== 这不是一篇统计文 ==
风味的种类为类别变量,
有或无, 没有常态分布的问题.
我的意思没有说请楚
在这边跟各位抱歉,
我没有要讨论"统计"的意思
或是去验证一个"假设"为"比例出现极低的风味描述" 不为真的命题
所以大家不用太认真用统计去看这件事
我们的目的是想要描绘一款单品浓缩之"轮廓"
也许有点抽象
那我举"瞎子摸象"作例子:
七个瞎子摸大象, 大家的描述:
身躯庞大 (6)
长鼻子 (5)
大耳朵 (5)
长象牙 (3)
皮肤粗糙 (4)
头上长角 (2) (象牙当成角了)
尾巴细长 (3)
尾巴短短 (1) (可能摸到...)
有蹄 (1) (?!)
跟蛇一样的动物 (1)
睫毛长 (1)
有皱纹 (1)
我相信对主观感觉, 没有对与错的问题 而是角度的问题,
但是当我们想要描述一个轮廓, 介绍给没看过大象的人
最简单的方法就是, 找最多人有共识的部分讲
比如说:
很大只, 长鼻子, 大耳, 皮肤粗糙, 象牙/角状物
好像满接近大家对于大象的概念 就是这个意思
愈多人描述, 所收集到的资讯愈是有参考价值
== 以下开始是统计文 ==
验证方法:
所简化的描述与出现次数与raw data作卡方分析,
p<0.05 表示两者显著差异,
风味轮廓的简化model须再作调整,
用该model解释也许有偏差
BUT...这要建立在各个风味类别是独立事件的前提,
理论上如此,其实不然
怎么说呢?
往往负面描述多的 正面描述则少 反之亦然
(人性阿...)
好啦所以不扯这么多了,
其实我们只是瞎子摸象 再讲另一个瞎子听而已
== 题外话 ==
对于kee32版友提供了统计的看法
个人非常感谢
我觉得您可以把砲火轰向CQI与SCAA,
我会非常的支持
First, 凭什么杯测一个小组六人,
分数差距最大的要被刷掉, 统计的根据是什么?!
应该要给我们母体的平均值与标准差,
然后说应考学生差了多少个标准差以上, 所以被刷掉.
Second,已取得杯测师资格者
每2or3年 (我忘了) 要复评
竟然是用杯测平均差距2分当作标准 (可能是错的)
这也完全没有统计学根据
应该要以该次测试全体学员的平均值与标准差
去界定每次的合格范围,
因为不同的产区, 其实分数的变异是会不同的
比方说, 中南美其实inter-observer variation较低,
合格的差距应该要定的严格
但是有关亚洲豆, 其实每人好恶差异很大,
分数差异本来会比较大, 合格标准应该要较宽松
这都要有统计的根据...
不只是不同产区,
甚至同产区发酵状况 干燥状况 都会影响评分时的variation
参考: 密西根某大学硕士论文
http://www.mtu.edu/peacecorps/programs/forestry/
pdfs/noah-daniels-thesis-final.pdf
(请自行接起来)
[补充]:
题外话部分我目前持保留态度
话说得有点太快,疏于查证,在这边说声抱歉
我目前有查到国内生豆比赛杯测师选拔有考量
类别杯测分数给分趋势相关系数应在0.6以上,
作为选拔依据,这就有统计的概念在里头,
我认为这个应该是based on SCAA的规定,
希望对于淘汰程序比较了解的人来说明. 谢谢!