Irányított TULAJDONSÁGRA IRÁNYULÓ Melyik minta sósabb?, érettebb?, stb. KEDVELTSÉGRE IRÁNYULÓ Melyik minta jobb? rosszabb?

Hasonló dokumentumok
STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Érzékeink csábításában

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Többtényezős döntési problémák

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

Tudnivalók a versenyeken alkalmazott érzékszervi bírálatokról

Többtényezős döntési problémák

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Az első számjegyek Benford törvénye

y ij = µ + α i + e ij

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

Hipotézis vizsgálatok

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

Varianciaanalízis 4/24/12

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke)

Pálinka érzékszervi bírálók képzése. 1. Rész: Jó érzékszervi gyakorlat Kókai Zoltán

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Statisztika elméleti összefoglaló

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Nemparametrikus tesztek december 3.

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

Gépi tanulás. Hány tanítómintára van szükség? VKH. Pataki Béla (Bolgár Bence)

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

MINŐSÉGELLENŐRZÉS TÁBLÁZATOK A JEGYZŐKÖNYVEK MEGOLDÁSÁHOZ

Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő

18. modul: STATISZTIKA

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Matematika kisérettségi I. rész 45 perc NÉV:...

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31

Biomatematika 2 Orvosi biometria

MÓDSZERTANI ESETTANULMÁNY. isk_4kat végzettségek négy katban. Frequency Percent Valid Percent. Valid 1 legfeljebb 8 osztály ,2 43,7 43,7

12/04/2011. ProPraline projekt. Kiváló minőségű pralinék szerkezete és előállítása

Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Helena projekt. A projekt célja 12/04/2011. Campden BRI 1

FELÜLETI VIZSGÁLATOK ÉRZÉKENYSÉGI SZINTJEI. Szűcs Pál, okl. fizikus R.U.M. TESTING Kft.*

ANOVA összefoglaló. Min múlik?

Méréstechnika kommunikációs dosszié MÉRÉSTECHNIKA. Anyagmérnök alapképzés (BsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié

Hanthy László Tel.:

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

EPRES JOGHURTOK ÉLVEZETI ÉRTÉKÉNEK

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

A továbbiakban Y = {0, 1}, azaz minden szóhoz egy bináris sorozatot rendelünk

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

V. Gyakorisági táblázatok elemzése

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df )

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Próba érettségi feladatsor április I. RÉSZ

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Diszkrét matematika 1.

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

A tudományos munka. Megismerés. Megismerés. Tudományos megismerés jellemzői:

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

A Sólyi Sőlőhegyi Kertbarátok Egyesülete borverseny szabályzata

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Kalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I

Bemeneti mérés 2009/2010. M A T E M A T I K A 9. é v f o l y a m JAVÍTÓKULCS A változat

Minimum követelmények matematika tantárgyból 11. évfolyamon

A preferencia térképezés kritikus pontjai az élelmiszeripari termékfejlesztésben


10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

VENDÉGLÁTÓIPARI ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA II. A VIZSGA LEÍRÁSA

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

13. Egy január elsejei népesség-statisztika szerint a Magyarországon él k kor és nem szerinti megoszlása (ezer f re) kerekítve az alábbi volt:

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

Mérési struktúrák

Az ÉTI évben végzett cementvizsgálatainak kiértékelése POPOVICS SÁNDOR és UJHELYI JÁNOS

Átírás:

ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK RENDSZEREZÉSE I. Kókai Zoltán - dr.erdélyi Mihály v.6. 26 ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK CSOPORTOSÍTÁSA SZAKÉRTôI módszerek analitikus tesztek és eljárások FOGYASZTÓI bírálatok érzelmeken, ingereken alapulnak I. Különbségvizsgálati módszerek II. Rangsorolásos módszerek III. Leíróés értékelô módszerek Kérdésfeltevés módja: ÁLTALÁNOS Van-e különbség két minta között? Irányított TULAJDONSÁGRA IRÁNYULÓ Melyik minta sósabb?, érettebb?, stb. KEDVELTSÉGRE IRÁNYULÓ Melyik minta jobb? rosszabb?. A - NOT A TESZT /EGYPRÓBA/ 2. EGYSZERû ÖSSZEHASONLÍTÁS 3. PÁROS ÖSSZEHASONLÍTÁS - 4. DUÓ-TRIÓ PRÓBA 5. HÁROMSZÖG PRÓBA 6. NÉGYBôL KETTô PRÓBA 7. ÖTBôL KETTô PRÓBA 8. R-INDEX TESZT EGYOLDALI különbségvizsgálat a minták természetébôl adódó különbségek eleve adottak. Létezik elôre ismerhetô helyes válasz. A kérdés, hogy a bírálók ezt a különbséget statisztikailag megalapozottan képesek-e megállapítani vagy sem. Pl. A kávéban, gr cukor, B kávéban 3, gr cukor KÉTOLDALI különbségvizsgálat a minták természetébôl adódó különbségek nem egyértelmûek. Pl. A fenti minták esetében arra irányuló kérdés, hogy: Melyik mintát kedveli jobban? A KÉT ESET STATISZTIKAI ÉRTÉKELÉSE ELTÉRô!!! VÉGREHAJTÁSI VÁLTOZATAI A Forced choice Kötelezô választás A bírálónak mindenképp döntenie kell!!! B No difference / No preference Nincs különbség válasz megengedett (5-5% -ban a hibás és a helyes válaszok közé soroljuk vagy elhanyagoljuk az ilyen válaszokat)

I.. A - NOT A TESZT /EGYPRÓBA/ I.. A - NOT A TESZT /EGYPRÓBA/ I.. A - NOT A TESZT /EGYPRÓBA/ MÓDSZER LEÍRÁS elõfeltétel az A minta (referencia) alapos, elôzetes megismerése a teszt során már nem áll rendelkezésre a referencia az összes not-a minta azonos a minták bírálata között azonosak az idôtartamok MÓDSZER LEÍRÁS 2 A és not A minták a bírálatvezetõ által elõre meghatározott számban (lehet eltérõ is, de össz. max. ajánlott), véletlenszerû sorrendben fordulnak elõ a mintasorozatban az elõfordulási gyakoriság a bíráló számára nem ismert I.. A - NOT A TESZT /EGYPRÓBA/ Alkalmazási példák csekély különbségek esetén az Egyszerû Összehasonlítás helyett akkor, ha az egyik minta standardnak vagy referenciának tekinthetô, elôre ismert érzékszervi emlékezôképességfejlesztésére ha a minták nagyon intenzív, ingerlô tulajdonságuk miatt többmintás tesztre nem alkalmasak I.. A - NOT A TESZT /EGYPRÓBA/ MEGENGEDETT VARIÁCIÓK, VÁLTOZATOK: A és NOT A mintát egyaránt elôzetesen megismeri a bíráló az A referencia mindvégig rendelkezésre áll a bíráló számára a NOT A minták egymástól eltérôek is lehetnek I.. A - NOT A TESZT /EGYPRÓBA/ ÉRTÉKELÉS c 2 próbával Azt ellenôrizzük, hogy az A mintára adott helyes és helytelen válaszok aránya szignifikánsan különbözik -e a NOT A mintára adott helyes és helytelen válaszok arányától

I.2. EGYSZERû ÖSSZEHASONLÍTÁS Általános kérdésfeltevés: Van -e különbség a két minta között? A-A, A-B B-A, B-B mintapárok I.2. EGYSZERû ÖSSZEHASONLÍTÁS ÉRTÉKELÉS c 2 próbával Azt ellenôrizzük, hogy a különbözô mintapárokra adott helyes és helytelen válaszok aránya szignifikánsan különbözik -e az azonos mintapárokra adott helyes és helytelen válaszok arányától A-B B-A mintapárok Páros összehasonlításnál tulajdonságra irányuló kérdésfeltevés: A két minta közül melyik a...? (sósabb, édesebb, puhább, stb.) Páros preferenciánál kedveltségre irányuló kérdésfeltevés: A két minta közül melyiket választja? - melyiket kedveli jobban? - melyiket preferálja? MÓDSZER LEÍRÁS 2 egyoldali vizsgálat: létezik elôre ismert helyes válasz (pl. jelentôs koncentráció különbségnél, irányított kérdésfeltevés: melyik édesebb?) kétoldali vizsgálat: nincs elôre ismert helyes válasz (pl. szubjektív kérdés: melyik ízlik jobban? ) MÓDSZER LEÍRÁS 3 elôzetes feladat ismertetés, a majdanihoz hasonló minták közös megbeszélése 5% A - B és 5 % B - A a mintapárokat egymást követôen vagy egyszerre is kaphatják a bírálók

ÉRTÉKELÉS: Binomiális tétel Helyes válaszok minimális n + száma: Y = + k n n + 2 n + = + k n = + z,25n 2 2 Egyoldali Kétoldali Egyoldali Kétoldali a<,5 k =,82 k =,98 z =,64 z =,96 a<, k =,6 k =,29 z = 2,33 z = 2,58 a<, k =,55 k =,65 z = 3, z = 3.29 VÁLTOZATOK: kötelezõ választás (Forced Choice) - ha nem érez különbséget a bíráló akkor is választania kell - ez az általánosan javasolt változat! Nincs különbség válasz megengedett (No difference / No preference) ez esetben vagy semmisnek tekintjük a választ, vagy 5-5%-ban soroljuk a mintákhoz I.4. DUÓ-TRIÓ PRÓBA ALKALMAZÁS - annak megítélésére, hogy két minta között fennáll-e érzékszervi különbség MÓDSZER LEÍRÁSA : A bírálók egy vagy több mintahármast kapnak, melyekben két kódolt minta szerepel, a harmadik az etalon (referencia). Az etalon a kódolt minták valamelyike. A feladat az etalontól eltérô minta kiválasztása, megjelölése. I.4. DUÓ - TRIÓ PRÓBA., VÁLTOZAT: Változó referencia Véletlenszerûen kiválasztva mindkét mintát használjuk etalonként. (Képzetlen bírálók esetén, vagy ha mindkét minta ismeretlen.) I.4. DUÓ - TRIÓ PRÓBA 2, VÁLTOZAT: Állandó referencia Amikor az egyik minta ismerôs a bírálók számára vagy rutinszerûen kerül vizsgálatra I.4. DUÓ - TRIÓ PRÓBA Elôkészítés: az összes mintahármas száma lehetôség szerint osztható kell legyen a lehetséges változatok számával (változó referencia esetén 4 -el, állandó referencia esetén 2-vel), hogy a kiegyenlített mintapozícionálásmegtörténhessen Végrehajtás: a mintahármasok bírálata meghatározott sorrendben (pl. balról jobbra vagy fordítva) kell történjen.

I.4. DUÓ - TRIÓ PRÓBA ÉRTÉKELÉS: Binomiális tétel Helyes válaszok minimális n + Y = + k száma: n + 2 = + k n 2 Egyoldali a<,5 k =,82 a<, k =,6 a<, k =,55 A bírálók egy vagy több kódolt mintahármast kapnak. Minden mintahármason belül két egyforma és egy különbözô minta van. Feladat az eltérô minta kiválasztása, megjelölése. Csak általános kérdésfeltevés megengedett.!!! I..5. HÁROMSZÖG PRÓBA Elôkészítés: az összes mintahármas száma lehetôség szerint osztható kell legyen a lehetséges változatok számával (6-al), hogy a kiegyenlített mintapozícionálás biztosítható legyen. AAB, BAA, ABA, BAB, BBA, ABB Végrehajtás: a bírálók egy mintahármas tagjait tetszés szerinti sorrendben és számban kóstolhatják, de újabb mintahármas kóstolása esetén már nem térhetnek vissza az elôzôre ÉRTÉKELÉS I: Binomiális tétel Helyes válaszok minimális száma: n Y + + n =,474 * k * 2 (2n + 3) n + 6 Egyoldali a<,5 k =,64 a<, k = 2,33 a<, k = 3, Az összes helyes válaszok száma ÉRTÉKELÉS II: Szekvenciális eljárás 35 3 25 2 5 5 2 3 4 5 6 7 8 9 2 34 5 67 8 9 2 222 23 2425 26 27 28 29 3 332 33 3435 36 3738 394 4 4243 44 45 46 47 48-5 Az elvégzett bírálatok száma Elfogadási határegyenes Elutasítási határegyenes Összes helyes válasz ÉRTÉKELÉS II: Szekvenciális elfogadási határegyenes elutasítási határegyenes L = a + b n L = a + b n e a = K2 E= lg β lg( α ) k k b = K2 K E 2 = lg( β) lgα e a 2 = k k k = lg p lg p 2 2 eljárás

I.6. NÉGYBôL KETTô PRÓBA MÓDSZER LEÍRÁSA A vizsgálók négy mintát kapnak, melybôl kettô-kettô egyforma. Feladat a két egyforma minta felismerése és megjelölése. ELôKÉSZÍTÉS A négy mintát véletlenszerû kódszámokkal látjuk el. I.6. NÉGYBôL KETTô PRÓBA VÉGREHAJTÁS A vizsgáló személyek négy-négy mintát kapnak. Nagy mintaszám - nagyfokú leterheltség. Max. 3 feladat elvégzése lehet egyszerre. ÉRTÉKELÉS Binomiális táblázat I.7. ÖTBôL KETTô PRÓBA MÓDSZER LEÍRÁSA A vizsgáló személyek egy vagy több 5 mintából álló mintasort kapnak, melyek közül 3 ill. 2 azonos. Feladat a két csoport különválasztása, megjelölése. ( P= /) I.7. ÖTBôL KETTô PRÓBA VÉGREHAJTÁS A nagy mintaszám miatt igen nagy a megterhelés, egy vagy max. két feladat végezhetô egyszerre. ÉRTÉKELÉS A véletlen eltalálási esély /, az értékelés táblázatból történik a többi különbségvizsgálati módszerhez hasonlóan.