THỰC HÀNH xử lý số LIỆU TRONG CN THỰC PHẨM

Ghi chú : [a],[b] cho thấy sự khác nhau về khả năng bền bọt giữa phụ gia CMC và quá trình đối chứng lại có ý nghĩa thống kê.. Sử dụng các phương pháp phân tích số liệu cho thấy sự khác b

Trang 1

Bảng 1 : Hiệu suất trích ly polyphenol trong 2 loại dung môi.

Trang 2

F test to compare two variances

data: Diethyl and Con

F = 0.1326, num df = 4, denom df = 4, p-value = 0.07582

alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1

95 percent confidence interval:

Two Sample t-test

data: Diethyl and Con

t = 0.2569, df = 8, p-value = 0.8037

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

-12.76032 15.96032

sample estimates:

mean of x mean of y

68.8 67.2

Trang 3

Đồ thị :Khả năng tạo bền bột của phụ gia CMC so với đối chứng.

Bảng 2 : Khả năng tạo bền bột của phụ gia CMC so với đối chứng

Ghi chú : [a],[b] cho thấy sự khác nhau về khả năng bền bọt giữa phụ gia CMC

và quá trình đối chứng lại có ý nghĩa thống kê.

Quá trình xử lý số liệu cho thấy sự khác biệt về khả năng bền bọt giữa phụ giaCMC và quá trình đối chứng lại có ý nghĩa thống kê (p-value = 1.374e-05 < 0.05)

Vì vậy không chọn phụ gia CMC để tăng khả năng bền bọt

Trang 4

t = -9.3723, df = 8, p-value = 1.374e-05

Trang 5

C 19.00c ± 0.82

Ghi chú: [a],[b],[c] cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.

Sử dụng các phương pháp phân tích số liệu cho thấy sự khác biệt về hàm lượngacid amin khi thủy phân protein trong nước mắm bằng 4 loại Enzyme có ý nghĩathống kê ( p= 7.46e-05 < 0.05)

Với enzyme C cho hàm lượng acid amin khi thủy phân protein cao nhất và có sựkhác biệt với 3 loại enzyme còn lại , vì vậy chon enzyme C để tăng hiệu suất thủyphân protein

Trang 6

> TukeyHSD(av)

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = acidamin ~ loaienzyme)

Trang 7

Bảng 4 : Khả nằng trương nở của bánh khi thêm 3 nồng độ khác nhau của 1 loạiphụ gia.

Ghi chú: [a],[b],[c] cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.

Sử dụng các phương pháp phân tích số liệu cho thấy sự khác biệt về khả năngtrương nở của bánh khi thêm vào 3 loại nồng độ của 1 loại phụ gia có ý nghĩathống kê (p = 0.037 <0.05)

Theo số liệu phân tích trên cho thấy khi dùng với nồng độ phụ gia 0.5% và 0.3%thì khả năng trương nở của bánh không có sự khác biệt và cho hiệu suất trương nở

là cao nhất lần lượt là 71,67%, 62.50% Nhưng để tiết kiệm chi phí thì nên chọnnồng độ phụ gia 0.3% để chế biến phồng tôm

Trang 8

-Signif codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

> TukeyHSD(av)

Fit: aov(formula = hieusuat ~ nongdophugia)

Đồ thị : Hàm lượng izozym EST trong máu ngoại vi của hai nhóm người

Bảng 5: Hàm lượng izozym EST trong máu ngoại vi của hai nhóm người

Trang 9

Nhóm người Hàm lượng izozym EST trong máu

Ghi chú: [a],[b] cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.

Qua xử lý số liệu cho thấy sự khác biệt về hàm lượng izozym EST trong máu ngoại

vi của hai nhóm người đối chứng và thí nghiệm có ý nghĩa thống kê ( p-value =4.169e-05 < 0.05 )

Phụ lục

> doichung=c(3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.35,3.74,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59, 3.62,3.59,3.57,3.35,3.74,3.29,3.48,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59,3.57,3.35,3.74,3.29,3.4 8,3.45,3.58,3.59,3.62,3.59)

>thinghiem=c(3.57,3.57,3.59,3.58,3.67,3.69,3.74,3.58,3.68,3.59,3.58,3.74,3.75, 3.61,3.78,3.67,3.69,3.35,3.58,3.68,3.59,3.58,3.58,3.68,3.59,3.58,3.74,3.75,3.61,3.7 8,3.67,3.69,3.74,3.58,3.68)

>bai5=data.frame(doichung, thinghiem)

> var.test(doichung, thinghiem)

data: doichung and thinghiem

1.016014 3.987686

sample estimates:

ratio of variances

2.012845

Trang 10

> t.test( doichung, thinghiem)

Welch Two Sample t-test

data: doichung and thinghiem

t = -4.4164, df = 61.095, p-value = 4.169e-05

Đồ thị : Mức độ yêu thích hại loại hương vị (%)

Bảng 6: Mức độ yêu thích hại loại hương vị (số người )

Trang 11

Tuy tỉ lệ người ưa thích Hương chanh dây (89%) cao hơn tỉ lệ người ưa thíchhương vani ( 81%) Nhưng theo thống kê, sự khác biệt này không có ý nghĩa (p-value >0.05 ).

Nói cách khác, mức độ ưa thích của hương vani và hương chanh là như nhau Nhà sản xuất có thể chọn 1 trong 2 sản phẩm trên để bán

Phụ lục:

Tỉ lệ người thích Hương chanh dây: 132/147

Tỉ lệ người thích Hương vani : 145/178

Bảng 7: Hàm lượng saponin của 1 loại nhân sâm

Trang 12

Tên Vùng Hàm Lượng Saponin trong 1 loại nhân sâm

Trang 13

Trang 14

Ghi chú : [a],[b],[c],[d],[e],[g],[h] thể hiện sự khác nhau có ý nghĩa thống kê.

Quá trình phân tích đánh giá của khách hàng cho thấy sự khác biệt về độ trong (p=6.559e-05 < 0.05), độ màu( p= 1.698e-05 < 0.05 ) và vị mặn ( p-value = 0.004744

< 0.05) giữa hai loại sản phẩm có ý nghĩa thống kê sự khác biệt về mùi hườnggiữa 2 loại sản phẩm không có ý nghĩa thống kê (p-value = 0.443 > 0.05)

Nếu là một nhân viên R&D thì nên chọn những tính chất cảm quan: độ trong, độ màu, vị mặn để định hướng sản phẩm trong tương lai công ty vì 3 tính chất cảm quan này có sự khác biệt giữa 2 sản phẩm nên ta có thể định hướng được sản phẩmnào tốt hơn

Phụ lục

Trang 15

Trang 16

1.456718 3.143282

sample estimates:

Trang 17

Trang 18

data: v1 and v2

Trang 19

Sản phẩm A Sản phẩm B 0

Vì vậy sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm A có khác so với sản phẩm B Nếu

là người tiêu dùng thì sẽ chọn loại A ví tỉ lệ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm A (82.67%) cao hơn so với sản phẩm B (71.33%)

Phụ lục

> hailong=c(124,107)

>tong=c(150,150)

> prop.test(hailong, tong)

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data: hailong out of tong

X-squared = 4.8184, df = 1, p-value = 0.02816

alternative hypothesis: two.sided

Trang 20

Đồ thị :Thị hiếu của khách hàng về 2 loại sản phẩm đang bán và cải tiến

Bảng 10: Thị hiếu của khách hang về 2 loại sản phẩm

Trang 21

Vì vậy, nhà sản xuất không cần tung sản phẩm cải tiến ra thị trường.

-2.0513461 0.2331642

sample estimates:

mean of the differences

-0.9090909

Trang 22

Đồ thị : Hiệu suất trích ly (%) của enzyme pectinase theo thời gian

Bảng 11: Hiệu suất trích ly (%) của enzyme pectinase theo theo thời gian

Ghi chú : [a],[b],[c] trên cùng 1 cột thể hiện sự khác nhau có ý nghĩa thống kê

Theo phân tích phương sai cho thấy sự khác nhau về thời gian trích ly của enzymepectinase có ý nghĩa thống kê

Theo kết quả phân tích trên cho thấy sự khác biệt giữa 3 loại thời gian trích lypectinase 85, 100, 115 ( phút) không có ý nghĩa thống kê : Nhưng để tiết kiệmthời gian nên chọn thời gian là 85 phút để trích ly

Phụ lục

>a3=c(24.92,24.27,23.96)

>a4=c(24.92,24.27,23.96)

>a1=c(16.77,18.56,17.83)

Trang 23

Fit: aov(formula = hieusuat ~ thoigian)

Trang 24

Biểu đồ: Biểu diễn hưởng của giống đến năng suất lúa.

Bảng 12: Ảnh hưởng của giống đến năng suất lúa

Ghi chú : [a],[b] thể hiện sự khác nhau về năng suất có ý nghĩa thống kê.

Kết quả phân tích cho thấy sự khác nhau về năng suất của 4 giống lúa trên có ýnghĩa thống kê ( p-value = 3.23e-05 < 0.05)

Trang 25

Số liệu ở bảng trên cho thấy giống 1 , giống 2 không có sự khác biệt với năng suấtcao nhất là 7 và 8.6 Vì vậy có thể chọn giống 1 hoặc giống 2 để phổ biến rộng rãitrong sản xuất.

Fit: aov(formula = nangsuat ~ giong)

Trang 26

Đồ thị : Hàm lượng vitamin C với nồng độ chế phẩm khác nhau

Bảng 13: Hàm lượng vitamin C (mg/kg) tính theo lượng chất khô

Ghi chú : [a],[b],[c],[d],[e] thể hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê

Phân tích phương sai cho thấy sự khác nhau về hàm lượng Vitamin C khi sử dụngcác loại nồng độ chế phẩm khác nhau có ý nghĩa thống kê (p= 2.39e-15 <0.05)Theo số liệu trên cho thấy với nồng độ chế phẩm enzyme 0.2, 0.25, 0.3( v/w) sựkhác nhau về có hàm lượng vitamin C không có ý nghĩa thống kê , nhưng theo giátrị kinh tế ( tiết kiệm ) nên chọn nồng độ chế phẩm enzyme 0.2 % v/w

Trang 27

Fit: aov(formula = a ~ nongdo)

$nongdo

Trang 28

diff lwr upr p adj

Trang 29

Thực đơn 1 Thực đơn 2 Thực đơn 3 0

Giá trị p-value < 2.2e-16 < 0.05 nên khác nhau về sự tăng trọng lượng cơ thể trên

3 thực đơn trên có ý nghĩa thống kê

Số liệu trên cho thấy số lượng bệnh nhân tăng trọng lượng từ 1.5 – 3 kg/tháng ởthức đơn 3 là lớn nhất (367 bệnh nhân) Vì vậy thực đơn 3 sẽ giúp bệnh nhân maulấy lại trọng lượng ban đầu

Trang 30

Phụ gia A Phụ gia B Phụ gia C Đối chứng 0

Biểu đồ : Khả năng cải tạo cấu trúc sản phẩm của phụ gia

Bảng 15 : Kết quả đánh giá khả năng cải tạo cấu trúc sản phẩm của các loại phụ gia

Phụ lục

>bai15=matrix(c(157,8,3,189,12,5,170,17,7,92,35,28),nrow=3,byrow=F)

>bai15

Trang 31

data: cautructot out of total

X-squared = 92.7548, df = 3, p-value < 2.2e-16

Trang 32

data: cautrucvua out of total

X-squared = 36.8334, df = 3, p-value = 4.99e-08

data: cautruckhongdat out of total

X-squared = 52.3475, df = 3, p-value = 2.525e-11

sample estimates:

prop 1 prop 2 prop 3 prop 4

0.01785714 0.02427184 0.03608247 0.18064516

Trang 33

Ghi chú : a,b,c,d thể hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê

Do P vaule=1.062e-06 < 0.05nên sự khác biệt về giá trị trung bình của hàm lượngphenolic khi dùng enzym có những nồng độ khác nhau có ý nghĩa thống kê Vì vậynồng độ enzyme ảnh hưởng đến hàm lượng phenolic Số liệu trên cho thấy sựkhác biệt giữa các nồng độ enzyme 0.1% , 0.15% , 0.2% , 0.25% , 0.3% về giá trịtrung bình của hàm lượng phenolic không có ý nghĩa thống kê Ta chọn enzym cónồng độ 0.1% vì ta thấy ở nồng độ 0.1% có sự khác biệt với 2 nhóm còn lại vànồng độ enzyme này có giá trị kinh tế hơn ( về mằt tiết kiệm nguyên liệu )

Trang 34

Phụ lục

> hamluong =c(20.3, 24.5, 27.4, 28.5, 29.8, 30.1, 29.9, 21.5, 25.1, 27.9, 29.2, 30.5, 31.7, 32.1, 23.6, 27.2, 28.3, 30.6, 32.4, 30.5, 30.6)

Fit: aov(formula = hamluong ~ nongdo)

Trang 36

Đồ thị : Chất lượng cây trồng trên 3 loại đất.

Bảng 17 : Kết quả quan sát chất lượng cây trồng trên 3 loại đất

Trang 37

Phụ lục

> Am=c(0.2 , 0.37 , 0.64, 0.93 , 1.22 , 1.50 , 1.80)

> Cm=c(0.20 , 0.50 ,1.00 , 1.50 , 2.00 , 2.50, 3.00)

> lm(Am~Cm)

Trang 38

Estimate Std Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 0.079627 0.005602 14.21 3.10e-05 ***

Cm 0.570337 0.003105 183.70 9.07e-11

*** -Signif codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.007876 on 5 degrees of freedom

Multiple R-squared: 0.9999, Adjusted R-squared: 0.9998

F-statistic: 3.374e+04 on 1 and 5 DF, p-value: 9.071e-11

Trang 39

Nên chọn công suất siêu âm là 225 W vì giá trị trung bình về hàm lượng vitamin C

là lớn nhất và có sự khác biệt so với tất cả các công suất siêu âm khác

Phụ lục

Trang 40

>hamluong = c(50.5, 96.3, 100.7, 103.6, 100.6, 97.7, 49.7, 95.9, 101.2, 102.4, 102.1, 98.4, 51.4, 97.5, 99.6, 103.9, 99.5, 99.2)

Fit: aov(formula = hamluong ~ congsuat)

Trang 41

Bảng 20 : Hiệu suất thu hồi dịch chiêt (%) khi sử dụng các biện pháp khác nhau.

Trang 42

Kết hợp sử dụng enzyme và sóng siêu âm 87.1 ± 1.27

Ghi chú : a,b,c thể hiện sự khác biệt về hiệu suất thu hồi

Quá trình phân tích cho thấy sự khác nhau về hiệu suất thu hồi dịch chiêt trong quátrình sản xuất nước ép nho khi sử dụng các biện pháp khác nhau có ý nghĩa thống

Trang 43

Fit: aov(formula = hieusuat ~ pp)

Trang 44

Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1

F-statistic: 3.601e+05 on 1 and 3 DF, p-value: 1.02e-08

> ammau=c(1.023,1.657)

> Vd=10

> Vxd=2

> Vdm=100

Trang 45

lượng sản phẩm trước và sau

khi thay đổi công nghệ.X

Giá trị p-value = 0.02886 <0.05 nên sự khác nhau chất lượng sản phẩm trước và sau khi thay đổi công nghệ có giá trị thống kê Số liệu cho thấy sau khi thay đổi công nghệ thì tỷ lệ giữa phế phẩm giảm ( từ 11.5% xuống 7.6%) và chính phẩm tăng ( từ 88.5% lên 92.4%) Vậy sự thay đổi công nghệ có hiệu quả

Trang 46

Phụ lục

Trang 47

Fit: aov(formula = danhgia ~ sptra)

Trang 48

Phương trình đường chuẩn : y = 0.3612x (R2 = 0.9986)

Hàm lượng sắt có trong 2 mẫu lần lượt là : 0.07267369 (ppm) , 0.07391953 (ppm)

Trang 49

Multiple R-squared: 0.9986, Adjusted R-squared: 0.9981

F-statistic: 2115 on 1 and 3 DF, p-value: 2.264e-05

> Ammau=c(0.875 , 0.890)

Trang 51

Ghi chú: kí hiệu [a],[b] trên cùng một cột thể hiện sự khác biệt lượng sữa của đàn

bò với 2 giống A và B không có ý nghĩa thống kê.

Giá trị p-value = 6.9e-05 < 0.05 nên sự khác biệt lượng sữa của đàn bò với 2 giống

A và B có ý nghĩa thống kê Trong đó lượng sữa của giống bò B cao hơn giống bò

A nên ta chọn giống bò B để chăn nuôi

Phụ lục

>giongA=c(rep(205,14),rep(215,21),rep(225,20),rep(235,13),rep(245,5),rep(255,) ,rep(265,3),rep(275,2))

>giongB=c(rep(205,7),rep(215,9),rep(225,8),rep(235,8),rep(245,14),rep(255,11), rep(265,6),rep(275,5))

> giongB=c(7,9,8,8,14,11,6,5)

> var.test(giongA,giongB)

data: giongA and giongB

Welch Two Sample t-test

data: giongA and giongB

Trang 52

t = -4.1116, df = 130.763, p-value = 6.9e-05

nghiệm tỷ lệ nẩy mầm của

hạt malt giữa 3 loại

Vì cần giống cho ra nhiều hạt nảy mầm nên ta chọn lúa mì để sản xuất malt vì có

tỷ lệ nảy mầm cao nhất 81% và có sự khác biệt với các giống lúa còn lại

Trang 53

Tỷ lệ nảy mầm của lúa mì : 81/100 = 81%

Tỷ lệ nảy mầm của lúa nếp : 57/100=57%

Tỷ lệ nảy mầm của đạ mạch : 72/100=72%

>bai26=matrix(c(81,19,57,43,72,28),2,3,dimnames=list(c("naymam","khongnaymam" ),c("luami","luanep","daimach")))

Định dạng
Số trang	79
Dung lượng	214,77 KB