利用CSAS-轻松感官分析软件可进行样品感官评价排序法检测，节约时间成本。CSAS-轻松感官分析系统作为一种标准的食品感官分析软件，它涵盖所有具有国家标准或ISO标准依据的感官分析方法以及实验过程管理按照ISO或国家标准流程与要求设计，含有丰富的数学统计方法，能及时对感官评价结果进行统计分析和产生检测报告，具有流程化设计、规范化表格、检测间隔可控、检测活动可管理等特点，免去了以前自己动手实验设计，自己动手输入数据和进行统计分析，大大节省了人力和物力，已经成为人的感官品评系统建设中*的一部分。

　　本标准参照采用标准ISO 8587—1988《感官分析──方法学──排序法》。

1　主题内容与适用范围

　　本标准规定了对多种样品作差别或偏爱检验的感官分析排序法。

　　本标准适用于确定由于不同的原料、加工、处理、包装和贮藏等各环节而造成的产品感官特性差异。在对样品作更精细的感官分析之前可首先采用这种方法。

　　本标准规定的方法也适用于消费者的偏爱检验以及评价员的选择与培训。

2　引用标准

　　GB 10220　感官分析方法总论

　　GB 10221.1～10221.4　感官分析术语

　　GB 3358　统计学名词及符号

3　符号

　　在本标准中所用符号，其含义如下：

　　J──评价员人数；

　　P──参加排序的样品数；

　　A_i（i＝1，2，…，P）──参加排序的样品；

　　r_i（i＝1，2，…，P）──样品理论上的平均秩次；

　　R_Ai（i＝1，2，…，P）──参加排序的样品的秩和；

　　F，F^′──Friedman检验的统计量；

　　L，L^′──Page检验的统计量；

　　γ（I，α）（I＝2，3，…，P）──多重比较的临界值；

　　q（I，α）（I＝2，3，…，P）──确定多重比较临界值的一个因子；

　　k──J个评价员出现相同秩次的总次数；

　  n_i（i＝1，2，…k）──第i次出现相同秩次时的样品数；

　　α──显著性水平；

　　N（0，1）──标准正态分布；

　　H₀──统计检验的原假设；

　　H₁──统计检验的备择假设；

4　方法提要

　　以随机的顺序同时将一系列被检样品提供给评价员。

　　评价员将样品按某单一特性的强度或整个印象排定顺序。如果使用参照样品，应混同在其他被检样品中，不应单独标示出来。

　　对检验的结果作统计分析。

5　检验的一般条件

5.1　评价员

5.1.1　条件

　　评价员应具备的条件见GB 10220。

　　参加检验的所有评价员应具有同等的资格水平和检验能力。例如都是专家或都是优选评价员或都是初级评价员。

5.1.2　评价员数

　　需要2个以上专家或5个以上优选评价员或10个以上初级评价员。

5.2　外部条件

5.2.1　检验室

　　检验室的设计和条件可参照GB 10220的有关条款。详细的内容将在专门的标准中规定。

5.2.2　器具

　　器具由检验负责人按样品的性质、数量等条件选定。使用的器具不应以任何方式影响检验的结果。应优先选用符合检验需要的标准化器具。

5.3　被检样品

5.3.1　抽样

　　应按被检产品的抽样标准抽样。如果没有这样的标准或抽样标准不*适用时，则由有关各方协商议定抽样方法。

5.3.2　样品的准备

　　应根据检验目的确定下列内容：

　　a．　排序的样品数。排序的样品数应视检验的困难程度而定，一般不超过8个；

　　b．　样品制备的方法和分发的方式；

　　c．　样品的量。送交每个评价员检验的样品量应相等，并足以完成所要求的检验次数；

　　d．　样品的温度。同一次检验中所有样品的温度都应一样；

　　e．　对某些特性的掩蔽。例如使用彩色灯除去颜色效应等；

　　f．　样品容器的编码。每次检验的编码不应相同。推荐使用3位数的随机数编码；

　　g．　容器的选择。应使用相同的容器。

6　检验步骤

6.1　检验前的统一认识

　　检验前向评价员说明检验的目的，并组织对检验方法、判定准则的讨论。以使每个评价员对检验的准则有统一的理解。若有必要可对评价员认识的一致性预先检验。组织的讨论不应影响检验结果。

6.2　分发样品

6.2.1　以随机的顺序向评价员分发样品，向评价员分发样品时，不能使评价员从样品提供的方式中对样品的性质作出结论。

　　可用不同的编码向各位评价员提供同种样品。

6.2.2　可以使用对照样品。对照样品放入系列样品中不单独标示。

6.3　检验技术

　　评价员得到全部被检样品后按规定的准则将样品排成一定顺序。检验要点为：

　　a．　指标强度是从强到弱还是从弱到强由检验负责人规定。

　　b．　评价员一般不应将不同的样品排为同一秩次。若实在无法区别两种样品应在回答表中注明。

　　c．　评价员将样品先初步排定一下顺序然后再作进一步的调整。

　　d．　排序只能按一种特性进行。如果要求对不同的特性排序，则应按不同的特性安排不同的顺序。

　　e．　应针对具体的产品对评价员作不同的要求（例如：“在评价气味之前先要摇晃”）。进行感官刺激的评价时，可以让评价员在不同的评价之间使用水、淡茶或无味面包等以恢复原感觉能力。

　　f．　应在限定时间内完成检验。

6.4　评价记录

　　对不同样品的评价与排的秩次记录在回答表格中。回答表格的式样见附录D。可根据检验的目的和检验的样品对记录的内容作详细的规定。

7　结果的表达与解释

7.1　结果的汇集

　　将评价员对每次检验的每一特性的评价汇集在如表1所示的表格内。当有相等的秩次，相同秩次的样品之间用符号“＝”标出。表1是5个评价员对A、B、C、D四种样品的排序结果。

表 1　评价员的排序结果

7.2　统计样品秩和

　　在每个评价员对每个样品排出的秩次中当有相同秩次时则取平均秩次。表2是表1中的样品秩次与秩和。

表 2　样品的秩次与秩和

7.3　统计解释

　　使用Friedman检验和Page检验对被检样品之间是否有显著性差别作出判定。

7.3.1　Friedman检验

7.3.1.1　确定样品之间是否有显著性差别

　　a．　计算统计量F，见式（1）：

　　b．　统计结论

　　按（1）式计算后，若F值大于或等于附录A表A1中的对应于P、J、α的临界值，则可以判定样品之间有显著性差别。若小于相应临界值则可以判定样品之间没有显著性差别。

　　当评价员数J较大或当样品数P大于5时，F近似服从自由度为P－1的χ2分布。自由度为P－1的χ2值见附录A表A2。

7.3.1.2　秩次相同的情况

　　当评价员实在分不出某两种样品之间的差别时，可以允许将这两种样品排定同一秩次，这时用F′代替F，见式（2）：

式中E值如下得出：

　　令n1、n2…nk为出现相同秩次时的样品数。则

　　根据表2，n1＝2　n2＝3，所以

　　E＝（23－2）＋（33－3）＝30

　　由于J＝5，P＝4，按式（2）则有：

用F′值与附录A表A1或A2中的临界值比较，从而得出统计结论。

7.3.2　Page检验

　　有时样品有自然的顺序。例如样品成分的比例、温度、不同的贮藏时间等可测因素造成的自然顺序。为了检验该因素的效应，可以使用Page检验。该检验也是一种秩和检验，在样品有自然顺序的情况下Page检验比Friedman检验更有效。

　　如果r1、r2、…、rp是以确定的顺序排列的P种样品的理论上的平均秩次，那么若两种样品之间没有差别则：

　　a．　原假设可写成：

　　H0：r1＝r2＝……rp

　　备择假设是：

　　H1：r1≤r2≤…≤rp其中至少有一个不等式是成立的。

　　b．　为了检验该假设，计算统计量，见式（3）：

　　c．　得出统计结论

　　若L值大于或等于附录A表A3中相应的临界值，则可拒绝原假设而接受备择假设。

　　若评价员数J或样品数P超出附录A表A3中的范围，则可用统计量L′作检验，见式（4）：

L′统计量近似服从标准正态分布N（0，1）。

当　L′≥1.65（在α＝0.05的情况）

　　L′≥2.33（在α＝0.01的情况）

则拒绝原假设而接受备择假设。即判定样品之间有显著性差异。

7.3.3　统计分组

　　当Friedman检验或Page检验确定了样品之间存在显著性差别时则需要进一步确定哪些样品之间有显著性差别。

7.3.3.1　多重比较和分组

　　具体作法：

　　a．　根据各样品的秩和RAi从小到大将样品初步排序：

A1A2……Ap

　　b．　计算临界值γ（I，α），见式（5）：

式中：q（I，α）值可查附录A表A4。

　　　I＝2，3，…，P

　　c．　比较与分组

　　以下列的顺序检验这些秩和的差数：大减小，大减次小，……，大减次大，然后次大减小，次大减次小，……依次下去，一直到次小减小。

　　若相互比较的两个样品Aj与Ai的秩和之差RAj－RAi（j＞i）小于相应的γ值，则表示这两个样品以及秩和位于这两个样品之间的所有样品无显著差别，在这些样品之下可用一横线表示， 即：

。　

横线内的样品不必再作相互比较。

　　若相互比较的两个样品Ai与Aj的秩和之差大于或等于相应的γ值，则表示这两个样品有显著性差别，其下面不划横线。

　　不同横线上的样品表示不同的组。若有样品处于横线重迭处，应单独列为一组。

7.3.3.2　利用小显著差数分组

　　假若Friedman检验或Page检验确定样品之间存在显著性差异，但进而使用7.3.3.1的方法又无法确定样品之间的差别，则可用以下方法确定哪两种样品有差别，并进而分组。

　　具体作法：

　　a．　计算小显著差数，见式（6）、式（7）：

　　b．　比较与分组

　　计算两两样品的秩和之差RAj－RAi（j＞i）并与小显著差数比较。分组的方法与7.3.3.1 中的c条的作法类似，只是将临界值γ（I，α）换成小显著差数。

　　关于结果的表达与解释应用实例见附录B。

　　关于结果的表达与解释流程见附录C。

8　检验报告

　　检验后要写出检验报告。检验报告应包括以下内容：

　　a．　样品数；

　　b．　是否使用对照物；

　　c．　评价员数及其资格水平；

　　d．　检验环境；

　　e．　有关样品的情况说明；

　　f．　检验结果及其统计解释；

　　g．　注明是根据本标准进行检验的；

　　h．　如果有与本标准不同的作法应予以说明；

　　i．　检验负责人的姓名；

　　j．　检验的日期与时间。

附　录　A

统计分布的临界值表

（补充件）

A1　Friedman秩和检验近似临界值表

A2　^x2分布临界值表

A3　Page检验临界值表

A4　q（I，α）值表

附　录　B

应用实例

（参考件）

B1　5个评价员评价4种饼干样品的甜度（从甜到不甜排序）。

B1.1　结果的汇集，见表B1。

表 B1　评价员的排序结果

B1.2　统计样品秩和，见表B2。

表 B2　样品的秩次与秩和

B1.3　Friedman检验

　　a．　计算统计量F^′

　　J＝5，P＝4，R₁＝10，R₂＝17.5，R₃＝6，R₄＝16.5，n₁＝2

　　根据公式（1）

　　根据公式（2）

　　b．　统计结论

　　因为F^′（10.95）大于附录A表A1中对应J＝5，P＝4，α＝0.05的临界值7.80，所以可以认为，在0.05显著水平上这4种饼干的甜度有显著性差别。

B1.4　多重比较和分组

　　a．　初步排序

　　根据各样品的秩和从小到大排列的情况：

　　6、10、16.5、17.5将饼干按甜度初步排序为：

C　A　D　B

　　b．　计算临界值γ（I，α）

　　根据公式（5）

　　γ（4，0.05）＝q（4，0.05）×2.89＝3.63×2.89＝10.49

　　γ（3，0.05）＝q（3，0.05）×2.89＝3.31×2.89＝9.57

　　γ（2，0.05）＝q（2，0.05）×2.89＝2.77×2.89＝8.01

　　c．　比较与分组

　　R_B－R_C＝17.5－6＝11.5＞γ（4，0.05）＝10.49

　　R_B－R_A＝17.5－10＝7.5＜γ（3，0.05）＝9.57

　　R_D－R_C＝16.5－6＝10.5＞γ（3，0.05）＝9.57

　　R_A－R_C＝10－6＝4＜γ（2，0.05）＝8.01

　　以上比较的结果表示如下：

　　后分为三组，即：

　　结论是：在5％的显著性水平上，饼干C甜，A次之，D与B不甜，D与B在甜度上无显著性差别。

B1.5　假若事先有某种理由相信饼干样品之间甜度有差别，则必然是饼干C、A、D、B依次递减即

　　C的秩次≤A的秩次≤D的秩次≤B的秩次，其中至少有一个不等号成立。这时应作Page检验：

　　a．　求L值：根据公式（3）

L＝1×6＋2×10＋3×16.5＋4×17.5＝145.5

　　b．　查附录A表A3相应于J＝5，P＝4，α＝0.05的临界值是137。

　　c．　作统计结论

　　L值145.5大于137，所以在α＝0.05的显著水平上拒绝原假设。即认为饼干样品之间甜度有显著性差别。也就是饼干C、A、D、B的甜度依次递减，即：

　　C的秩次≤A的秩次≤D的秩次≤B的秩次，其中至少有一个不等号成立。统计分组的方法和结果与B1.3相同。

B2　8个评价员评价5种饮料的口感（从好到差排序）

B2.1　结果的汇集，见表B3。

表 B3　评价员的排序结果

B2.2　统计样品秩和，见表B4。

表 B4　样品的秩次与秩和

B2.3　Friedman检验

　　a．　计算统计量F

　　J＝8　P＝5　R₁＝17　R₂＝31　R₃＝32　R₄＝23　R₅＝17

　　根据公式（1）

　　b．　统计结论

　　因为10.60大于附录A表A1中P＝5，J＝8，α＝0.05的临界值9.49，所以在5％显著水平上样品之间有显著性差别。

B2.4　多重比较和分组

　　a．　初步排序

　　根据秩和顺序17、17、23、31、32将样品初步排序为：

A　E　D　B　C