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系統識別號 U0026-0812200913443558
論文名稱(中文) 順序型資料量測變異分析之研究
論文名稱(英文) Gauge Variation Study for Ordinal Data
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 統計學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 95
學期 2
出版年 96
研究生(中文) 郭家吉
研究生(英文) Chia-Chi Kuo
學號 r2694116
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 102頁
口試委員 口試委員-鄭順林
指導教授-潘浙楠
口試委員-呂金河
中文關鍵字 Kendall一致性係數  Kappa一致性係數  量測變異分析  一致性  官能品評 
英文關鍵字 Sensory evaluation  Consistency  Gauge variation  Kendall  Kappa 
學科別分類
中文摘要 近年來在QS9000及TS16949等國際品保標準之推動下,從事品質實務者均開始重視量測變異分析(Gauge Variation Study)的研究,由於量測之精確與否在工業品質改善上扮演一個相當重要的角色,唯有精確之量測技術,才能保證對產品及製程品質的判定無誤。國際上對於品質保證之要求亦日趨嚴格,因此如何確保量測品質,已成為從事品質實務工作者的當務之急。

在量測變異分析研究中,依不同的資料型態可分為計量型與計數型兩部份,其中計數型包含順序型(ordinal)資料、二元型(binary)及服從卜瓦松分配(Poisson distribution)等資料,本研究則著重於順序型資料之探討。

食品界常使用官能品評作為判定食品可否被顧客接受的重要指標,而品評員本身及品評員間評分的一致性會影響食品官能品評之可信度。故本研究乃針對QS9000中所建議之兩種順序型資料評估方法(即Kappa及Kendall一致性係數的估算方法),進行比較分析並進一步探討品評員個數b、樣本大小n及重覆品評次數r之最佳組合。研究成果可作為進行食品官能品評等順序型資料量測變異分析時之參考。
英文摘要 Recently, gauge variation study has been highly regarded by the quality practitioners when QS9000 and TS16949 become fashionable requirements for manufacturing industries. Measurement plays a significant role in helping organizations improve their product quality. Good quality of products is the key factor of business success. Therefore, how to ensure the quality of measurement becomes an important task for the quality practitioners.

Gauge variation study can be divided into two parts by data types; continuous data and attribute data. Especially, attribute data also can be divided into three parts; ordinal data, binary data and the data follows Poisson distribution. Therefore, the main purpose of this research lays stress on ordinal data.

In food industries, sensory evaluation is increasing in importance because of the present economic emphasis on consumer needs and wants. However, the consistency within panelists and between panelists may affect the reliability of sensory evaluation. Therefore, in performing the gauge variation study for ordinal data, most food industries are using Kappa and Kendall concordant coefficient stipulated by QS9000. A comparative analysis has been conducted for evaluating the accuracy of gauge variation study among two methods (Kappa and Kendall). Moreover, the rationale for a proper choice of the number of panelists (b), the sample size (n) and replicate measurement (r) is discussed. Hopefully, it can provide a useful reference for the food industries.
論文目次 目錄
目錄 I
表目錄 IV
圖目錄 VI

第一章 緒論 1
1.1 研究動機與背景 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究架構 2

第二章 相關文獻之回顧與探討 4
2.1 資料呈計量值型態 4
2.2 資料呈計數值型態 6
2.2.1 順序型資料 6
2.2.2 二元資料(Pass/Fail) 14
2.2.3 資料服從卜瓦松分配 14
2.3 食品官能品評之介紹 15

第三章 食品官能品評一致性之評估 21
3.1 官能品評一致性之介紹 21
3.2 官能品評一致性之評估方法 22


第四章 食品官能品評最佳參數之組合探討 32
4.1 官能品評參數之設定及選取(Kendall一致性係數) 32
4.1.1 官能品評之參數及模擬設計 32
4.1.2 官能品評一致性參數之選取 36
4.2 官能品評參數之設定及選取(Kappa一致性係數) 40
4.2.1 官能品評之參數及模擬設計 42
4.2.2 官能品評一致性參數之選取 45
4.3 官能品評參數之選取結果 50

第五章 兩種官能品評一致性係數之比較分析 52
5.1 官能品評一致性評估方法之比較 52
5.1.1 Kendall及Kappa一致性係數檢定力模擬估算 52
5.1.2 兩種評估方法之比較分析 55
5.1.3 兩種評估方法之檢定力差距比較 57
5.2 官能品評一致性評估方法之適用時機探討 59
5.2.1 兩種評估方法之適用時機參數及模擬設計 60
5.2.2 兩種評估方法之適用時機探討 63

第六章 數值實例之探討 65
6.1 數值實例1 66
6.2 數值實例2 69

第七章 結論與未來研究方向 73
7.1 結論與本研究之貢獻 73
7.2 未來研究方向 74

參考文獻 75
附錄A 78
附錄B 86
附錄C 92


表目錄
表2-1 兩位量測員針對n個樣本分類結果之統計表 7
表2-2 b位量測員針對n個樣本進行評分後分類之統計表 9
表2-3 各種Kappa值之判定準則 10
表2-4 b位量測員針對n個樣本進行評分排序後之統計表 11
表3-1 b位品評員針對n個樣本進行r次重覆品評後評分統計表 23
表3-2 b位品評員針對n個樣本進行r次重覆官能品評後排序統計表 24
表3-3 第j位品評員針對n個樣本進行r次重覆品評後之評分統計表 25
表3-4 b位品評員針對n個樣本進行r次重覆品評後不同分數歸類之統計表 27
表3-5 第t位品評員針對n個樣本重覆r次品評後之評分統計表 29
表4-1 不同樣本數、品評員數、重覆品評次數之參數組合 33
表4-2 不同信賴度水準下,五種bnr組合之Kendall 一致性係數信賴度區間之寬度(以bnr=60為例) 36
表4-3 不同bnr組合數下, Kendall一致性係數信賴度區間之寬度 38
表4-4 不同LRD及bnr參數組合下,Kappa一致性係數Bootstrap信賴度區間之寬度(以bnr=60為例) 45
表4-5 不同LRD及bnr參數組合下, Kappa 一致性係數Bootstrap信賴度區間之寬度 48
表4-6 各bnr組合數之最佳組合表 51
表5-1 在組合數為48及60情形下,兩種評估方法之檢定力 55
表5-2 在組合數為48情形下,兩種一致性係數檢定力之差距 58
表5-3 各種組合數在d=0.1時,所對應之 及Kendall係數上下界 63
表5-4 兩種一致性係數優缺點之比較 64
表6-1 8位品評員針對4種產品進行2次重覆品評後評分統計表 67
表6-2 8位品評員本身Kendall及Kappa一致性係數之比較 68
表6-3 8位品評員間Kendall及Kappa一致性係數之比較 68
表6-4 10位品評員針對3種產品進行3次重覆品評後評分統計表(彈性) 70
表6-5 10位品評員針對3種產品進行3次重覆品評後評分統計表(順口度) 70
表6-6 10位品評員本身Kendall及Kappa一致性係數之比較(彈性) 71
表6-7 10位品評員本身Kendall及Kappa一致性係數之比較(順口度) 71
表6-8 8位品評員間Kendall及Kappa一致性係數之比較 72
表B-1 不同bnr組合數下, Kendall一致性係數信賴度區間之寬度 86
表B-2 不同bnr組合數下, Kappa一致性係數信賴度區間之寬度 89
表C-1 在各組合數下,兩種評估方法之檢定力 95
表C-2 在各組合數下,兩種一致性係數檢定力之差距 99

圖目錄
圖1-1 研究架構之流程 3
圖3-1 食品官能品評一致性之評估流程 31
圖4-1 求算Kendall 一致性係數信賴區間寬度流程圖 35
圖4-2 LRD函數分佈圖 (參數設定 ) 40
圖4-3 LRD函數分佈圖(參數設定 ) 41
圖4-4 LRD函數分佈圖(參數設定 ) 41
圖4-5 求算各種參數值Kappa一致性係數Bootstrap信賴區間寬度流程 44
圖5-1 兩種一致性係數檢定力及R軟體撰寫程式之流程圖 54
圖5-2 在組合數為48 [(b、n、r)=(8、3、2)] 情形下,兩種一致性係數之檢定力之比較圖 56
圖5-3 在組合數為60 [(b、n、r)=(10、3、2)] 情形下,兩種一致性係數之檢定力之比較 56
圖5-4 在組合數為48情形下,兩種一致性係數之檢定力之差距 58
圖5-5 組合數為140情形下,兩種評估方法檢定力差距為0.1所對應之 60
圖5-6 Kendall係數檢定力差距之區間範圍建立步驟及R軟體撰寫之流程 62
圖C-1 在各種不同bnr組合數下,兩種一致性係數之檢定力之比較 92
圖C-2 在各組合數下,兩種一致性評估之方法之檢定力差距曲線圖 98
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論文全文使用權限
  • 同意授權校內瀏覽/列印電子全文服務,於2008-07-18起公開。
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