因素方差分析在食品生产中的应用

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1、生物统计学论文题目：单因素方差分析在生产中的应用院系：生命科学与技术系专业：食品营养与检测学号：10160201052姓名：乔凤0目录摘要1关键字1ABSTRACT1KEYWORDS1一、引言2二、相关统计知识22.1方差分析简介22.2方差分析的条件22.3方差分析思想22.4单因素方差分析3三、数据统计分析33.1例题分析33.2结果5四、结论6五、参考文献7六、致谢8摘要：本文结合事例详细的叙述了食品生产中有关单因素方差分析的计算方法，介绍了根据计算结果如何分析组群间的差异显著性，利用单因素方差分析方法对某台地瓜丸成型机六个出口所生产的地瓜丸大小进行分析比较，得出

2、不同的出口所生产的地瓜丸大小有显著差异。提出运用单因素方差分析对食品生产过程进行分析，能帮助我们控制食品生产过程中的一些问题，具有较强的实用意义。关键字：单因素方差分析地瓜丸显著差异Abstract:inthispaper,combiningtheexamplesdescribedindetailthecalculationofsinglefactorvarianceanalysismethodinfoodproductionisintroduced,accordingtothecalculationresultstoanalyzethesignificantdiffe

3、rencebetweenpopulations,usingsinglefactoranalysisofvariancemethodwhichproducedinsixexportasweetpotatopelletformingmachineofsweetpotatopillsizeanalysis,drawsignificantdifferencesbetweendifferentexportproductionofsweetpotatopelletsize.Thesinglefactoranalysisofvariancetoanalyzetheprocessoff

4、oodproduction,someproblemscanhelpuscontroltheprocessoffoodproduction,hasastrongpracticalsignificance.Keywords:factoranalysisofvarianceSweetpotatopillsignificantdifference一、引言随着食品工业的日益发展，我国的食品企业也有了较大的进步，但各个方面相对发达国家还不是很完善，在食品统计等数据计算方法方面还有待改进。单因素方差分析是常用的统计技术之一，其理论简单，但计算量相对较大，随着计算机的发展和一系列统计软

5、件的出现，单因素方差分析日益显其优势。它常常在生产、质量控制、环境保护、市场研究、经济预测和管理评估等领域都有广泛的应用。通过单因素方差分析的应用，能对多个总体均值进行比较并做出判断，在实际工作中具有很高的应用价值。但单因素方差分析在食品生产方面还应用较少，为了加强对食品生产各个方面的监控，使生产过程稳定、高产、优质。保障消费者的权益，单因素方差分析方法也应逐渐渗透到食品生产中。二、相关统计知识2．1方差分析简介方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的

6、显著性检验。方差分析是一种统计假设检验方法，与t检验相比，方差分析的应用更加广泛，对问题分析得更加深入，是分析试验数据的重要方之一。2.2方差分析的条件进行方差分析的基本条件,一是各水平的观察数据为来自正态总体中的随机样本,但当n较大时,该条件可不验证;二是各总体相互独立,且方差相同,该条件必须满足,所以进行方差分析必须进行各总体方差的齐次性检验.2.3．方差分析思想方差分析是通过划分误差来源来分析变量之间的关系的一种方法，通过对误差来源的细分找出我们所关注的因素并分析它的作用。具体来看，它主要是用来分析分类型自变量与数值型因变量之间的关系。考虑到自变量性质的特殊性即分

7、类型变量，一般总是按自变量进行分组。方差分析可以分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。2.4、单因素方差分析单因素试验资料的方差分析是比较简单的一种，目地在于正确判断该试验因素各水平的相对效果。在单因素方差分析中，根据组内观测数目是否相同，可分为组内观测次数相等的方差分析和组内观测次数不等的方差分析。单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重