发布时间 : 星期六 文章食品感官检评题集更新完毕开始阅读
元。另外，调味品及其应用于各类产品所产生的经济效益，胡椒粉行业每年销售额总计达几亿美元。
第三章 感官检验的基本条件
?品评室的控制 ?产品的控制
?品评人员和环境的控制
品评室的控制
?品评室的发展
隔间→大圆桌→独立的品尝室＋大圆桌 品评室的位置
?便利
?品评人员出入时不经过办公室和准备区 ?远离噪音和气味源
产品的控制
?常用仪器、工具和器材 ?样品的呈送
?样品呈送的顺序、编号和数量 ?其它
样品的呈送 四个一致性：
?盛放样品的容器 ?样品的大小、形状 ?样品的混合 ?样品的温度
样品呈送的顺序、编号和数量
?呈送顺序：坚持“平衡”原则和呈送的随机性 ?样品的编号：3位数字随机编码
?样品的数量：品尝性的味重的样品数量要少；视觉评价的样品数量可以较多。 品评人员和环境的控制 ?品评人员的培训
品评人员要了解的情况： 1．试验程序； 2．问答卷的使用； 3．评价的方法； 4．试验的时间。
?试验的环境：为品评人员提供食用该产品的真实环境，试验环境要清洁、安静、舒适，避免干扰，温度20－22℃，湿度50％－55％。
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第四章 感官体验的度量
?分类法 ?打分法 ?排序法 ?标度法
分类法
要求品评人员挑出能够描述样品的感官性质的词汇。
给定词汇，由品评人员选择能反应本人品评结果的词汇，最后对每个词汇选择的次数进行统计分析，并报告结果。
分类法中如果使用数字，那么数字代表的意义只是命名。 打分法
打分法是最常用的一种食品感官分析方法。要搞好食品感官质量的评分，并非易事。
?一个好的评分标推； （例，p31） ?较高水平的分析员； ?评分程序要合理；
?评分结果的处理办法要先进。 排序法
将t（t＞3）种试样按质量特性差异和嗜好程度排名次的方法。其中，数字代表顺序。
其顺序号不代表样品某品质的强度，但可用于χ2 检验。 排序法
排序法的特点 ?快速
?所需培训相对较少 ?应用范围广
?区别3个以上样品时，其有效程度不如标度法。 标度法
标度法使用数字来量化感官体验。通过这种数字化处理，感官评价成为基于统计分析、模型、预测及理论的定量科学。
标度广泛用于需要量化感觉、态度或喜好倾向性等各种场合。 标度法的分类
?类项标度 ?线性标度 ?量值估计标度
类项标度
评价员根据特定而有限的反应，将数值赋予觉察到的感官刺激。要求品评人员就样品的某项感官性质在给定的数值或等级中为其选定一个合适的位置，以表
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明它的强度和自己对它的喜好程度。
类项标度的数值不能说明一个样品比另一个样品多多少。 类项标度的方法 ?数字标度 ?语言类标度
?端点标示的15点方格标度 ?相对于参照的类项标度 ?适合于儿童的快感标度 ?其它标度方法 数字标度
1 2 3 4 5 6 7 8 9
弱 强 语言类标度 例：
端点标示的15点方格标度 甜味
□ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □ □
不甜 很甜 相对于参照的类项标度
?甜度
□ □ □ □ □ □ □
较弱 参照 较强 适用于儿童的快感标度 综合类项标度 喜爱程度
极不喜欢 很不喜欢 中等不喜欢 轻度不喜欢 无所谓 轻度喜欢 中等喜欢 很喜欢 极度喜欢
□ □ □ □ □ □ □ □ □
1 2 3 4 5 6 7 8 9
类项标度的数值可以用卡方分布检验，如果认为数值间等距，也可以用t检验、方
差检验以及回归分析来处理数据。 线性标度（图标评估、视觉相似标度） 量值估计标度法
品评人员得到的第一个样品被就某项感官性质随意给定了一个数值，这个数值既可以是组织试验者给定，也可以由品评人员给定。然后要求品评人员根据第二个样品对第一个样品该项感官品质的比例，给第二个样品确定一个数值。品评人员可以对感觉赋予任何数值来反映其比率。 量值估计标度法实例 ?有参考模型
品尝的第一块饼干的脆性是20，请将其他样品与其进行比较，以20
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为基础，就脆性与20的比例给定一个数值。如果某块饼干的脆度只有第一块饼干的一半，那么它脆度的数值就是10。 第一个样品： 20
样品348： 样品432： ?没有参考模型
品尝第一块饼干，就其脆度给定你认为合适的任何一个数值。然后将其它样品与它进行比较，按比例给出它们脆度的数值。 样品837： 样品639： 样品324：
第五章 总体差别检验 三类感官评价方法
?区别检验法（差别检验）： ?确定产品之间是否存在差别
?两种样品是否相似到可以替换的地步 ?描述分析法：产品的某项感官特性如何
?情感试验：喜爱哪种产品或对产品的喜爱程度如何？ 差别检验法
?试验目的
?确定两个或两个以上样品之间是否有可察觉的差别
?否定无差异假设（差异性检验） ?肯定无差异假设（相似性检验）
?应用范围：两种样品的比较
差别检验的试验敏感参数
?α（差异性检验的试验敏感参数）
?定义：也叫α-风险或第Ⅰ错误，错误地估计两者之间差异存在的可能性。在以
寻找差异为目的的差别中，只考虑α-风险。 ?α值在10～5％，中等差异； ?α值在5～1％，显著差异；
?α值在1～0.1％，非常显著差异； ?α值在1～0.1％，特别显著差异；
?β（差异性检验的试验敏感参数）
?定义：也叫β-风险或第Ⅱ类错误，错误地估计两者之间差异不存在（相似）的可能性。与α值的规定相同，只是β值表明的是差异不存在的显著程度，也即相似性的显著程度。
?β值在10～5％，中等相似； ?β值在5～1％，显著相似；
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