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供大家参考一名词解释：1小样本：样本容量n≤30的样本。
2显著水平：统计学上指决定接受或否定H0的小概率标准，常用α表示。
3精确性: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简单效应：在某因素同一水平上，另一因素不同水平对试验指标的影响。
5交互作用：因素间的联合搭配而产生的对试验指标的影响作用。
6试验单元：也称试验单位，在试验中能接受不同试验处理的独立的试验载体。
7重复：在一次试验中，将一个处理实施在2个或2个以上的试验单位上。
8试验因素：试验中，凡对试验指标可能产生影响的原因或要素，也叫因子。
9因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平，简称水平。
10试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的一种具体措施或项目，简称处理。
二简答题：1正交试验设计基本步骤。
①明确试验目的，确定试验指标。
②挑因素，选水平。
③选择合适的正交表。
④进行表头设计。
⑤确定试验方案，实施试验。
⑥试验结果分析。
2正交表基本性质。
①正交性其主要内容：（1）任何一列中各水平都出现，且出现次数相等。
（2）任何两列间各种不同水平的所有可能组合都出现，且出现的次数相等。
②代表性③综合可比性3平均数、变异数种类，算术平均数特征。
（1）平均数种类：算术平均数、中数、众数、几何平均数、调和平均数。
（2）变异数种类：全距、方差、标准差、变异系数。
（3）算术平均数特征：①样本各观测值与平均数之差的和为零，即离均差之和等于零。
②样本中观测值与平均数之差的平方和为最小，即离均差平方和最小。
4统计假设检验基本步骤。
（1）建立假设。
对样本所属总体提出假设，包括无效假设H0和备择假设H A。
假设的内容依两尾或一尾检验而有所不同。
（2）确定显著水平。
实践中常使用的显著水平为0.05和0.01.（3）检验计算。
从无效假设H0出发，根据所得检验统计量的抽样分布（不同的假设检验，所得统计量不同），计算表面效应仅由误差造成的概率。
一、单个样本平均数的u 检验 1. u 检验u 检验（u -test ），就是在假设检验中利用标准正态分布来进行统计量的概率计算的检验方法。
Excel 中统计函数（Ztest ）。
有两种情况的资料可以用u 检验方法进行分析：✓ 样本资料服从正态分布 N （μ,σ2）,并且总体方差σ2已知；✓ 总体方差虽然未知，但样本平均数来自于大样本（n ≥30）。
【例4-1】某罐头厂生产肉类罐头，其自动装罐机在正常工作时每罐净重服从正态分布N （500，64）（单位，g ）。
某日随机抽查10瓶罐头，得净重为：505，512，497，493，508，515，502，495，490，510。
问装罐机当日工作是否正常？（1） 提出假设无效假设H 0：μ＝μ0＝500g ，即当日装罐机每罐平均净重与正常工作状态下的标准净重一样。
备择假设H A ：μ≠μ0，即罐装机工作不正常。
（2）确定显著水平α＝0.05（两尾概率）（3）构造统计量，并计算样本统计量值样本平均数：均数标准误：统计量u 值：（4）统计推断 由显著水平α＝0.05，查附表，得临界值u 0.05＝1.96概率P>0.05,故不能否定H 0 ，所以，当日装罐机工作正常。
2. t 检验t 检验（t -test）是利用t 分布来进行统计量的概率计算的假设检验方法。
它主要应用于总体方差未知时的小样本资料（n<30）。
其中，为样本平均数，S 为样本标准差，n 为样本容量。
[例4-2]用山楂加工果冻，传统工艺平均每100g 加工500g 果冻，采用新工艺后，测定了16次，得知每100g 山楂可出果冻平均为520g ，标准差12g 。
问新工艺与老工艺在每100g 加工果冻的量上有无显著差异？（1）提出无效假设与备择假设，即新老工艺没有差异。
，即新老工艺有差异。
（2）确定显著水平 α＝0.01（3=520g所以（4）查临界t 值，作出统计推断0μμ=：H 0μμ≠：A H x 151611 =-=-=n df 自由度x由df =15，查t值表（附表3）得t0.01（15）=2.947，因为|t|>t0.01，P<0.01，故应否定H0，接受H A，表明新老工艺的每100g加工出的果冻量差异极显著。
第4章 方差分析在试验分析中，人们经常要确定哪种因素对结果的影响大，哪种因素对结果的影响小，因素间是否存在相互作用以及试验条件的最优化等，这就需要应用一些统计手段。
通常称多次试验结果之间的差异为变差，变差一般用偏差平方和表示。
各因素形成的偏差平方和相加恰好等于总偏差平方和，此为偏差平方和的加和性，是建立方差分析的基础。
从本章开始，对系统误差和偶然误差的概念需要换一个角度来理解，即不能只局限于“误差”，而是应理解为从统计学角度它们相当于误差，实际上它们是由于因素水平的变化而导致了结果的数量差异。
§ 4.1单因素方差分析[例4-1] 进行某化学合成时，为了考查催化剂对收率的影响，分别用5种不同催化剂独立地进行试验，每一种催化剂试验4次，得收率如表所示。
• 本例中，因素：催化剂；水平：5种；指标：收率。
• 偶然误差：每一种催化剂下所得结果的标准偏差s • 系统误差：各催化剂下所得平均值的差异 • 分析思路：把全部数据关于总平均值的方差分解成几个部分，每一部分表示方差的一种来源，将各种来源的方差进行比较，从而判断试验各有关因素对试验结果的影响大小。
本例属于一种单因素方差分析。
将一种试样分发给几个实验室分别测定，由一个人或一个小组用几种不同的方法测定一种试样，或研究一种条件，如温度对显色反应的影响等，都属于单因素试验。
此处，方差分析的目的是考查一个因素的k 个水平对试验结果是否存在显著性差异。
单因素方差分析的数学模型是：式中，m 是总体均值；ai 是i 水平(i =1，2，…，k ，k 为水平数)对结果的影响，即i 水平下的系统误差；rij 是随机误差(j=1，2，…，ni ；ni 为水平重复数)。
该数学模型的意义是在同一因素，不同水平的作用下，试验结果由三部分组成，即总平均值、因素作用和随机误差。
ij i ijx r μα=++()()(), ()ij ij ij ij ij i ij ij ij ij ix x r x r μμμμαμμμα-=-+-=+-=-=偏差平方和令：所以：其中：SSE 为组内偏差平方和，反映了各水平下多次试验结果间的差异。
食品研究常用的试验设计与数据分析方法刘魁焚滋、珏海洋走学农攀院ｓ２驺８８接蒜正礁的试验方法珂整禽品薪究稽掰正确的试验嚣暮，蒲正确前统计分析可襻酴试验觳象，增撇试验的可靠性。
艇蔷髂我辫食品研究采用骑试验设计与分析方法与薅际丽类研究羡照鞍大，与现代飞速发展地亍｝算桃技零不楗遮瘟，霹挖奔熠食品研究常用的试验方法非常必要，本文简攫的介绍了食品研究常用鹦试验设诗积势断方法戳及在分析过程串应注意的问题。
关键调霞晶耢究分橱方法ｌ食溺研究鬻焉熊试验方法食茹掰究的重蘩表现形式怒新产品、裁王艺的砑裁等弹发，把擀琅满目的食品提供接聿±会，以游足不露屡次、不蹲嚣求、不弼掰途静Ａ目ｊ对食品瘳样纯、台堙佬的簧求。
从攀食品生产静企盘在激烈的市场竟争中簧靠麟产菇、薪王芑烬辫剁与并发攥求企她辫生存期发摄，艘瓣羹撬食瀑研究，瘸理代仡豹科学技术不断掇高产品的辑技含蘑，增加产品的附加值米谋求企照的发袋。
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食晶研究与其缎攀辩一棰，实际主是一个数据的收集、整理、分橱避握。
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躐此麟禽熬醑究中嚣用盼瓣究方法舟绍络敝事食品科研Ａ员是非常岿要舶。
Ｉ．】食品质量研究的线性研究等非线性研究传境的观念认为食品其要符舍技术标准和翌生标准就是麓餐好静产品，健菝新豹瑷爨概念分析．食品穗豢不仅包括产蘸符台企业檬耀和卫生标准，藤盛要有幂瓤装露；新技术、耨芏艺采更颜品种的携力，奠￡不断提藏产箍质壁。
凳蒋遗榉，才携生产出营养价值高、物美价廉、舞垒可靠的食品采。
从食品的形成过程来疆，囊韪成鼗不仅取决予生产质攫，瓣盟与设计艨螯发保存蘑盈密甥襁荚。
从食熬鳃特性分斩；除了食品的一般性能并，还包括食晶的赞禁寿命、营养价菠、安全姓翔经蒋性等糖标。
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食品试验设计与统计分析课程设计一、引言作为食品科学与工程专业学生，我们需要学习食品试验设计与统计分析课程。
本课程的重点在于通过理论和实践的学习，使学生能够掌握食品试验的设计方法和统计分析技能，为日后从事食品生产、检验和研究工作提供有力的支持。
本文将围绕着“同时存在两个冠心病因素对吃芝士蛋糕和不吃芝士蛋糕人群的血管扩张反应的影响”这一主题，展开食品试验设计和统计分析的全过程。
二、实验目的通过食品试验的方法，探究芝士蛋糕与血管扩张反应之间的关系，进一步了解芝士蛋糕在冠心病预防中的作用。
三、实验设计1. 实验对象本次试验共选取80名参与者（40名男性和40名女性），在满足以下条件的基础上进行筛选：•年龄在40-60岁之间，无其他疾病影响；•听取了实验的详细说明并同意参加实验；•禁止任何芝士蛋糕的相关饮食或任何有可能影响血管扩张的饮食或药物。
2. 实验设备•有氧运动自行车；•血压计；•通过超音频仪器（C2-2探头）测量径线，进行血管内皮反应的终末阻力。
3. 实验过程1.筛选人员后，将参与者随机分为两组：芝士蛋糕组和普通蛋糕组。
2.每组参与者吃一块相同重量的蛋糕，并进行约30分钟的休息。
3.对所有参与者进行基础血压检测。
4.将参与者坐在有氧运动自行车上，进行120s恢复期。
5.在每次恢复的5-6分钟内，通过超音频测量血管径线反应和心跳率变化，并记录相关数据。
6.重复这一过程两次，总共进行三次实验。
4. 数据处理1.计算每个参与者的平均值。
2.对数据进行方差分析（ANOVA）和T检验，比较两种不同蛋糕组的数据是否具有显著性差异。
3.应用SPSS软件统计方差分析结果。
4.通过修正后的Bonferroni方法进行处理，并报告主要的分析结果。
四、预期结果通过以上实验设计和数据分析，我们期望能够得出以下结论：1.芝士蛋糕组和普通蛋糕组之间，在试验前后的心率变化和血管扩张反应上置信度的差异是否充分显著；2.研究发现两个冠心病因素同时存在与吃芝士蛋糕或不吃芝士蛋糕等因素的相互作用，以及冠心病的预防效果如何。
-统计学：研究数据的搜集、整理与分析的科学，面对不确定性数据作出科学的推断。
因而统计学是认识世界的重要手段食品试验设计与统计分析：数理统计原理与方法在食品科学研究中的应用，是一门应用数学作用：1.提供试验设计和调查设计的方法2.提供整理、分析资料的方法一般步骤：1.数据搜集2.数据整理3.数据分析4.呈现结果食品试验科学的特点：1.食品原料的广泛性2.生产工艺的多样性 3.质量控制的重要性4.不同学科的综合性正确运行试验应保证：试验结果的可靠性、准确性、代表性统计学发展概貌：古典记录统计学、近代描述统计学、现代推断统计学总体：根据研究目的确定的研究对象的全体个体：总体中一个独立的研究单位样本：根据一定方法从总体中抽取部分个体组成的集合样本含量：也称样本容量，即样本中个体的数目随机样本：总体中的每一个个体都有同等机会被抽取组成样本统计分析的两个特点：代表性、随机性参数：由总体计算的特征数统计量：由样本计算的特征数两者的关系：由相应的统计量来估计参数，如样本平均数估计总体平均数，样本标准差估计总体标准差试验的准确性：在调查或试验中某一实验指标或性状的观测值与真实值接近的程度试验的精确性：在调查或试验中同一实验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度如何提高试验的准确性与精确性：在调查或试验中应严格按照调查或试验计划进行，准确地进行观测记载，力求避免人为差错，特别要注意试验条件的一致性，除所研究的各个处理外，其他供试条件应尽量控制一致，并通过合理的调查或试验设计努力提高试验的准确性和精确性。
随机误差：由许多无法控制的内在和外在偶然因素所造成的误差，不可避免和消除，影响试验的精确性系统误差：也称片面误差，由于试验对象相差较大，测量的仪器不准、标准试剂未经校正所引起，可以通过改进方法、正确试验设计来避免、消除，影响试验准确性怎样控制、降低随机误差避免系统误差：随机误差可以通过试验控制尽量降低，并经对试验数据的统计分析估计之。
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 ≦30的样本叫小样本）参数:用来描述总体特征的量称为参数（μ表示总体平均数，σ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 表示样本标准差，R 表示极差）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(min max x x R -=极差反映了数据变化的范围)、方差、标准差、变异系数nx fSSnx ii∑∑-==-=222)(,)(μσμσ标准差误差自由度误差平方和总体方差 1)(,1)(222--==--=∑∑n x x s fSSn x x s ii标准差误差自由度误差平方和样本方差Σ2)(x x i -称为离均差平方和，记为SS;n －1称为自由度，记为df 。
方差反映的是数据的离散程度 标准差(S):方差S²的平方根称为标准差变异系数(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。
数据真值总体标准差总体变异系数==μσv C数据平均值样本标准差样本变异系数==x s C v ˆ平均数的性质:①变量x 对其平均数x 的偏差和为零，即 Σ（Xi －x ）＝0②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。
试验设计与分析Design of Experimentation张仲欣著目录绪论 (2)一、开设本课程的目的与意义 (2)二、本课程的内容与要求 (2)第一章基本概念及试验数据的统计整理 (3)§1-1基本概念 (3)§1-2 试验设计的基本原则 (4)§1-3试验数据的分析计算 (4)§1-4 有效数字的截取和异常数据的剔除 (5)第二章因素试验与方差分析 (7)§2-1 概述 (7)§2-2单因素试验 (7)一、单因素试验设计方法 (7)二、单因素试验的方差分析 (8)三、单因素试验的显著性检验 (10)四、单因素试验的数据结构 (10)§2-3 双因素试验 (12)一、双因素试验设计 (12)二、双因素试验的方差分析 (13)三、有交互作用的双因素试验 (14)四、双因素试验的数据结构 (16)第三章正交试验设计及其统计分析 (19)§3-1 正交试验设计 (19)一、正交表的特点 (19)二、交互作用表（挂一张L8(27)正交表） (19)三、试验方案设计 (19)§3-2正交试验数据的直观分析法 (20)一、单指标试验数据的极差分析 (20)二、多指标试验数据的极差分析 (23)§3-3正交试验的统计分析 (23)一、正交试验数据的分析 (24)二、正交试验数据的方差分析 (24)三、有重复的正交试验数据的方差分析 (28)§3-4不等水平的正交试验设计 (30)一、问题的提出与解决问题的原则 (30)二、不等水平的正交试验设计方法 (30)三、进行不等水平正交试验的注意事项 (31)第四章回归分析方法 (33)§4-1 一元线性回归 (33)一、数学模型 (33)二、回归方程的确定： (33)三、回归方程检验 (34)四、有重复试验的回归 (38)§4-2 一元非线性回归 (42)一、一元非线性方程回归的步骤 (42)二、非线性回归的相关系数检验 (42)§4-3 多元线性回归 (46)一、多元线性回归的数学模型及系数的计算 (46)二、方程与系数的显著性检验 (48)§4-4 逐步回归分析 (50)一、最优回归方程 (50)二、逐步回归分析的数学模型 (50)三、用求解求逆紧凑变换法计算简化模型的回归系数 (53)四、逐步回归中的基本公式 (55)五、逐步回归的步骤 (58)六、逐步回归编程思路 (58)§4-5多项式回归及正交多项式的应用 (61)一、多项式回归 (61)二、正交多项式的应用 (61)第五章回归试验设计方法 (64)§5-1 一次回归正交试验设计方法 (64)§5-2 二次回归正交试验设计方法 (66)一、组合设计方法 (66)二、正交组合设计 (67)三、二次正交组合设计的统计分析 (68)四、二次连贯设计 (69)§5-3 具有旋转性的二次回归设计 (69)一、回归设计的旋转性 (69)二、正交旋转组合设计 (70)三、二次通用旋转组合设计 (70)课程名称：食品试验设计任课教师：张仲欣第一章基本概念计划学时：3教学目的和要求：目的：让学生了解试验设计的基本概念，为试验设计和数据处理打基础。
食品实验设计与分析实验指导书食品科学与工程教研室2014年4月试验一、SPSS数据文件管理一、实验目的与要求通过本试验项目，使学生理解并掌握SPSS 软件包有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS 数据文件，并掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等等。
二、试验原理SPSS 数据文件是一种结构性数据文件，由数据的结构和数据的内容两部分构成，也可以说由变量和观测两部分构成。
一个典型的SPSS 数据文件如表1 所示。
SPSS 变量的属性SPSS 中的变量共有10 个属性，分别是变量名（Name）、变量类型（Type）、长度（Width）、小数点位置（Decimals）、变量名标签（Label）、变量名值标签（Value）、缺失值（Missing）、数据列的显示宽度（Columns）、对其方式（Align）和度量尺度（Measure）。
定义一个变量至少要定义它的两个属性，即变量名和变量类型，其他属性可以暂时采用系统默认值，待以后分析过程中如果有需要再对其进行设置。
在spss 数据编辑窗口中单击“变量视窗”标签，进入变量视窗界面（如图1 所示）即可对变量的各个属性进行设置。
三、操作步聚：例1：某航空公司38 名职员性别和工资情况的调查数据，如表2 所示，试在SPSS中进行如下操作：（1）将数据输入到SPSS 的数据编辑窗口中，将gender 定义为字符型变量，将salary 定义为数值型变量，并保存数据文件，命名为“试验1-1.sav”。
（2）插入一个变量income，定义为数值型变量。
（3）将数据文件按性别分组：选择菜单【数据】【排列个案】打开对话框选Gender(A) 按键在“排列依据”中：Gender(A) 在排列顺序中选“升序”确定。
（4）查找工资大于40000 美元的职工：选择菜单【数据】【选择个案】打开对话框选如果条件满足（C）双击“如果”打开“选择个案If”选定”Salary”按键在右边Salary出输入≥40000 继续在“输出”选定“过滤掉未选定的个案（F）”确定。
山西农业大学信息学院《食品试验设计与统计分析》教学大纲课程名称：食品试验设计与统计分析Food experiment design and statistical analysis课程编号：102D0006课程类型：学科基础课开课学期：大二第一学期学时/学分32/2适用专业：食品科学与工程专业、食品质量与安全专业一、前言1、课程的性质本课程是食品科学与工程专业、食品安全专业的专业基础课，它属于应用数学的一个分支，是应用数理统计的原理与方法解决生物工程试验中数据资料的收集、数据的整理->分析->描述、分析结果的总结->解释->表达等问题的一门应用性学科。
2、教学目标设置本课程的目的与任务，就是使学生掌握试验设计与统计分析的基本原理与方法，并且能够应用这些原理与方法，来解决在食品科学试验研究过程中遇到的一些实际问题。
3、教学要求通过这门课程学习，要求学生掌握统计分析的基本方法和原理，试验设计的基础和原则，常用的试验设计的方法和分析步骤。
同时还要求学生掌握相关统计分析的软件，如Excel，Spss，SAS等.4、先修课程概率论，高等数学等二、课程内容第一章绪论教学内容及总体要求：主要介绍试验设计的定义、作用，在食品当中的地位，通过教学让学生了解统计学在食品科学实践当中的地位。
教学目标：分别从基础型生物科学研究、应用基础型生物科学研究和应用型生物科学研究的过程看生物统计学在科学实践中的地位。
教学方式方法建议：板书与多媒体相结合的方式，以板书为主，多媒体为辅。
学时：2第一节试验设计与统计分析研究中的应用及发展1 定义2 发展简史第二节食品试验设计与统计分析的功用1食品试验设计与统计分析课程的内容2食品试验设计与统计分析课程的功用第三节试验设计与统计分析在食品科学实践中的地位1 食品科学实验的特点与要求2试验设计与统计分析在食品科学研究中的应用思考题：1 试验设计的定义2 统计学在食品科学研究中的作用。
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体个体：总体中的一个研究单位样本：总体的一部分样本容量（含量）：样本中所包含的个体数目随机抽取（样本）：总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成样本统计分析的特点：通过样本来推断总体是统计分析的基本特点；有很大的可靠性但有一定的错误率这是统计分析的又一特点。
准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度提高准确性：设某一试验指标或性状的真值为μ，观测值为 x，若x与μ相差的绝对值|x －μ|小，则观测值x的准确性高；反之则低。
精确性：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提高精确性：若观测值彼此接近，即任意二个观测值xi 、xj相差的绝对值|xi －xj|小，则观测值精确性高；反之则低。
正确性：调查或试验的准确性、精确性的合称。
准确性和精确性的关系：由于真值μ常常不知道，所以准确性不易度量，但利用统计方法可度量精确性。
随机误差：也叫抽样误差，这是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。
系统误差：也叫片面误差，这是由于供试对象的品种、成熟度、病程等不同；食品配料种类、品质、数量等相差较大；测量的仪器不准、标准试剂未经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所引起。
计数资料：由计数法得到的数据，是一种非连续变量资料计量资料：由测量或度量所得的数据，也是一种连续变量资料，通常用长度、重量、体积等单位表示资料的种类：1.连续性资料：对每个观测单位使用仪器或试剂等量测手段来测定其某项指标的数值大小而得到的资料。
2.间断性资料：用计数得到的数据资料。
3.分类资料：可自然或人为地分为两个或多个不同类别的资料。
资料的种类联系：根据研究的目的和统计方法要求进行处理，发现其规律性，为进一步分析奠定基础，同时一种类型资料也可转化成另一种资料。
连续性资料整理的步骤：①全距：样本资料中最大观察值与最小观察值的差。
