== 這不是一篇統計文 ==
風味的種類為類別變數,
有或無, 沒有常態分布的問題.
我的意思沒有說請楚
在這邊跟各位抱歉,
我沒有要討論"統計"的意思
或是去驗證一個"假設"為"比例出現極低的風味描述" 不為真的命題
所以大家不用太認真用統計去看這件事
我們的目的是想要描繪一款單品濃縮之"輪廓"
也許有點抽象
那我舉"瞎子摸象"作例子:
七個瞎子摸大象, 大家的描述:
身軀龐大 (6)
長鼻子 (5)
大耳朵 (5)
長象牙 (3)
皮膚粗糙 (4)
頭上長角 (2) (象牙當成角了)
尾巴細長 (3)
尾巴短短 (1) (可能摸到...)
有蹄 (1) (?!)
跟蛇一樣的動物 (1)
睫毛長 (1)
有皺紋 (1)
我相信對主觀感覺, 沒有對與錯的問題 而是角度的問題,
但是當我們想要描述一個輪廓, 介紹給沒看過大象的人
最簡單的方法就是, 找最多人有共識的部分講
比如說:
很大隻, 長鼻子, 大耳, 皮膚粗糙, 象牙/角狀物
好像滿接近大家對於大象的概念 就是這個意思
愈多人描述, 所收集到的資訊愈是有參考價值
== 以下開始是統計文 ==
驗證方法:
所簡化的描述與出現次數與raw data作卡方分析,
p<0.05 表示兩者顯著差異,
風味輪廓的簡化model須再作調整,
用該model解釋也許有偏差
BUT...這要建立在各個風味類別是獨立事件的前提,
理論上如此,其實不然
怎麼說呢?
往往負面描述多的 正面描述則少 反之亦然
(人性阿...)
好啦所以不扯這麼多了,
其實我們只是瞎子摸象 再講另一個瞎子聽而已
== 題外話 ==
對於kee32版友提供了統計的看法
個人非常感謝
我覺得您可以把砲火轟向CQI與SCAA,
我會非常的支持
First, 憑什麼杯測一個小組六人,
分數差距最大的要被刷掉, 統計的根據是什麼?!
應該要給我們母體的平均值與標準差,
然後說應考學生差了多少個標準差以上, 所以被刷掉.
Second,已取得杯測師資格者
每2or3年 (我忘了) 要複評
竟然是用杯測平均差距2分當作標準 (可能是錯的)
這也完全沒有統計學根據
應該要以該次測試全體學員的平均值與標準差
去界定每次的合格範圍,
因為不同的產區, 其實分數的變異是會不同的
比方說, 中南美其實inter-observer variation較低,
合格的差距應該要定的嚴格
但是有關亞洲豆, 其實每人好惡差異很大,
分數差異本來會比較大, 合格標準應該要較寬鬆
這都要有統計的根據...
不只是不同產區,
甚至同產區發酵狀況 乾燥狀況 都會影響評分時的variation
參考: 密西根某大學碩士論文
http://www.mtu.edu/peacecorps/programs/forestry/
pdfs/noah-daniels-thesis-final.pdf
(請自行接起來)
[補充]:
題外話部分我目前持保留態度
話說得有點太快,疏於查證,在這邊說聲抱歉
我目前有查到國內生豆比賽杯測師選拔有考量
類別杯測分數給分趨勢相關係數應在0.6以上,
作為選拔依據,這就有統計的概念在裡頭,
我認為這個應該是based on SCAA的規定,
希望對於淘汰程序比較了解的人來說明. 謝謝!