Шұжықтардың түс параметрлерін статистикалық талдау: spss бағдарламасында бір факторлы дисперсиялық талдау (one-way ANOVA) және Tukey тестімен өңдеу

МРНТИ 65.59.03                                         

Кіріспе

Дұрыс статистикалық талдау жүргізу азық-түлік ғылымындағы зерттеулерде маңызды рөл атқарады, бірақ эксперименттік нәтижелерді тиімді түсіндіруде көптеген ғалымдар елеулі қиындықтарға тап болады. Белгілі бір статистикалық әдістерді қолдану үшін қажетті шарттар мен талаптарды түсінбеу негізгі қиындықтардың бірі болып табылады [1]. Бұл қиындық ғылыми журналдардың эксперименттік деректердің статистикалық тұрғыдан маңызды екенін дәлелдеуге қоятын қатаң талаптарына тығыз байланысты [2]. Нәтижелерді дұрыс түсіндіру мен оларды жеткізу үшін сенімді статистикалық талдау мен деректерді көрнекі түрде ұсыну аса маңызды.

Жақсы құрылымдалған статистикалық қорытынды эксперименттік нәтижелерді оқырманның оңай түсінуіне ықпал етіп, зерттеу нәтижелерінің қолжетімді әрі әсерлі болуын қамтамасыз етеді [3].

Статистикалық әдістердің қолданылуы азық-түлік өнімдерінің химиялық құрамы мен қауіпсіздігін бағалау және процестерін оңтайландыру үшін қажет. Тағам өнеркәсібінде кеңінен қолданылатын статистикалық бағдарламалық жасақтамалардың бірі - SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) бағдарламасы. Chen және т.б. SPSS бағдарламасының азық-түлік өнімдерін ғылыми моделдеуде пайдалы екенін атап өтеді, себебі ол деректерді талдау процесін жеңілдетеді және зерттеушілерге нәтижелерді оңай интерпретациялауға мүмкіндік береді, сонымен қатар, күрделі есептеулермен айналысуға кедергі болмайды [4].

Бір факторлы дисперсиялық талдау (OneWay ANOVA) – үш немесе одан көп топтың орташа мәндерін бір мезгілде салыстыруға арналған статистикалық әдіс. Оның мақсаты - топтар арасындағы айырмашылықтардың статистикалық тұрғыдан маңызды екенін анықтау.

Tukey тесті – немесе Tukey-дің сенімді маңызды айырмашылық тесті, HSD тесті – бұл дисперсиялық талдау (ANOVA) аясында топтық орташа мәндер арасындағы жұптық салыстыруларды жүргізуге қолданылатын статистикалық әдіс [5]. Ол ANOVA-да елеулі нәтиже анықталғаннан кейін, нақты қай үлгілердің орташа мәндері арасында елеулі айырмашылық бар екенін анықтауға көмектеседі. Tukey тесті ауыл шаруашылығы, биология және жаратылыстану ғылымдары сияқты көптеген салаларда, әсіресе әртүрлі үлгілерге әсер ететін өңдеулерді талдағанда кеңінен қолданылады.

Шұжықтың түсі – тұтынушылардың таңдауларына айтарлықтай әсер ететін және өнімнің балғындығын, құрамын және өңдеу сапасын көрсететін негізгі сапа көрсеткіші. Әртүрлі зерттеулер шұжықтың түс параметрлерін, мысалы, ашықтығын (L), қызылдығын (a) және сарылығын (b), заманауи әдістерді қолдану арқылы талдаудың маңыздылығын атап өтті. Мысалы, цитрус қабығының экстракттары мен соя майын қолдану b* (қызыл түс) мәндеріне айтарлықтай әсер ететінін, сонымен қатар R² 80.61 % екенін көрсетті, бұл цитрус қалдықтарын қайта өңдеу арқылы тұрақтылыққа қол жеткізу мүмкіндігін айқындайды [6]. Түс параметрлері шұжықтың pH және құрғақ зат мөлшері сияқты сипаттамаларымен байланысты екеніндігі анықталып, хитин қоспалары түс тұрақтылығы мен тағамдық құндылығын арттыратындығы зерттелді [7]. Сондай-ақ, биологиялық белсенді заттарды қосу және нитриттерді азайту шұжық түсінің тұрақтылығын арттырды, бұл қызылдығының b* артуы және ашықтығының (L) төмендеуі арқылы дәлелденді [8]. Бұл нәтижелер қолайлы түс қасиеттерін сақтау және жалпы өнім сапасын жақсарту үшін рецептура мен өңдеу әдістерін оңтайландырудың маңыздылығын көрсетеді. Соңғы зерттеулер табиғи қоспалардың, мысалы, антоциандар мен қызанақ ұнтақтарының, ет

өнімдерінің түсіне әсерін бағалау үшін бір факторлы дисперсиялық талдауды (ANOVA) қолданды. Бұл зерттеулер түс параметрлерін пайдаланып, қоспалардың әсерінен болатын сыртқы өзгерістерді талдап, қызылдығы мен сарылығының айтарлықтай жақсаруын, ашықтығын сақтай отырып, атап көрсетті. Мысалы, қызанақ ұнтағын қосу өсімдік негізіндегі ет өнімдерінің сыртқы тартымдылығын жақсартса, табиғи пигменттер, мысалы, антоциандар, өңделген еттің түс тұрақтылығын арттырған [9].

Ал алма сығындысы күркетауық етінен жасалған шұжықтарда, тауық наггетстері мен буфало котлеттерінде қызылдықты (a*) арттырып [10-11], тауық және күркетауық етінен жасалған шұжықтарда, гоштаба ет өнімдерінде ашықтықты (L*) төмендеткен [12-14], ал сары түстің (b*) ет өнімдерінде артқандығы байқалған [15].

Бұл зерттеудің мақсаты – пісірілген шұжықтардың түсін талдай отырып, әртүрлі шұжық үлгілері арасындағы түс бойынша статистикалық тұрғыдан маңызды айырмашылықтардың бар-жоғын анықтау үшін бір факторлы дисперсиялық талдауды қолдану. Мысалы, пісірілген шұжық үлгілеріне әртүрлі деңгейде (0, 3%, 5%, 8%) алма сығындысының ұнтағын қосып пісірілген шұжық үлгілерінің түсін салыстыруда бір факторлы дисперсиялық талдау осы үлгілер арасындағы түс өзгерістерінің маңыздылығын бағаланды. Бұл практикалық нұсқаулықты студенттерге және зерттеушілерге ұсыну SPSS бағдарламасында статистикалық әдістерді дұрыс түсіну және қолдану, зерттеу нәтижелерін дәл интерпретациялауды қамтамасыз ету үшін өте маңызды болып табылады.

Зерттеу материалдары мен әдістері

Шұжықтарының түс параметрлері, яғни L (ашықтық), a (қызыл түс) және b (сары түс) мәндері Вроцлав қоршаған орта мен өмір туралы ғылымдар университетінің «Функциональдық тамақ өнімдерін әзірлеу» кафедрасының зертханасында рефлекциялық колориметр (Minolta CR-400, ақ пластинамен калибрленген, L*=+97.83, a*=-0.43, b*=+1.98) көмегімен анықталды (1-сурет). Әртүрлі дейгейде алма сығындысының ұнтағы қосылып пісірілген шұжықтарының үлгілері әрбір өлшеу алдында 15×25 мм өлшемдерінде кесілді. Талдау пісірілген шұжықтарды өндіру күнінде тікелей жүргізілді. Өлшемдер үш рет қайталанып, статистикалық талдау үшін орташа мәндер алынды (1-кесте).

Сурет 1. Шұжық түсін колориметрмен өлшеу қа-дамдары

Бұл зерттеу шұжық формулаларында өсімдік қоспаларының деңгейлері арасында маңызды айырмашылықтар бар-жоғын анықтауға бағытталған. Осыған байланысты келесідегідей 2 гипотеза қойылады:

• -    H0: Топтар арасында түс деңгейлерінде статистикалық тұрғыдан маңызды айырмашылық жоқ;

• -    H1: Топтар арасында түс деңгейлерінде статистикалық тұрғыдан маңызды айырмашылық бар.

Кесте 1. Пісірілген шұжықтардың түс параметр-лері, әрбір түстің үш рет қайталанған өлшемдері

Үлгілер	Түс параметрлері
	L	a	b
Бақылау	83,12	5,98	21,6
Бақылау	84,12	6,19	22,26
Бақылау	85,62	5,43	18,88
T1	77,47	4,82	16,76
T1	78,25	4,65	17,74
T1	78,81	4,73	17,69
T2	78,97	4,57	17,76
T2	81,05	4,19	16,91
T2	79,04	4,54	17,78
T3	76,52	4,31	17,73
T3	76,97	4,3	17,82
T3	76,01	4,32	19,18

Пісірілген шұжықтардың түсінде байқалған айырмашылықтардың статистикалық тұрғыдан маңызды екендігін сенімді түрде анықтау және сондай-ақ өсімдік қоспаларының әртүрлі мөлшерінің шұжықтардың сыртқы түріне қалай әсер ететінін түсіну мақсатында бір факторлы дисперсиялық талдау ( One-Way

ANOVA ) жүргізу үшін SPSS бағдарламасын ашып келесі пәрмендерді орындау керек.

2-суретте SPSS бағдарламасының Variable View (Айнымалыларды көру) терезесі көрсетілген, онда деректер айнымалыларының сипаттамалары орнатылған. Әрбір жол бір айнымалыны білдіреді, ал бағандар оның әртүрлі қасиеттерін сипаттайды.

Сурет 2. SPSS баFдарламасындаFы Variable View б0лiмiне айнымалыларды eHri3y

Айнымалылар сипаттамалары:

Name (Аты) - айнымалынын, атауы жазылады. Мысалы: samples, Lightness, Redness, Yellowness.

Type (ТYрi) - айнымалы деректершш, тYрi (мысалы, Numeric - сандык деректер).

Width (Ен1)  -  айнымалы  мэндершш, максималды символдык; узындыгын керсетед1.

Decimals (Ондық сандар). Ондық тацбалардын, саны (мысалы, 2).

Label (Жапсырма) - айнымалынын, толык сипаттамасы. Бұл қолданушыларға түсінікті болу ушш косымша акпарат беред1.

Values (Мэндер) - айнымалынын, кодталган мәндері мен олардың сипаттамалары көрсетілген. Мысалы, samples үшін: 1,00 = "Control", 2,00 = "T1", 3,00 = "T2", 4,00 = "T3".

Missing (ЖоFалFан мэндер) - есепке алынбайтын жоFалFан мэндерд1 керсетед1 (None -жогалган мэндер жок).

Columns (БаFандар) - айнымалынын, кестеде канша баган алатынын аныктайды.

Align (Туралау) - айнымалы мэндер1н туралау (онFа, солга, ортасына).

Measure (0лшем) - айнымалынын, елшем деңгейі. Nominal: Санаттық айнымалылар (мысалы, топтар). Scale: Сандық айнымалылар (үздіксіз деректер).

Role (Рел) - айнымалынын, рел1 (Input — талдау Yшiн енг1зу айнымалысы).

3-суретте керсетыген Value Labels опциясы аркы-лы Samples ушш белплер таFайындалады. Бул әдіс кодталған мәндерді түсінікті түрде көрсетеді және статистикалық талдау кезінде оларды жеңіл окуга мYмкiндiк беред1.

^ Value Labels

X

Сурет 3. Value Labels опциясында белгiлердi таFайындау

Value өрісіне сандық мән енгізіледі (мысалы, 1, 2, 3, 4). Label өрісіне осы мәннің мәтіндік сипаттамасы енгізіледі (мысалы, "control", "T1", "T2", "T3").

Бұл процесс шұжық үлгілері немесе басқа эксперименттік топтар сияқты кодталған деректерді оңай талдау үшін қолданылады. Value Labels функциясы әсіресе көп деңгейлі деректерді талдауда немесе дискретті категорияларды қолданатын зерттеулерде пайдалы.

Ары қарай, 4-суретте көрсетілгендей Data View бөліміне өтіп, төмендегі форматта деректерді енгіземіз:

Сурет 4. SPSS бағдарламасындағы Data View бөлі-міне деректерді енгізу

Деректерді толтырғаннан кейін Analyze → Compare Means → One-Way ANOVA командасын таңдаймыз.

5-суретте көрсетілгендей One-Way ANOVA диалогтық терезесінде Lightness (немесе қажет параметр, мысалы, a немесе b) мәнін Dependent List қорапшасына, ал Samples мәнін Factor қорапшасына орналастыру керек.

Сурет 5. One-Way ANOVA параметрлерін орнату.

Осы диалогтық терезенің оң жағында тұрған

Post Hoc түймесін басып, келесі 6-суретте көрсетілгенлей топтар арасындағы салыстыру үшін Tukey тестін таңдау керек.

@ One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons

И LSD

E Bonferroni

• □    Sidak

In Scheffe

• □    b-e-g-wf

• □    R-E-G-WQ

E S-N-K        E Waller-Duncan

Й (Tukey

E Tuke/s-b      f Dunnett

Duncan

В Hochberg's GT2

В Gabriel

। Equal Variances Not Assumed----------------------------------------

• □ Tamhane'sT2 В Dunnetts T3 C Games-Howell В Dunnetts C

Significance level: |q.05                  I

[Continue J Cancel Help

Сурет 6. Tukey тестін таңдау

Ары қарай, диалогтық терезедегі (7-сурет) Options бөлімін ашып келесілердің таңдалғанып тұрғандығын тексеру керек: орташа мәндер мен стандартты ауытқулар үшін Descriptive Statistics;

гипотезалардың дұрыстығын тексеру үшін Homogeneity of Variance Test. Талдауды іске қосу үшін OK түймесін басу керек.

@ One-Way ANOVA: Options г Statistics--------------------------------

Й Descriptive

В Fixed and random effects ‘Homogeneity of variance test

El grown-Forsythe

И Welch

• □ Means plot

r Missing Values--------------------

• <®> Exclude cases analysis by analysis

[continue J Cancel Help

Сурет 7. ANOVA талдау нәтижелерін алу

Нәтижелер және оларды талқылау

2-кестеде төрт үлгі арасындағы ашықтық (L) мәндері бойынша статистикалық сипаттамалардың қысқаша мәліметтері келтірілген. Бұл әр үлгінің орташа мәнін, стандартты ауытқуын (Std.

Deviation), орташа мәннің қателігін (Std. Error), сенімді интервалды (95% Confidence Interval), сондай-ақ минималды және максималды мәндерді көрсетеді.

Кесте 2. Ашықтық (L) мәндері бойынша сипатта-малық статистика

N Mean     Std. Deviation	Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Min     Max Lower Bound    Upper Bound
Сontrol   3     84.2867    1.25831 T1        3     78.1767   0.67300 T2        3     79.6867   1.18120 T3        3     76.5000   0.48031 Total      12   79.6625    3.13488	0.72648     81.1609          87.4125          83.12    85.62 0.38856     76.5048          79.8485          77.47    78.81 0.68197     76.7524          82.6209          78.97    81.05 0.27731     75.3068          77.6932          76.01    76.97 0.90496     77.6707          81.6543          76.01    85.62

Control үлгісі ең жоғары орташа ашықтық мәніне (Mean = 84.29) ие және салыстырмалы түрде жоғары вариациямен (Std. Deviation = 1.26) сипатталады. T3 үлгісі ең төмен орташа ашықтық мәнін көрсетеді (Mean = 76.50) және оның вариациясы өте аз (Std. Deviation = 0.48), бұл үлгідегі ашықтық мәндерінің тұрақтылығын көрсетеді. Яғни, Control үлгісі бойынша орташа мән Mean алу үшін 1-кестеде келтірілген үш мәннің (83,12; 84,12; 85,62) орташа мәні және оның 1,26 вариациясынан шықты. Және басқа үлгілерге де дәл солай.

Control	83,12
Control	84,12
Control	85,62
T1	77,47
T1	78,25
T1	78,81
T2	78,97
T2	81,05
T2	79,04
T3	76,52
T3	76,97
T3	76,01

T1 және T2 үлгілері ашықтық мәндері бойынша Control және T3 үлгілерінің арасында орналасқан. T1 үлгісінің орташа мәні 78.18 болса, T2 үлгісінің орташа мәні 79.69 құрайды. Бұл екі үлгінің стандартты ауытқулары салыстырмалы түрде төмен (T1: Std. Deviation = 0.67, T2: Std. Deviation = 1.18), бұл олардың үлгі ішіндегі нәтижелерінің салыстырмалы тұрақтылығын көрсетеді.

Жалпы алғанда, барлық үлгілердің орташа ашықтық мәні 79.66 (Std. Deviation = 3.13), ал ашықтықтың минималды және максималды мәндері сәйкесінше 76.01 және 85.62 аралығында.

Бұл мәліметтер топтар арасындағы ашықтық деңгейлерінің айтарлықтай ерекшеленетінін көрсетеді, бұл кейінгі статистикалық талдау үшін негіз болады. 2-кестедегі Mean және Std. Deviation бағандарына сүйене отырып, төрт үлгінің ашықтық (L) мәндері 3-кестеде көрсетілгендей түрде құрастырылады. Бұл жағдайда әр үлгінің орташа мәні ± стандартты ауытқуы (Mean ± Std. Deviation) түрінде беріледі.

Кесте 3. Үлгілердің ашықтық (L) мәндері

Samples	Lightness
Control T1 T2 T3	84,29±1,26 78,18±0,67 79,69±1,18 79,66±3,13

Бұл формат әр үлгідегі ашықтық мәндерінің орташа деңгейі мен вариациясын оңай салыстыруға мүмкіндік береді.

Сипаттамалық статистика үлгілер арасында-ғы ашықтық айырмашылықтарының жалпы көрінісін ұсынады. Control тобы ең ашық және

өзгермелі ашықтық мәндеріне ие, ал T3 тобы ең күңгірт және тұрақты ашықтық көрсеткішін көрсетеді. Қосымша статистикалық талдау (мысалы, ANOVA және Tukey тесті) бұл айырмашылықтардың маңыздылығын растайды.

Кесте 4. Anova талдау нәтижелері

Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 100.778 3 33.593 36.691 .000 Within Groups 7.324 8 .916 Total 108.102 11 p-мәні 0.000, бұл стандартты шектен (p<0.05) аз. Бұл нәтиже үлгілердің орташа мәндері арасындағы айырмашылықтың статистикалық тұрғыдан маңызды екенін көрсетеді. Үлгілер арасындағы p-мәні 0.000 болғандықтан, біз бірінші гипотезаны жоққа шығарамыз және үлгілердің түс деңгейлері арасында маңызды айырмашылық бар деген H1 гипотезамен әрі қарай талдау жасаймыз.

• 5-    кестеде үлгілер арасында ашықтық деңгейіндегі айырмашылықтарды сипаттайтын мәліметтер келтірілген. Әрбір үлгі жұбы үшін орташа айырмашылық (Mean Difference), стандартты қате (Std. Error), маңыздылық деңгейі (Sig.), және 95% сенімділік интервалы (Confidence Interval) көрсетілген.

Кесте 5. Ашықтық (L) параметрі бойынша Post Hoc тест нәтижелері

(I) samples	Mean Difference (I-J)	Std. Error	Sig.	95% Confidence Interval
				Lower Bound	Upper Bound
Tukey   Сontrol     T1	6,11000*	.78126	.000	3.6081	8.6119
HSD            T2	4,60000*	.78126	.002	2.0981	7.1019
T3	7,78667*	.78126	.000	5.2848	10.2885
T1      Сontrol	-6,11000*	.78126	.000	-8.6119	-3.6081
T2	-1.51000	.78126	.288	-4.0119	.9919
T3	1.67667	.78126	.218	-.8252	4.1785
T2     Сontrol	-4,60000*	.78126	.002	-7.1019	-2.0981
T1	1.51000	.78126	.288	-.9919	4.0119
T3	3,18667*	.78126	.015	.6848	5.6885
T3     Сontrol	-7,78667*	.78126	.000	-10.2885	-5.2848
T1	-1.67667	.78126	.218	-4.1785	.8252
T2	-3,18667*	.78126	.015	-5.6885	-.6848

*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Орташа айырмашылық (Mean Difference) -бағанда екі үлгі арасындағы ашықтық деңгейлерінің орташа мәндерінің айырмашылығы. Мысалы, Control мен T1 топтарының арасындағы айырмашылық 6.11, ал Control мен T3 үлгілерінің айырмашылығы 7.79. Оң мәндерде Control үлгісінің ашықтығы екінші үлгіден жоғары екені көрсетіледі, ал теріс мәндерде төмен екені байқалады.

Стандартты қате (Std. Error) орташа айырмашылықтың дәлдігін сипаттайды. Қате неғұрлым төмен болса, нәтиже соғұрлым сенімді болады. Мұнда стандартты қателер салыстырмалы түрде аз (≈0.78\approx 0.78≈0.78), бұл нәтижелердің сенімділігін арттырады.

Маңыздылық деңгейі (Sig.) p-мәнін білдіреді. Егер p <0.05, айырмашылық статистикалық тұрғыда маңызды болып табылады.

Жұлдызшамен (*) белгіленген айырмашылықтар (Sig. <0.05) маңызды екенін көрсетеді. Мысалы:

Control - T1 айырмашылығы маңызды (p=0.000).

Control - T2 айырмашылығы да маңызды (p=0.002).

T2 - T3 арасындағы айырмашылық маңызды (p=0.015).

95% сенімділік интервалы (Lower Bound -Upper Bound) - екі үлгінің орташа айырмашылық мәндерінің шекарасын көрсетеді. Егер бұл диапазон 000-ді қамтымаса, айырмашылық маңызды болып саналады. Мысалы:

Control - T3 үшін сенімділік интервалы 5.28,10.29, яғни 000-ден жоғары. Бұл айырмашылықтың маңызды екенін білдіреді.

T1 - T2 үшін сенімділік интервалы -4.01,0.99, яғни 000-ді қамтиды. Сондықтан бұл айырмашылық маңызды емес.

Жалпы, Control үлгісінің барлық басқа үлгілер арасындағы айырмашылықтар маңызды (p <0.05). Бұл Control үлгісінің ашықтығы басқа үлгілерге қарағанда едәуір жоғары екенін көрсетеді.

T2 мен T3 үлгілері арасындағы айырмашылық та маңызды (p=0.015), бұл олардың ашықтық деңгейлерінің өзгеше екенін көрсетеді.

T1 мен T2, T1 мен T3 үлгілері арасындағы айырмашылықтар маңызды емес (p>0.05), яғни бұл үлгілердің ашықтық деңгейлері ұқсас.

Кестеде әріптер үлгілердің арасындағы статистикалық айырмашылықты түсіндіру үшін қолданылады. Олар Tukey HSD (Honestly Significant Difference) әдісінің нәтижелері негізінде гомогендік топтарды анықтайды. Әріптерді қою ережелері төмендегідей:

Tukey HSD тесті үлгілердің арасындағы айырмашылықты (Mean Difference) тексеріп, маңыздылық деңгейін (p-value) береді. Егер екі үлгінің арасындағы p-value> 0.05 болса, онда бұл үлгілер статистикалық тұрғыдан ұқсас және олар бір гомогендік топқа жатады. 6-кестеде әріптер үлгілерді осы гомогендік топтарға жіктеу үшін қолданылады.

Кесте 6. Ашықтық (L) параметрлері бойынша Tukey HSD гомогендік топтары

	Subset for alpha = 0.05
samples	N                1                2                3
Tukey        T3 HSDa       T1	3              76.5000                                              c 3             78.1767          78.1767                         bc
T2	3                               79.6867                         b
control	3                                                   84.2867        a
Sig.	0.218              0.288              1.000

Ең төменгі орташа мәннен бастап әр үлгінің әріптік белгісі беріледі:

• -    бір гомогендік топқа жататын үлгілерге бірдей әріп беріледі;

• -    егер бір үлгі бірнеше топта болса (көпір рөлінде), оған сәйкес бірнеше әріп берілуі мүмкін.

Кестедегі T3 (76.5000), басқа үлгілерден (T1, T2, Control) статистикалық тұрғыдан айтарлықтай ерекшеленеді (p<0.05), сондықтан T3 тек "c" әрпіне ие.

T1 (78.1767) үлгісі T3-тен айтарлықтай ерекшеленеді, бірақ T2-мен статистикалық ұқсас (p>0.05), сондықтан T1 "bc" әрпіне ие (T3-пен "c" және T2-мен "b").

T2 (79.6867) үлгісі T3-тен де, T1-ден де жоғары, бірақ Control-мен статистикалық тұрғыда ерекшеленеді, сондықтан T2 "b" әрпіне ие.

Control (84.2867) үлгісі барлық басқа үлгілерден (T1, T2, T3) статистикалық тұрғыдан жоғары (p<0.05), сондықтан Control тек "a" әрпіне ие.

Әріптер үлгілер арасындағы қайсысы ұқсас, қайсысы әртүрлі екенін жылдам түсінуге мүмкіндік береді. Статистикалық есеп беру кезінде бұл тәсіл нәтижелерді графикалық немесе мәтіндік түрде көрсетуді жеңілдетеді.

Егер T1 және T2 ортақ әріпке (мысалы, "b") ие болса, бұл олардың ашықтық мәндерінің арасында статистикалық маңыздылығы жоқ екенін білдіреді. Бірақ T3 "c", ал Control "a" әріптерін алғандықтан, олардың T1 және T2-ден айтарлықтай ерекшеленетінін көрсетеді.

3-кестедеге мәліметтерге әріптерде қосып пісірілген шұжықтың түс параметрлерінің нәтижелерін 7-кестедегідей көрсетеміз.

Кесте 7. Пісірілген шұжықтың ашықтық түс (Lightness) параметрлері

Үлгілер	Ашықтық	Ашықтық
Control	84,29±1,26	84,29±1,26 a
T1	78,18±0,67	78,18±0,67 bc
T2	79,69±1,18	79,69±1,18 b
T3	79,66±3,13	79,66±3,13 c

Қорытынды

Бұл зерттеу пісірілген шұжықтардың түс параметрлерін (ашықтық – L) бір факторлы дисперсиялық талдау (One-Way ANOVA) және Tukey HSD тесті арқылы статистикалық өңдеу нәтижелерін ұсынды. Зерттеудің негізгі нәтижелері шұжық үлгілері арасындағы түс айырмашылықтарының статистикалық тұрғыдан маңыздылығын анықтау және олардың сапасын бағалауға бағытталған. Статистикалық талдау нәтижелері көрсеткендей, түрлі деңгейдегі алма сығындысын қосу шұжықтардың түсіне айтарлықтай әсер етті. Tukey HSD тестінің нәтижелері әрбір шұжық тобы арасындағы жұптық айырмашылықтарды нақтылауға мүмкіндік берді. Нәтижесінде шұжықтардың ашықтық (L) параметрлері бойынша «Сontrol», «T1», «T2», және «T3» топтары арасында статистикалық маңызды айырмашылықтар байқалды. Бұл нәтижелер топтық орташа мәндерді әріптермен белгілеу арқылы визуалды түрде көрсетілді. Бұл нәтижелер алма сығындысының мөлшері шұжықтардың түсіне айтарлықтай әсер ететінін көрсетеді. Сонымен қатар, бұл әдіс өнімнің сапасын бақылауда статистикалық өңдеудің маңыздылығын дәлелдейді. Зерттеу SPSS бағдарламасының статистикалық деректерді талдаудағы тиімділігін көрсетіп, азық-түлік өнеркәсібіндегі зерттеушілер мен мамандар үшін оны қолдану бойынша практикалық бағыт береді. Бір факторлы дисперсиялық талдау және Tukey HSD тесті өнімнің сапа көрсеткіштерін нақтылауға, сонымен қатар өндіріс процесін оңтайландыруға арналған құнды құралдар болып табылады. Осы зерттеудің нәтижелері шұжықтардың рецептурасын жетілдіру, өндіріс сапасын арттыру және тұтынушыларға тартымды өнім ұсыну үшін маңызды ақпарат береді. Болашақта өнімнің басқа физикалық-химиялық және сенсорлық қасиеттеріне статистикалық талдау жүргізу арқылы тағамдық өнімдерді зерттеуді кеңейту ұсынылады.

Алғыс, (қаржыландыру)

Бұл зерттеу «AgroSector» ЖШС қолдауымен және ҚР Ғылым және Жоғары Білім Министрлігі қаржыландыратын ЖТН AP22684574 «Іріктелген дақылдардың қосалқы өнімдерін қосу арқылы құс етінен пісірілген шұжықтардың технологиясы мен сапасын оңтайландыру» тақырыбында «Жас ғалым» ғылыми жобасының аясында жүзеге асырылды.

ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ

]

] .16908.