統計分析方法在食品質量評估中的應用

◎ 樸美憬，李宇欣，劉 佳

（中國人民大學，北京 100086）

食品涉及加工程序和組成成分，總體來說較為復雜，這決定了食品質量無法根據單一因素判斷，而是要綜合參考多種因素，加大了對食品質量進行準確評價的難度。食品質量評價要以特定標準作為參照，綜合運用科學的質量分析方法，對食品的內外部特征進行詳細分析，最終對食品質量進行評估。食品質量評價可分為主觀和客觀評價。其中，主觀評價即評價主體通過觀察、觸摸、聞氣味等方式對被測對象給出感官上的評價；客觀評價即在儀器的作用下得出檢測結果，然后通過分析歸納得出最終評價。為了做好民生保障工作，保護人民的生命健康安全不受傷害，我國于2015年新修訂的《食品安全法》，對食品質量評價標準、監管方式以及問題處罰方式作出調整，以提升安全控制水平，增強食品安全[1]。

統計學出現于17 世紀中期，后逐漸快速發展起來。統計學屬于社會科學，以統計學實踐為基礎，討論的主要問題是通過何種方式對特定對象的總體數據進行收集、分析、歸納和總結，并以此幫助提高人們的認知，其運用范圍廣泛。統計分析需要以統計法以及分析對象作為體系的基石，基于定性、定量的聯合影響開展分析。統計分析是基于實踐的研究活動，包括分析對象的確定、分析計劃的制定、數據收集和最后的數據分析，其以特定課題為中心。

1 統計分析法在食品質量評估方面的運用

1.1 主成分分析法

主成分分析法也被稱為主成分回歸分析法和主分量分析法，該方法具有穩定性，常用于評估、分析面粉食品、發酵食品等加工類食品的質量。主成分分析法的運用范圍很廣，除了上述領域外，其他資源也可以以主成分得分的不同為依據完成評估任務。隨著科學技術的進步，主成分分析法也得到改進，在品質評價領域被經常用到。周妍等借助主成分分析法完成了對面條品質的評價，他們通過對面條的質量、口感、色澤等多個指標進行主成分分析，得到了能夠全面評價面條品質的主成分指標，為面條生產企業提供了科學的品質評價方法；馬龍和黃毅利用主成分分析法完成了對稻米品質、醬牛肉質構特性以及醬油質量的評價。

此外，主成分分析法也常被用來降低數據集的維度，保持數據集中對彼此方差貢獻最大的特征。現階段，它已被廣泛應用于發酵食品、面粉食品等加工型特色食品的質量評估和篩選研究領域。主成分分析法是一種常用的多元統計分析方法，其可以將多個變量轉化為少數幾個主成分，從而簡化數據分析。例如，傅丁等學者將主成分分析法運用大米評價上。他們通過對大米的外觀、口感、儲存穩定性等多個指標進行主成分分析，得到了能夠全面評價大米品質的主成分指標，為大米生產企業提供了科學的品質評價方法。此外，還有相關研究選取了10 種市售面筋粉作為試驗材料，對面筋粉的質量進行評價，并應用主成分分析方法對數據進行處理，建立了客觀、全面、便捷的質量評價體系。主成分分析和感官評價的結果符合預期[2]，標志著主成分分析法可以防止人為授予權重的較大影響，科學客觀地明確各指標的權重，為多物種、多指標的多元評估提供可行的客觀途徑[3]。

1.2 灰色關聯度分析法

GSCM 分析法的全稱是灰色關聯度分析法，屬于定量評價和綜合描述目標性狀方法，參考系列和比較系列之間相關性分析可以以GSCM 分析法中的相關度為參照，其數值越大則表示品種越優秀。我們要留意一個特殊情況，即倘若參考和比較系列的單位不一樣，則要完成無量綱化再進行相關分析。

等權相關度和加權相關度都屬于關聯度范疇，在相同條件下計算各性狀，可以得出等權相關度，因為后者反映出的品種優劣的各性狀指標重要性有差別，所以其結果要通過對不同性狀賦予不同權重系數得出。劉錄祥開展分析的基礎思路，即結合形狀相似進行確認，以供試單株各性狀上限指標為依據，評估結果更能反映出果實品質多個性狀的實際表現，構造出比較株系的“理想單株”。王振江等分析了灰色關聯度對13 個桑葚品種(5 項核心指標的綜合評價結果表明，2號、3 號、8 號、6 號、9 號）的品質和理想品種的各項數據最接近，其中，8 號的VC、總多酚、總酸、固酸比以及糖酸比的含量相對較高，分析其各項數據，得出8 號和理想品種、最佳品種的要求差距最小，12號的品質較差。

由此可知，對于新品種的選育和推廣，可以選擇灰色關聯法。在對其進行評價時，倘若部分指標存在相似性，可以選擇灰色關聯法分析進而得到最終結果。在此種方法的作用下，得到的各品種優劣結果更為真實、準確，這樣可以避免使用回歸、方差分析以及統計方法只以部分要素為參照的缺陷，讓參照數據更加全面，得到的評價結果也更有參考價值、可信度更高[4]。

1.3 聚類分析法

CA 分析法的全稱是聚類分析法，其以研究對象或指標的眾多特性為依據，將研究對象按照屬性進行分類，分為相對同質群體。其聚集依據參考的是樣品品質質量特征的相似程度，相似度較高的樣品先被聚集在一起，然后再以類型的綜合性質為依據，將多個品種聚集起來，得到最終結果。

單因素分析無法對實際操作中多個樣本對象進行全面描述，其分類要綜合考慮各種因素，聚類分析的出現，完美彌補了上述缺陷。張海英等人以簡化改進桃子的質量評價為目的，先借助聚類分析用5 個重要指標替換桃子的10 個質量指標，簡化質量指標，最后再對其進行質量評價。其結果顯示，聚類分析可對數據以及數據源的相似開展表述，結合特征標準開展聚類。比較聚類結果和其他研究者的研究結果，兩者之間存在的差距很小。通過上述分析可知，聚類分析法既可以對龐大的數據進行處理，又可以對不同品種之間的相似程度進行評估，能夠有效推動品種譜系研究的發展[5]。

1.4 層次分析法

AHP 分析法的全稱為層次分析法，其是通過對定量和定性進行對比來達到分析目的。薩蒂在20 世紀70年代設計了綜合評價法。層次分析法對不同評價指標權重的計算是通過測量不同評價因素對評價指標影響的重要性實現的。AHP 在國內外都被廣泛使用，對質量評價研究有推動作用。

李年琴等人基于對企業社會責任內涵的分析，站在食品供應鏈角度設置了科學有效的評價指標，在食品核心企業社會責任管理體系中加入供應鏈責任，在層次分析法的幫助下對此問題進行了全面而深入的分析。為了確保分析結果的準確性和權威性，他們還邀請了相關專家學者來評價指標的重要性，最后對打分進行統計分析，求得算術平均值，得到9 個判斷矩陣。因此，借助層次分析法賦予不同的權重，可以讓食品制造經營企業重視食品安全和質量，明確重點內容，提高其社會責任意識，構建安全、綠色、高效的食品供應鏈體系，幫助企業又好又快的發展。根據萬捷等人的分析結果，冷鏈加工工程、食品安全以及冷鏈加工過程工作是食品冷鏈加工過程質量管理內容的3 個重要組成部分，相關企業要以此為參照，科學控制食品冷鏈的生產加工過程，提高冷鏈生產加工質量，保障消費者的食品安全。基于TFN-AHP 方法的指引，萬捷等人系統探討了質量績效，構建了相應的評價模型，通過分析評價結果，發現其和實際情況具有較高一致性，因此得到不少管理者的認可和支持。由此可知，評價指標體系是科學有效的，且可以提高加工過程的管理質量。

層次分析法通過對復雜的多目標問題進行層次化、系統化處理，使之前的問題更加科學合理，可以有效減少人為干擾和主觀判斷帶來的誤差。由此可知，新的定性和定量分析法在食品行業的運用，能夠有效推動我國食品行業的發展和進步。

1.5 模糊綜合評價法

FCE 法的全稱是模糊綜合評價法，屬于主觀評價方法。模糊綜合評價法的模型以定性分析、數理量化的多層次綜合判斷為基礎，同時考慮定性指標和定量指標。

在實踐中，相關工作人員常采用總分法對食品的感官評價進行分析評價，且會存在很多不可預料的情況，對評價的客觀真實性產生影響。因為無法用準確的分數對食品感官評價進行描述，所以食品感官評價更適合使用模糊綜合評價法。食品感官評定具體應用有銀耳紅棗豬肉香腸工藝研究、火棘果汁發酵工藝、優化杭胎菊復合飲、黃桃酒發酵工藝等。模糊綜合評價法在食品安全方面也有所運用，例如，通過模糊綜合評價法構建“福喜過期肉事件”的預警模型，為食品安全提供網絡輿情決策支持。依靠因素分析和統計模型的研究，可以讓結果更加客觀與系統，避免主觀因素的干擾，充分發揮最大從屬關系原理和模糊線性變換原理作用，并對相關因素進行綜合分析，最終完成對被評價對象的綜合評價。

1.6 因子分析法

因子分析法具有簡單方便的指標體系和變量，評價指標之間又相互獨立，可以消除因評價指標里重復信息導致評價重復性的效果。

因子分析法是一種常用的數據分析方法，其優點主要包括以下幾個方面：簡化數據結構，可以將大量的變量簡化為少數幾個因子，從而減少數據的復雜性，使數據結構更加清晰和易于理解；揭示變量之間的關系，可以揭示變量之間的潛在關系，從而更好地理解變量之間的相互作用和影響，為進一步研究提供基礎；提高數據分析效率，減少數據的維度，從而提高數據分析的效率，節省時間和成本；降低誤差，通過消除變量之間的共線性，降低數據分析中的誤差，提高數據分析的準確性和可靠性；可以將大量的變量簡化為少數幾個因子，從而更容易解釋數據分析的結果，使結果更加直觀和易于理解。因此，因子分析法在數據分析中具有廣泛的應用價值，可以幫助研究者更好地理解數據，揭示變量之間的關系，提高數據分析的效率和準確性。

2 結語

統計分析法的出現和運用對食品質量評估有積極作用，其通過提高評估結果的科學性和真實性，為智能感官分析等先進技術在食品方面的運用和發展創造良好條件。其中，主成分分析法適用于產品品質受多個因素影響且無法對其進行合理解釋的情況；因子分析法適用于諸如農作物抗原性鑒定、煙草的資源優選等情境，即多個變量同時對一個變量產生影響時；聚類分析法適用于以煙草的加工方式、啤酒的酒精成分等為依據進行的分類，即以數據的特征為參照，對樣品進行同質分類的情形。本文對多種統計分析法以及其應用范例進行深入分析，希望能推動食品品質評價中應用的發展。