内酯豆花制备工艺的响应面法优化(三)
(1)方差分析
方差分析结果见表5、内酯6,豆花的响可看出P<0.001,制备表明该回归模型回归效果极显著;失拟项不显著(P为0.0638>0.05),工艺表示此模型能较好地描述各因素与响应值之间的应面关系,可用此回归方程确定最优提取工艺。法优模型R2adj为0.7671,内酯说明该模型能解释约76.71%响应值变化;回归模型复测系数R的豆花的响R2=89.81%,相关性一般,制备校正后的工艺复测系数R2adj为76.71%,测试值与校正值相差较大,应面表示该模型程度较差。法优精密度AdeqPrecision为7.008>4,内酯表明模型精密度合理;变异系数C.V为3.30%<10%,豆花的响说明测试值与预测值较为接近,制备实验可信度和精确度较高,实验误差较小。
从表5中可看出,一次项因素A,二次项因素B2的P值均小于0.01,结果极显著,一次项因素B的P值0.01<0.0205<0.05,结果显著。一次项因素C、平方项C2和交互项因素AB、BC、AC的P值对结果影响>0.05,结果不显著。根据F值可得,对感官评分影响排序为A(料水比)>B(凝固温度)>C(内酯添加量)。
方差分析见表7、表8,可看出P<0.05,表明该回归模型的回归效果显著;失拟项不显著(P=0.5034>0.05);表示此模型能较好地描述各因素与响应值之间的关系,可用此回归方程确定最优提取工艺。
用Design-Expert 8.0.6.1拟合分析,得到响应面模型二次多元回归方程如下:感官评分=88.40+3.98A+2.90B-0.29C+0.87AB+1.50AC-3.25BC-3.10A2-5.68B2-2.30C2。
凝胶强度=18.53+8.43A+0.99B+0.78AB+2.52AC-2.19BC+0.64A2-5.31B2-1.43C2。
模型R2adj为0.6649,说明该模型能解释约66.49%响应值变化;R2=85.34%,说明相关性一般,校正后R2为66.49%,测试值与校正值相差较大,表示该模型程度较差。精密度AdeqPrecision为7.144>4,表明模型精密度合理;变异系数C.V=27.48%>10%,说明测试值与预测值偏离较大,实验误差较大。表7可知,一次项因素A的P值<0.01,结果极显著;二次项因素B2<0.05,结果显著;其余因素均>0.05,结果不显著。根据F值对凝胶强度影响排序为A(料水比)>C(内酯添加量)>B(凝固温度)。
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