基于主成分分析法的描述性面包感官參數評估

孫麗娟，胡學旭，張慧杰，吳麗，王步軍

（中國農業科學院作物科學研究所/農業部谷物產品質量安全風險評估實驗室（北京），北京100081）

基于主成分分析法的描述性面包感官參數評估

孫麗娟，胡學旭，張慧杰，吳麗，王步軍*

（中國農業科學院作物科學研究所/農業部谷物產品質量安全風險評估實驗室（北京），北京100081）

針對標準GB/T 14611-2008《糧油檢驗小麥粉面包烘焙品質試驗直接發酵法》中4個面包定量感官參數，依據感官評價小組表現，分析驗證各參數穩定性、難易程度和特性，為參數和標度設置提供依據。選擇人員和樣品不同的四組感官評價小組，按該標準對面包外觀、面包芯色澤、質地和紋理結構評價打分，通過方差和主成分分析四組評價人員的各參數感官評價表現，分析4個參數特性。面包外觀樣品間差異顯著、易區分判別、穩定性好、小組一致性好；面包芯色澤樣品間差異較顯著，但混雜了光澤和顏色兩個屬性，不易理解區分，小組一致性低于其他參數，穩定性差；面包質地差異較顯著、較易區分，但穩定性較差，可通過培訓改善人員的區分力和小組的一致性；面包芯紋理結構差異不明顯、難于區分、穩定性差，良好培訓可改善區分能力和一致性；標準化和統一標度主成分分析顯示四個參數都是面包主要參數。建議將面包芯的顏色和光澤分開評分，或給出更詳細的描述，提高面包外觀和面包芯色澤的評分比例。

描述性；面包；感官評價；參數；主成分分析

感官評價方法主要分為三類：差別檢驗、描述性分析和喜好性分析。國標GB/T 14611-2008《糧油檢驗小麥粉面包烘焙品質試驗直接發酵法》[1]中的面包感官評價屬于傳統描述性定量分析法，主要從面包外觀，以及面包芯色澤、質地和紋理結構4個綜合參數對其進行描述，參照標準給出的各屬性描述給出標度，通過總標度判斷面包整體品質[2-4]。這4個感官參數包含了面包冠、頸和表皮情況，面包芯顏色、光澤、平滑性、彈性、回復性、柔軟情況，以及面包芯孔壁性狀和薄厚、孔隙分布情況等多個屬性。各個參數的語言描述和標度設定合理性，決定了面包感官評定的結果。因此，分析評價國標中面包4個參數的感官評價特性非常重要。在感官評價研究中，主要應用一元或多元的統計方法，特別是方差分析法（Analysis of Variance，ANOVA）和主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA），對評價小組成員區分能力、重復性、再行性和一致性進行評估[5-11]。通過分析比較評價小組對不同參數的區分能力、一致性等情況，可綜合判斷參數設定的合理性。目前方差分析、主成分分析已大量應用于豆腐干品質結構[12]、酒類感官預測[13-14]、面條品質[15-16]、鴨血豆腐[17]、發酵乳制品[18]、桃子汁[19]、煙草[20]等中感官參數的分析篩選。本文對現行標準設置，依據人員和樣品不同的四組感官評價小組表現，主要應用方差分析法和主成分分析等統計手段，通過分析評價小組區分能力和一致性，系統評估驗證了其中面包4個感官定量評價參數的穩定性、難易程度和特異性，為優化參數及其標度設置提供依據。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗樣品為2011-2014年強筋小麥23個品種、43個樣品，分別來自河北、黑龍江、山東、河南和湖北省5個省份的不同麥區，田間取樣、實驗室制粉后，后熟1個月。試驗指標測定在中國農業科學院作物科學研究所/農業部谷物品質監督檢驗測試中心進行。

1.2 試驗儀器

制粉機MLU202：無錫布勒機械制造有限公司：和面機ARM-02：加拿大雷鳥食品機械有限公司；面團成型機JCXZ：北京東孚久恒儀器技術有限公司；醒發箱JXFD12：北京東孚久恒儀器技術有限公司；烤箱TMCCCC-218：日本三幸機械株式會社；THUNDERBIRD切片機：加拿大雷鳥食品機械有限公司，切片距12 mm；電子天平ML3002：梅特勒-托利多儀器上海有限公司；獨立封閉的感官評價室。

1.3 試驗方法

分別于2011年-2014年每年各1次共4次，按國家標準GB/T 14612-2008對面包的外觀和內部結構進行感官評價打分，每次評價8-15個品質不同的樣品，每次評價提供對照樣品1個，對照經專家組協商給出參考分值，評價小組成員7-15人，其中2011年設定為第一組、2012年為第二組、2013年為第三組、2014年為第四組，每組感官評價具體情況見表1。

表1 各感官評價小組情況表Table 1 The details of 4 sensory evaluation panels

國標面包感官評價參數一共包括面包外觀，以及面包芯色澤、質地和紋理結構4個參數，根據每個參數的描述對其打分，最后合計為面包感官評分，本研究不考量面包體積評分，具體情況見表2。

表2 GB/T 14612-2008中4個參數具體描述和打分Table 2 The descriptive and score of 4 parameters in GB/T 14612-2008

其中外觀是通過觀察面包外部結構、冠的大小、表皮光滑來判定，其他3個參數通過對等厚的面包片觀察、觸摸和按壓，判定面包芯色澤、紋理和質地等。

1.4 統計分析

采用Panel check和 SPSS（Statistical Program for Social Sciences）軟件進行數據統計分析。SPSS軟件分析每組試驗數據，第四組中4i號感官評價人員出現異常值，將其剔除；Panel check軟件分別對四組面包感官評價數據進行雙因素方差分析，對每組評價人員的面包感官參數打分進行主成分分析，針對第二組的四個面包感官參數進行主成分法分析和標準化主成分分析。

2 結果與分析

2.1 面包感官參數穩定性分析

四組感官評價小組所有樣品的面包參數平均值±標準偏差見表3。

表3 四組感官評價小組所有樣品的面包參數Table 3 The bread parameters of 4 sensory evaluation panels

續表3 四組感官評價小組所有樣品的面包參數Continue table 3 The bread parameters of 4 sensory evaluation panels

從表3可以看出，四組感官評價樣品中，面包外觀的標準偏差分布在0～0.89、面包芯色澤分布在0～0.99、質地分布在0.23～1.93、紋理結構分布在0.83～6.98，不同小組標準偏差差異較大，基本分布在各參數最大標度的20%以內；所有感官評價小組中，面包外觀的標準偏差整體略低于面包芯色澤，低于面包芯質地，明顯低于面包芯紋理結構；隨著樣品平均值的降低，面包參數標準偏差呈升高趨勢，但參數特性變化無明顯規律。方差分析是感官評價最常用的數據分析方法[8-9，21]，參數的 F 值越大，其區分效果越好，P＞0.05表示樣品間不存在顯著性差異，P＜0.05時，則表明存在顯著性差異，只有少數人無法區分[11-12]，通過比較不同組別的F值和區分效果判斷參數的穩定性。

對各組樣品對評分的方差分析顯示，所有感官評價小組的面包外觀F值均大于12（P＜0.01），基本大于其他參數，樣品間面包冠的形狀和頸的大小差異顯著、易區分，感官評定的穩定性好；面包芯色澤和質地F值（P＜0.05）變化較大，面包芯的顏色、光澤、軟硬度和彈性差異較顯著，感官評定的穩定性減弱；面包芯結構中各組F值變化最明顯，整體低于其他組，其中第三組的P＞0.05未能區分樣品間差異，可見面包紋理結構主要通過其氣孔細密均勻程度，以及氣孔形狀、孔壁薄厚判斷，樣品間物理差異極小，不易區分，感官評定的穩定性最差，各組評分方差分析見圖1。

2.2 面包感官參數難易程度分析

用Panel Check軟件分別對四組所有評價人員的面包外觀、面包芯色澤、質地和紋理結構評分進行主成分分析見圖2～圖5，圖中每個點代表一個評價員，點落在內外橢圓之間時，表明該點50%以上的系統方差可以由主成分1和主成分2解釋，評價人員的點越靠近外橢圓，各點聚攏程度越高和主成分1貢獻率越大時，評價小組的一致性越好[5，10，12]，通過評估評價人員對各參數的區分力和組間一致性，分析參數判斷的難易程度。圖2顯示面包外觀的第一、二組各點主要集中在外橢圓，主成分1的貢獻率高達82.5%和84.2%，第三、四組各點分散加大，分別有兩個點落入內橢圓，主成分1的貢獻率分別為65.3%和64.6%，評價小組對該參數的區分能力和一致性好于其他參數，面包外觀差異明顯，肉眼直接可見，參數判別最容易。

圖1 四組感官評價受樣品影響方差分析圖Fig.1 The 4 panels sensory evaluation with product effect in ANOVA analysis

圖2 Tucker-1面包外觀分析Fig.2 Tucker-1model of the bread shape and crust

圖3 tucker-1面包芯色澤分析Fig.3 Tucker-1model of the bread crumb colourandlustre

圖4 tucker-1面包芯質地分析Fig.4 Tucker-1model of the bread softness and springiness

圖5 tucker-1面包芯紋理結構分析Fig.5 Tucker-1model of the bread crumb textrue

圖3～圖5顯示，面包芯參數的第三、四組在內橢圓中的點明顯增多，主成分1的貢獻率也有所降低。面包芯色澤（圖3）的A和B中各點聚攏程度和主成分1貢獻率低于面包芯其他參數，C和D中各點分散明顯，主成分1的貢獻率降低最明顯，分別降到25.6%和42.1%，可見各小組的區分力和一致性最差，如前分析樣品間色澤差異雖較顯著，卻最難區分辨別，主要由于絲樣光澤和顏色是面包芯的兩個屬性，混雜在同一參數中，不易準確判斷，降低了評價人員對面包芯色澤的區分能力，因此建議將顏色和光澤分開評分，或給出更準確的描述；面包質地和紋理結構各組表體改善（見圖4、圖5），但差異仍較大，圖4、5的A和B中各點都聚攏在外橢圓，主成分1的貢獻率也明顯好于C和D，由于質地差異較為明顯，但需通過觀察和觸摸綜合判別，區分難度略有增加，紋理物理結構差異細微，肉眼較難準確區分，建議針對需要多種感官綜合判定的屬性，可通過良好培訓改善小組區分能力。

2.3 面包感官參數標度分析

通過對每個參數第一主成分的貢獻率比較，貢獻率越大，評價小組一致性越好[5，10，22-23]，選擇一致性最好感官小組分析參數特性。綜合分析面包四個參數的主成分1貢獻率表明，各組感官評價小組一致性表現不同，整體上第二組和第一組的一致性明顯好于其他兩組，其中第二組最好、第一組次之、第四組再次、第三組最差。選用各參數主成分1貢獻率最高的第二組數據，對面包四個感官參數進行主成分分析，原始打分數據主成分分析顯示見圖6A，只有面包芯紋理、質地的主成分貢獻率大于0.9，第一主成分（99.6%）主要綜合面包芯紋理參數，第二主成分（0.3%）主要綜合面包芯質地參數，主要由標度比例最大的面包芯紋理結構和質地決定。由于各參數標度差異較大，絕對值大小影響求解主成分，為更好分析相對數的變量作用，可采用標準化主成分分析方法[24-25]。對數據進行了標準化見圖6B，統一標度處理見圖6C，主成分分析顯示面包四個感官參數與主成分貢獻率均大于0.9，第一主成分分別為98.1%和98.4%綜合面包四個參數，第二主成分分別為1.0%和0.8%主要綜合面包芯色澤和面包外觀，可見四個參數都是面包主要參數，應提高面包芯色澤和外觀在評分體系中所占的比例。

圖6 面包四個感官參數進行主成分分析Fig.6 Four bread sensory evaluation parameters principal component analysis

3 結論

我國面包感官評價標準已實施多年，但在實際操作過程中，仍存在個別參數描述不準確問題，本研究通過分析四組感官評價小組表明，發現面包外觀主要依據面包頸和冠的大小，通過肉眼直觀判斷，樣品間差異明顯、更易判別區分、穩定性好，各評價小組一致性好。面包芯色澤主要依靠在一定光線下肉眼觀察判斷，差異較顯著，但參數混雜了光澤和顏色兩個屬性，不易區分判斷，穩定性很差，建議將顏色和光澤兩個屬性區分開，并做準確描述。面包質地主要通過觸感和觀察來判斷，差異較為顯著，較易區分判別，但穩定性較差，需通過培訓改善人員的能力和小組一致性。面包芯紋理結構主要根據面包芯氣孔大小、形狀、排列情況判斷，差異不明顯、不易區分，穩定性差，培訓良好的人員根據標準參考圖片，能有效分辨樣品間差異，改善一致性。面包外觀、面包芯色澤、質地和紋理四個參數標度不同，面包外觀和面包芯色澤的標度明顯低于其他參數，但標準化和統一標度主成分分析顯示四個參數都是面包主要參數，應提高兩參數的評分比例。

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Analysis the Parameter of Descriptive Bread Sensory Evaluation Base on Principal Component Analysis

SUN Li-juan，HU Xue-xu，ZHANG Hui-jie，WU Li，WANG Bu-jun*
（Institute of Crop Science，Chinese Academy of Agricultural Sciences/Laboratory of Quality&Safety Risk Assessment for Cereal Products（Beijing），Ministry of Agriculture，Beijing 100081，China）

On the basis of GB/T 14611-2008and evaluation panels performance，analysis the stability，distinctness and characteristic of bread sensory evaluation parameters，provide the reference to setting parameters and scale.According to GB/T 14611-2008，four panels of participants performed bread sensory evaluation.Date of panel performance was studied by the analysis of variance（ANOVA）and principal component analysis（PCA）to discuss four bread parameters.The bread parameter of shape and crust between samples was significant difference and easy to distinguish，the parameter had well stability and panel agreement.The bread crumb colourandlustre were significant difference between samples，but the bread crumb colourandlustre was uneasy to distinguish for mixed up two attributes colour and luster，the stability and panel agreement of the parameter were the worst.The bread softness and springiness between samples were significant difference and easy to distinguish，the panellists with good training were better to distinguish the parameter and panel agreement.The crumb texture between samples was insignificant difference and uneasy to distinguish，the panellists by training should have better ability of distinguish and panel agreement.Date of the four parameters was studied by standardized and uniform scale principal component analysis，the parameters in GB were main parameters of bread.The colourandlustre should be divided into two parameters or with more particular descript.There should be improved the scale of bread shape and crust and bread colourandlustre.

descriptive；bread；sensory evaluation；parameter；principal component analysis

2016-09-19

農業技術試驗示范項目（125161009000150001）；農業行業標準制定和修訂項目（125161009000150009）

孫麗娟（1979—），女（滿），助理研究員，碩士，研究方向：谷物品質與標準。

*通信作者：王步軍，研究員，博士。

10.3969/j.issn.1005-6521.2017.13.003