黃酒感官品評數據的統計分析與應用

秦 連，孫 健，樊阿萍

（紹興國家黃酒工程技術研究中心有限公司，浙江 紹興 312000）

黃酒感官品評是依靠人的基本感覺器官對黃酒的色澤、香氣、口味、風格等方面進行評判的一種手段，是黃酒生產、科研和質量管理的一項重要方法。每年冬釀結束，紹興黃酒的幾個主要生產企業都會進行一次冬釀黃酒感官品評會。通過交流和評比，取長補短，促進紹興黃酒的質量長期保持穩定。

本試驗基于近五年紹興黃酒主要生產企業的冬釀黃酒的感官品評數據結合實驗室檢測數據作統計分析，以期獲得有用的結果，指導實際的生產。

1 樣品選取及感官品評

1.1 抽樣

黃酒感官品評和實驗室理化檢測的樣品抽樣：主要按CAC/GL 50-2004 抽樣通則的表10 抽樣計數方案進行。參考GB/T 2828.1 計數檢驗抽樣程序第1 部分和GB/T 13546—1992 挑選型計數抽樣檢查程序及抽樣表。

手工酒：批量以生產的作數為單位正常水平抽取，如加飯酒生產50作，則每組抽6只樣。

機械化黃酒：以生產的月份數為單位正常水平抽取，如機黃加飯抽取連續生產的5 個月，每月2只，總共抽10只。

1.2 感官品評的方法

感官品評方法參照中國輕工業出版社2020 年3月出版的《黃酒釀造技術》及其2018年5月出版的《黃酒品評技術》。感官品評的評委對每杯酒樣獨立打分（滿分為100 分，其中色澤10 分、香氣25 分、口味50 分、風格15 分），最終獲取感官品評的評分數據。

2 數據的統計工具和步驟

2.1 2020年酒樣評委打分統計

在電子表格EXCEL 中錄入某一年冬釀（以2020 年數據為例）前兩輪1 號—12 號杯酒樣，各位評委評酒分數及每個酒樣的平均分（表1）。

表1 2020年1號—12號杯酒樣評委打分表

2.2 在MINITAP 17 上繪制表1 中各杯酒評委打分的概率圖

2.2.1 杯1、杯2品評分數的概率圖（圖1、圖2）2.2.2 繪制1號—10號杯品評分數的概率圖指標

圖1 杯1品評分數的正態分布概率圖

圖2 杯2品評分數的正態分布概率圖

1 號—10 號杯概率圖指標和結論匯總結果見表2。

表2 1號—10號杯概率圖指標和結論匯總表

2.2.3 1—50號杯品評分數的概率圖及其統計

繪制1—50 號杯品評分數的概率圖，對1 號—50 號杯品評分數的概率圖作統計。杯次號為8、14、20、25、31 的5 杯酒樣品評分的概率圖P 值小于0.05，不符合原假設（正態分布），其余45 杯的P值＞0.05符合假設，符合率和前10杯一致，符合率為90%。

2.2.4 概率圖驗證分析

通過以上的概率圖和概率圖指標匯總表發現：本年度的感官品評數據概率圖90 %符合正態分布。評酒分數符合正態分布在《黃酒品評技術》149頁中也可以得到相同結論。因此，本次感官品評分數可以近似看成是服從正態分布。

為了驗證其他年份的數據，將2016 年至2019年冬釀品評每杯次的分數也作概率圖分布檢驗。同樣每年選取50 杯次品評分數的概率圖作統計（表3）。據此，歷年的感官品評分數也可以近似看成是服從正態分布。

表3 近五年評分分布概率圖（正態）統計匯總表

因為理論上每杯次評分應符合正態分布，根據每年評分分布概率圖（正態）的符合率，可以衡量每年冬釀評酒的質量，符合率越高，評酒質量越好。

2.3 每杯次評分的異常值判定

因為評酒分數符合正態分布，故一般可以運用格拉布斯檢驗法檢測異常值，借助MINITAP17 也可以快速檢測異常值，剔除異常值后重新計算每杯酒的平均值。

2.4 2020年評酒結果及排名

匯總每個最小統計的生產單位當年同類型酒樣（如加飯酒）以作或月為統計單位的平均分并計算生產單位該類型酒的總平均分，排序后得2020年評酒結果及排名（表4）。

表4 2020年評酒結果及排名

2.5 每個單位同類型酒樣近五年的標準偏差

計算每個生產單位同類型酒樣近五年的平均分數，同一單位有多個機黃車間或手工小組的合并計算，在EXCEL 運用STDEV 函數計算每個單位同類型酒樣近五年的標準偏差（表5）。

表5 2016年—2020年評酒分數統計表

3 五年評酒結果與分析

3.1 近五年評酒分數標準偏差

表5 可知，C 元紅和C 機加近五年質量穩定性較差，五年標準偏差分別為2.38 和5.13，明顯較其他的標準偏差大，質量存在較大的波動。

通過五年的評分數據分析，C 元紅和C 機加近五年質量穩定性較差的原因并不相同。C 元紅因為評酒分數逐年上升且極差較大導致標準偏差大，說明C 單位元紅酒總體質量向好。而C 機加2019年分數較其他年份明顯偏低導致標準偏差大，說明2019年C機加質量有異常波動。

3.2 近五年評分和標準偏差排序圖

3.3 五年評酒數據分析

圖4 五年標準差排序圖

由圖3可知，B單位的甜酒五年平均評分最高，另一個D 單位的甜酒評分也較高，而3 個元紅酒的評分最低，加飯酒評分居中。參考文獻資料，蜂蜜的添加可以顯著提高品評員對黃酒的偏好程度。據此，這可能也是由于糖度增加顯著提高了品評員對黃酒的偏好。由此可見，糖度和感官品評偏好之間可能有某種關聯。為了驗證以上觀點，我們對數據進行相關性驗證。

圖3 五年平均排序圖

3.4 數據相關性驗證

3.4.1 以2016 年冬釀數據為例進行統計分析（表6）

表6 2016年冬釀加飯酒分數對應的實驗室檢測數據均值匯總表

表6 中全部12 個加飯酒的評分和實驗室糖度檢測數據（所有批次實驗室檢測樣本的均值，下同）做相關性檢驗。在MINITAB17 進行相關性計算，加飯酒品評分數和糖度的Pearson 相關系數=0.728，P 值=0.007，P 值很小而相關系數大于0.7 表明加飯酒的評酒分數與糖度有很高的正相關。

因有兩個組別的加飯酒實驗室檢測頻次較低，不具有代表性，故而剔除這兩個組別的數據，剩余10 個加飯酒的評分和實驗室糖度檢測數據再次做相關性檢驗。此時品評分數和糖度的Pearson 相關系數=0.865，P 值=0.001，相關性較前面12 個加飯酒的統計結果更好，散點圖見圖5。

圖5 2016年冬釀加飯酒分數與糖度的散點圖

運用MINITAB17 繼續驗證加飯酒感官品評分與其他指標的相關性。發現除了糖度指標外，其余理化指標與感官品評分的相關性不明顯。實驗室檢測指標與評分的相關性指標匯總見表7。

表7 2016年冬釀加飯酒分數和檢測指標相關性匯總表

3.4.2 2017 年度冬釀感官的分數與實驗室檢測糖度

以2017 年冬釀數據為例，再次驗證分數與糖度的相關性。選取加飯酒抽檢頻次較多的11 個車間，匯總2017 年度冬釀感官的分數與實驗室檢測糖度數據（表8）。

表8 2017年冬釀加飯酒感官品評分與糖度對比

在MINITAB17 進行相關性檢測，品評分數和糖度的Pearson 相關系數=0.837，P 值=0.001。再次證明加飯酒品評分數與糖度的正相關性很高，2017年冬釀加飯酒分數與糖度的散點圖見圖6。

圖6 2017年冬釀加飯酒分數與糖度的散點圖

3.4.3 黃酒的實驗室檢測糖度與感官品評分數的相關性研究

統計2016 年和2017 年冬釀全部類型黃酒的實驗室檢測糖度與感官品評分數的相關性。甜酒因樣品量較少，半甜型和甜型酒合并為甜酒進行計算（表9）。

表9 評酒分數和糖度相關性

根據表9 結果，加飯酒評分和糖度正相關性很高，相關系數大于0.7，P 值小于0.05。甜酒評分和糖度正相關性也較高，相關系數大于0.6，P 值小于0.05。

元紅酒評分與糖度的相關性不明顯。2016 元紅雖然相關系數較高，但P 值為0.065 大于0.05。尤其是2017 年元紅P 值有0.964，相關系數只有0.018（實驗室檢測和感官品評樣本量都很少）。

2016 年和2017 年所有類型的黃酒的整體評分和糖度都有正相關性，2017年整體感官品評分與糖度的相關性好于2016年整體。

3.4.4 品評分和糖度的線性擬合方程

綜上所述，通過EXCEL 繪圖和計算2016 年及2017 年加飯酒感官品評分Y 和糖度X 平均擬合線性方程為：Y=0.553X+71.89，R=0.67。以GB/T 17946 的加飯酒糖度最大值40.0 計算，冬釀加飯酒感官品評分最大值為94 分。以加飯酒糖度最小值15.1 計算，冬釀加飯酒感官品評分最小值為80.24分。據此，一般冬釀加飯酒感官品評打分范圍在80～94分為宜，與歷年實際感官品評結果較吻合。

3.5 近五年評委評分的殘差與殘差標準偏差

通過圖7 對近五年15 位評委的平均殘差統計發現，品評打分較均值偏大的有9 位，偏小的有6位。殘差極小值0.05，極大值2.71，均值為0.31。圖8 殘差標準偏差極小值1.43，極大值3.14，均值2.11。15 位評委的殘差平均值概率圖（圖9）和殘差標準偏差概率圖（圖10）都符合正態分布。

圖7 評委五年殘差均值柱形圖

圖8 評委五年殘差標準偏差柱形圖

圖9 殘差平均值的概率圖

圖10 殘差標準偏差的概率圖

根據以上的統計數據，可以獲得各位評委的打分偏向性，也可以用平均殘差衡量他們的黃酒感官品評準確性，用歷年平均殘差的標準偏差衡量他們的品評穩定性。從而幫助黃酒感官品評人員了解自己的品評打分偏向和穩定性，進行針對性相關訓練，提高他們的感官品評水平。

5 結論

本試驗結論如下：（1）每杯次酒樣所有評委黃酒感官品評的分數理論上服從正態分布，實際數據符合正態分布的有90%左右；（2）加飯酒的感官品評分數與糖度有很高的正相關性，相關系數0.72 以上，P值0.007；（3）甜酒的感官品評分數與糖度也有正相關性，相關系數0.61 以上，P 值0.007；（4）元紅酒因檢測和感官品評的樣本量小，相關性不明顯，需要在以后的檢測中加以驗證。

本研究具體應用前景：（1）科學判定產品質量等級，指導生產廠家產品的分級入庫；（2）科學判定產品質量穩定性，發現生產過程中出現的質量波動；（3）為黃酒新產品開發、酒體優化設計等方面作參考；（4）衡量每年冬釀感官品評的質量；（5）發現黃酒感官品評存在的問題與不足，推動黃酒感官品評標準化；（6）幫助黃酒感官品評人員了解自己的品評打分偏向，提高他們的感官品評水平。