XLSTAT是便捷靈活的Excel數(shù)據(jù)分析插件，允許用戶在Microsoft Exce]中分析、自定義和共享結(jié)果。XLSTAT有超過 240種統(tǒng)計功能和 Applied功能 XLSTATSENSORY為 Applied 中一個數(shù)據(jù)分析模塊，可直接對感官評價數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括差異性測試、感官評價小組能力評估、消費(fèi)者評估等，為感官評價從業(yè)者提供數(shù)據(jù)分析平臺，很多研究用XLSTAT來做數(shù)據(jù)分析，本文以XSTAT version 2022.1 為例，介紹其在感官分析中的應(yīng)用。
01 感官評價小組能力表現(xiàn)評估
定量描述分析法( quantitative descriptive analysis,0法)也稱為定量描述和感官剖面檢驗(yàn)法(sensoryprofiling)，是一種描述性分析法，也是全面感官評價方法。0DA法用于評估產(chǎn)品的感官質(zhì)量指標(biāo)，評估人員需經(jīng)專業(yè)的一致性培訓(xùn)，使感官評價員對他們所要評定的物質(zhì)特性、評價標(biāo)準(zhǔn)、評價系統(tǒng)、感官刺激量和強(qiáng)度間關(guān)系等有一致認(rèn)識，減少評分上的差別。培訓(xùn)后，須對評價員進(jìn)行考核，以確定評價小組及其成員的評價能力。
1999年，Guinard等在評價酒質(zhì)量實(shí)驗(yàn)中，用方差分析評估了啤酒評價小組是否具有一致性和重復(fù)性。Calvino等在 2005 年發(fā)表的文章中利用主成分分析法(principalcomponentanalysis)不僅分析了產(chǎn)品的感官分布，還評估了評價員個人表現(xiàn)，并判斷了評價小組及成員在再培訓(xùn)上的側(cè)重點(diǎn)。徐淑臻等采用 PanelCheck軟件，通過折線圖、crelation plt和 MSEp1ot 等多種可視化圖型，探討評價小組個體的評估能力，結(jié)果表明，不同評價員對乳酸菌飲料的特定方向?qū)傩员憩F(xiàn)和重復(fù)性都有不同。
從不同圖表中獲取的信息可作為后續(xù)培訓(xùn)評價小組及提高每個評價員的感官屬性評估能力的基礎(chǔ)。為了解感官評價小組的評價能力，定期或在培訓(xùn)結(jié)束后考核評估小組及組員的評價能力，通常會設(shè)置多個產(chǎn)品(鄉(xiāng)4個)，至少重復(fù)兩次來檢驗(yàn)評估小組及成員的評價能力。LSTAT中也包含感官評價小組的分析，可以分析評估小組及成員的區(qū)分能力、重復(fù)能力及一致性。
表1列舉了在XSTAT中 Panel Analysis 的分析結(jié)果。小組的區(qū)分能力由單因素方差進(jìn)行分析，其中產(chǎn)品效應(yīng)(producteffect)表示產(chǎn)品間在該指標(biāo)上是否有差異，p值越小，表示小組越能區(qū)分出產(chǎn)品在該指標(biāo)上的差異。采用混合模型方差分析小組的重復(fù)能力，其中Product與Session 交互作用可用于評估小組的重復(fù)能力，Product-Session interaction 越顯著，即p值越小,表示小組的重復(fù)能力越差,XSTAT會生成CAP表( contro1of assessor performanoes)，通過不同的顏色來顯示感官評價小組及成員的重復(fù)能力。
小組的一致性可以結(jié)合 PCA plots 快速直觀地展示評價員間的一致性，也能看出各指標(biāo)打分的集中趨勢，評估員越靠近外圈且越集中，表示培訓(xùn)得越好。XLSTAT通過Wilcoxon signed rank test分析的p值(Session effect )來表示單個評估員的重復(fù)能力，Pく0.05表示該評價員在不同的Session 中評分有顯著差異，說明該評估員在該指標(biāo)上的重復(fù)能力較差。評估員個人一致性，即檢驗(yàn)評估員個人是否與小組做出一致的評價結(jié)果，XLSTAT分析結(jié)果中包含每位評估員在所有指標(biāo)上的 distance to consensus圖，該圖展示了評估員在每個指標(biāo)上打分與均值之間的差距，評估員的評分與均值越接近，表示該評估員與小組的一致性越好。
02 多重因子分析
多重因子分析(multiple factor analysis，MFA)是一種多元統(tǒng)計分析手段，用于描述和總結(jié)具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多方來源的多元數(shù)據(jù)。該方法與主成分分析有密切聯(lián)系，在食品、飲料和化妝品的感官分析及市場調(diào)查等領(lǐng)域中均有廣泛應(yīng)用。
MFA是用來分析和總結(jié)具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多元來源的多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，常用于食品、化妝品等感官分析中。MFA同主成分分析(principlComponent analysis，PCA)有緊密聯(lián)系，能夠運(yùn)用多組多維數(shù)據(jù)上的主成分分析。主成分分析通過正交變換將多個變量轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個線性不相關(guān)變量，達(dá)到降維目的。
He等在報道中對腐乳進(jìn)行了多維度分析，包括由兩種感官分析方法獲得的感官數(shù)據(jù)(0DA和FP)、GC-MS靶標(biāo)揮發(fā)性化合物分析及物理性質(zhì)分析，MFA 在該文中被用于解釋這3類指標(biāo)之間的關(guān)系及物理化學(xué)指標(biāo)對感官的貢獻(xiàn)。陸龍建等運(yùn)用 MFA法對分類化學(xué)成分與感官評價結(jié)果進(jìn)行了綜合分析，并比較了采用化學(xué)成分和感官評價兩種方法剖析卷煙風(fēng)格特征時的一致性。
在 Asselin 等的研究中，數(shù)據(jù)來自 36個感官評估專家對 21種白酒進(jìn)行的評價，有 31個指標(biāo)信息，其中包括2個地理信息定性指標(biāo)、5個品嘗后的香氣定量指標(biāo)、3個外觀定量指標(biāo)、10個搖晃后的香氣定量指標(biāo)、9個品嘗中的香味定量指標(biāo)、2個排序指標(biāo)，該數(shù)據(jù)通過 XLSTAT 中的 Multiple Factor Analysis 將第一組和最后-組的指標(biāo)作為 supplementary tables，得到產(chǎn)品及指標(biāo)的投影地圖(prjective mapping)。如圖1所示，得到6組指標(biāo)的分布情況，將指標(biāo)分為現(xiàn)行指標(biāo)( Active)和補(bǔ)充指標(biāo)( Supplementary)展示在投影地圖上，能夠看到各指標(biāo)之間的距離及關(guān)系。
圖2是 31 個指標(biāo)的分布情況及相關(guān)性，可看出搖晃后8與品嘗后4品嘗后9等指標(biāo)正相關(guān)。圖3展示了評價的 21種白酒的分布情況，可看出 T1 與 T2 比較接近，以及其他產(chǎn)品的相關(guān)性信息。
來源：感官科學(xué)與評定整理，轉(zhuǎn)載請注明來源。
01 感官評價小組能力表現(xiàn)評估
定量描述分析法( quantitative descriptive analysis,0法)也稱為定量描述和感官剖面檢驗(yàn)法(sensoryprofiling)，是一種描述性分析法，也是全面感官評價方法。0DA法用于評估產(chǎn)品的感官質(zhì)量指標(biāo)，評估人員需經(jīng)專業(yè)的一致性培訓(xùn)，使感官評價員對他們所要評定的物質(zhì)特性、評價標(biāo)準(zhǔn)、評價系統(tǒng)、感官刺激量和強(qiáng)度間關(guān)系等有一致認(rèn)識，減少評分上的差別。培訓(xùn)后，須對評價員進(jìn)行考核，以確定評價小組及其成員的評價能力。
1999年，Guinard等在評價酒質(zhì)量實(shí)驗(yàn)中，用方差分析評估了啤酒評價小組是否具有一致性和重復(fù)性。Calvino等在 2005 年發(fā)表的文章中利用主成分分析法(principalcomponentanalysis)不僅分析了產(chǎn)品的感官分布，還評估了評價員個人表現(xiàn)，并判斷了評價小組及成員在再培訓(xùn)上的側(cè)重點(diǎn)。徐淑臻等采用 PanelCheck軟件，通過折線圖、crelation plt和 MSEp1ot 等多種可視化圖型，探討評價小組個體的評估能力，結(jié)果表明，不同評價員對乳酸菌飲料的特定方向?qū)傩员憩F(xiàn)和重復(fù)性都有不同。
從不同圖表中獲取的信息可作為后續(xù)培訓(xùn)評價小組及提高每個評價員的感官屬性評估能力的基礎(chǔ)。為了解感官評價小組的評價能力，定期或在培訓(xùn)結(jié)束后考核評估小組及組員的評價能力，通常會設(shè)置多個產(chǎn)品(鄉(xiāng)4個)，至少重復(fù)兩次來檢驗(yàn)評估小組及成員的評價能力。LSTAT中也包含感官評價小組的分析，可以分析評估小組及成員的區(qū)分能力、重復(fù)能力及一致性。
表1列舉了在XSTAT中 Panel Analysis 的分析結(jié)果。小組的區(qū)分能力由單因素方差進(jìn)行分析，其中產(chǎn)品效應(yīng)(producteffect)表示產(chǎn)品間在該指標(biāo)上是否有差異，p值越小，表示小組越能區(qū)分出產(chǎn)品在該指標(biāo)上的差異。采用混合模型方差分析小組的重復(fù)能力，其中Product與Session 交互作用可用于評估小組的重復(fù)能力，Product-Session interaction 越顯著，即p值越小,表示小組的重復(fù)能力越差,XSTAT會生成CAP表( contro1of assessor performanoes)，通過不同的顏色來顯示感官評價小組及成員的重復(fù)能力。
小組的一致性可以結(jié)合 PCA plots 快速直觀地展示評價員間的一致性，也能看出各指標(biāo)打分的集中趨勢，評估員越靠近外圈且越集中，表示培訓(xùn)得越好。XLSTAT通過Wilcoxon signed rank test分析的p值(Session effect )來表示單個評估員的重復(fù)能力，Pく0.05表示該評價員在不同的Session 中評分有顯著差異，說明該評估員在該指標(biāo)上的重復(fù)能力較差。評估員個人一致性，即檢驗(yàn)評估員個人是否與小組做出一致的評價結(jié)果，XLSTAT分析結(jié)果中包含每位評估員在所有指標(biāo)上的 distance to consensus圖，該圖展示了評估員在每個指標(biāo)上打分與均值之間的差距，評估員的評分與均值越接近，表示該評估員與小組的一致性越好。
多重因子分析(multiple factor analysis，MFA)是一種多元統(tǒng)計分析手段，用于描述和總結(jié)具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多方來源的多元數(shù)據(jù)。該方法與主成分分析有密切聯(lián)系，在食品、飲料和化妝品的感官分析及市場調(diào)查等領(lǐng)域中均有廣泛應(yīng)用。
MFA是用來分析和總結(jié)具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多元來源的多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，常用于食品、化妝品等感官分析中。MFA同主成分分析(principlComponent analysis，PCA)有緊密聯(lián)系，能夠運(yùn)用多組多維數(shù)據(jù)上的主成分分析。主成分分析通過正交變換將多個變量轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個線性不相關(guān)變量，達(dá)到降維目的。
He等在報道中對腐乳進(jìn)行了多維度分析，包括由兩種感官分析方法獲得的感官數(shù)據(jù)(0DA和FP)、GC-MS靶標(biāo)揮發(fā)性化合物分析及物理性質(zhì)分析，MFA 在該文中被用于解釋這3類指標(biāo)之間的關(guān)系及物理化學(xué)指標(biāo)對感官的貢獻(xiàn)。陸龍建等運(yùn)用 MFA法對分類化學(xué)成分與感官評價結(jié)果進(jìn)行了綜合分析，并比較了采用化學(xué)成分和感官評價兩種方法剖析卷煙風(fēng)格特征時的一致性。
在 Asselin 等的研究中，數(shù)據(jù)來自 36個感官評估專家對 21種白酒進(jìn)行的評價，有 31個指標(biāo)信息，其中包括2個地理信息定性指標(biāo)、5個品嘗后的香氣定量指標(biāo)、3個外觀定量指標(biāo)、10個搖晃后的香氣定量指標(biāo)、9個品嘗中的香味定量指標(biāo)、2個排序指標(biāo)，該數(shù)據(jù)通過 XLSTAT 中的 Multiple Factor Analysis 將第一組和最后-組的指標(biāo)作為 supplementary tables，得到產(chǎn)品及指標(biāo)的投影地圖(prjective mapping)。如圖1所示，得到6組指標(biāo)的分布情況，將指標(biāo)分為現(xiàn)行指標(biāo)( Active)和補(bǔ)充指標(biāo)( Supplementary)展示在投影地圖上，能夠看到各指標(biāo)之間的距離及關(guān)系。
圖2是 31 個指標(biāo)的分布情況及相關(guān)性，可看出搖晃后8與品嘗后4品嘗后9等指標(biāo)正相關(guān)。圖3展示了評價的 21種白酒的分布情況，可看出 T1 與 T2 比較接近，以及其他產(chǎn)品的相關(guān)性信息。
參考文獻(xiàn)：侯姣靚.XLSTAT在感官評價數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].上海輕工業(yè),2023,(03):130-133.提醒：
文章僅供參考，如有不當(dāng)，歡迎留言指正和交流。且讀者不應(yīng)該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據(jù)文章內(nèi)容采取行動，因此導(dǎo)致的損失，運(yùn)營方不負(fù)責(zé)。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
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