统计分析在葡萄酒质量评价中的应用(2)

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酿酒科技·2009年第4期（总第178期）LIQUOR－MAKINGSCIENCE＆TECHNOLOGY2009No．4(Tol．178)

1.3数据处理方法

根据葡萄酒成分分析和感官分析的结果，利用

SPSS11.0以及AMOS6.0软件进行统计分析与数据处

理。

数据结果的相关性分析，采用分析软件SPSS11.0的

Correlate中的Bivariate分析；

数据结果的通径分析，采用分析软件AMOS6.0分析；

数据结果的变异系数分析，采用分析软件SPSS11.0的DescriptiveStatistics中的Descriptives分析；

数据结果的主成分分析，采用分析软件SPSS11.0的

DataReduction中的Factor分析；

数据结果的聚类分析，采用分析软件SPSS11.0的

C1assify中的HierachicalCluster分析；

数据结果的回归分析，采用分析软件SPSS11.0的

Regression中的CurveEstimation过程分析。2结果与分析2.1

相关性分析

在数据分析的过程中，常常需要分析两个或两个以上变量之间的因果关系，通常会采用相关性分析方法，它不需要区分自变量和因变量，两个或者多个变量之间是平等的关系，通过相关分析可以了解变量之间(感官质量与其他成分指标)的关系密切程度。

表1结果初步确定了26个(14个指标显著相关、12个指标极显著相关)与红葡萄酒感官质量显著相关的质量指标，依次是总酚、单宁、柠檬酸、酒精度、酪醇、1-己醇、色度、2-苯乙醇、丁二酸单乙酯、干浸出物、3-OH-丁酸乙酯、己酸(极显著相关，p＜0.01)；pH值、钾、芦丁、乳酸乙酯、镁、丁二酸二乙酯、1，4-丁内酯、锶、2-甲基-1-丙醇、1-丁醇、儿茶素、锰、磷、香草醛(显著相关，p＜

0.05)，上述指标在较大程度上影响了感官得分。2.2

深入分析———通径分析

相关分析只是简单地估测了2个变量之间的关系

(密切程度)，而通径分析不仅能说明原因，而且能够准确地估测出各性状因子对因变量(感官得分)的相对重要

性。由于通径系数是自变量与因变量间有方向的相关系数，它表示的是在剔除其他因素影响后的作用。因此，通径分析反应的是两者之间真正的相关关系。

表2表明，单宁、总酚、钾等对红葡萄酒感官质量有最为直接的作用。另外，乳酸乙酯、丁二酸单乙酯、磷、镁、乙酸乙酯、没食子酸、儿茶素、2-苯乙醇、钠、酪醇、干浸出物等对感官的直接通径系数较高，表明这些指标对红葡萄酒感官质量也有重要的作用。

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己醇、锰、己酸、锶、1-丁醇、烯丙醇、3-OH-丁酸乙酯、酒精度、色度、香草醛、柠檬酸等质量指标，虽然与感官得分

(显著)相关，但其直接通径系数(决定系数)与感官质量不

相关，表明这些指标不足以对感官质量起到直接作用，它们对感官得分的影响是以间接影响为主。

通过相关分析与通径分析表明，单宁和总酚与感官质量的相关系数和直接通径系数均排在前两位，表明这两种质量指标对红葡萄酒感官质量起着极为重要的作用。

2.3变异系数分析

变异系数的大小反映的是该成分在葡萄酒中含量的

稳定性。变异系数越小，表明其在葡萄酒中的含量越稳定，越具有代表性。

表3结果表明，明确了各成分指标在红葡萄酒中的分布规律，确定了密度、pH值、酒精度、干浸出物、单宁、总酚、甘油、色度、己酸、钙、磷、钾、硅、镁、酪醇、乳酸乙酯、辛酸乙酯、1-己醇、2-苯乙醇、酒石酸、邻香豆酸、丁二酸单乙酯、挥发酸、儿茶素、香草酸(RSD小于50%)等