Квалиметрическая оценка качества сока томатного

Федеральное государственное  бюджетное образовательное учреждение

Высшего профессионального  образования

Омский государственный  аграрный университет им. Столыпина

Институт ветеринарной медицины и биотехнологии

 

 

 

 

 

 

 

 

Курсовой проект

по дисциплине: «Квалиметрия»

Тема: «Квалиметрическая  оценка качества сока томатного»

 

 

 

 

Выполнил:

студентка 501-с группы

заочного отделения

товароведческого факультета

Осипова Екатерина Сергеевна

Проверил:

Тарасова Елена Юрьевна

 

 

Омск-2013 

Содержание

Введение

1 Теоретическая часть……………………………………………………….4

1.1Обзор ассортимента……………………………………………………...4

1.2 Классификация потребителей. Ситуация оценивания………………..4

1.3 Дерево свойств…………………………………………………………..5

2   Расчетная часть…………………………………………………………..9

2.1 Нахождение коэффициентов  весомостей показателей качества….....9

2.2 Оценка качества  экспертов с помощью коэффициента  конкордации…………………………………………………………..……………….11

2.3 Качество экспертов  по воспроизводимости………………………..... 17

2.4 Нахождение коэффициентов  весомости методом непосредственного ранжирования………………………………………………………………18

2.5 Дифференциальная оценка  исследуемых образцов…………………  20

2.6 Определение методов  нахождения показателей для оценки  качества продукции…………………………………………………………………...21

2.7 Определение значений  показателей, находящихся экспертным методом…………………………………………………………………………...22

2.8 Значение показателей  найденных экспертным методом…………….24

2.9 Перевод показателей  в безразмерную величину……………………..25

2.10 Комплексная оценка  качества………………………………………..25

Приложение А……………………………………………………………...28

Приложение Б………………………………………………………………29

 

Введение

Цели курсового проекта:

- углубление, систематизация и  закрепление теоретических знаний  по премету «Квалиметрия и  управление качеством»;

- развитие навыков  практического применения полученных  знаний, умения находить оптимальное решение конкретных задач и анализировать полученные результаты;

- ознакомление  с нормативной документацией  и дополнительной литературой  по тематике курсового проекта;

- формирование  творческого подхода к решению  проблем, возникающих в процессе работы;

- получение  навыков производства статистических  расчетов.

Задачи курсового проекта:

- научиться пользоваться нормативной документацией и дополнительной литературой по тематике курсового проекта;

- показать теоретические знания квалиметрических методик, а также умение применять их для практической оценки качества конкретной продукции.

1. Теоретический раздел
0. 1.1 Обзор ассортимента

В данном курсовом проекте  рассмотрены следующие продукты:

• сок томатный ТМ «Добрый»;
• сок томатный ТМ «Любимый сад».

 

1.2 Классификация потребителей. Ситуация оценивания

Классификация потребителей – это отношение некоторой  группы потребителей к тому или иному  классу, характеризуемому одним или  несколькими существенными признаками.

В основе классификации  лежит уровень требований к органолептическим, экономическим и эстетическим показателям (табл. 1).

Таблица 1 – Требования потребителей к отдельным показателям качества сока томатного

№ группы потребителей	Требования
	органолептические показатели	стоимость	эстетически
1 2 3 4 5 6 7 8	В В В С С С В С	В В С В С В С С	В С В В В С С С

 

С моей точки зрения группы 4 и 6 не будут существовать.

Я отношу себя к группе 3.

Наиболее характерные  группы потребителей (табл.2) .

 

 

Таблица 2 - Наиболее характерные  группы потребителей

Способ употребления	Качество	Потребители	Возраст
			до 20 лет	20-60 лет	> 60 лет
непосредственно в пищу	высокое	с высоким уровнем  заработной платы	I	III	II
	среднее	работники бюджетной  сферы	I	III	II
	низкое	пенсионеры, малоимущие семьи	I	III	II

 

Ситуация оценивания это слабо формализованное описание условий существования и испытания  объекта потребления, достаточное  для разработки дерева свойств или  др. алгоритма оценивания качества.

Разработанный документ находится в приложении А.

 

1.3 Дерево свойств

Дерево свойств это  графическое изображение иерархической  структуры, состоящей из сложных  свойств и связанных с ними групп свойств.

Полное дерево - дерево, на последнем (самом высоком, m-ом) уровне которого находятся только простые и квазипростые свойства (рис 1).

Усеченное дерево - такое полное или неполное дерево, у которого в соответствии со спецификой конкретной, решаемой с помощью дерева задачи (отраженной в ситуации оценивания), можно исключить одно или несколько свойств или поддеревьев. (рис. 2) 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1 Полное дерево свойств

Из полного дерева свойств исключаются:

1. свойства одинаково выраженные у продукта: биологическая ценность;
2. свойства, неинтересные потребителю: эргономичность;
3. свойства, про которые невозможно собрать информацию: формирующие факторы, сохраняющие факторы, безопасность продукта, пищевая и энергетическая ценность.

 

 

 

   

 

 

 

 

 

 

Рис.2 Усеченное дерево свойств 

2. Расчетная часть

2.1 Нахождение коэффициентов весомых  показателей качества.

Коэффициент весомых  показателей качества продукции  – количественная характеристика значимости данного показателя среди других показателей качества продукции.

Для проведения экспертного  опроса сформирована группа из 7 экспертов. Результаты опроса в табл. 3

Таблица 3

Показатели	Эксперты
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	1	1	1	1	2	3	1
Запах	3	2	2	3	1	1	2
Цвет	2	4	4	4	4	2	4
Консистенция	4	3	3	2	3	4	3

 

2.1.1 Проверка анкет  на согласованность

1. Проводим операцию  преобразования рангов (табл. 4).

Таблица 4

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4	4	4	4	3	2	4	25	-7,5	56,25
Запах	2	3	3	2	4	4	3	21	-3,5	12,25
Цвет	3	1	1	1	1	3	1	11	6,5	42,25
Консистенция	1	2	2	3	2	1	2	13	4,5	20,25

 

    

2. Подсчитываем сумму  расчетов каждого объекта: 

Σа_в= 4+4+4+4+3+2+1=25;

Σа_з = 2+3+3+2+4+4+4=21;

Σа_ц=3+1+1+1+1+3+1=11;

Σа_к=1+2+2+3+2+1+2=13;

 

3. Подсчитываем отклонение средней суммы рангов от суммы рангов каждого объекта.

Средняя сумма рангов:

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 7 * [(4+1)/2] = 17,5

Δ₁ = 17,5 – 25 = -7,5

Δ₂ = 17,5 – 24 = -3,5

Δ₃ = 17,5 – 11 = 6,5

Δ₄ = 17,5 – 13 = 4,5

Δ_ί = Т_р - Σа_ί

Δ₁² = (-7,5)² = 56,25

Δ₂² = (-3,5)² = 12,25

Δ₃² = (6,5)² = 42,25

Δ₄² = (4,5)² = 20,25

4. Подсчитывается величина суммы квадратов отклонений средней суммы рангов от суммы рангов каждого объекта.

S = Σ Δ_ί²

S = 56,25 + 12,25 + 42,25 + 20,25 = 131,1

5. Коэффициент конкордации равен:

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*131,1 / 7²(4³-4) = 1573,2 / 49*60 = 1573,2 / 2940 = 0,53

Согласованность достаточная, если W ≥ 0,5

6. Проверка значимости коэффициента конкордации.

Для того чтобы убедиться, что согласованность, соответствующая W не случайна, проверяем W по Х² -распределению (критерий Пирсона)

Х² = N* (n-1)*W

Х² = 7*(4-1)*0,53 = 7*3*0,53 = 11,13

Проверка значимости коэффициента конкордации проверяется  по критерию Пирсона.

Значение Х² сравниваем со значением Х² табличным, взятым для доверительной вероятности альфа и соответствующей степени свободы V= n-1

При расчетном значении больше табличного можно с заданным уровнем значимости считать величину коэффициента конкордации значимой.

Х² табл. = 7,81

Если Х² (11,97) > Х² табл. (7,81), величина W – значима.

 

2.2 Оценка качества экспертов с  помощью коэффициента конкордации.

Поочередно исключаем  результаты опроса каждого из 7 экспертов  и проводим расчет коэффициента конкордации.

Исключаем первого эксперта.

Таблица 5

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус		4	4	4	3	2	4	21	-6	36
Запах		3	3	2	4	4	3	19	-4	16
Цвет		1	1	1	1	3	1	8	7	49
Консистенция		2	2	3	2	1	2	12	3	9

 

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 6 * [(4+1)/2] = 6*5/2 = 15;

Σа_в = 4+4+4+3+2+4=21;

Σа_з = 3+3+2+4+4+3= 19;

Σа_ц =1+1+1+1+3+1= 8;

Σа_к= 2+2+3+2+1+2=12;

Δ_в = 15 – 21 = -6;

Δ_з= 15 – 19 = -4;

Δ_ц =15 - 8 =7;

Δ_к = 15-12 = 3;

Δ²_в = (-6) ² = 36;

Δ²_з = (-4)² = 16;

Δ²_ц = 7² = 49;

Δ²_к =3² = 9

S = 36+16+49+9 = 110;

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*110 / 6²(4³-4) = 1320/ 49*60 = 1320 / 2940 = 0,448.

 

Исключаем второго эксперта

Таблица 6

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4		4	4	3	2	4	21	-6	36
Запах	2		3	2	4	4	3	18	-3	9
Цвет	3		1	1	1	3	1	10	5	25
Консистенция	1		2	3	2	1	2	11	4	16

 

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 6 * [(4+1)/2] = 6*5/2 = 15;

Σа_в = 4+4+4+3+2+4=21;

Σа_з = 2+3+2+4+4+3= 18;

Δ_в = 15 – 21 = -6;

Δ_з= 15 – 18 = -4;

Δ²_в = (-6) ² = 36;

Δ²_з = (-3)² = 9;

S = 36+9+25+16 = 86;

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*86 / 6²(4³-4) = 1032/ 49*60 = 1032 / 2940 = 0,47.

 

 

 

Исключаем третьего эксперта

Таблица 7

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4	4		4	3	2	4	21	-6	36
Запах	2	3		2	4	4	3	18	-3	9
Цвет	3	1		1	1	3	1	10	5	25
Консистенция	1	2		3	2	1	2	11	4	16

 

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 6 * [(4+1)/2] = 6*5/2 = 15;

Σа_в = 4+4+4+3+2+4=21;

Σа_з = 2+3+2+4+4+3= 18;

Δ_в = 15 – 21 = -6;

Δ_з= 15 – 18 = -3;

Δ²_в = (-6) ² = 36;

Δ²_з = (-3)² = 9;

S = 36+9+25+16 = 86;

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*86 / 6²(4³-4) = 1032/ 49*60 = 1032 / 2940 = 0,47.

 

Исключаем четвертого эксперта

Таблица 8

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4	4	4		3	2	4	21	-6	36
Запах	2	3	3		4	4	3	19	-4	16
Цвет	3	1	1		1	3	1	10	5	25
Консистенция	1	2	2		2	1	2	10	5	25

 

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 6 * [(4+1)/2] = 6*5/2 = 15;

Σа_в = 4+4+4+3+2+4=21;

Σа_з = 2+3+3+4+4+3= 19;

Δ_в = 15 – 21 = -6;

Δ_з= 15 – 19 = -4;

Δ²_в = (-6) ² = 36;

Δ²_з = (-4)² = 16;

S = 36+16+25+25 = 102;

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*102 / 6²(4³-4) = 1224/ 49*60 = 0,56.

 

Исключаем пятого эксперта.

Таблица 9

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4	4	4	4		2	4	22	-7	49
Запах	2	3	3	2		4	3	17	-2	4
Цвет	3	1	1	1		3	1	10	5	25
Консистенция	1	2	2	3		1	2	11	4	16

 

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 6 * [(4+1)/2] = 6*5/2 = 15;

Σа_в = 4+4+4+4+2+4=22;

Σа_з = 2+3+3+2+4+3= 17;

Δ_в = 15 – 22 = -7;

Δ_з= 15 – 17 = -2;

Δ²_в = (-6) ² = 36;

Δ²_з = (-2)² = 4;

S = 49+4+25+16 = 94;

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*94 / 6²(4³-4) = 1128/ 49*60 = 0,38.

 

Исключаем шестого эксперта.

Таблица 10

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4	4	4	4	3		4	23	-8	64
Запах	2	3	3	2	4		3	17	-2	4
Цвет	3	1	1	1	1		1	8	7	49
Консистенция	1	2	2	3	2		2	12	3	9

 

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 6 * [(4+1)/2] = 6*5/2 = 15;

Σа_в = 4+4+4+4+3+4=23;

Σа_з = 2+3+3+2+4+3= 17;

Δ_в = 15 – 23 = -8;

Δ_з= 15 – 17 = -2;

Δ²_в = (-8) ² = 64;

Δ²_з = (-2)² = 4;

S = 64+4+49+9 = 126;

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*126/ 6²(4³-4) = 1512/ 49*60 = 0,70.

 

 

 

 

 

 

 

Исключаем седьмого эксперта.

Таблица 11

Показатели	Эксперты							Σаί	Δί	Δί2
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4	4	4	4	3	2		21	-6	36
Запах	2	3	3	2	4	4		18	-3	9
Цвет	3	1	1	1	1	3		10	5	25
Консистенция	1	2	2	3	2	1		11	4	16

 

Т_р = N * [(n+1)/2];

Т_р = 6 * [(4+1)/2] = 6*5/2 = 15;

Σа_в = 4+4+4+4+3+2=21;

Σа_з = 2+3+3+2+4+4= 18;

Δ_в = 15 – 21 = -6;

Δ_з= 15 – 18 = -3;

Δ²_в = (-6) ² = 36;

Δ²_з = (-3)² = 9;

S = 36+9+25+16 = 126;

W= 12*S / N²(n³ - n)

W =12*126/ 6²(4³-4) = 1512/ 49*60 = 0,70.

 

По отклонению коэффициента конкордации определим влияние каждого эксперта на общие результаты, пользуясь следующей формулой:

                                                      

Δ W₁ = |0.53-0.45| = 0.08;

Δ W_{2, 3}= |0.53-0.47|= 0.06;

Δ W₄ = |0.53-0.56| = 0.03;

Δ W₅ = |0.53-0.38| = 0.15;

Δ W_6,7 = |0.53-0.70| = 0.17.

Вывод: Шестой седьмой  эксперты являются худшими среди  остальных экспертов, так как  отклонение коэффициента конкордации  данных экспертов наиболее сильно отличаются от среднего ответа.  Самым лучшим экспертом является четвертый эксперт.

 

2.3 Качество экспертов во воспроизводимости.

Для определения качества экспертов по восроизводимости необходимо провести второй тур опроса.

Если оценки показателей  у экспертов изменились, считают  расхождения между ними и рассчитывают коэффициент ранговой корреляции (коэффициент Спирмена)

 

1 эксперт

Таблица12

 

2 эксперт

Таблица 13

 

 

 

 

 

 

 

4 эксперт

Таблица 14

1 тур	2 тур	di	Σ di
1	1	0	4
3	2	1
4	3	1
2	4	2

 

 

1 Рассчитываем коэффициент  ранговой корреляции R по формуле:

R_i =

R₁ = ;

R₂ = ;

R₄  = .

2 Определяем качество  эксперта по формуле:

К = 10* R_i

К₁ = 10* 0,2=2;

К₂ = 10* 0,8=8;

К₄ = 10*0,2=2.

Лучшим экспертом является второй эксперт. Худшие- первый и четвертый эксперты, так как полученные оценки минимальны.

 

2.4 Нахождение  коэффициентов весомости  методом непосредственного ранжирования.

В результате проведения первого экспертного опроса получены результаты:

 

 

Таблица15

Показатели	Эксперты							Σаί
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	4	4	4	4	3	2	4	25
Запах	2	3	3	2	4	4	3	21
Цвет	3	1	1	1	1	3	1	11
Консистенция	1	2	2	3	2	1	2	12

 

,

М₁ = 25/69 = 0,36;

М₂ = 21/69=0,30;

М₃ = 11/69 = 0,15;

М₄ = 1269 = 0,17.

М_i < 0.1.

М = m^1/в * m^в/орг* m^орг/к*m^к/ик,

М₁= 0,36*0,6*0,7*0,7=0,106;

М₂=0,36*0,4*0,7*0,7=0,102;

М₃=0,30*0,5*0,7*0,7=0,0735;

М₄=0,30*0,5*0,7*0,7=0,0735;

М₅=0,15*0,7*0,7*0,7=0,0514;

М₆=0,15*0,3*0,7*0,7=0,022;

М₇=0,17*0,6*0,7*0,7=0,049;

М₈=0,17*0,4*0,7*0,7=0,0333

М₉=0,4*0,3*0,7=0,084;

М₁₀=0,3*0,3*0,7=0,063;

М₁₁=0,3*0,3*0,7=0,063;

М₁₂=0,3.

 

 

2.5 Дифференциальная оценка исследуемых  образцов

Таблица 16

свойства	сок томатный ТМ  «Добрый»;	сок томатный ТМ  «Любимый сад»
свойственность соку томатному	свойственность соку томатному	свойственность соку томатному
отсутствие привкусов	отсутствие привкусов	отсутствие привкусов
свойственность соку томатному	свойственность соку томатному	свойственность соку томатному
отсутствие  посторонних запахов	отсутствие  посторонних запахов	отсутствие  посторонних запахов
интенсивность красного	интенсивность красного	интенсивность красного
интенсивность оранжево-красного	интенсивность оранжево-красного	интенсивность оранжево-красного
однородность	однородность	однородность
жидкость  с тонкоизмельченной  мякотью	жидкость  с тонкоизмельченной  мякотью	жидкость  с тонкоизмельченной  мякотью
чистота упаковки	чистота упаковки	чистота упаковки
информативность	информативность	информативность
целостность упаковки	целостность упаковки	целостность упаковки
экономичность	50 рублей	55 рублей