1、食品试验设计与分析,课程学习的基本要求,学 时： 32，其中实验8学时，理论学时24。选用教材：王钦德、杨坚主编 面向 2 1 世纪课程教材 食品试验设计与统计分析 2003，中国农业大学出版社。,内容：,课程学习的基本要求,介绍科学研究中常用的、基本的食品试验设计方法与统计方法。,试验设计和分析的基本概念、试验设计方法、随机区组试验设计和分析、参数假设检验、正交试验设计和分析，均匀试验设计和分析等。,课程的特点：难、杂、乏,课程学习的基本要求,重要性：毕业论文需要、进一步深造需要,成绩评定： 平时作业，10%平时表现，10%期末考试，80%作业要求： 独立思考 演算正确作图清楚 书写整齐,课
2、程学习的基本要求,主要教学参考文献,1潘丽军. 试验设计与数据处理. 中南大学出版社，2008。 2章银良. 食品与生物试验设计与数据分析. 中国轻工业出版社，2010。3王颉. 试验设计与SPSS应用.化学工业出版社，2007.4盖钧益.试验统计方法.中国农业出版社，2000 。5（美）G.W.斯奈迪格著，杨纪珂等译. 应用与农学和生物学实验的数理统计方法. 科学出版社，1964。,每天都是向既定目标迈进一步的一天,赠 言,第一章 实验设计与统计分析基础,第一章 实验设计与统计分析基础,本章学习目的与要求,（1）明确食品实验研究的目的意义； （2）深刻理解实验设计有关基本概念； （3）掌握实
3、验设计的基本原则和要求； （4）了解实验设计的常用方法；,第一章 实验设计与统计分析基础,一、实验设计的意义,实验设计，也称为试验设计，就是对实验进行科学合理的安排，以达到最好的实验效果。,实验设计是在实验开始之前，根据某项研究的目的和要求，制定出实验研究进程计划和具体的实验实施方案。,第一章 实验设计与统计分析基础,试验设计的目的：在于能用比较经济的人力、物力和时间，得到较为可靠的结果，准确地控制误差和估计误差的大小。,第一章 实验设计与统计分析基础,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、实验设
4、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。,例如：产品合格率、表面硬度、细菌总数/mL、产品货架期、瘦肉率、喜欢/不喜欢,二、实验设计的基本概念,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,2 、试验因素(experimental factor ) 试验中，凡对试验指标可能产生影响的原因，都称为因素。通常把试验中所研究的影响试验指标的因素称为试验因素，把除试验因素外其他所有对试验
5、指标有影响的因素称为条件因素，又称试验条件。,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
6、措施。,二、实验设计的基本概念,5、试验单位(experimental unit )在试验中能接受不同试验处理的试验载体叫做试验单位，也称试验单元。,6、重复(replicate)在1个试验中，将1个处理实施在2个或2个以上的试验单位上称为重复。,二、实验设计的基本概念,7、全面试验(overall experiment) 对所选取的试验因素的所有水平组合全部实施1次以上的试验称全面试验。全面试验是有局限性的，它只适用于因素和水平数目均不太多的试验。,8 、部分实施( fractional enforcement) 部分实施也叫部分试验。在实际试验研究中，常采用部分实施方法，即从全部试验处理中
7、选取部分有代表性的处理进行试验，如正交试验设计和均匀设计都是部分实施。部分实施可使试验规模大为缩小。,四、试验设计的基本原则,在试验设计中，为了尽量减少试验误差，就必须严格控制试验干扰。,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。,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。,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。,2 、随机化原则随机化原则就是在试验中，每一个处理及每一
8、个重复都有同等的机会被安排在某一特定的空间和时间环境中，以消除某些处理或其重复可能占有的“优势”或“劣势”，保证试验条件在空间和时间上的均匀性。,四、试验设计的基本原则,3、 局部控制 局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。,试验次数越多，所占的时空范围就越大，试验条件之间的差异也就越大。反之，试验时空范围越小，试验条件就越均匀一致。,四、试验设计的基本原则,如果我们把一项试验的时空范围划为几个小的范围区组，使得每个区组内试验条件尽可能均匀一致，每个区组内各项处理的试验顺序随机安排。,重复、随机化和局部控制3个基本原则称为费雪(RAFisher)三原则，是试
9、验中必须遵守的原则。,试验设计三原则间的关系图,重 复,随机化,局部控制,无偏估计误差,估计误差,降低误差,统计推断,提高精度,三 原 则,作 用,四、试验设计的基本原则,4、试验设计的四原则 将Fisher三原则中局部控制原则分解为对照原则和区组原则，提出了实验设计的四个基本原则,分别是随机化原则、重复原则、对照原则和区组原则。,（1）对照原则： 空白对照、安慰剂对照、实验条件对照、标准对照、历史或中外对照,四、试验设计的基本原则,（2）区组原则：人为划分的时间、空间、设备等实验条件称为区组。区组因素也是影响实验指标的因素，但并不是实验者所要考察的因素，也称为非处理因素。,五、试验的误差及来
10、源,1、误差的来源 试验误差产生的原因大致可以概括为试验材料、测试方法、仪器设备及试剂、试验环境条件和试验操作等方面。,2、试验误差的分类和控制 按照误差的性质，试验误差可分为3类，即随机误差、系统误差和疏忽误差。 控制和消除试验干扰的主要方法就是严格遵循试验设计的3个基本原则。,五、试验的误差及来源,测量值=真实值+随机误差+非随机误差xi = + i1随机误差（随机抽样误差）：影响因素众多，变化无方向性，不可避免，但可用统计方法进行分析。2系统误差受确定因素影响，大小变化有方向性。3非系统误差（疏忽误差）研究者偶然失误而造成的误差。,六、试验设计的常用方法,1、单因素设计,单因素试验是指在
11、整个试验中只变更比较1个试验因素的不同水平，其他作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。,例如 欲考察某蛋糕在不同温度下烘烤体积的变化情况，将其分别置于115、120、125和130的高温下烘烤，每个烘烤温度水平重复5次试验，这就构成了一个重复数为5的单因素4水平试验。,六、试验设计的常用方法,（1）自身对照设计(self-control design),在同一受试者身上作对比的试验设计，称为自身对照设计，它有3种形式：,试验项目,不给处理,测定结果为A,测定结果为B,处理,A-B=?,对每个观察单位进行2次观察，第一次观察不给处理，第二次观察给予处理，两次结果的差值作为试验效应。,六、试验设
12、计的常用方法,小S隆胸前后对照图,六、试验设计的常用方法,（1）自身对照设计(self-control design),试验项目,处理A,测定结果为Ma,测定结果为Mb,处理B,Ma-Mb=?,对每个观察单位进行2次观察，第一次是处理A，第二次是处理B，也以两次结果的差值作为试验效应。,六、试验设计的常用方法,第二组,处理A,测定结果为Ma,测定结果为Mb,处理B,Ma-Mb=?,将受试对象随机地分为2组，首先第一组给予处理A，第二组给予处理B，其后再换成第一组给予处理B，第二组给予处理A。两组A处理的结果作为A的效应，两组B处理的结果作为B的效应，A与B进行比较。,第一组,试验项目,处理B,
13、处理A,六、试验设计的常用方法,这种设计方法既节省样本含量，又易控制条件，但要求两次观察的时间不能过长，处理效应不能持续过久，而两种处理能很快区分开。结果用2值两样本均数比较的显著性检验进行检验。,六、试验设计的常用方法,（2）组间比较设计,它是将受试对象随机地分配到各个处理组中进行试验观察，或者分别从不同总体中随机抽样进行对比观察。它可以是两样本的比较，也可以是多样本的比较。各个样本含量可以相等，也可以不等，但相等时效率较高。,例如，比较不同饮料配方的口感，分别按照配方1、配方2、配方3和配方4生产出来的饮料供人们品尝后分别给予评价分数。,六、试验设计的常用方法,（3）配对设计(matche
14、d-pairs design),是将受试对象按一定条件配成对，分别给予每对中的2个受试对象以不同的处理。动物试验中，常将种属、性别相同，年龄、体重相近的2只动物配成对；,六、试验设计的常用方法,（3）配对设计(matched-pairs design),人群试验中，常将性别相同，年龄、生活、劳动条件相近的2个人配成对。这样就可增加处理组间的均衡性，提高试验效率。最后用t值配对比较进行显著性检验。,六、试验设计的常用方法,2、多因素设计,多因素试验：是指同一试验方案中包含2个或2个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，其他试验条件均应严格控制一致的试验。,多因素试验方案由所有试验因素的水平组合
15、数构成。安排时有完全试验和不完全试验两种。,六、试验设计的常用方法,2、多因素设计,完全实验：是多因素试验中最简单的一种方案，处理数等于各试验因素水平数的乘积。,如有A，B 2个试验因素，各取3个水平，A1，A2、A3和B1，B2，B3，全部水平组合数(即处理数)为339。 如果每个处理做2次试验，那332=18次，试验构成了1个重复数为2的完全的试验方案。,A1B1 A1B2 A1B3 A2B1 A2B2 A2B3 A3Bl A3B2 A3B3,六、试验设计的常用方法,全面试验能够很好的揭示事物的内部规律。其主要缺点是处理数较多。特别是因素个数和水平数较多时，方案过于庞大，在人力、物力、财力
16、和场地等方面，一般难以承受。因此，全面试验应在因素和水平都较少时用。,2、多因素设计,六、试验设计的常用方法,2、多因素设计,不完全实验：在全部水平组合中挑选部分有代表性的水平组合获得的实验称为不完全实验。“正交试验”就是典型的不完全实验。 多因素试验的目的在于明确各试验因素的相对重要性和相互作用，并从中选出1个或几个最优水平组合。,六、试验设计的常用方法,3、综合性试验,综合性试验(comprehensive experiment)也是一种多因素试验综合性试验中各因素的各水平不构成平衡的水平组合，而是将若干因素的某些水平结合在一起形成少数几个水平组合。 这种试验方案的目的在于探讨一系列供试因素某些水平组合的综合作用，而不在于检测因素的单独作用和相互作用。,乐于助人,
