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FUTURE FOOD TECHNOLOGY
通過通過全球研究，發(fā)現(xiàn)感官設計的未來！
我們致力于推動未來食品技術和創(chuàng)新！
上海瑞智能科技有限公司是致力于食品感官分析及感官智能儀器、感官分析軟件代理和銷售
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建立感官詞典的第四個步驟詞匯測試及數(shù)據(jù)分析
1.驗證及測試
詞典的驗證環(huán)節(jié)是為了檢驗詞典能否有效地區(qū)分樣品，確保詞匯和強度量表能有效區(qū)分樣本間的感官特性和差異。測試環(huán)節(jié)常借助量表來標定強度，常用0~15點強度量表（以0.5為增量或以1.5為增），其中0~15分通用Spectrum量表經(jīng)常被使用。也有研究者選用五分制量表、十分制量表和全量表（考慮到適用于不同類型的量表，每個參考物的強度被設定為滿分量表的百分比，以便將來進行評價）。
在驗證階段，詞匯的定義是至關重要的，因為不同的感官特性在不同的國家可能用不同的描述詞。這對于跨文化開發(fā)的詞匯來說尤其重要，因為這些群體的文化背景不一樣。通常情況下，只要詞匯是標準化的和有代表性的，即使來自不同的文化的訓練有素的感官小組也可以產(chǎn)生可重復的感官結果。當開發(fā)一個跨文化使用的詞典時，讓來自所有相關文化、不同國籍的科學家參與是可取的。例如，美國和韓國科學家團隊共同開發(fā)了一個泡菜詞典，并將生成的詞匯從英語翻譯成韓語，數(shù)據(jù)分析表明兩種語言的詞典具有良好的一致性。
2.數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的方法主要包括主成分分析（PCA）、聚類分析、對應分析等。主成分分析是大多數(shù)感官詞典建立者都會選擇的數(shù)據(jù)處理方法，它的目的是“降維”。完成詞匯的收集與整理之后，我們會得到數(shù)量較多的詞匯，如果想要了解哪些屬性在樣品之間差異最大，或是利用哪些重要屬性就能很好地區(qū)分樣品，這時就要用到主成分分析。想要在感官詞典中實現(xiàn)“降維”，就是要找出重要詞匯，利用更少的描述詞完成樣品的區(qū)分。當重要屬性的數(shù)量很多時，可以采用層次聚類分析將其進行合并處理，層次聚類分析生成的樹狀圖簡單易懂，容易理解各個屬性的特點和關系。對應分析（CA）可以用于分析描述性數(shù)據(jù)之間的特性。除本文介紹的方法之外，還有許多數(shù)據(jù)處理方法可供選擇，例如方差分析、Fisher最小顯著性差異檢驗、Tukey's檢驗等，這取決于研究目的和樣品的不同特性，研究者可以根據(jù)實際情況自由選擇、自由組合不同的數(shù)據(jù)處理方法。
