劉美童

摘 要：食品是由眾多成分構成的相對繁雜的體系，所以食品質(zhì)量由諸多元素的復合作用決定，致使食品質(zhì)量評估標準繁雜且難分主次，對客觀且科學評估食品質(zhì)量具有不利影響。食品質(zhì)量評估指的是采取科學手段，對于食品外在特質(zhì)與內(nèi)在特點實施系統(tǒng)性分析，并和既定指標對比，從而對于食品質(zhì)量作出準確評估。統(tǒng)計分析屬于新型數(shù)據(jù)處理手段，在農(nóng)業(yè)與工業(yè)等領域獲得廣泛運用于研究。為此，以統(tǒng)計分析法在食品質(zhì)量評估方面的運用展開分析，以供同行參考。

關鍵詞：統(tǒng)計分析法;食品質(zhì)量;評估

食品質(zhì)量評估涵蓋客觀評估及主觀評估，主觀評估指的是感官評估，即評估主體針對被測對象所帶來的感官刺激實施評定與分析，而客觀評估指的是按照儀器設備科學測定被測對象，并科學剖析結果，評價食品質(zhì)量。伴隨民眾生活水平提升，民眾對于食品質(zhì)量的評估標準不斷提高，以往的質(zhì)量評估手段已無法滿足現(xiàn)階段食品質(zhì)量評估訴求，且普遍為相對單一化標準的評估，片面性較強，欠缺理論性數(shù)據(jù)支持。所以，進一步促進創(chuàng)新性質(zhì)量評估方式的運用，建設科學合理的評估體系極其重要。

1 統(tǒng)計分析概述

統(tǒng)計學是基于統(tǒng)計實踐基礎之上，由17世紀中期生成且漸漸興起的社會學科。其探索如何評測、收集、歸納。整理以及剖析反映出客觀現(xiàn)象整體數(shù)量的數(shù)據(jù)，便于得出準確認知的方法論科學，其被廣泛運用在各學科中，從社會科學與自然科學至人文科學，乃至被用作政府與工商業(yè)情報決策方面。所謂統(tǒng)計分析，即應用統(tǒng)計方法與分析對象相應的知識內(nèi)容，基于定性和定量相融合開展的研究活動。其是自統(tǒng)計設計、調(diào)查以及整理后的重要工作內(nèi)容，是基于前階段工作的前提下經(jīng)過分析繼而對研究對象達到更加深刻的認知。其亦是在某個選題下，融合分析方案制定、資料采集與整理而開展的研究活動。完善與系統(tǒng)化的資料信息是統(tǒng)計分析開始的必要條件。應用統(tǒng)計分析方法、定性和定量融合是統(tǒng)計分析主要的特點。應用統(tǒng)計分析方法實施系統(tǒng)分析，僅稱統(tǒng)計工作人員參加的分析活動為統(tǒng)計分析嚴格而言并不具有準確性。

2 食品質(zhì)量評估方式的發(fā)展態(tài)勢

2.1 多元評價方式相融合

伴隨民眾對于食品質(zhì)量要求的不斷提升，單一化的統(tǒng)計分析法現(xiàn)已無法滿足質(zhì)量評估需要。現(xiàn)階段，多元評價方式融合是食品質(zhì)量評估方式發(fā)展態(tài)勢之一。評價方式各有利弊，把不同方式綜合運用可揚長避短，真正發(fā)揮各評價方式的優(yōu)勢，令評價結論更具備可靠性與科學性。近幾年，主成分分析方式和聚類分析方式相融合、聚類分析和因子分析相融合等多元綜合評估分析手段在食品質(zhì)量評估層面成為焦點。部分學者采取聚類分析與主成分分析方式融合的多元分析針對蘋果、荔枝、枸杞以及菜用大豆的質(zhì)量展開綜合性評估，為有關質(zhì)量評估標準體系的有效簡化提供可能。運用綜合評估分析方式，促使食品質(zhì)量評估更具可靠性及科學性，對促進食品科學健康發(fā)展具有積極意義。

2.2 借助評價模型評測食品質(zhì)量

借助評價模型預測食品質(zhì)量，其不但可密切聯(lián)系實際，推廣性與通用性較強，而且評價模型計算便捷、計算方法新穎，為食品質(zhì)量評估提供了一定理據(jù)。產(chǎn)品質(zhì)量的預測和控制對于食品生產(chǎn)有著重要意義和價值，多數(shù)研究證實，評價模型在預測食品質(zhì)量層面的運用獲得滿意的成果。曾祥燕等人以BP與PCA神經(jīng)網(wǎng)絡為基準，建構了葡萄酒評估模型同時展開預測。王晰等人基于主成分分析方式構建了漢中紅茶滋味、湯色評估模型，并對比感官評估結果與該模型計算結果，此評估模型具有可行性，有效減少評估人員因主觀判斷所導致的誤差，促使分析成果及結論更具有客觀性。任亦賀等人運用神經(jīng)網(wǎng)絡、主成分分析法以及遺傳算法構建了啤酒感官評估模型，此模型預測了五十種啤酒產(chǎn)品的感官得分，預測最大誤差是16.07%，通過分析感官評價，最大相對誤差明顯低于20%，因此認為可信。研究成果證實，此方式可以對啤酒感官評估進行有效預測。

3 統(tǒng)計分析法在食品質(zhì)量評估方面的運用

3.1 主成分分析方法

所謂主成分分析方法（PCA），亦被稱作主分量分析方法，是較為常用與常見的多變量統(tǒng)計方式之一，所采取的是數(shù)據(jù)降維技術，由繁至簡，在多個變量當中選擇具備代表性的新的、獨立的綜合變量，繼而探究變量之間存在的線性關系。現(xiàn)階段，已經(jīng)廣泛用于發(fā)酵食品以及果蔬類食品等加工專用食品種類的質(zhì)量評估、篩選等方面的研究領域中。主成分分析亦可按照主成分得分的不同對于各份資源實施評估。王沛等人經(jīng)過對于不同蘋果脆皮主成分展開分析研究，獲得主成分的綜合得分并進行排序，從而獲得各品種蘋果的優(yōu)劣程度，有效防止將部分性狀質(zhì)量優(yōu)質(zhì)類型淘汰的現(xiàn)象發(fā)生，為食品優(yōu)質(zhì)品種篩選以及質(zhì)量評估提供了理據(jù)。主成分分析方式能夠?qū)⒃兄T多具備一定關聯(lián)性的變量重新排列組合為互相無關、新的綜合標準，以此來替代原有變量。而白沙沙等人借助主成分分析把蘋果十二個質(zhì)量標準綜合成三個主成分，達到了以最少主成分更多地呈現(xiàn)出原變量信息的效果。主成分貢獻率與特點是選擇主成分的根據(jù)，姜曉青等人針對十三種菜用大豆所包含的十項理化標準展開主成分分析，所提煉的四種主成分貢獻率高達百分之八十九。而主成分分析和感官評估結果達到高度一致，標志著主成分分析可防止人為賦予權重產(chǎn)生的諸多影響，科學且客觀的明確各指標權重，在多品種多指標樣品的多元評估提供了可行與客觀的方式。

3.2 灰色關聯(lián)度分析方法

所謂灰色關聯(lián)度分析方法（GSCM），指的是對于目標性狀實施綜合描述且量化評價的方式，關聯(lián)度是比較數(shù)列與參考數(shù)列間存在的關聯(lián)性的量度，量度大小與食品品種優(yōu)劣程度正相關，亦標志著品種優(yōu)劣性。需要注意的是，若比較數(shù)列和參考數(shù)列的單位存在差異，在關聯(lián)分析開始前應實施無量綱化處理。具體來說，關聯(lián)度涵蓋加權關聯(lián)度與等權關聯(lián)度，把各性狀置于同等條件下展開計算，便可活動等權關聯(lián)度。而加權關聯(lián)度則因為反映食品品種優(yōu)劣度的性狀指標所具備的重要性有所差異，所以應賦予各性狀差異化的權重系數(shù)，并對此展開計算從而獲得各品種加權關聯(lián)度。陳連珠等人利用此方式排序了黃秋葵十個主要的農(nóng)藝性狀，研究結果證實綜合性狀通過加權關聯(lián)度進行排序與田間觀測結論更為契合。所以，灰色關聯(lián)度分析方式能夠運用在新品種選育與推廣種植等方面。如果評估過程當中部分指標發(fā)展態(tài)勢相異或者相似，則通過灰色關聯(lián)度法展開分析。此方式能夠相對客觀與全面地評估每一品種優(yōu)劣性，切實克服了回歸分析或者方差分析等統(tǒng)計方式由于只考量單一化元素，忽視部分綜合因素表現(xiàn)相對較佳的品種的缺陷，促使評估結果更加具備實際意義及可靠性。

3.3 層次分析方法

20世紀70年代初期，薩蒂提出了層次分析方法（AHP），亦被稱作層次權重決策的統(tǒng)計分析法。該方式是按照各個評估因子針對評估標準影響的關鍵程度，經(jīng)過計算所得的各評估標準的權重，且將定量、定性融合的分析方式。層次分析法主要涵蓋四個環(huán)節(jié)，即構建遞階層次架構、建構兩兩對比判斷矩陣以及解判斷矩陣，同時展開各指標權重計算與一致性檢驗。目前，國內(nèi)外已經(jīng)存在把AHP運用在食品質(zhì)量評估層面的研究，且已經(jīng)獲得理想化成果。劉璇等人借助層次分析針對二十個晚熟蘋果脆片的七個質(zhì)量標準實施綜合評估，希望選擇出質(zhì)量較佳的品種，在具體分析過程中重視定量和定性融合，經(jīng)過不同評估標準權重的計算，繼而獲得蘋果碎片質(zhì)量狀況的綜合評分，為構建蘋果脆片質(zhì)量評估體系供給參考理據(jù)。而劉長虹等人擇選市售饅頭用作感官評估對象，以層次分析方法實施權重分配，建構饅頭模糊評估模型，利用綜合值大小評估饅頭質(zhì)量與等級優(yōu)劣，繼而得到全面與科學的感官評估方式。

3.4 聚類分析方法

一般來說，聚類分析（CA）指的是按照研究對象或者指標的各種特性，把其劃分成同質(zhì)群組的信息統(tǒng)計分析技術，主要是按照樣品質(zhì)量特征的相似度把其聚合，而相似度高的優(yōu)先進行聚合，最后根據(jù)類別綜合性質(zhì)聚合諸多品種，從而實現(xiàn)聚類分析的整個過程。在實際問題解決當中，按照單因素分類的不足，來綜合且全面地描繪多樣本對象種類，常常要考量諸多因素將其合理分析，而聚類分析法則能夠有效解決該問題。焦楊等人借助對品種實施具備分析，其結論證實聚類分析針對具備關系的品種劃分相對準確，能夠認定聚類結果存在有效性，通過和其他研究人士得出的結論對比，發(fā)現(xiàn)結論具有一致性。韓斯等人針對主裁藍莓品類展開聚類分析的結果證實，聚類分析可簡單化處理冗長且海量的數(shù)據(jù)信息，保證定量分析結論達到高精準度。這標志著聚類分析方法既能夠處理大量數(shù)據(jù)，亦能觀察到各品種間存在的相似度，對于品種研究有著指導作用。

3.5 因子分析方法

所謂因子分析（FA）指的是借助降維思想在諸多變量當中提煉共性因子的統(tǒng)計方法，換言之，把本質(zhì)一致的指標歸入到一個因子當中，使得其變量的數(shù)目有所降低，最終按照各個因子具體得分狀況實施綜合評估?，F(xiàn)階段，因子分析于農(nóng)作物食品評估、抗性檢測以及遺傳演化等分析當中被充分運用。并且，在眾多食品種類如枸杞、砂梨、獼猴桃、龍眼以及冬棗等產(chǎn)品的優(yōu)選層面亦獲得廣泛運用。因子分子借助數(shù)據(jù)降維針對原始信息實施壓縮，使得各個共性因子間互不關聯(lián)且能夠反映各個因子信息。所以，在諸多變量于同一時刻影響一個變量之時，采取因子分析方法減小其分析的難度。在因子分析層面，馮會麗等人借助此法把灰棗質(zhì)量標準數(shù)據(jù)合理簡化，并提煉三個獨立化的共性因子，繼而對于灰棗實施質(zhì)量對比與優(yōu)選。因提煉的共性因子具備實際意義，可相對全面的了解品種具體綜合性狀，因此使得質(zhì)量評估分析結論更為合理與客觀。

4 結語

綜上所述，統(tǒng)計分析法的運用為食品質(zhì)量評估供給更加客觀、科學的評估方式，進一步促進智能感官分析等先進技術在食品方面的發(fā)展。誠然，現(xiàn)階段統(tǒng)計分析法的運用范疇相對局限，普遍運用在果品質(zhì)量的綜合評估方面。因此，把不同分析技術手段融合，持續(xù)研究全新的分析于技術手段，繼而構建一套相對合理、正確與科學的食品質(zhì)量評估方式，針對高品質(zhì)食品開發(fā)、拓展食品市場的新領域以及控制食品質(zhì)量安全等方面有著指導意義。

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