感官檢查統計分析：EXCEL & XLSTAT 應用

1.1 感官特性數據的特質

感官（sensory）檢查又稱「官能檢查」，就是依靠人的感覺器官來對產品的質量進行評價和判斷。如對產品的形狀、顏色、氣味、傷痕、老化程度等，通常是依靠人的視覺、聽覺、觸覺和嗅覺等感覺器官進行檢查，並判斷質量的好壞或是否合格。

感官特性數據與物理上能測量的數據相比較，測量值的重現性差，如在相同條件下收集重複數據時，它的變異數有很多時候是會顯著的變大。

並且在某條件下（t），縱然可以得到誤差少的測量值（x），但改變各種的條件（t），試著將ti與xi描點時，ti與xi之間大多難以找出簡單的規則性（x = f(t)）。將此變成直到具有簡單的規則性為止，控制各種條件是非常困難的，而且相反的，如此做反而有時會扭曲感官特性的本質。

換言之，將物理上所測量的數據當作透過「透明玻璃」來觀察的影像時，那麼感官特性數據即可比喻為透過「霧面玻璃」來觀察的數據。

簡單的說，感官特性數據可以說SN比（信號對雜音比）不佳，而且是具有錯綜構造的數據。

以具有此種特性的感官特性數據的統計解析手段來說，從現在起要敘述統計手法，作為將雜音與信號分離使影像明確的工具，以及將錯綜的構造不扭曲本質使以明確的工具，將會非常有幫助。

1.2 統計感官檢查法的概要

此處特別是感官特性的評估，以及它的數據解析的有效手法，總稱為統計感官檢查手法，這些會在本章介紹。除了統計感官檢查手法以外，品質管理中一般所熟知的實驗計畫法、計量值的檢定、估計、單迴歸分析、管制圖等手法，當然可依數據的收集方法、分類的方法來使用。

將統計感官檢查手法的概要表示在圖表1.1中。另外，代表性的統計感官檢查手法表示在圖表1.2中。

1.4 感官檢查中數據的性質

解說了尺度的分類與基本的性質之後，在感官檢查中的數據是以分類尺度與順位尺度為中心，並且考察將分類尺度或順位尺度的分級分類數據「視為」間隔尺度的優點、缺點。

一、尺度的分類

所謂尺度是只為了測量「感覺的質、強度、嗜好（感覺喜歡）以及受容性（被接受的性質）所準備的語言或數值的集合，能分類或能設定順位者」（JISZ 8144 2044）。依據心理學者史蒂夫（S. S. Stevens）的尺度分類是感官檢查中重要的想法。

史蒂夫如圖表1.5將尺度分成4個類型。

分類尺度（名義尺度）只能保證等價性。譬如，日本棒球選手的巨人隊背號1號的人與王貞治是等價的。並且，求平均或標準差的計量性處理不具意義。譬如巨人隊3號的長島氏與1號的王貞治打出全壘打時，是不能變成背號2號的人打出全壘打的。並且，數值大小也不具意義。

順序尺度（序數尺度），可保證大小關係。譬如，田徑賽的第一名、第二名…，第二名雖然不及第一名，但卻在第三名之上，可是第一名與第二名之差並不保證等於第二名與第三名之差。因此，第一名與第三名取平均是不保證等於第二名的。可以適用處理順位的統計方法。

間隔尺度（距離尺度）可以保證距離的等價性。譬如，30度與20度的氣溫差等於20度與10度的氣溫差。可是，A的30度卻不能說是B的10度的3倍熱。像平均氣溫是20度那樣，可以適用平常的統計處理。

比例尺度（比率尺度）可以保證比率的等價性。譬如，相撲的大力士體重是300公斤，小力士體重是100公斤時，可以說大力士是小力士的三倍重。並且，平均體重200公斤，可以適用平常的統計處理。

這些尺度的高低順序，依序由低位到高位是分類尺度、順位尺度、間隔尺度、比例尺度。高位的尺度均具有包含低位尺度的性質。

二、感官檢查中的數據

感官檢查中作為輸出所得到的數據，並非像利用機器測量值的那種比例尺度或間隔尺度，而是以順位尺度或分類尺度為中心。

譬如，將等級分級為上、中、下的分類數據即為順位尺度。並且，使用問卷如圖表1.6(a)將相反語放在兩端的語意差異法（SD: Semantic Differential Scale），或像表1.6(b)以評定尺度法詢問的有很多，而「相當高級」雖不及「非常高級」卻比「略為高級」強，由於是表示對類別加以分級並設定順位，因之原本就是以等級加以分類的分類尺度或順位尺度。

可是，將此如圖表1.6的括號內予以分類化，「視為」間隔尺度來解析的也有很多。

像這樣視為間隔尺度，「相當高級」與「非常高級」之差，即等於「略為高級」與「相當高級」之差。回答「非常高級」的人數與回答「略為高級」的人數如果同數時，取平均值時，即為「相當高級」。

為何要施與「視為」的操作呢？在日人佐藤信（1978）所寫的《官能檢查入門》一書中有明確的說明，此即是期待可因它而獲得利處的緣故。尺度隨著分類尺度（名義尺度）、順位尺度（序數尺度）、間格尺度（距離尺度）、比例尺度（比率尺度）而提高，對於由該尺度所獲得的數據，可以適用的統計量的種類即變多。換言之，由數據可以得出的資訊量變多。因此，站在此觀點，將上、中、下的分級數據看成間隔尺度或比例尺度來處理的方法是令人滿意的。

可是，也有人主張分級數據應當作分類尺度或順位尺度來處理。換言之，應權衡「視為」所得到的利處與可能產生的失誤，再去處理分類數據為宜。

實際的感官檢查，將分級分類數據近似地看成間隔尺度如圖表1.5那樣給與數值，與計分法的結果同樣處理的有很多。這是基於經驗法則，即使如此處理也不會有問題而被允許的，可是，即使是此種情形，評審員是否熟練該尺度的性質與使用法呢？樣本的性質當作間隔尺度的設定是否容易進行呢？等等均需要考慮。

當然，視為低位的尺度亦即分類尺度或順位尺度，應用獨立性的檢定或數量化理論等也是一般所採行的。

1.1 感官特性數據的特質

感官（sensory）檢查又稱「官能檢查」，就是依靠人的感覺器官來對產品的質量進行評價和判斷。如對產品的形狀、顏色、氣味、傷痕、老化程度等，通常是依靠人的視覺、聽覺、觸覺和嗅覺等感覺器官進行檢查，並判斷質量的好壞或是否合格。

感官特性數據與物理上能測量的數據相比較，測量值的重現性差，如在相同條件下收集重複數據時，它的變異數有很多時候是會顯著的變大。

並且在某條件下（t），縱然可以得到誤差少的測量值（x），但改變各種的條件（t），試著將ti與xi描點時，ti與xi之間大多難以找出簡單的規則性...

感官（sensory）是泛指能接受外界刺激的特化器官與分布在部分身體上的感官神經（sensory nerve），是人體得到外界資訊的通道。

就人類而言，它包括眼睛的視覺、耳朵的聽覺、口腔的味覺、鼻子的嗅覺等主要的特化器官與分布在皮膚的觸覺。

統計感官檢查法是將人的感覺定量化，從中可以獲得許多商機的一種非常優越的工具。可是，相反地，其解析需要複雜的計算或特殊的數表。此乃是統計感官檢查法無法全面普及的原因之一。

可是，在我們周遭有不少軟體仍具備有能便於數據的累計功能或執行統計分析的功能，其中Excel是具備泛用性而且也可簡單操作的軟體。Excel具有能執行簡單機率計算的函數，如二項分配、F分配、2分配等，使統計感官檢查法之解析成為可能。

本書介紹感官檢查法中常用的有效解析方法，同時說明利用Excel即可簡單進行分析的步驟，對普及感官檢查法有所幫助。此外，也引進可以利用Excel作為介面的XLSTAT軟體，對感官數據的分析更是如虎添翼，甚有助益。

本書具有以下特徵：

1. 2點比較法等的分類數據的解析法，不使用特殊的數表，以Excel即可計算機率。

2. Fisher的評分法、累積法等的分級數據的解析法，不用麻煩的手算，而以Excel也能有效率的計算。

3. 順位相關係數、Kendall的一致性係數等的順位法，將所使用的特殊數表全部輸入到Excel的試算表中，再進行參照。

4. 一對比較法不使用麻煩的計算方式也可有效率地使用Excel來計算，特別是Scheffe的一對比較法，網羅了三種變形法。

5. 書中也介紹另一種軟體XLSTAT，它是Excel與Statistics的結合，採用先進的計算技術，使您以無與倫比的速度獲得可行的結果。今天，XLSTAT為您提供各式各樣的行業∕現場所需的模組，讓統計軟體的方式改變你的工作方式，相信讀者也將會感受到它的威力。

本書期盼有助於工商業的測試單位或政府機構如檢驗所、試驗所與學術研究機構，如工管系、食科系、餐旅系或醫檢系等相關科系的參考外，如能讓一般讀者知道統計感官檢查法的存在價值與有用性，更是望外之幸。

感官（sensory）是泛指能接受外界刺激的特化器官與分布在部分身體上的感官神經（sensory nerve），是人體得到外界資訊的通道。

就人類而言，它包括眼睛的視覺、耳朵的聽覺、口腔的味覺、鼻子的嗅覺等主要的特化器官與分布在皮膚的觸覺。

統計感官檢查法是將人的感覺定量化，從中可以獲得許多商機的一種非常優越的工具。可是，相反地，其解析需要複雜的計算或特殊的數表。此乃是統計感官檢查法無法全面普及的原因之一。

可是，在我們周遭有不少軟體仍具備有能便於數據的累計功能或執行統計分析的功能，其中Excel是具備泛用性而且也可簡單...

1 統計感官檢查法的基礎
1.1　感官特性數據的特質
1.2　統計感官檢查法的概要
1.3　統計感官檢查手法的目的別分類
1.4　感官檢查中數據的性質
2 分類數據的解析法（識別法、嗜好法）
2.1　本章所使用的Excel函數
2.2　分類數據的解析法（識別法、嗜好法）的概要
2.3　2點比較法
2.4　3點比較法
2.5　1：2點比較法（1：2點識別法）
2.6　配對法
3 分級數據的解析法
3.1　本章所使用的Excel函數
3.2　分級數據的解析法概要
3.3　利用分割表的2檢定
3.4　Fisher的評分法
3.5　累積法
3.6　累積2法
4 順位法
4.1　本章所使用的Excel函數
4.2　順位法的概要
4.3　順位相關係數
4.3　Kendall的一致性數W與Friedman的檢定
4.4　Wilcoxon的順位和檢定
4.5　Kruskal-Wallis的H檢定
5 一對比較法
5.1　本章所使用的Excel函數
5.2　一對比較法的概要
5.3　一致性係數
5.4　Scheffe的一對比較法
6 XLSTAT軟體的設定
7 感官分析的實驗設計
7.1　用於感官分析實驗設計的數據集
7.2　建立感官分析實驗設計
7.3　解釋建議的實驗設計
8 感官追蹤分析
8.1　數據輸入
8.2　追蹤分析的步驟
8.3　解釋感官追蹤分析的結果
9 語意差異圖
9.1　用於建立語意差異圖的數據集
9.2　語意差異圖的目的
9.3　語意差異圖的用法
9.4　解釋語意差異圖
10 感官判別檢定
10.1　三角形檢定目的
10.2　三角形檢定的設計
10.3　執行三角形檢定
10.4　設定三角形檢定
10.5　三角形檢定的解釋
11 CATA分析
11.1　XLSTAT中執行CATA分析的數據集
11.2　在XLSTAT中設定CATA分析
11.3　在XLSTAT中解釋CATA分析的結果（第一部分）
11.4　在XLSTAT中解釋CATA分析的結果（第二部分）
12 感官罰值分析
12.1　執行罰值分析的數據集
12.2　罰值分析的步驟
12.3　解釋罰值分析的結果
13 感官產品表徵法
13.1　數據輸入型式
13.2　設定產品表徵
13.3　解釋產品特徵的結果
14 感官輪
14.1　用於Excel中繪製感官輪的數據集
14.2　解讀感官輪
15 感官的時間優勢分析
15.1　數據輸入型式
15.2　使用XLSTAT設立TDS
15.3　用XLSTAT解釋TDS分析的結果
16 感官保存期限分析
16.1　感官保存期限分析數據集
16.2　感官保存期限目的分析
16.3　解釋感官保存期限分析的結果
17 聯合分析
17.1　聯合分析的數據集和目標
18 選擇型聯合分析
18.1　數據輸入類型
18.2　數據輸入步驟
19 偏好映射法
19.1　兩種類型的偏好映射法
19.2　數據輸入型式
19.3　設定偏好映射
19.4　解釋偏好映射

1 統計感官檢查法的基礎
1.1　感官特性數據的特質
1.2　統計感官檢查法的概要
1.3　統計感官檢查手法的目的別分類
1.4　感官檢查中數據的性質
2 分類數據的解析法（識別法、嗜好法）
2.1　本章所使用的Excel函數
2.2　分類數據的解析法（識別法、嗜好法）的概要
2.3　2點比較法
2.4　3點比較法
2.5　1：2點比較法（1：2點識別法）
2.6　配對法
3 分級數據的解析法
3.1　本章所使用的Excel函數
3.2　分級數據的解析法概要
3.3　利用分割表的2檢定
3.4　Fisher的評分法
3.5　累積法
3.6　累積2法
4 順位法
4.1　本章所使...