评价员数据需不需要使用平均值与标准偏差来做平均值差异的检定?

因为今年成立了一个感官分析的奖学金，鼓励在学研究生使用MakeSense的工具来进行感官品评感官分析，蒐集到一个来自同学的问题，在这裡跟大家分享：
先讲结论，因为很重要所以讲在前面：
1.感官分析不需要计算评价员的标准差，因为没有意义。
2.不可以在完成一次品评测试并且完成统计后，抽换个别部分数据，重新统计。因为那是假造结果。
3.不可以用描述统计的方法来表达品评的结果。因为品评统计是把评价员也当作变数之一。

接下来讲讲情境，有使用MakeSense的同学提出：
“我以为送出后，可以得到一个"原始数据的整理表"(例如存成excel的形式)，因为若有这个数据档，就可以把最终结果编辑成想要的形式，例如一般的表格或图(盒鬚图、直方图等等)，但是这软体最后给的结果报告只有pdf档，也就是说我们最后要整理结果表格的时候还是需要自己再key一次统计的平均值到表中，此外，学术报告大多都会想看标准差或标准误，(注1)这样这个软体的功能对我们来说就没那麽好用，因为没有那个"原始数据的整理表"，所以我们也没办法自己用excel算标准偏差，如此一来这软体好像只有方便在不需要分析员自己key数据(可以让评价员自己key)可以快速统计得到结果 (跟快筛一样)，但是学术研究常会需要留下原始数据供我们尝试用其他统计方法计算。”

　　同学提出注1的内容，完全正确。但是在感官品评感官分析的统计当中，并不完全正确。如果以科学感官分析感官品评的统计原理来说，并不是取30位评价员所填答对于甜味的喜好度的平均值与标准差来代表该组数据，而是必须经过频率分析确认该族群是否有双峰分布后，进行单因子变异数分析(ANOVA)确认模式显着后，进行多重比较分析(LSD)检定。在这裡，30个评价员的标准差或标准误差并没有意义。

从另一个角度来说，感官品评感官分析的误差来源与物化分析有很大的不同，并不是来自量度的过程与个体的差异而是来自环境的控制、样品的控制与评价员的筛选所造成的误差更大，这一点请预备使用品评作为工具的朋友，务必理解。如果对于品评统计还有更多的求知慾者，也欢迎参加我们11月份的品评统计课程。

　　MakeSense 工具统计已完成ANOVA及LSD等统计后，并无要求标准差的情形。若要使用其他统计方法，只要将数据copy至excel即可，非常方便的。