完全随机设计在感官评价中的应用与误差控制方法

完全随机设计在感官评价中的应用与误差控制方法

感官评估基于人类感觉测量，容易出现错误。应强调科学实验设计，以最大程度地减少或控制错误并提高检查效率。感官评估中使用的常见实验设计方法包括完整的随机设计，随机完整的块设计，平衡的不完整块设计，分裂区域设计和拉丁方形设计。

01完全随机设计

完全随机的设计是一种实验设计方法，仅考虑一个因子对实验结果的影响。它适用于在实验中只有一种产品要测试的情况，或者评估者无法同时评估多个产品。例如，评估某个样本将影响评估者对下一个产品的评估，或者将花费大量时间来评估所有样本。在此设计中，每个评估者仅评估一个样本，并且不考虑评估者对实验结果的差异的影响。分析多个样本时，需要组织大量评估者。通过完全随机的设计实验获得的数据形式通常显示在表2-1中。

当研究因子的水平大于两个时，可以使用方差分析分析使用随机完整实验设计获得的比例值数据。由于随机完整的实验仅考虑样品对实验结果的影响，因此使用了方差方法分析。

02随机完整块设计

随机完整的块设计是一种实验设计，它考虑了两个因素，评估者之间的差异以及样本之间的差异对实验结果的影响。此方法要求评估器评估所有样本，并且提供给每个评估器的样本的顺序是随机的，从而最大程度地减少了由于提供样品的顺序而引入的误差。当评估样品的数量较小时，可以使用此方法，即使在评估所有样品后，评估器也不会引起感觉疲劳。

如果确定所有评估者在评估样本时都非常稳定，则随机完整的块设计非常有效，但是不同的评估人员可能会使用标尺的不同部分进行评分。通过随机完整块设计实验获得的数据形式通常显示在表2-2中。

由于样品对实验结果的影响和评估者的影响，如果使用评分方法对样本进行评分，则应通过两因素ANOVA分析所获得的数据。

03平衡不完整的块设计

不完整的平衡块设计通常在可能引起感觉疲劳的情况下使用。在设计中，每个评估器仅评估一些样本，但要求每对样品在实验完成后出现相同的次数，并且对每个样品的评估次数相同，以便整个实验平衡。在平衡不完整的块设计实验中，块发生的顺序是随机的，并且组中提供的样品的顺序也是随机的。平衡不完整块设计中的某些参数如下：

T：测试样本的数量；

K：实验中每个评估者评估的样品数量；

N：评估人员的数量；

R：评估每个样品的次数；

λ：每个样品对的发生次数；

P：实验重复的数量。

为了实现不完全平衡的平衡块设计实验，参数需要满足以下条件：nk = tr，r（k-1）=λ（t-1），每个参数必须是整数。例如，有6个样本和10个评估者。每个评估者仅评估其中3个。总共评估了每个样本5次，样品对的数量为2。

一般而言，可以重复几次平衡不完整的块设计实验，以获得足够的评估结果以提高实验精度。可以使用方差分析使用缩放法的平衡不完整块设计的结果。

04刮擦区设计

拆分区旨在分析评估相同样本集的不同评估组的多个组之间的差异，即在分析样本之间的差异的同时，它还进行了评估组之间的差异。该设计要求每个评估者评估所有样本，并且所获得的样本组的顺序是随机的，并且组中提供的产品顺序也是随机的。拆分区设计实验的数据形式如表2-4所示，并使用方差分析进行数据分析。

05拉丁广场设计

如果在感觉分析实验中，除了样本因素外，还有另一个源错误会影响实验结果，例如评估者之间的差异，可以使用随机完整的块设计和平衡的不完整块设计。如果还有其他两个已知因素，它也会影响感觉实验的结果。如果需要在几个阶段完成实验，则评估者的评估结果将根据实验阶段而有所不同。在不同的评估顺序中获得的结果将在不同的评估顺序中获得。它会有所不同，在这种情况下，您可以使用拉丁平方设计。拉丁方形设计可以精确确定样品之间的差异，同时控制其他已知因素对实验的影响。

拉丁方形设计表要求所有样本在每个行和列中仅出现一次。行和列代表了两个因素，需要在实验中控制，除了样品。因素的数量应等于样品数量。拉丁方形设计数据格式如表2-5所示。

在实验中，可以多次重复基本的拉丁正方形设计，以收集更多的实验结果并提高实验精度。使用拉丁方形设计时，应该不会有太多的测试样本。拉丁方形设计实验数据分析可以使用方差方法的交互式两因素分析。

参考书：“感觉分析技术的应用指南” Zhao Lei和Liu Wen