基于主成分分析法的描述性面包感官参数评估

孙丽娟，胡学旭，张慧杰，吴丽，王步军

（中国农业科学院作物科学研究所/农业部谷物产品质量安全风险评估实验室（北京），北京100081）

基于主成分分析法的描述性面包感官参数评估

孙丽娟，胡学旭，张慧杰，吴丽，王步军*

（中国农业科学院作物科学研究所/农业部谷物产品质量安全风险评估实验室（北京），北京100081）

针对标准GB/T 14611-2008《粮油检验小麦粉面包烘焙品质试验直接发酵法》中4个面包定量感官参数，依据感官评价小组表现，分析验证各参数稳定性、难易程度和特性，为参数和标度设置提供依据。选择人员和样品不同的四组感官评价小组，按该标准对面包外观、面包芯色泽、质地和纹理结构评价打分，通过方差和主成分分析四组评价人员的各参数感官评价表现，分析4个参数特性。面包外观样品间差异显著、易区分判别、稳定性好、小组一致性好；面包芯色泽样品间差异较显著，但混杂了光泽和颜色两个属性，不易理解区分，小组一致性低于其他参数，稳定性差；面包质地差异较显著、较易区分，但稳定性较差，可通过培训改善人员的区分力和小组的一致性；面包芯纹理结构差异不明显、难于区分、稳定性差，良好培训可改善区分能力和一致性；标准化和统一标度主成分分析显示四个参数都是面包主要参数。建议将面包芯的颜色和光泽分开评分，或给出更详细的描述，提高面包外观和面包芯色泽的评分比例。

描述性；面包；感官评价；参数；主成分分析

感官评价方法主要分为三类：差别检验、描述性分析和喜好性分析。国标GB/T 14611-2008《粮油检验小麦粉面包烘焙品质试验直接发酵法》[1]中的面包感官评价属于传统描述性定量分析法，主要从面包外观，以及面包芯色泽、质地和纹理结构4个综合参数对其进行描述，参照标准给出的各属性描述给出标度，通过总标度判断面包整体品质[2-4]。这4个感官参数包含了面包冠、颈和表皮情况，面包芯颜色、光泽、平滑性、弹性、回复性、柔软情况，以及面包芯孔壁性状和薄厚、孔隙分布情况等多个属性。各个参数的语言描述和标度设定合理性，决定了面包感官评定的结果。因此，分析评价国标中面包4个参数的感官评价特性非常重要。在感官评价研究中，主要应用一元或多元的统计方法，特别是方差分析法（Analysis of Variance，ANOVA）和主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA），对评价小组成员区分能力、重复性、再行性和一致性进行评估[5-11]。通过分析比较评价小组对不同参数的区分能力、一致性等情况，可综合判断参数设定的合理性。目前方差分析、主成分分析已大量应用于豆腐干品质结构[12]、酒类感官预测[13-14]、面条品质[15-16]、鸭血豆腐[17]、发酵乳制品[18]、桃子汁[19]、烟草[20]等中感官参数的分析筛选。本文对现行标准设置，依据人员和样品不同的四组感官评价小组表现，主要应用方差分析法和主成分分析等统计手段，通过分析评价小组区分能力和一致性，系统评估验证了其中面包4个感官定量评价参数的稳定性、难易程度和特异性，为优化参数及其标度设置提供依据。

1 材料与方法

1.1 材料

试验样品为2011-2014年强筋小麦23个品种、43个样品，分别来自河北、黑龙江、山东、河南和湖北省5个省份的不同麦区，田间取样、实验室制粉后，后熟1个月。试验指标测定在中国农业科学院作物科学研究所/农业部谷物品质监督检验测试中心进行。

1.2 试验仪器

制粉机MLU202：无锡布勒机械制造有限公司：和面机ARM-02：加拿大雷鸟食品机械有限公司；面团成型机JCXZ：北京东孚久恒仪器技术有限公司；醒发箱JXFD12：北京东孚久恒仪器技术有限公司；烤箱TMCCCC-218：日本三幸机械株式会社；THUNDERBIRD切片机：加拿大雷鸟食品机械有限公司，切片距12 mm；电子天平ML3002：梅特勒-托利多仪器上海有限公司；独立封闭的感官评价室。

1.3 试验方法

分别于2011年-2014年每年各1次共4次，按国家标准GB/T 14612-2008对面包的外观和内部结构进行感官评价打分，每次评价8-15个品质不同的样品，每次评价提供对照样品1个，对照经专家组协商给出参考分值，评价小组成员7-15人，其中2011年设定为第一组、2012年为第二组、2013年为第三组、2014年为第四组，每组感官评价具体情况见表1。

表1 各感官评价小组情况表Table 1 The details of 4 sensory evaluation panels

国标面包感官评价参数一共包括面包外观，以及面包芯色泽、质地和纹理结构4个参数，根据每个参数的描述对其打分，最后合计为面包感官评分，本研究不考量面包体积评分，具体情况见表2。

表2 GB/T 14612-2008中4个参数具体描述和打分Table 2 The descriptive and score of 4 parameters in GB/T 14612-2008

其中外观是通过观察面包外部结构、冠的大小、表皮光滑来判定，其他3个参数通过对等厚的面包片观察、触摸和按压，判定面包芯色泽、纹理和质地等。

1.4 统计分析

采用Panel check和 SPSS（Statistical Program for Social Sciences）软件进行数据统计分析。SPSS软件分析每组试验数据，第四组中4i号感官评价人员出现异常值，将其剔除；Panel check软件分别对四组面包感官评价数据进行双因素方差分析，对每组评价人员的面包感官参数打分进行主成分分析，针对第二组的四个面包感官参数进行主成分法分析和标准化主成分分析。

2 结果与分析

2.1 面包感官参数稳定性分析

四组感官评价小组所有样品的面包参数平均值±标准偏差见表3。

表3 四组感官评价小组所有样品的面包参数Table 3 The bread parameters of 4 sensory evaluation panels

续表3 四组感官评价小组所有样品的面包参数Continue table 3 The bread parameters of 4 sensory evaluation panels

从表3可以看出，四组感官评价样品中，面包外观的标准偏差分布在0～0.89、面包芯色泽分布在0～0.99、质地分布在0.23～1.93、纹理结构分布在0.83～6.98，不同小组标准偏差差异较大，基本分布在各参数最大标度的20%以内；所有感官评价小组中，面包外观的标准偏差整体略低于面包芯色泽，低于面包芯质地，明显低于面包芯纹理结构；随着样品平均值的降低，面包参数标准偏差呈升高趋势，但参数特性变化无明显规律。方差分析是感官评价最常用的数据分析方法[8-9，21]，参数的 F 值越大，其区分效果越好，P＞0.05表示样品间不存在显著性差异，P＜0.05时，则表明存在显著性差异，只有少数人无法区分[11-12]，通过比较不同组别的F值和区分效果判断参数的稳定性。

对各组样品对评分的方差分析显示，所有感官评价小组的面包外观F值均大于12（P＜0.01），基本大于其他参数，样品间面包冠的形状和颈的大小差异显著、易区分，感官评定的稳定性好；面包芯色泽和质地F值（P＜0.05）变化较大，面包芯的颜色、光泽、软硬度和弹性差异较显著，感官评定的稳定性减弱；面包芯结构中各组F值变化最明显，整体低于其他组，其中第三组的P＞0.05未能区分样品间差异，可见面包纹理结构主要通过其气孔细密均匀程度，以及气孔形状、孔壁薄厚判断，样品间物理差异极小，不易区分，感官评定的稳定性最差，各组评分方差分析见图1。

2.2 面包感官参数难易程度分析

用Panel Check软件分别对四组所有评价人员的面包外观、面包芯色泽、质地和纹理结构评分进行主成分分析见图2～图5，图中每个点代表一个评价员，点落在内外椭圆之间时，表明该点50%以上的系统方差可以由主成分1和主成分2解释，评价人员的点越靠近外椭圆，各点聚拢程度越高和主成分1贡献率越大时，评价小组的一致性越好[5，10，12]，通过评估评价人员对各参数的区分力和组间一致性，分析参数判断的难易程度。图2显示面包外观的第一、二组各点主要集中在外椭圆，主成分1的贡献率高达82.5%和84.2%，第三、四组各点分散加大，分别有两个点落入内椭圆，主成分1的贡献率分别为65.3%和64.6%，评价小组对该参数的区分能力和一致性好于其他参数，面包外观差异明显，肉眼直接可见，参数判别最容易。

图1 四组感官评价受样品影响方差分析图Fig.1 The 4 panels sensory evaluation with product effect in ANOVA analysis

图2 Tucker-1面包外观分析Fig.2 Tucker-1model of the bread shape and crust

图3 tucker-1面包芯色泽分析Fig.3 Tucker-1model of the bread crumb colourandlustre

图4 tucker-1面包芯质地分析Fig.4 Tucker-1model of the bread softness and springiness

图5 tucker-1面包芯纹理结构分析Fig.5 Tucker-1model of the bread crumb textrue

图3～图5显示，面包芯参数的第三、四组在内椭圆中的点明显增多，主成分1的贡献率也有所降低。面包芯色泽（图3）的A和B中各点聚拢程度和主成分1贡献率低于面包芯其他参数，C和D中各点分散明显，主成分1的贡献率降低最明显，分别降到25.6%和42.1%，可见各小组的区分力和一致性最差，如前分析样品间色泽差异虽较显著，却最难区分辨别，主要由于丝样光泽和颜色是面包芯的两个属性，混杂在同一参数中，不易准确判断，降低了评价人员对面包芯色泽的区分能力，因此建议将颜色和光泽分开评分，或给出更准确的描述；面包质地和纹理结构各组表体改善（见图4、图5），但差异仍较大，图4、5的A和B中各点都聚拢在外椭圆，主成分1的贡献率也明显好于C和D，由于质地差异较为明显，但需通过观察和触摸综合判别，区分难度略有增加，纹理物理结构差异细微，肉眼较难准确区分，建议针对需要多种感官综合判定的属性，可通过良好培训改善小组区分能力。

2.3 面包感官参数标度分析

通过对每个参数第一主成分的贡献率比较，贡献率越大，评价小组一致性越好[5，10，22-23]，选择一致性最好感官小组分析参数特性。综合分析面包四个参数的主成分1贡献率表明，各组感官评价小组一致性表现不同，整体上第二组和第一组的一致性明显好于其他两组，其中第二组最好、第一组次之、第四组再次、第三组最差。选用各参数主成分1贡献率最高的第二组数据，对面包四个感官参数进行主成分分析，原始打分数据主成分分析显示见图6A，只有面包芯纹理、质地的主成分贡献率大于0.9，第一主成分（99.6%）主要综合面包芯纹理参数，第二主成分（0.3%）主要综合面包芯质地参数，主要由标度比例最大的面包芯纹理结构和质地决定。由于各参数标度差异较大，绝对值大小影响求解主成分，为更好分析相对数的变量作用，可采用标准化主成分分析方法[24-25]。对数据进行了标准化见图6B，统一标度处理见图6C，主成分分析显示面包四个感官参数与主成分贡献率均大于0.9，第一主成分分别为98.1%和98.4%综合面包四个参数，第二主成分分别为1.0%和0.8%主要综合面包芯色泽和面包外观，可见四个参数都是面包主要参数，应提高面包芯色泽和外观在评分体系中所占的比例。

图6 面包四个感官参数进行主成分分析Fig.6 Four bread sensory evaluation parameters principal component analysis

3 结论

我国面包感官评价标准已实施多年，但在实际操作过程中，仍存在个别参数描述不准确问题，本研究通过分析四组感官评价小组表明，发现面包外观主要依据面包颈和冠的大小，通过肉眼直观判断，样品间差异明显、更易判别区分、稳定性好，各评价小组一致性好。面包芯色泽主要依靠在一定光线下肉眼观察判断，差异较显著，但参数混杂了光泽和颜色两个属性，不易区分判断，稳定性很差，建议将颜色和光泽两个属性区分开，并做准确描述。面包质地主要通过触感和观察来判断，差异较为显著，较易区分判别，但稳定性较差，需通过培训改善人员的能力和小组一致性。面包芯纹理结构主要根据面包芯气孔大小、形状、排列情况判断，差异不明显、不易区分，稳定性差，培训良好的人员根据标准参考图片，能有效分辨样品间差异，改善一致性。面包外观、面包芯色泽、质地和纹理四个参数标度不同，面包外观和面包芯色泽的标度明显低于其他参数，但标准化和统一标度主成分分析显示四个参数都是面包主要参数，应提高两参数的评分比例。

[1]中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局,中国国家标准化管理委员会.GB/T 14611-2008.粮油检验小麦粉面包烘焙品质试验直接发酵法[S].北京:中国标准出版社,2008:1-5

[2] 赵镭,刘文,高永梅,史波林,等.感官分析标准中的标度技术进步[J].中国食品学报,2001,11(2):173-176

[3]彭珍.感官分析的应用及其评定结果分析方法的研究进展[J].肉类研究,2010(12):68-71

[4] 汪厚银,赵镭,李志,等.差别检验感官分析方法标准的技术动态分析[J].标准科学,2011(6):58-60

[5] Martin Kermit,Valerie Lengard.Assessing the performance of a sensory panel-panellist monitoring and tracking[J].Journal of chemometrics,2005,19(3):154-161

[6] Bavay C,Brockhoff P B,Kuznetsova A,et al.Consideration of sample heterogeneity and in-depth analysis of individual differences in sensory analysis[J].Food Quality and Preference,2014,32(1):126-131

[7] Brockhoff P B.Statistical testing of individual differences in sensory profiling[J].Food Quality and Preference,2003,14(5):425-434

[8] Dehlholm C,Brockhoff P B,Bredie W L P.Confidence ellipses:a variation based on parametric bootstrapping applica ble on multiple factor analysis results for rapid graphical evaluation[J].Food Quality and Preference,2012,26(2):278-280

[9] Peltier C,Brockhoff P B,Visalli M,et al.The MAM-CAP table:a new tool for monitoring panel performances[J].Food Quality and Preference,2014,32(1):24-27

[10]Oliver Tomic,Giorgio Luciano,Asgeir Nilsen,et al.Analysing sensory panel performance in a proficiency test using the PanelCheck software[J].European Food Research and Technology,2010,230(3):497-511

[11]Oliver T,Asgeir N,Magni M,et al.Visualization of sensory profiling data for performance monitoring[J].Food Science and Technology,2007,40(2):262-269

[12]常玉梅,钟芳.豆腐干质构感官分析及评价小组能力评估[J].食品与生物技术学报,2013,32(1):37-42

[13]钟成,黄奕雯,贾士儒,等.基于主成分分析神经网络对啤酒感官评价的预测[J].食品与发酵工业,2013,39(3):49-51

[14]张兴,何冰清,李进,等.基于主成分分析法的葡萄酒质量评价[J].皖西学院学报,2013,29(2):29-32

[15]荆鹏,郑学玲,杨力会,等.基于主成分分析法分析面絮与面条品质的关系[J].粮食与油脂,2014,27(10):21-24

[16]汪礼洋,陈洁,吕莹果,等.主成分分析法在挂面质构品质评价中的应用[J].粮油食品科技,2014,22(3):67-71

[17]耿永然,汪建明,鲁绯.鸭血豆腐感官品质评价指标筛选[J].食品工业科技,2015,36(23):95-98

[18]Ghosh D,Chattopadhyay P.Application of principal component analysis(PCA)as a sensory assessment tool for fermented food products[J].Journal of Food Science and Technology,2012,49(3):328-334

[19]焦艺,刘璇,毕金峰,等.基于灰色关联度和层次分析法的油桃果汁品质评价[J].中国食品学报,2014,14(12):154-163

[20]任志强,谭宏祥,潘文亮,等.应用主成分分析法评价卷烟产品质量及其稳定性[J].烟草科技,2013(2):5-8

[21]Carbonell L,Izquierdo L,Carbonell I.Sensory analysis of Spanish mandarin juices Selection of attributes and panel performance[J].Food Quality and Preference,2007,18(2):329-341

[22]史波林,赵镭,奂畅,等.感官评价小组及成员排序能力评估的一般导则[J].食品科学,2014,35(17):346-350

[23]François Sauvageot,Virginie Herbreteau,Marie Berger,et al.A comparison between nine laboratories performing triangle tests[J].Food Quality and Preference,2012,24(1):1-7

[24]傅德印.应用多元统计分析[M].北京:高等教育出版社,2013:144-155

[25]理查德·A.约翰逊,迪安·W.威克恩.实用多元统计分析[M].北京:清华大学出版社,2013:334-342

Analysis the Parameter of Descriptive Bread Sensory Evaluation Base on Principal Component Analysis

SUN Li-juan，HU Xue-xu，ZHANG Hui-jie，WU Li，WANG Bu-jun*
（Institute of Crop Science，Chinese Academy of Agricultural Sciences/Laboratory of Quality&Safety Risk Assessment for Cereal Products（Beijing），Ministry of Agriculture，Beijing 100081，China）

On the basis of GB/T 14611-2008and evaluation panels performance，analysis the stability，distinctness and characteristic of bread sensory evaluation parameters，provide the reference to setting parameters and scale.According to GB/T 14611-2008，four panels of participants performed bread sensory evaluation.Date of panel performance was studied by the analysis of variance（ANOVA）and principal component analysis（PCA）to discuss four bread parameters.The bread parameter of shape and crust between samples was significant difference and easy to distinguish，the parameter had well stability and panel agreement.The bread crumb colourandlustre were significant difference between samples，but the bread crumb colourandlustre was uneasy to distinguish for mixed up two attributes colour and luster，the stability and panel agreement of the parameter were the worst.The bread softness and springiness between samples were significant difference and easy to distinguish，the panellists with good training were better to distinguish the parameter and panel agreement.The crumb texture between samples was insignificant difference and uneasy to distinguish，the panellists by training should have better ability of distinguish and panel agreement.Date of the four parameters was studied by standardized and uniform scale principal component analysis，the parameters in GB were main parameters of bread.The colourandlustre should be divided into two parameters or with more particular descript.There should be improved the scale of bread shape and crust and bread colourandlustre.

descriptive；bread；sensory evaluation；parameter；principal component analysis

2016-09-19

农业技术试验示范项目（125161009000150001）；农业行业标准制定和修订项目（125161009000150009）

孙丽娟（1979—），女（满），助理研究员，硕士，研究方向：谷物品质与标准。

*通信作者：王步军，研究员，博士。

10.3969/j.issn.1005-6521.2017.13.003