Nonparametrics for Sensory Science pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Blackwell Pub Professional

作者:Rayner, J. C. W./ Best, D. J./ Brockhoff, P. B., Ph.D./ Rayner, G. D., Ph.D.

出品人:

页数:175

译者:

出版时间:2005-5

价格:1544.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780813811123

丛书系列:

图书标签:

Sensory Science
Nonparametric Statistics
Sensory Evaluation
Data Analysis
Statistical Methods
Food Science
Consumer Research
Experimental Design
Perception
Psychophysics

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具体描述

Sensory evaluation is the perception science of the food industry. Sensory data can be costly to obtain and so gleaning the most information possible from the data is key. Increasingly, value is added to sensory evaluation by the use of statistics, especially to improve the quality of product development and to make the most of market research. Nonparametrics for Sensory Science is written to complement existing parametric methodology. Nonparametric methods are appropriate when facts are only available in nominal or ordinal form, and when the model assumptions necessary for parametric procedures do not hold. Author Rayner and his colleagues consider problems including the most commonly occurring and important experimental designs: the one-sample, k-sample, blocked samples, samples with factorial structure and samples with correlation structure. Innovative new techniques are outlined and complemented with real examples. Techniques described may be applied to data where the traditional, most frequently applied nonparametric tests, such as the Kruskal-Wallis, the Friedman and the Spearman tests, are applied. Those familiar with traditional nonparametric testing will be able to update their knowledge, acquiring powerful new methods. Those without prior knowledge of nonparametric testing will be able to acquire that knowledge through this book. Aimed at sensory scientists and statisticians interested in nonparametrics, the techniques of Nonparametrics for Sensory Science are of broad general interest, but are of particular interest in sensory evaluation applications.

好的，这是一本关于非参数统计在感官科学中应用的图书简介，内容详尽，力求自然流畅。书名：《感官科学中的非参数方法：原理、实践与前沿应用》简介感官科学——这门研究人类如何通过视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉感知外部世界的学科——正处于一个快速发展的交叉领域。从食品饮料的口感设计到新材料的触觉反馈，再到药物的苦味阈值评估，感官数据的质量与分析方法的严谨性直接决定了研究成果的可靠性与产业应用的价值。然而，感官科学的数据特性常常带来独特的挑战：样本量可能有限，数据分布往往不符合传统的正态性假设，且样本间的相关性或等级划分是常态。本书《感官科学中的非参数方法：原理、实践与前沿应用》正是为应对这些挑战而生。它不是一本关于基础统计学的教科书，而是专注于阐述如何将非参数统计方法系统、有效地应用于感官科学的各个分支。第一部分：感官数据的基础与方法论转型本书伊始，我们首先深入探讨了感官数据的本质。感官评估，无论是通过等级评分、偏好排序还是描述性分析（如QDA），其核心往往在于有序的或等级的测量，而非连续的区间数据。传统参数检验（如t检验、方差分析ANOVA）在面对非正态分布或等级数据时，其功效（Power）会大幅下降，甚至得出误导性结论。本部分详细梳理了从李克特量表到连续评分体系的数据转换与处理原则。我们着重强调了从“假设检验”思维向“模型稳健性”思维的转变，为后续章节介绍的非参数工具奠定坚实的理论基础。特别地，我们详细分析了“零假设”在感官实验设计中的具体含义，以及如何通过非参数方法更准确地捕捉感官差异的真实信号。第二部分：核心非参数检验在感官实验中的应用本书的核心内容聚焦于如何将一系列成熟的非参数检验无缝集成到感官科学研究流程中。我们摒弃了对冗长数学推导的纠缠，转而强调应用场景、解读意义以及软件实现。 1. 单样本与配对比较：深入讲解了Wilcoxon符号秩检验在配对样本（如同一评估员对两种处理的反馈）中的应用，对比其与配对t检验的优劣。对于无配对样本，Mann-Whitney U 检验被视为最可靠的替代方案，本书提供了大量关于如何设定效应量（如秩和的标准化值）以及如何报告显著性水平的实战案例。 2. 多组别比较与排序：面对三个或更多感官处理组（如不同配方），Kruskal-Wallis H 检验的运用是关键。本书详细阐述了当Kruskal-Wallis检验结果显著时，如何安全、有效地进行事后多重比较（Post-hoc Tests）。我们着重介绍了基于秩的校正方法，例如Conover's Test或经过Bonferroni校正的配对检验，确保组间差异的明确性。 3. 关联性与相关性衡量：感官数据中常涉及多个属性间的关系（例如，甜度与接受度的关联）。本书全面涵盖了Spearman秩相关系数和Kendall's Tau。我们不仅展示了如何计算相关强度，更重要的是，如何评估这些相关性的统计显著性，并在复杂的多变量感官图谱中区分真正重要的关联。第三部分：复杂感官设计与高级非参数模型感官科学很少停留在简单的两组或三组比较。本部分将非参数方法推向更复杂的实验设计，特别是涉及多个因子和重复测量的场景。 1. 重复测量与随机区组设计：针对同一评估员在不同时间点或对不同样本的重复评价，Friedman检验及其事后检验方法被细致讲解。我们探讨了如何在重复测量设计中，通过适当的排名转换来缓解重复测量带来的相关性问题，同时保持统计模型的稳健性。 2. 非参数回归与趋势分析：面对描述性分析中对特定感官特征（如酸度、硬度）随时间或浓度变化的建模需求，本书引入了非参数平滑样条（Smoothing Splines）和局部加权回归（LOESS）。这些方法能够在不预设函数形式的情况下，揭示数据中潜在的非线性趋势，这对于理解阈值效应和浓度依赖性至关重要。 3. 维度化：非参数主成分分析与对应分析：在探索性数据分析阶段，维度约减是常态。我们探讨了如何利用非参数的对应分析（Non-parametric Correspondence Analysis, NCA）来处理分类或等级数据，以更直观地揭示产品在感官空间中的相对位置。第四部分：软件实现与案例研究理论的有效性必须通过实践来验证。本书的后半部分，所有介绍的方法都配有详尽的软件操作指南，主要基于R语言和流行的统计软件包。我们提供了针对感官接受度评分、描述性分析的极值处理、以及消费者偏好排序的完整脚本模板。每章的案例研究均来源于食品科学、化妆品评估和材料工程中的真实感官数据集，确保读者能够直接将所学知识迁移到自己的研究工作中。例如，通过一个关于巧克力苦度与后味强度的案例，我们将演示如何使用Kruskal-Wallis检验发现差异，继而使用Conover's方法定位具体是哪个属性组合导致了显著性，最后通过Spearman相关性验证其线性趋势。总结《感官科学中的非参数方法：原理、实践与前沿应用》旨在成为感官科学家、食品技术人员、生物统计学家以及研究生案头必备的实用手册。它超越了基础统计学的范畴，提供了一套坚实、灵活且在感官数据背景下更为可靠的分析工具箱。阅读本书后，您将能够自信地处理那些传统统计方法力不从心的复杂感官数据，从而提升研究的科学严谨性和最终结论的说服力。