质量和风味。
其次，食品试验设计包括因素选择、样本设计和数据分析等多个环节。
在因素选择阶段，科学家需要仔细考虑研究目的，并确定需要研究的因素和水平。
例如，在研究食品的保存性能时，因素选择可能包括温度、湿度和包装材料等。
在样本设计阶段，科学家需要确定样本数量和采样方式，并进行实验操作。
在数据分析阶段，科学家需要对实验结果进行统计学分析，以获取可靠的结论。
常用的数据分析方法包括方差分析、回归分析和多元分析等。
此外，食品试验设计与分析方法还可以应用于食品安全检测和质量控制。
随着食品安全问题的日益凸显，科学家采用各种试验设计和分析方法来检测食品中的有害物质和微生物。
例如，通过采用PCR技术检测食品中的致病菌，可以提高食品安全的监测水平。
在食品质量控制方面，试验设计与分析方法可以帮助企业确定合理的质量标准，并制定相应的生产工艺和检验方法。
通过这些方法，可以确保食品的质量和安全性，提升消费者对食品的信任度。
最后，食品试验设计与分析方法的研究也面临着一些挑战。
首先，食品科学与工程涉及的因素和参数众多，因此试验设计要考虑的因素也较多。
科学家需要在预算和时间限制的情况下，综合考虑各种因素，并确定合适的试验设计。
其次，食品试验设计中的样本选择和样本数量也是一个关键问题。
科学家需要确定合适的样本数量和采样方法，以确保实验结果的可靠性和代表性。
最后，在数据分析中，科学家需要运用合适的统计学方法对数据进行处理，以获取准确的结论。
食品实验设计与统计分析-2 试验设计基础
试验设计应注意的问题： （1）试验目的是否明确？
（2）试验设计是否合理？ （3）试验管理是否严格？ （4）试验数据是否准确可靠？
二、试验设计的基本概念
1、 试验指标( experimental index )
在试验设计中，根据试验的目的而选定的用来衡量或考 核试验效果的质量特性称为试验指标。
单指标试验与多指标试验 试验指标：定量指标和定性指标两类。
所谓试验干扰，是指那些可能对试验结果产生影响， 但是在试验中未加以考察，也未加以精确控制的条件 因素。
试验设计时必须严格遵循试验设计的3个基本原则— —重复、随机化、局部控制。
四、试验设计的基本原则 1、重复原则
重复是指在试验中每种处理至少进行2次以上。重复试验是估计和 减小随机误差的基本手段。一般地讲，重复次数越多越好。重复 试验的目的是估计和减小随机误差。
例如：如杀菌温度、杀菌时间
单因素试验与多因素试验 试验因素常用大写字母A、B、C、…等表示
二、实验设计的基本概念
3、因素水平(1evel of factor )
在试验中，为考察试验因素对试验指标的影响情况， 要使试验因素处于不同的状态。我们把试验因素所处 的各种状态称为因素水平，简称水平。
如杀菌温度为：85 ℃ 、95 ℃ 、105 ℃等3个水平 确定因素与水平应注意事项 (1)水平宜取三水平为宜 (2)选取水平应按等间隔原则 (3)水平是具体的
二、实验设计的基本概念
4、试验处理(experimental treatment )
试验处理简称处理，在 单因素试验中，试验的 1个水平就是1个处理。 试验处理是指事先设计 好的实施在试验单位上 的一种具体措施。
二、实验设计的基本概念
5、试验单位(experimental unit )
食品实验设计与统计分析说课稿
《食品实验设计与统计分析》说课稿尊敬的各位领导，大家好;我今天说课的题目是《食品实验设计与统计分析》，主要包括课程性质与课程定位、课程设计理念与思路、教学内容、教学方法与手段、学生成绩考核办法等五个方面的内容。
一、课程性质与定位《食品实验设计与统计分析》课程是生物技术及应用专业的一门核心专业课，也是融知识性、技能性和实践性于一体的一门课程。
它是关于科学试验的设计、实施，试验数据的收集、整理以及试验结果的分析、解释和推断的一门科学，对于食品专业领域中的数据资料分析和学生科研能力的培养起着重要作用，同时也具有较强的实际应用性，在学生职业能力培养和职业素质养成两个方面起支撑和促进作用。
二、课程设计理念与思路抓住一个“纲”字，教育部（2006）16号文件，对高职教育教学工作提出必须遵循的基本治学原则，是课程改革工作的纲。
强调一个“用”字，学以致用是目的，理论紧密联系实际，到企业调研，教企业所需知识，培养企业所用技能，培养食品、制药类专业技能型人才、服务地方经济的应用型人才。
倡导一个“新”字，课程设计方案必须站在坚持校企合作、工学结合人才培养模式最前沿，吸取企业改革、经济发展、社会进步最新成果。
力求反映知识更新、科技发展的最新动态，将新知识、新技术、新内容、新工艺、新案例及时充实到课程教改方案中去。
突出一个“能”字，在教学内容选择上本着基础知识以“必需、够用”为度，在教学方法上注重学生自主学习能力的培养，加强创新意识，提高岗位实践应用能力。
彰显一个“特色”“三加两减一融合”教学模式。
即加强岗位认知能力学习，增加企业技术人员参与课程建设，增加开放实验教学，全方位开放实验室。
删减合并理论课程内容，减少课堂授课比例。
将理论教学和实践教学融合进行三、课程教学内容以下是教学内容及相应的学时安排在这些内容中，其中的重点难点内容是：针对这些内容在教学过程中主要采用了教学方式、教学手段、教学内容改革三个方面的努力来完成教学。
食品试验设计与统计分析试题
1.正交表的基本性质是什么？三者之间的关系是怎样的？答：正交表的三个基本性质是正交性，代表性和综合可比性。
其中，正交表是核心，是基础，代表性和综合可比性是正交性的必然结果。
2.什么是统计假设检验？为什么统计推断的结论可能发生错误？有哪两个错误？答：统计假设检验又叫显著性检验，是一种由样本的差异去推断样本所在总体是否存在差异的统计方法。
显著性检验是根据小概率事件实际不可能性原理来否定或接受无效假设，所以不论是接受还是否定无效假说，都没有100％的把握，也就是说，在检验无效假说H0时可能犯两种错误，其中当无效假说本身正确，但是通过假设检验后却否定了它，也就是将非真实差异错判为真实差异，这样的错误统计上称为第一错误，反之，当无效假设本身错误时，通过假设检验后接受了它，也即把真实差异错判为非真实差异，这样的错误叫做第二类错误。
3.直线回归与相关分析是对两个变量间的关系进行描述，所以回归预测不受自变量x的取值区间的限制，这种说法对吗？为什么？答：不对，直线回归与相关分析一般是在一定取值区间内对两个变量间的关系进行描述，超出这个区间，变量间关系类型可能会发生改变，所以回归预测必须限制在自变量x的取值区间以内，外推要谨慎，否则会得出错误的结果。
4.对一元线性回归方程的显著性检验有哪些方法？这些方法的检验效果是否等价？答：对一元线性回归方程的显著性检验，通常采用3种方法，即相关系数检验法，F-检验法和t检验法，三种方法检验效果相同，是等价的。
5.试验设计的基本原则是什么？答：试验设计的基本原则是重复化原则，随机化原则，局部控制原则。
1.用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点与直线的纵向距离的平方和最小。
（√）2.试验数据的精密度高意味着正确度也高（×）3.各观察值均加（或减）同一数后，均数和标准差均改变（×）4.正态分布有两个参数μ和δ，δ越大相应的正态曲线的形态约扁平。
（√）5.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用变异系数。
食品实验设计与统计分析第一节20110221
表2-1 100听罐头样品单听的质量 听罐头样品单听的质量
338.2 337.3 338.4 338.7 339.2 339.8 339.9 338 338.6 339.7
344.0 344.0 344.1 344.2 344.2 344.3 344.3 344.0 344.1 344.2
340.3 339.9 340.5 340.6 340.7 341.0 341.1 340.3 340.5 341.0
350.0 350.0 350.2 350.3 352.8 356.1 358.2 350.0 350.2 353.3
1.求全距： 1.求全距 求全距： R=358.2-331.2=27.0 =358.22. 确定组数：初步确定为9组 确定组数：初步确定为9
表2-2 样本含量与分组数
样本含量（n） 60-100 100-200 200-500 >500
食品实验设计与统计分析
王宗义 2011年 2011年2月
第一章 绪论
进行科学研究的主要方法： 进行科学研究的主要方法： 调查和试验 进行调查和试验必须首先解决的两个问题： 进行调查和试验必须首先解决的两个问题：
如何科学合理地进行调查设计或试验设计。 如何科学地整理、分析所收集的具有变异性的数据资料， 以揭示其内在的规律性。
统计学的发展概貌
古典记录统计学：形成大致在17世纪中叶至19世纪中叶。主要贡献者 世纪中叶至19世纪中叶。 古典记录统计学：形成大致在17世纪中叶至 世纪中叶 是法国的拉普拉斯（pLace，1749-1827）和德国的高斯（ 是法国的拉普拉斯（pLace，1749-1827）和德国的高斯（C.F. Gauss，1777-1855）。 Gauss，1777-1855）。 近代描述统计学： 形成大致在19世纪中叶至 世纪上半叶 世纪中叶至20世纪上半叶。 近代描述统计学： 形成大致在19世纪中叶至20世纪上半叶。主要贡献 者是英国的高尔顿（ 1822-1911） 者是英国的高尔顿（Francis Galton, 1822-1911）及其得意门生皮尔逊 Person， 1857-1936） （Karl Person， 1857-1936）. 现代推断统计学：形成大致在20世纪初叶至 世纪中叶 世纪初叶至20世纪中叶。 现代推断统计学：形成大致在20世纪初叶至20世纪中叶。主要贡献者 是英国的哥塞特（ 1876-1937） 是英国的哥塞特（William Seely Gosset, 1876-1937）和R·费雪 1890-1962）。 （Ronald Aylmer Fisher, 1890-1962）。 统计学在中国的传播 始于20世纪初 世纪初； 始于20世纪初； 1978年 1978年，我国数学家方开泰教授和王沅教授将数论方法应用于试验设 计问题的研究，提出了一个新的试验设计方法， 均匀设计” 计问题的研究，提出了一个新的试验设计方法，即“均匀设计”，开 辟了多因素多水平试验的新途径。 辟了多因素多水平试验的新途径。
试验设计与统计分析在食品科学研究中的作用
判别分析
根据已知分类的数据建立判别函数，对未知 分类的数据进行预测和分类。
03
试验设计与统计分析关系
试验设计对统计分析影响
试验设计确定数据收集方式和样本量，直接影响 统计分析的准确性和可靠性。
合理的试验设计可以减少误差，提高统计分析的 精度和效率。
试验设计确定的因素和水平，为统计分析提供了 依据和解释。
加强数据分析和解读
运用适当的统计分析方法对数据进行分析和解读，挖掘数据背后的信 息，为食品科学研究提供有力支持。
强化交叉学科合作
加强与其他相关学科的交流和合作，共同推动食品科学研究的发展。
关注新技术新方法
关注新技术、新方法在试验设计和统计分析中的应用，及时将其引入 食品科学研究中，提高研究的质量和效率。
食品中包含多种成分，其相互作 用和影响难以预测，增加了研究 的难度。
消费者需求多样性
消费者对食品的需求和偏好日益 多样化，要求食品科学研究更加 精细化和个性化。
食品安全与营养问
题
食品安全和营养问题一直是公众 关注的焦点，对食品科学研究提 出了更高的要求。
试验设计与统计分析发展趋势
多因素试验设计
未来试验设计将更加注重多因素、多水平的 试验，以更全面地了解食品成分和加工条件 对食品品质的影响。
因素干扰的情况。
析因设计
研究多个处理因素对试验结果的 影响及其交互作用，适用于处理 因素较多且需要全面考察各因素
及其交互作用的情况。
试验设计在食品科学中应用
配方优化
感官评价
通过试验设计确定最佳原料配比和工艺参 数，优化产品配方和加工工艺，提高产品 质量和降低成本。
运用试验设计原理和方法设计和实施感官 评价试验，对食品感官属性进行客观、准 确的评价。
正交实验设计与数据处理在食品科学技术研究中的应用 (2)
正交实验设计与数据处理在食品科学技术研究中的应用【摘要】数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。
数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
本文介绍了正交试验设计的方法并举例说明了该方法在食品科学技术研究中的应用。
【关键词】实验设计方法；正交试验；在食品科学中的应用；正交分析法引言正交设计方法是处理多因素试验的一种科学的试验方法,它利用一种规范化的表- 正交表,合理安排试验,用这种方法只进行较少次数的试验便可判断出较优的条件; 若再对试验结果进行简单的统计分析,还可以更全面、更系统地掌握试验结果,作出正确的判断。
影响小麦秸秆粉碎性能的因素有很多,很有必要利用正交设计方法对其各种因素影响的关键程度和每个因素的最优水平进行科学的分析和确定。
实验设计指科学研究的一般程序的知识，它包括从问题的提出、假说的形成、变量的选择等等一直到结果的分析、论文的写作一系列内容。
它给研究者展示如何进行科学研究的概貌，试图解决研究的全过程。
实验设计的活动包括如下：1．建立与研究假说有关的统计假说；2．确定实验中使用的实验处理(自变量)和必须控制的多余条件(额外变量)；3．确定实验中需要的实验单元(被试)的数量及被试抽样的总体；4．确定将实验条件分配给被试的方法；5．确定实验中每个被试要记载的测量(因变量)和使用的统计分析。
研究者在实验前根据研究目的拟定的实验计划及方法策略。
其主要内容是合理安排实验程序，并提出将如何对实验数据作统计分析、心理实验设计的主要步骤可归纳为：①根据研究目的提出假设；②拟定验证假设的方法、程序；③选择适当的处理、分析实验数据的统计方法。
常用的实验设计方法有：正交试验设计法、均匀实验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化法、回归正交设计法等。
食品试验设计与统计分析课程设计
食品试验设计与统计分析课程设计一、引言作为食品科学与工程专业学生，我们需要学习食品试验设计与统计分析课程。
本课程的重点在于通过理论和实践的学习，使学生能够掌握食品试验的设计方法和统计分析技能，为日后从事食品生产、检验和研究工作提供有力的支持。
本文将围绕着“同时存在两个冠心病因素对吃芝士蛋糕和不吃芝士蛋糕人群的血管扩张反应的影响”这一主题，展开食品试验设计和统计分析的全过程。
二、实验目的通过食品试验的方法，探究芝士蛋糕与血管扩张反应之间的关系，进一步了解芝士蛋糕在冠心病预防中的作用。
三、实验设计1. 实验对象本次试验共选取80名参与者（40名男性和40名女性），在满足以下条件的基础上进行筛选：•年龄在40-60岁之间，无其他疾病影响；•听取了实验的详细说明并同意参加实验；•禁止任何芝士蛋糕的相关饮食或任何有可能影响血管扩张的饮食或药物。
2. 实验设备•有氧运动自行车；•血压计；•通过超音频仪器（C2-2探头）测量径线，进行血管内皮反应的终末阻力。
3. 实验过程1.筛选人员后，将参与者随机分为两组：芝士蛋糕组和普通蛋糕组。
2.每组参与者吃一块相同重量的蛋糕，并进行约30分钟的休息。
3.对所有参与者进行基础血压检测。
4.将参与者坐在有氧运动自行车上，进行120s恢复期。
5.在每次恢复的5-6分钟内，通过超音频测量血管径线反应和心跳率变化，并记录相关数据。
6.重复这一过程两次，总共进行三次实验。
4. 数据处理1.计算每个参与者的平均值。
2.对数据进行方差分析（ANOVA）和T检验，比较两种不同蛋糕组的数据是否具有显著性差异。
3.应用SPSS软件统计方差分析结果。
4.通过修正后的Bonferroni方法进行处理，并报告主要的分析结果。
四、预期结果通过以上实验设计和数据分析，我们期望能够得出以下结论：1.芝士蛋糕组和普通蛋糕组之间，在试验前后的心率变化和血管扩张反应上置信度的差异是否充分显著；2.研究发现两个冠心病因素同时存在与吃芝士蛋糕或不吃芝士蛋糕等因素的相互作用，以及冠心病的预防效果如何。
食品试验设计与统计分析课后答案
食品试验设计与统计分析课后答案【篇一：食品试验设计与统计分析复习题】xt>一、名词解释1.总体：具有共同性质的个体所组成的集团。
2.样本：从总体中随机抽取一定数量，并且能代表总体的单元组成的这类资料称为样本。
4.统计数：有样本里全部观察值算得说明样本特征的数据。
包括样本平局数，标准差s，样本方差s2.5.准确性：试验结果真是结果相接近的程序。
6.精确性：在相对相同的条件下，重复进行同一试验，其结果相接近的程度。
7.系统误差：认为因素造成的差异。
8.随机误差：各种偶然的或人为无法控制的因素造成的差异。
9.数量性状的资料：能够称量、测量和计数的方法所表示出来的资料。
可分连续性.数量性状的资料和间断.数量性状的资料。
10.连续性资料：用计量的方法得到的数据性资料。
11.间断性资料：用计数的方法得到的数据性资料。
12.质量性状的资料：只能观察、分类或用文字表述而不能测量的一类资料。
13.两尾检验：具有两个否定域的假设试验。
14.一尾检验：具有单个否定域的月统计假设试验。
15.参数估计：又叫抽样估计，是样本统计数估计总体参数的一种方法。
16.点估计：用样本统计数直接估计相应总体参数的方法。
17.区间估计：在一定的概率保证下，用样本统计参数去估计相应总体参数所在范围。
18.置信区间：估计出参数可能出现的一个区间，使绝大多数该参数的点估计值都包含在这个区间内，所给出的这个区间称为置信区间。
降低显著水平）。
科学的试验设计，提高样本容量）。
21.置信度：保证参数出现在置信区间内的概率称为置信度。
22.直线回归：研究x、y变量间因果依存的方法。
23.直线相关：研究两个变量间直线关系的相关分析。
24.试验指标：根据研究的目的而选定的用来衡量或考核试验效果的质量特性。
25.试验因素：试验中所研究的试验指标的因素。
26.因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。
27.试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的一种具体措施或项目称为试验处理。