单因素方差分析在食品生产中的应用.doc

0 生生 物物 统统 计计 学学 论论 文文 题目 单因素方差分析在生产中的应用题目 单因素方差分析在生产中的应用 院系 生命科学与技术系院系 生命科学与技术系 专业 食品营养与检测专业 食品营养与检测 学号 学号 10160201052 姓名 乔凤姓名 乔凤 目录目录 摘要摘要 1 关键字关键字 1 ABSTRACT 1 KEYWORDS 1 一 引言一 引言 2 二 相关统计知识二 相关统计知识 2 2 1 方差分析简介 2 2 2 方差分析的条件 2 2 3 方差分析思想 2 2 4 单因素方差分析 3 三 数据统计分析三 数据统计分析 3 3 1 例题分析 3 3 2 结果 5 四 结论四 结论 6 五 参考文献五 参考文献 7 六 致谢六 致谢 8 摘要摘要 本文结合事例详细的叙述了食品生产中有关单因素方差分析的计算方 法 介绍了根据计算结果如何分析组群间的差异显著性 利用单因素方差分析 方法对某台地瓜丸成型机六个出口所生产的地瓜丸大小进行分析比较 得出不 同的出口所生产的地瓜丸大小有显著差异 提出运用单因素方差分析对食品生 产过程进行分析 能帮助我们控制食品生产过程中的一些问题 具有较强的实 用意义 关键字关键字 单因素方差分析 地瓜丸 显著差异 Abstract in this paper combining the examples described in detail the calculation of single factor variance analysis method in food production is introduced according to the calculation results to analyze the significant difference between populations using single factor analysis of variance method which produced in six export a sweet potato pellet forming machine of sweet potato pill size analysis draw significant differences between different export production of sweet potato pellet size The single factor analysis of variance to analyze the process of food production some problems can help us control the process of food production has a strong practical significance Keywords factor analysis of variance Sweet potato pill significant difference 一 引言一 引言 随着食品工业的日益发展 我国的食品企业也有了较大的进步 但各个方 面相对发达国家还不是很完善 在食品统计等数据计算方法方面还有待改进 单因素方差分析是常用的统计技术之一 其理论简单 但计算量相对较大 随 着计算机的发展和一系列统计软件的出现 单因素方差分析日益显其优势 它 常常在生产 质量控制 环境保护 市场研究 经济预测和管理评估等领域都 有广泛的应用 i通过单因素方差分析的应用 能对多个总体均值进行比较并做 出判断 在实际工作中具有很高的应用价值 但单因素方差分析在食品生产方 面还应用较少 为了加强对食品生产各个方面的监控 使生产过程稳定 高产 优质 保障消费者的权益 单因素方差分析方法也应逐渐渗透到食品生产中 二 相关统计知识二 相关统计知识 2 1 方差分析简介方差分析简介 方差分析 Analysis of Variance 简称 ANOVA 又称 变异数分析 或 F 检验 是 R A Fisher 发明的 用于两个及两个以上样本均数差别的显著 性检验 1 方差分析是一种统计假设检验方法 与 t 检验相比 方差分析的应用更加 广泛 对问题分析得更加深入 是分析试验数据的重要方之一 ii 2 2 方差分析的条件方差分析的条件 进行方差分析的基本条件 一是各水平的观察数据为来自正态总体中的随机 样本 但当 n 较大时 该条件可不验证 二是各总体相互独立 且方差相同 该条件 必须满足 所以进行方差分析必须进行各总体方差的齐次性检验 3 2 3 方差分析思想 方差分析思想 方差分析是通过划分误差来源来分析变量之间的关系的一种方法 通过对 误差来源的细分找出我们所关注的因素并分析它的作用 具体来看 它主要是 用来分析分类型自变量与数值型因变量之间的关系 考虑到自变量性质的特殊 性即分类型变量 一般总是按自变量进行分组 方差分析可以分为单因素方差 分析 双因素方差分析和多因素方差分析 4 2 4 单因素方差分析 单因素方差分析 单因素试验资料的方差分析是比较简单的一种 目地在于正确判断该试验 因素各水平的相对效果 在单因素方差分析中 根据组内观测数目是否相同 可分为组内观测次数相等的方差分析和组内观测次数不等的方差分析 5 单因素方差分析也称作一维方差分析 它检验由单一因素影响的一个 或几 个相互独立的 因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义 还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进 行分析 即进行均值的多重比较 单因素方差分析研究的是一个分类型自变量 对一个数值型自变量的影响 单因素方差分析实质上采用了统计推断的方法 由于方差分析有一个比较严格的前提条件 即在不同的水平下 各总体均值服 从方差相同的正态分布 因此方差分析问题就可以转换成研究不同的水平下各 个总体的均值是否有显著差异的问题 三 数据统计分析三 数据统计分析 单因素方差分析在食品生产上具有十分广泛的应用 寒假期间 在无锡华 顺民生食品有限公司实习的两个月内 我了解到地瓜丸生产的基本流程 知道 地瓜丸在生产过程中大小很不稳定 并结合单因素方差分析的基本方法 对某 台地瓜丸成型机六个出口所生产的地瓜丸的大小进行分析研究得出其存在显著 差异 下面是我的分析过程 3 1 例题分析 例题分析 例如 一台地瓜丸成型机 共有六个出口 同一时间能出六个地瓜丸 现 每个出口取出四个地瓜丸作为样本 测定结果如下 试比较各个出口地瓜丸大 小差异的显著 表 1 1 不同出口地瓜丸大小 不同出口地瓜丸大小表 1 1 出口 样本 123456 合计 125 024 422 821 420 819 2 224 823 623 422 621 620 4 324 222 823 623 222 219 6 42423 222 221 821 420 8 x 98 094 092 088 086 080 0538 0 n44444424 x 24 523 5 23 0 22 021 520 022 42 2 x2401 682210 42117 21982 21850 01601 612163 08 在这个例子中 有 k 组资料 每一处理组皆含有 n 个观测值 1 整理数据 2 计算平方和及自由度 C nk 2 64 0 538 2 12060 167 12163 08 12060 167 102 91 T SSC 2 103 12060 167 71 t SS n 1 CTi 2 222222 808688929498 4 1 3271103 tTe SSSSSS 231241 nkdfT 5161 kdft 18 14 6 1 nkdfe 3 计算方差 2 14 5 71 2 t t t df SS S 78 1 18 32 2 e e e df SS S 4 进行 F 检验 F 98 7 78 1 2 14 2 2 e t S S 查 F 值表 故 F P 说明两出口生 05 0 LSD 01 0 LSD 01 0 LSD 产的地瓜丸差异极显著 若差数 说明两出口生产的地瓜丸差异显著 05 0 LSD 3 2 结果 结果 结果表明 1 出口与 5 6 出口 2 出口与 6 出口 3 出口与 6 出口差异达到 极显著水平 1 出口与 4 出口 2 出口与 5 出口差异达到显著水平 1 出口与 2 3 出口 2 出口与 4 出口 3 出口与 4 5 出口则不显著 四 结论四 结论 运用单因素方差分析对地瓜丸的生产进行控制 有效的控制了地瓜丸的大 小问题 很好的解决了生产上的问题 这种方法适宜于不同事物间大小多少的 比较 对生产上很有帮助 每个出口所生产的地瓜丸的大小都不相同 但是在生产上地瓜丸的大小是 要求一致的 每一盒中有二十个地瓜丸 但是每个出口所生产的地瓜丸是平均 分配到盒子里的 为了让地瓜丸的大小都一致 在生产上要严格控制地瓜丸的 大小 分析得出每个出口的地瓜丸大小差异显著 因此我们就需要调整地瓜丸 的大小 争取做到最好 五 参考文献五 参考文献 1 李玉毛 赤峰学院学报 2012 年 2 月第二期上 2 宋志刚 谢蕾蕾 何旭洪 SPSS 1 实用教程 M 北京 人民邮电出版社 2008 3 黄创绵 蔡汝山 可靠性与环境适应性理论研究 电子产品可靠性与环 境试验 2010 12