第二章 试验设计与数据处理基础

食品试验设计

ExperimentDesignof

FoodResearch主讲:曹文红Lectuer:CaoWenhong广东海洋大学食品科技学院CollegeofFoodScience&Technology,GDOU

2023/10/15第二章试验设计与数据处理基础本章主要讲授内容：

1、统计学常用的术语

2、数字资料的性质

3、数据资料的整理

4、数据资料的特征数

5、异常数据的处理6、试验设计基本概念7、试验误差及控制8、试验设计的基本原则一、统计学常用的术语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。样本：依据一定方法由抽取的部分个体组成的集合称为样本。总体有限总体：含有有限个个体总体无限总体：含有无限个个体总体样本小样本：n<30大样本：n≥30总体与样本的关系

通过样本来推断总体是统计学的基本特点。总体

随机抽样样本实现X1,X2,X3,X4……..XN样本x1,x2,x3….xnx1,x2,x3….xnx1,x2,x3….xn…….样本值1样本值2…….∞由样本推断总体

2、参数与统计量为了表示总体与样本的数量特征，需要计算出几个特征数。参数：由总体计算的特征数叫参数（parameter)，常用希腊字母表示。统计量：由样本计算的特征数叫统计量（statistic),常用拉丁字母表示。3、准确性与精确性准确性（accuracy），也叫准确度，是指调查或者试验中莫一试验指标或性状观测值与其真值接近的程度。精确性（precision），也叫精确度，指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。4、随机误差与系统误差随机误差：由于试验对象、管理方法、观测仪器、操作方法等不可辨识的，大小方向不同的微小差异造成的观察值与真值间的偏离。系统误差：由于处理以及处理以外的其他因素明显不一致，而且有规律的变化所产生的误差。A大的随机误差B小的随机误差C大的系统误差D小的系统误差二、数字资料的性质1、数据资料的来源生产记录；抽样检验；试验研究；调查2、数量性状资料数量形状资料是指能够量测、测量（称量）或记数的方法获取而表示其特征的性状，观察测定数量性状而获取数据就是数量性状资料。（1）连续性变数资料：用量测手段得到的数量资料（2）间断性变数资料：用记数方式得到的数量资料3、资料的整理〈1〉连续性变数资料的整理：求全距；确定组数；确定组距；确定组限及组中值；制作次数分布表；〈2〉间断性变数资料的整理制作次数分布表4、常用统计表与统计图<1>统计表简单表；复合表<2>统计图长条图；圆图；线图简单表复合表

圆图

线图长条图四、资料的特征数1、平均数算术平均数四、资料的特征数1、平均数中数当观测值的个数为奇数时，中数为当观测值的个数为偶数时，中数为四、资料的特征数几何平均数调和平均数2、变异数全距（极差）(R):资料中最大值与最小值的的差数。方差：平方和SS

样本平方和有限总体平方和样本方差有限总体方差标准差（standarddeviation)标准差是方差的正平方根，用以表示资料的变异程度，其单位与观察值的单位相同。样本资料计算的标准差的定义公式为：有限总体标准差的计算公式为：样本标准差不以样本n，而以自由度（n-1）作为除数，这是因为通常所掌握的是样本资料，不知μ的数值，不得不用样本平均数代替。这是因为:对于样本来讲对于总体来讲变异系数计算公式为五、异常数据的处理1、可疑值、极端值和异常值可疑值：一组分析数据中某一两个测定值比其他测定值明显地偏大或偏小。极端值：数据明显地偏离多数测定值，但扔处于统计上所允许的误差范围之内，与多数测定值属于同一总体，叫极端值，通常是极大值或极小值。异常值：当可疑值与多数测定值不属于同一总体，这样的可疑值称为异常值。可疑值可疑值异常值统计假设检验正态分布理论

极端值剔除保留2、检出异常值的方法（1）利用算术平均误差检查除掉可疑值后计算：

当测定次数比较多时，若d≥2.5δ，则将可疑值去除，反之保留。当测定次数比较少时（n=3、4），若d≥δ，可疑值去除，反之保留。检查可疑值与平均值之差（2）利用标准误差检查可疑值是合理的，保留！X可疑不参与计算和Ｓt为一定置信度下的t值，可根据置信度和样本自由度查得。则可疑值应该剔除！t为一定置信度下的t值，可根据置信度和样本自由度查得.（