Statistical Methods in Food and Consumer Research, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gacula, Maximo C., Jr./ Singh, Jagbir/ Bi, Jian/ Altan, Stan

出品人:

页数:888

译者:

出版时间:2008-12

价格:973.00元

装帧:

isbn号码:9780123737168

丛书系列:

图书标签:

• 统计方法
• 食品科学
• 消费者研究
• 数据分析
• 实验设计
• 感官评价
• 市场调研
• 统计学
• 第二版
• 食品工业

现代食品与消费者科学的统计学基石：方法、应用与前沿 本书并非《Statistical Methods in Food and Consumer Research, Second Edition》，而是一部深入探讨在食品科学与消费者研究领域至关重要的统计学方法论的著作。它旨在为相关领域的科研人员、学生以及行业专家提供一个全面、实用且与时俱进的统计学指南，帮助他们更有效地设计实验、分析数据，并从复杂的研究中提取有意义的见解。本书着重于统计学在食品安全、质量控制、产品开发、感官评价、消费者行为分析等诸多关键环节中的应用，强调理论与实践的紧密结合，力求使读者不仅理解统计学原理，更能掌握将其应用于实际研究问题的能力。 核心内容概览： 第一部分：统计学基础与数据准备 本书开篇将系统回顾并强化统计学在食品与消费者研究中的基础概念。这包括对描述性统计的深入讲解，例如均值、中位数、标准差、方差、百分位数等，以及如何运用图表（如直方图、箱线图、散点图）有效地可视化数据分布和趋势。强调数据收集的严谨性，如何识别和处理异常值（outliers），以及缺失数据（missing data）的常见处理策略，如删除法、插补法等，并分析不同策略可能带来的偏差。 接下来，本书将重点介绍推论统计的核心思想，包括参数估计（点估计和区间估计）和假设检验。我们会详细阐述在食品科学中常见的假设检验，如t检验（用于比较两个样本均值）、方差分析（ANOVA，用于比较多个样本均值）在评估不同加工方法、配方调整或储存条件对食品属性影响时的应用。此外，还将介绍卡方检验（chi-squared test）在分析分类数据（如消费者对产品特征的偏好分布、产品缺陷的发生频率）中的重要性。 第二部分：回归分析与建模 回归分析是本书的重点之一，因为它提供了量化变量之间关系、预测以及理解影响因素的重要工具。本书将从简单的线性回归模型讲起，详细解释模型拟合、残差分析、决定系数（R-squared）的含义，以及如何解释回归系数。随后，将深入探讨多元线性回归，介绍如何处理多个自变量对因变量的影响，并引入变量选择（如逐步回归、向前/向后选择）和多重共线性（multicollinearity）问题及其解决办法。 在食品科学领域，回归分析的应用极为广泛。例如，利用回归模型预测食品的保质期，研究温度、湿度等环境因素对食品化学成分变化的影响；或者在消费者研究中，分析价格、包装、广告等因素对消费者购买意愿的影响。本书将通过具体的案例分析，引导读者如何根据研究目的选择合适的回归模型，并正确解读模型结果。 本书还将介绍非线性回归模型，适用于描述食品在特定条件下发生非线性变化的规律，例如酶动力学、微生物生长曲线等。此外，对逻辑回归（logistic regression）的讲解将聚焦于其在预测二元结果（如消费者是否购买某种产品、食品是否会发生腐败）中的强大能力，并结合食品安全和产品开发中的实际场景进行阐释。 第三部分：方差分析（ANOVA）与实验设计 方差分析（ANOVA）作为一种强大的统计工具，在食品科学与消费者研究中扮演着至关重要的角色。本书将从单因素方差分析（One-way ANOVA）出发，详细讲解其原理、假设条件、F检验的意义以及事后检验（post-hoc tests，如Tukey HSD, Bonferroni）的应用，用以比较不同处理组（如不同的添加剂、不同的烘烤温度、不同的消费者群体）的均值是否存在显著差异。 本书将重点拓展到多因素方差分析（Multi-way ANOVA），包括双因素和三因素ANOVA，讲解如何分析两个或多个因子及其交互作用对响应变量的影响。这在优化食品加工工艺、评估复合配料的效果、分析不同消费者群体对产品属性的反应时尤为关键。例如，研究添加剂种类和添加量对食品风味和质地的联合影响。 实验设计（Design of Experiments, DOE）是本书另一个核心部分，与ANOVA紧密相连。我们将介绍经典的设计方法，如全因子设计（Full Factorial Design）和部分因子设计（Fractional Factorial Design），强调其在高效探索大量变量组合、识别关键影响因子和优化产品性能方面的优势。例如，在开发新口味的饼干时，可以通过DOE系统地评估面粉类型、糖含量、脂肪含量、烘烤时间等多个因素的组合效果。 此外，本书还将介绍响应面法（Response Surface Methodology, RSM），这是一种用于优化多变量系统的强大工具，通过建立回归模型来描述响应变量（如感官评分、营养成分含量）与输入变量之间的关系，并寻找最佳的工艺参数组合以达到最优响应。RSM在食品配方优化、加工条件确定等方面具有广泛的应用。 第四部分：多变量统计方法 随着研究复杂性的增加，多变量统计方法变得越来越重要。本书将介绍主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），用于降维、数据探索和识别数据中的潜在结构，常用于分析复杂的食品成分数据或消费者偏好矩阵。通过PCA，可以识别出主导食品品质或消费者态度的关键维度。 因子分析（Factor Analysis）也将被详细讲解，其目标是从大量的观测变量中提取出少数潜在的公因子，从而简化数据并揭示变量之间的深层联系。在消费者研究中，因子分析可用于识别驱动消费者购买行为的潜在心理因素。 聚类分析（Cluster Analysis）是本书的另一重要组成部分，它能够将相似的样本或变量分组，从而发现数据中的自然群体。在食品领域，聚类分析可用于市场细分，将具有相似消费特征的消费者归为一类；或用于对食品进行分类，基于其理化性质或感官特征。 鉴别分析（Discriminant Analysis）将介绍如何构建模型以区分不同的预定义组，例如根据一系列理化指标预测某种食品的等级（如A级、B级）。 第五部分：专门领域的统计应用 本书将深入探讨统计学在食品与消费者研究特定领域的具体应用。 感官评价的统计分析： 详细讲解如何对感官评价数据进行统计分析，包括排序法、评分法、描述性分析等，以及如何运用ANOVA、回归分析和多变量方法来解释感官结果，例如评估不同配方对风味、香气、质地等感官属性的影响，以及消费者群体之间的感官偏好差异。 食品安全与质量控制中的统计学： 介绍如何利用统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）技术，如控制图（control charts），来监控食品生产过程的稳定性，识别异常波动，确保产品质量的一致性。探讨抽样检验（sampling inspection）的统计原理，以及如何基于统计模型进行风险评估和食品安全预警。 消费者行为与市场研究： 深入讲解用于分析消费者数据的统计技术，包括消费者细分、偏好建模、意向性购买分析。介绍定性数据（如访谈、焦点小组）的编码与初步统计分析，以及如何与定量数据相结合进行综合分析。 新产品开发与优化： 结合实验设计和响应面法，详细阐述如何系统地进行新产品开发，通过统计分析来指导配方调整、工艺参数优化，并预测产品在市场上的潜在表现。 食品成分分析与代谢组学： 介绍如何运用统计学方法处理复杂的食品成分数据，包括化学计量学（chemometrics）的基本概念，以及如何利用PCA、PLS-DA（偏最小二乘判别分析）等技术来识别特征成分、区分不同样品，或预测食品的质量属性。 第六部分：高级主题与未来展望 本书还将触及一些更高级的统计主题，以满足研究者不断发展的需求。这可能包括： 生存分析（Survival Analysis）： 用于分析食品的保质期或微生物的生长停止时间等“时间到事件”的数据。 贝叶斯统计（Bayesian Statistics）： 介绍其在处理不确定性、整合先验知识以及在数据稀缺情况下的应用。 机器学习在食品与消费者研究中的初步介绍： 探讨一些基础的机器学习算法（如决策树、支持向量机）在预测、分类和模式识别方面的潜力。 统计软件的应用： 强调使用R、Python、SPSS、SAS等统计软件进行实际数据分析的重要性，并可能提供相关的代码示例或指导。 本书的特点： 理论与实践并重： 每一章都将理论知识与食品和消费者研究领域的实际案例相结合，确保读者能够理解统计学原理如何应用于解决真实世界的问题。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，内容组织清晰，结构合理，适合不同统计学背景的读者。 多领域覆盖： 涵盖了食品科学和消费者研究的多个子领域，为跨学科研究提供统计学支持。 前沿性： 关注最新发展，引入一些新兴的统计方法和技术，帮助读者掌握前沿的研究工具。 实用性： 提供清晰的解释和指导，使读者能够独立地进行数据分析并解释结果。 总而言之，本书致力于成为一本全面、实用且具有指导意义的统计学参考书，为食品科学和消费者研究领域的知识探索与实践创新提供坚实的统计学支撑。通过掌握本书中的统计学方法，读者将能更科学、更严谨地进行研究，从而推动相关领域的进步。

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