食品试验设计知识点总结精美版

1、总体:根据研究目的确定的研究对象的全体集合称为总体，每一个研究单位称为个体。样本:依据一定方法由总体中抽取的部分个体组成的集合称为样本（n三30的样本叫小样本）参数:用来描述总体特征的量称为参数（w表示总体平均数，。表示总 体标准差）统计量:用来描述样本特征的量称为统计量（x表示样本平均数，S表 本样本标准差，R表不极差）准确性（准确度）：指观测值与其真值接近的程度精确性（精确度）：指重复观测值之间彼此接近的程度随机误差（抽样误差）：由无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的。不可避免，但可减少。影响实验的精确性系统误差（片面误差）：由于实验对象相差较大，实验周期较长，试 验条件未控制相同，测量

2、仪器不准等所引起的。可避免，影响实验的 准确性。平均数:反映观测值集中性的统计量。可分为算术平均数、几何平均数、调和平均数、中位数（Md）、众数（Mo）变异数:度量数据离散性的统计量。可分为极差（变异数:度量数据离散性的统计量。可分为极差（RXmaxXmin极差反映了数据变化的范围）、方差、标准差、变异系数总体方差2样本方差s2(Xi )2总体方差2样本方差s2(Xi )2n(为 X)2误差平方和SS误差自由度f误差平方和SS误差自由度f标准差标准差sn 1为x)称为离均差平方和，记为SS;nn 1称为自由度，记为dfo 方差反映的是数据的离散程度标准差(S):方差S2勺平方根称为标准差变异系

3、数(CV):当单位不同且平均数差异很大时，须用标准差与平均数 的比值来比较，这个比值称为变异系数。可以比较不同样本相对变异 程度的大小。总体标准差数据真值Cv总体标准差数据真值Cv样本标准差数据平均值样本变异系数样本标准差数据平均值平均数的性质变量x对其平均数x的偏差和为零，即 2 (Xix) = 0样本各观测值与平均数之差的平方和最小，即离均差平方和最小。标准差的性质：常数的标准差为零变量x加上或减去一个常数a,各变数对x也将增加或减少一个常 数a,各变数对x的偏差保持不变，故标准差也不变当每个观测值乘以或除以同一个常数 a,则所得的标准差是原来标 准差的a倍或1/a倍。标准差的大小，受资料

4、中每个观测值的影响，如观测值间变异大， 求得的标准差也大，反之则小。注:标准差越小，平均数代表性越大，代表性越高。资料的分类：由观察、测量所得的数据按其性质的不同，可分为数量数据资料和质量数据资料。数量数据资料的获得有测量和计数两种方 式，因而又可分为计量资料（连续性变异资料）和计数资料（不连续 性变异资料）。质量数据资料的方法有统计次数法和评分法。频率:在n次同一种试验中，事件A出现了 f次，则比值f/n称为事件A在n次试验中出现的频率概率:大量重复该试验，事件A出现的频率f/n逐渐稳定或接近于某一定值P则称P为事件A出现的概率，记为P（A）= P实验设计的基本原则：重复、随机化、局部控制小

5、概率事件实际不可能发生原理：在试验中某一事件出现的概率很小时， 我们认为还事件在一次试验中 不可能发生。统计假设检验的基本原理：首先假设该表面效应是由误差引起，在此假设下构造合适的统计量，并由该统计量的抽样分布来估计样本统计量的概率，根据概率值的大小做出接受或否定假设的推断。统计假设检验的步骤：做出统计假设构造合理的统计量确定显著水平，查临界值统计推断当P 0.05,差异不显著，接受Ho0.01FA F0.05(fA,fe),则 A 显著，即 % =0.05。有的用 “ 表不。若 F0.05(fA,fe) FA F0.1(fA,fe),则 A一般显著,即 =0.1。有的用 (*)”表示。若 F

6、AF0.1(fA,fe)则 A 不显著。方差分析表方差来源ssfmsF显著性水平因素ASSAfAmsaFAa=?误差eSSefeMSe总和TSSTfT多重比较多重比较的目的：判断哪两个水平有差异多重比较的方法：最小显著差数法(LSD法)和最小显著极差法(也称新复极差法)(LSR法)1.LSD 法1)先计算样本平均数差数标准误 TOC o 1-5 h z 一 c2MSeMSX1 X2m2）计算显著水平为a的最小显著差数LSDaLSDa ta MSxi X23）进行多重比较若某两个水平的均值差大于LSD0.05,则差别显著；若均值差大于LSD0.01,则差别特别显著。2.LSR 法1）计算样本平均

7、数的标准误MSx 1Mse ;m2）计算显著水平为a的 LSRaLSR SSR MSx3）进行多重比较将各水平均值按大小顺序排列，计算各均值的差值，将 每个差值与对应的 LSR值进行比较，判断两水平的差异显著 性。2.双因素试验与方差分析上机步骤：把原始数据输入DPS中一定义数据块-试验统计-完全随机设计一二 因素无重复一数据不转换一新复极差法计算各类平方和和自由度SSrSSaSSBCtxijCtSSrSSaSSBCtxijCtfTn 1A2CtfAbc一BjCta j ifBSSe SSr Sa SSBfefTfA fB方差分析表方差来源SSfMSF显著性水平因素ASSAfAMSAFAa =

8、?因素BSSBfBMSBFBa =?误差eSSefeMSe总和TSSTfT交互作用：因素之间联合对指标所起的作用。要考察交互作用，必须做重复试验。交互作用的判别方法：作图法、方差分析法实用计算公式：T2令 TXijk, Ct ，TTXit 贝UmabSS- TT CtfT mab 1SSamb i iASSamb i iA2CTfA a 1fB b 1fe ab(mfB b 1fe ab(m1)ma j ia b 2TT x2m i i j iSa B=SSr_SSA_SSj_SSefA BfTfAfBfe方差分析表方差来源ssfmsF显著性水平因素AssafAmsaFA(X =?因素Bssb

9、fBMSBFB(X =?A XBssaF%,则方程显著，即x与y是显著的线性关系回归方程检验表方差来源SSfMSF显著性水平回归SS回f回MS回F回=?剩余SS 乘IJf剩MS乘U总体SS总f总注：F f回，f剩 ？（写出判断式）（二）相关系数检验即衡量x与y的线性相关性。1、定义相关系数：总体xyxy样本 rxy旨,0 r 1. LxxLyy相关系数越大，说明x与y的线性相关性越好。2、物理意义若r =0,则点很分散，或为非线性。若0| r |CMSA Cfaxc民=?BX CSSEBx CfB CMSB Cfbxc=?误差eSSefeMSe总和TSSTfT注：F fj,fE ?（写出判断式

10、）不等水平的正交试验设计方法：混合水平正交表法（并列法）、拟水平法、部分追加法拟水平法：若某一因素的水平数少于其它因素时， 可将其中的一个水 平排在两个水平的位置上，而虚拟一个水平，然后按正常的正交表进 行试验设计。进行不等水平的正交试验的注意事项：1、三种方法的选用若有相应的混合水平正交表，则直接选用。若水平数少的因素占少数，则采用拟水平法。若水平数多的因素占少数但无合适混合水平正交表；或原试验结果某一因素的影响趋势特别明显，需做进一步考察，则采用部分追加法。2、统计分析3、交互作用做了单因素试验论文应包括以下内容：(1)因素的选择。(2)指标的选择与测量方法。(3)试验方案、过程、结果表。

11、(4)方差分析表。(5)回归方程及其显著性检验表。(6)画出参数对指标的影响规律曲线，并进行分析，得出最佳的参 数值与指标值(并做验证试验进行验证)。做了双因素试验论文应包括以下内容：(1)各因素的选择。(2)指标的选择与测量方法。(3)试验方案、过程、结果表。(4)方差分析表。(5)回归方程及其系数的显著性检验表。6)利用回归方程通过参数的优化得出最佳的参数组合及其指标值(并做验证试验进行验证)。(7)在最佳点，通过降维分析画出各参数对指标的影响规律曲线，并进行分析。(8)进行响应面分析，分析双因素的交互作用。做了正交试验论文应包括以下内容：(1)各因素的选择及其水平的确定，列出因素水平编码表。(2)指标的选择与测量方法。(3)试验方案、过程、结果，列出极差分析表。(4)方差分析表。须符合条件(5)回归方程及其系数的显著性检验表。须符合条件(6)利用回归方程通过参数的优化得出最佳的参数组合及其指标值(并做验证试验进行验证。必须有二次回归方程)(7)在最佳点，通过降维分析画出各参数对指标的影响规律曲线，并进行分析。必须有二次回归方程做了回归试验论文应包括以下内容：(1)各因素的选择及其水平的确定，列出因素水平编码表。(2)指标的选择与测量方法。(3)试验方案表、试验过程、试验结果表。(4)回归方程及其显著性检验表。(5)回归系