- •Змістовий модуль 1 первинна математико-статистична обробка експериметальних даних
- •Вимірювання величин. Точність вимірювання
- •1.2. Випадкові величини та їх статистична характеристика
- •1.3. Експериментальні дослідження, їх статистична характеристика
- •1.4. Вибірковий метод дослідження
- •2.1. Основні етапи первинної обробки експериментальних даних
- •2. 2. Обчислення основних числових статистичних характеристик вибірки та їх суттєва інтерпретація
- •2.3. Перевірка статистичних гіпотез
- •2.3.1. Відсів грубих похибок
- •Перевірка однорідності декількох вибірок початкових даних
- •2.3.3. Перевірка гіпотези про значущість різниць двох середніх
- •2.3.4. Перевірка гіпотези нормальності розподілу експериментальних даних
- •Змістовий модуль 2 математико-статистичні методи аналізу парних залежностей дослідних даних
- •3.1. Види залежностей величин
- •3.2. Загальні поняття про статистичні методи аналізу парних залежностей
- •4.1 Загальні поняття
- •4.2. Статистична оцінка кореляційного зв'язку між показниками, які контролюються
- •5.1. Загальні поняття
- •5.2. Загальна схема регресійного аналізу
- •5.3. Вибір загального вигляду функції регресії
- •5.4. Метод найменших квадратів
- •5.5. Обчислення оцінок невідомих параметрів лінійної функції регресії
- •5.6. Обчислення оцінок невідомих параметрів квадратичної функції регресії
- •5.7. Обчислення оцінок невідомих параметрів кубічної функції регресії
- •5.8. Статистична оцінка адекватності рівняння регресії
- •Змістовий модуль 3 багаточинникові експерименти
- •7.1. Загальні поняття
- •7.2. Планування порівняльних експериментів
- •7.3. Планування екстремальних експериментів
- •7.4. Статистична обробка та інтерпретація результатів екстремального експерименту
- •7.4.1. Обчислення дисперсії експерименту
- •7.4.2. Обчислення значень коефіцієнтів функції відгуку параметра оптимізації
- •7.4.3. Перевірка адекватності функції відгуку параметра оптимізації
- •7.4.4. Перевірка значущості коефіцієнтів множинної функції регресії
- •7.4.5. Інтерпретація результатів експерименту
- •Література
2.3.3. Перевірка гіпотези про значущість різниць двох середніх
У випадку одержання для одного показника двох різних відповідей, відміна в значеннях може вказувати на те, що наші виміри виконані з похибкою або що ми маємо два неідентичних (різних) зразка. Сама по собі різниця між двома середніми нічого не говорить про надійність наших вимірів. Різниця чи відмінність між двома середніми значеннями вимірів однієї й тієї ж величини може бути значущою і незначущою.
Для оцінки значущості різниці між двома середніми використовують метод непрямих різниць. Обчислюють для кожного варіаційного ряду середнє арифметичне та середню квадратичну помилку середнього арифметичного, а потім визначають коефіцієнт Стьюдента по формулі
.
(2.12)
Якщо t > 3, то розходження (різниця) двох середніх статистично доказане. Якщо t < 3, то для визначення значущості різниць необхідно звертатись до таблиці Стьюдента. Формула (2.12) справедлива для рівновеликих варіаційних рядів (п1 = п2 ) малих вибірок (п < 20).
Приклад 2.4. У роботі [26] експериментально визначали хімічні показники швидкозаморожених смажених м'ясних виробів на основних етапах їх технологічної обробки. В табл. 2.3 подані значення середньої арифметичної, середньої квадратичної помилки (п=10) та коефіцієнт Стьюдента, одержаний по (2.12) під час порівняння характеристик у двох послідовних етапах технологічної обробки виробів: напівфабрикати → смажені; смажені → заморожені; заморожені → розігріті.
Таблиця 2.3 – Статистичні характеристики м’ясних виробів
Найменування виробів |
Вологість, % |
Білки, % |
Жири, % |
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Антрекот |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
напівфабрикат |
70,04 |
0,28 |
- |
22,01 |
0,22 |
- |
3,29 |
0,26 |
- |
смажений |
60,28 |
0,41 |
26,3 |
30,59 |
0,30 |
22,0 |
5,78 |
0,30 |
6,2 |
заморожений |
59,59 |
0,46 |
1,1 |
31,11 |
0,29 |
1,3 |
5,94 |
0,27 |
0,5 |
розігрітий |
50,98 |
0,31 |
17,4 |
38,97 |
0,32 |
18,8 |
6,20 |
0,25 |
0,8 |
Біфштекс січений |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
напівфабрикат |
64,30 |
0,26 |
- |
16,90 |
0,16 |
- |
16,45 |
0,33 |
- |
смажений |
54,61 |
0,29 |
24,2 |
28,32 |
0,22 |
14,4 |
13,83 |
0,26 |
6,5 |
заморожений |
54,02 |
0,32 |
1,4 |
28,69 |
0,22 |
1,2 |
14,08 |
0,25 |
0,7 |
розігрітий |
52,34 |
0,27 |
4,2 |
28,54 |
0,25 |
0,5 |
15,37 |
0,37 |
3,8 |
Січена котлета |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
напівфабрикат |
68,10 |
0,35 |
- |
8,08 |
0,25 |
- |
7,73 |
0,28 |
- |
смажена |
62,48 |
0,48 |
9,3 |
9,88 |
0,26 |
5,0 |
8,79 |
0,25 |
2,8 |
заморожена |
62,29 |
0,35 |
0,3 |
10,07 |
0,26 |
0,5 |
8,91 |
0,24 |
0,4 |
розігріта |
60,47 |
0,34 |
3,6 |
10,08 |
0,29 |
0,03 |
9,28 |
0,24 |
1,1 |
Одержані значення коефіцієнта Стьюдента показують, що найбільш значний вплив на зміну хімічного складу м'ясних виробів має теплова обробка, як первинна (смаження), так і повторна (розігрів). Критерій достовірності різниць між середніми для напівфабрикатів та смажених виробів у всіх випадках більше ніж табличне значення коефіцієнта Стьюдента (за f = n-1 та Р = 0,95 tтабл. = 2,26). Статистично значущі різниці встановлені тільки для показника вологості виробів при їх розігріванні. При цьому можна з певністю стверджувати, що розігрівання статистично значно впливає на вміст білків в антрекотах та вміст жиру в біфштексах січених.
Заморожування статистично незначно впливає на хімічний склад м'ясних виробів.
Статистичний аналіз при перевірці гіпотези про значущість різниць двох середніх дозволив підтвердити правомірність висновку [28, 29] про необхідність вибору вологості як одного з основних показників контролю якості не тільки свіжевиготовлених, але й розігрітих заморожених м'ясних виробів.
