Thực hành xử lý số liệu thực nghiệm ngành công nghệ thực phẩm

Trang 1

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP.HCM VIỆN CÔNG NGHỆ SINH HỌC- THỰC PHẨM



Bài tập:

THỰC HÀNH

XỬ LÝ SỐ LIỆU THỰC NGHIỆM NGÀNH CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM

GVHD: PHẠM MINH TUẤN

TP.HCM, THÁNG 03 NĂM 2015

Trang 2

MỤC LỤC

Trang 3

Vì giá trị p-value=0.8701> α (độ tin cậy 95%) nên chúng không có ý nghĩa về mặt thống kê,

nên chúng ta có thể chọn cồn hoặc diethyl eter trích ly polyphenol đều được, chúng đều đem lại hiệu suất trích ly gần như như nhau.

F test to compare two variances

data: etyl and con

F = 0.1181, num df = 4, denom df = 4, p-value = 0.06226

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

95 percent confidence interval:

0.01230061 1.13469446

Trang 4

sample estimates:

ratio of variances

0.1181416

t.test(con,etyl,var.equal=TRUE)

Two Sample t-test

data: con and etyl

t = -0.1688, df = 8, p-value = 0.8701

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

CMC 1.223 b ±0.04473378

Chú thích: a,b trên cùng một cột biểu diễn sự khác biệt về khả năng bền bọt khi sử dụng phụ gia CMC và khi không sử dụng phụ gia.

Vì giá trị p-value= 1.24e-07 < α (Độ tin cậy 95%) nên chúng có sự khác biệt về khả năng tạo

bọt khi sử dụng phụ gia CMC và khi không sử dụng phụ gia Ta thấy phần trăm khả năng tạo bọt của phụ gia CMC cao hơn khi không sử dụng phụ gia, vì thể để áp dụng vào quy trình sản xuất chúng ta có thể chọn phụ gia CMC để tạo bền bọt cho sản phẩm.

Phụ lục

Trang 5

dc<-c(1.1,0.99,1.05,1.01,1.02,1.07,1.1,0.98,1.03,1.12) cmc<-c(1.25,1.31,1.28,1.2,1.18,1.22,1.22,1.17,1.19,1.21) dc1<-mean(dc)

-0.2200804 -0.1319196

sample estimates:

mean of x mean of y

1.047 1.223

Trang 6

Vì p-value=7.463e-05 ***<α (độ tin cậy 95%), nên chúng có sự khác nhau về khả năng thủy

phân protein của 4 loại enzyme Lượng acid amin thu được khi sử dụng enzyme C,A là lớn nhất (19%, 18,1%) và ở cùng một nhóm nên chúng ta có thể sử dụng cả hai enzyme để có thể thu được lượng acid amin lớn nhất.

Trang 7

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

Tukey multiple comparisons of means

95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = x ~ group)

$group

diff lwr upr p adj

b-a -3.3666667 -5.1905943 -1.5427391 0.0004459 c-a 0.8333333 -1.1109800 2.7776467 0.6151972 d-a -1.9166667 -3.8609800 0.0276467 0.0539882 c-b 4.2000000 2.1794103 6.2205897 0.0001307 d-b 1.4500000 -0.5705897 3.4705897 0.2079384 d-c -2.7500000 -4.8798886 -0.6201114 0.0098498

Trang 8

Câu 4:

Hình 4: Biểu đồ thể hiện giá trị trung bình và độ lệch chuẩn về khả năng trương nở khi sử dụng 3 nồng độ khác nhau của một loại phụ gia trong quá trình sản xuất bánh phồng tôm Bảng 4: Bảng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn về khả năng trương nở khi sử dụng 3 nồng

độ khác nhau của một loại phụ gia trong quá trình sản xuất bánh phồng tôm

Khả năng trương nở (%) 0.5% 71.14286 a ± 6.890297

0.3% 63.71429 ab ± 6.626067

0.1% 61.14286 b ± 7.151423

Chú thích: a,b,c trên cùng một cột biểu diễn sự khác biệt về khả năng trương nở của phụ gia ở

4 nồng độ khác nhau.

Vì p-value=0.03722 *<α (độ tin cậy 95%), nên có sự khác biệt về khả năng trương nở khi sử

dụng phụ gia ở các nồng độ khác nhau Khả năng trương nở của bánh phồng tôm khi sử dụng phụ gia ở nồng độ 0.5% và 0.3% đều cho giá trị cao nhất (71.14286 và 63.71429) Vì vậy nếu

là nhà sản xuất thì chúng ta có thể sử dụng nồng độ 0.5% hoặc 0.3 để sản xuất Nhưng ta nên dùng nồng độ 0.3% để sản xuất, vì mức nồng độ này sẽ mang lại giá trị kinh tế hơn khi sử dụng nồng độ 0.5%.

Trang 9

Trang 10

Đối chứng 3.53 a ±0.12

Thực nghiệm 3.64 b ±0.08

Chú thích: a, b trên cung một cột biểu diễn sự khác biệt hàm lượng izozym EST trong máu ở hai nhóm người.

Vì p- value = 0.0002426 <α, nên có sự khác biệt về hàm lượng izozym EST trong máu ngoại

vi của hai nhóm người, và ta thấy giá trị trung bình của thực nghiệm lớn hơn đối chứng nên hàm izozym EST trong máu ngoại vi của nhóm người thực nghiệm cao hơn nhóm người đối chứng Qua đó cho thấy nhóm người khi sống và tiếp xúc lâu dài với hóa chất diệt côn trùng nhóm lân hữu cơ thì hàm lượng izozym EST trong máu càng cao.

Trang 11

data: dc and tn

W = 301.5, p-value = 0.0002426

alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Warning message:

In wilcox.test.default(dc, tn, var.equal = TRUE) :

cannot compute exact p-value with ties

Vì p-value =0,05107 >α (0,05) nên chúng không có sự khác nhau về mức độ ưa thích và

không ưa thích của hai loại hương liệu Nên là nhà sản xuất ta có thể sử dụng hương chanh dây hoặc hương vani để sản xuất.

bai6

huongchanhday huongvani

khongthich 15 33

Trang 12

Vùng 2 5.90 b ±0.204

Vùng 3 6.39 c ±0.155

Chú thích: a, b,c trên cùng một cột biểu diễn sự khác biệt hàm lượng Saponin của nhân sâm trên 3 vùng khác nhau.

Vì p- value = 9.412e-06 ***<α (Độ tin cậy 95%), nên có sự khác biệt về hàm lượng Saponin

của cây nhân sâm ở 3 vùng khác nhau và ta thấy hàm lượng Saponin ở vùng 1 là cao nhất, thấp nhất là vùng 2, vì thế ta có thể chọn giống ở vùng 1 để trồng và chúng sẽ mạng lại hiệu quả kinh tế cao hơn hai vùng còn lại.

Trang 13

Fit: aov(formula = nhom ~ group)

Trang 14

Hương 7.5±0.8498366 7.1±1.37032

Vì p-value=6.559e-05 <α (Độ tin cậy 95%) nên chúng có sự khác nhau về độ trong của hai

sản phẩm khảo sát Ta thấy giá trị độ trong của sản phẩm 1 lớn hơn giá trị độ trong của sản phẩm 2, vì vậy ta chọn độ trong của sản phẩm 1 để định hướng cho tương lai.

Vì p- value=1.968e-05<α (Độ tin cậy 95%) nên chúng có sự khác nhau về độ màu của hai sản

phẩm khảo sát Ta thấy giá trị độ màu của sản phẩm 1 lớn hơn giá trị độ màu của sản phẩm

2, vì vậy ta chọn độ màu của sản phẩm 1 để định hướng cho tương lai.

Vì p- value=0.443> α (Độ tin cậy 95%) nên chúng không có sự khác nhau về độ hương của hai

sản phẩm khảo sát Vì vậy chúng ta có thể chọn độ hương của sản phẩm 1 hoặc sản phẩm 2 để định hướng cho tương lai đều được.

Vì p- value=0.004744<α (Độ tin cậy 95%) nên chúng có sự khác nhau về vị mặn của hai sản

phẩm khảo sát Ta thấy giá trị vị mặn của sản phẩm 2 lớn hơn giá trị vị mặn của sản phẩm 1,

vì vậy ta chọn vị mặn của sản phẩm 2 để định hướng cho tương lai.

data: dotrong1 and dotrong2

0.320991 5.202823

Trang 15

sample estimates:

1.292308

t.test(dotrong1,dotrong2,var.equal=TRUE)

Two Sample t-test

data: dotrong1 and dotrong2

t = 5.1612, df = 18, p-value = 6.559e-05

data: domau1 and domau2

Two Sample t-test

data: domau1 and domau2

Trang 16

t = 5.7301, df = 18, p-value = 1.968e-05

data: huong1 and huong2

Two Sample t-test

data: huong1 and huong2

t = 0.7845, df = 18, p-value = 0.443

-0.6712642 1.4712642

sample estimates:

mean of x mean of y

Trang 17

7.5 7.1

var.test(viman1,viman2)

data: viman1 and viman2

Two Sample t-test

data: viman1 and viman2

t = -3.2205, df = 18, p-value = 0.004744

Trang 18

Vì p-value= 0.02816 <α (Độ tin cậy 95%) nên có sự khác nhau về mức độ hài lòng và không

hài lòng của hai sản phẩm A và B Nếu là nhà tiêu dùng thì sẽ chọn sản phẩm A vì chúng có mức độ hài lòng cao hơn sản phẩm B (82,67%> 71,33%).

Trang 19

Vì p-value= 0.1066 >α (Độ tin cậy 95%) nên không có sự khác biệt về điểm thị hiếu của các

khách hàng đối với hai sản phẩm là đang bán và cải tiến Vì vậy không tung sản phẩm đang bán ra thị trường.

0.5788635 7.9967340

sample estimates:

2.151515

Trang 20

Paired t-test

data: sp1 and sp2

t = -1.7733, df = 10, p-value = 0.1066

Bảng 11: Bảng thể hiện giá trị trung bình và độ lệch chuẩn về khả năng trích ly theo thời gian

bố trí thí nghiệm trong việc nghiên cứu sử dụng enzyme petinase phá hủy màng tế bào nấm mèo.

Thời gian (phút) Hiệu suất trích ly (%)

Trang 21

Vì p- value=6.447e-06 *** <α (Độ tin cậy 95%) nên có sự khác nhau về hiệu suất trích ly ở

các mốc thời gian khác nhau Hiệu suất trích ly ở các mốc thời gian 85,100,115 phút là cao nhất và chúng ở cùng một nhóm Vì vậy chúng ta có thể sử dụng mốc thời gian 85,100,115 phút đều được, nhưng để tiết kiệm thời gian và mang lại hiệu quả kinh tế ta có thể sử dụng mốc thời gian 85 phút

Tukey multiple comparisons of means

Trang 23

Bảng 12: Bảng thể hiện giá trị trung bình và độ lệch chuẩn về năng suất của 4 giống lúa mới

Chú thích: a, b trên cùng một cột biểu diễn sự khác nhau về năng suất lúa của 4 giống lúa mới.

Vì p- value= 3.229e-05 ***< α nên có sự khác nhau về năng suất của 4 giống lúa mới Năng

suất ở giống lúa 1 và 2 là cao nhất (7, 8.6) và ở cùng 1 nhóm Vì vậy chúng ta có thể chọn giống 1 hoặc giống 2 để áp dụng vào sản suất đại trà và mang lại năng suất cao.

Trang 24

Trang 25

Vì p-value=2.389e-15 *** < α (Độ tin cậy 95%) nên có sự khác nhau về hàm lượng vitamin C

ở các nồng độ chế phẩm khác nhau Hàm lượng vitamin C ở các nồng độ 0.2, 0.25, 0.3 là lớn nhất (94.32, 96.75, 97.56) và ở cùng một nhóm Vì vậy, ta có thể sử dụng chế phẩm với nồng

độ 0.2, 0.25 hoặc 0.3 Tuy nhiên để tăng giá trị kinh tế và tiết kiêm chi phí ta nên sử dụng chế phẩm với nồng độ 0.2.

Trang 26

$group

b-a 28.2966667 24.5355155 32.057818 0.0000000 c-a 39.2066667 35.4455155 42.967818 0.0000000 d-a 41.9100000 38.1488488 45.671151 0.0000000 e-a 44.4933333 40.7321822 48.254484 0.0000000 f-a 46.9233333 43.1621822 50.684484 0.0000000 g-a 47.7366667 43.9755155 51.497818 0.0000000 c-b 10.9100000 7.1488488 14.671151 0.0000018 d-b 13.6133333 9.8521822 17.374484 0.0000001 e-b 16.1966667 12.4355155 19.957818 0.0000000 f-b 18.6266667 14.8655155 22.387818 0.0000000 g-b 19.4400000 15.6788488 23.201151 0.0000000 d-c 2.7033333 -1.0578178 6.464484 0.2468338 e-c 5.2866667 1.5255155 9.047818 0.0040668 f-c 7.7166667 3.9555155 11.477818 0.0000992 g-c 8.5300000 4.7688488 12.291151 0.0000325 e-d 2.5833333 -1.1778178 6.344484 0.2892414

Trang 28

Tăng 1.5-3 kg/tháng 59% 35% 88%

Vì p-value= 2.2e-16< α (Độ tin cậy 95%) nên có sự khác nhau về sự tăng cân của 415 người ở

các chế độ dinh dưỡng của 3 thực đơn Ta thấy thực đơn 3 có 88% (367 người/415 người) tăng 1.5-3 kg/tháng vậy nếu ta chon thực đơn 3 thì sẽ cải thiện tình trạng thiếu cân ở các bệnh

nhân biến ăn

Phụ lục:

bai14<-matrix(c(245,170,145,270,367,48),nrow=2,ncol=3,dimnames=list(c("tang 1.5-3kg/thang","tang 0.5-1 kg/thang"),c("thuc don 1","thuc don 2","thuc don 3"))) bai14

thuc don 1 thuc don 2 thuc don 3

Hình 15: Biểu đồ thể hiện độ cải thiện cấu trúc của Yagourt khi sử dụng phụ gia.

Bảng 15: Bảng thể hiện độ cải thiện cấu trúc của Yagourt khi sử dụng phụ gia.

Phụ gia A Phụ gia B Phụ gia C Đối chứng

Vì p-value= 2.2e-16 <α (Độ tin cậy 95%) nên có sự khác nhau về độ cải thiện cấu trúc

Yagourt trong việc sử dụng 3 loại phụ gia với đối chứng Và ta thấy độ cải thiện cấu trúc của Phụ gia A là lớn nhất (93%), phụ gia B (92%), phụ gia C (), vì vậy để cải thiện cấu trúc của Yagourt thì ta có thể chọn phụ gia A để cho vào quy trình sản xuất.

Phụ lục:

bai15<-matrix(c(157,189,170,92,8,12,17,35,3,5,7,28),nrow=3,ncol=4,byrow=T,dimnames=li

Trang 29

st(c("cau truc tot","cau truc vua","cau truc khong dat"),c("phu gia A","phu gia B","phu gia C","doi chung")))

bai15

phu gia A phu gia B phu gia C doi chung

cau truc tot 157 189 170 92

cau truc vua 8 12 17 35

cau truc khong dat 3 5 7 28

Chú thích: a,b,c trên cùng 1 cột có sự khác nhau về hàm lượng phenol.

Vì p-value= 1.062e-06 *** <α (Độ tin cậy 95%) nên chúng có sự khác nhau về hàm lượng

phenol thu được khi cho các nồng độ enzyme khác nhau Ta thấy ở nồng độ 0.3 là cho hàm lượng phenol là lớn nhất nhưng ở các nồng độ 0.3, 0.25, 0.2, 0.15 không có sự khác nhau về hàm lượng phenol Nên để tiết kiệm chi phí mak vẫn mang lại hiệu quả thì ta chon nồng độ enzyme 0.15 là tốt nhất

Trang 30

$group

Trang 31

b-a 3.80000000 0.4821762 7.117824 0.0204195 c-a 6.06666667 2.7488429 9.384490 0.0003359 d-a 7.63333333 4.3155096 10.951157 0.0000276 e-a 9.10000000 5.7821762 12.417824 0.0000035 f-a 8.96666667 5.6488429 12.284490 0.0000042 g-a 9.06666667 5.7488429 12.384490 0.0000037 c-b 2.26666667 -1.0511571 5.584490 0.2944358 d-b 3.83333333 0.5155096 7.151157 0.0191830 e-b 5.30000000 1.9821762 8.617824 0.0012773 f-b 5.16666667 1.8488429 8.484490 0.0016225 g-b 5.26666667 1.9488429 8.584490 0.0013557 d-c 1.56666667 -1.7511571 4.884490 0.6776210 e-c 3.03333333 -0.2844904 6.351157 0.0835979 f-c 2.90000000 -0.4178238 6.217824 0.1057066 g-c 3.00000000 -0.3178238 6.317824 0.0886875 e-d 1.46666667 -1.8511571 4.784490 0.7355928 f-d 1.33333333 -1.9844904 4.651157 0.8072163 g-d 1.43333333 -1.8844904 4.751157 0.7542256 f-e -0.13333333 -3.4511571 3.184490 0.9999992 g-e -0.03333333 -3.3511571 3.284490 1.0000000 g-f 0.10000000 -3.2178238 3.417824 0.9999999

by(x,group,mean)

group: a

[1] 21.8

- group: b

Trang 32

[1] 25.6

- group: c

[1] 27.86667

- group: d

[1] 29.43333

- group: e

[1] 30.9

- group: f

[1] 30.76667

- group: g

[1] 1.417745

- group: c

[1] 0.450925

-

Trang 33

Vì p-value= p-value = 0.05716 >α (Độ tin cậy 95%) nên không có sự khác nhau về chất

lượng cây trồng trên 3 giống cây trồng Nên ta có thể chọn 1 trong 3 loại đất để canh tác đều được.

Phụ lục:

bai17 <-

matrix(c(40,170,50,180,60,150),nrow=3,byrow=T,dimnames=list(c("A","B","C"),c("xau","tot"))) bai17

xau tot

A 40 170

Trang 34

Hình 18: Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa nồng độ Benzen và mật độ quang

Ta thấy mật độ quang tỉ lệ thuận với nồng độ Benzen theo phương trình y=0.570337+0.79627.

Phụ lục:

Trang 35

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

Trang 36

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

plot(Am~benzen,sub="Mối quan hệ giữa nồng độ Benzen và mật độ đo

quang",xlab="Nồng độ Benzen",ylab="Mật độ quang")

Vì p-value= 2.57e-16 *** <α (Độ tin cậy 95%) nên có sự khác nhau về hàm lượng vitamin C

thu được ở các công suất khác nhau Và ta thấy ở công suất 225W thì lượng vitamin C thu được là lớn nhất Nên ta có thể sử dụng công suất 225W để thu được lượng viatmin C cao Phụ lục

Trang 37

$group

2-1 46.0333333 43.5339177 48.53274899 0.0000000 3-1 49.9666667 47.4672510 52.46608233 0.0000000 4-1 52.7666667 50.2672510 55.26608233 0.0000000 5-1 50.2000000 47.7005843 52.69941566 0.0000000 6-1 47.9000000 45.4005843 50.39941566 0.0000000 3-2 3.9333333 1.4339177 6.43274899 0.0020483 4-2 6.7333333 4.2339177 9.23274899 0.0000122

Trang 38

5-2 4.1666667 1.6672510 6.66608233 0.0012540 6-2 1.8666667 -0.6327490 4.36608233 0.1959441 4-3 2.8000000 0.3005843 5.29941566 0.0253118 5-3 0.2333333 -2.2660823 2.73274899 0.9994785 6-3 -2.0666667 -4.5660823 0.43274899 0.1294844 5-4 -2.5666667 -5.0660823 -0.06725101 0.0429643 6-4 -4.8666667 -7.3660823 -2.36725101 0.0003088 6-5 -2.3000000 -4.7994157 0.19941566 0.0780319

Định dạng
Số trang	76
Dung lượng	328,97 KB