您是否听说过鳄梨？ 如果没有，没关系。有人也不知道！令人惊讶的是，这是牛油果的另一个名字。
尽管牛油果最近变得很流行，但数百年来它们一直在世界各地流行的菜肴中使用。例如，牛油果酱是由阿兹特克人创造的，其历史可以追溯到 14 到 16 世纪之间的某个时期！随着这款美味的绿色蘸酱和其他富含牛油果的菜肴继续受欢迎，对牛油果的需求也不断增加。在供应有限的情况下，成本也会增加，同时也给消费者、餐馆和食品制造商带来问题。
简单的替代：小南瓜代替牛油果？
鉴于牛油果在全球需求的影响下价格飙升，一家牛油果酱制造商决定看看他们是否可以用小南瓜代替牛油果酱中的一些牛油果，这种替代品是一种亮绿色的墨西哥小南瓜，具有相似的特征；这是餐馆行业中有时会使用的伎俩。但是，原来的口味有一批忠实的追随者，制造商担心改变配方可能会使其品牌面临风险。牛油果酱制造商决定进行试验，并要求一个样品组分别品尝其“经典”牛油果酱配方和使用牛油果和小南瓜的“新”配方，并进行排名。
作为一名营销人员，我知道，最大胆、最有说服力的营销活动之一是让食品制造商进行口味测试，将他们的食品与竞争对手进行比较。除了成为一种营销工具外，口味测试还可以帮助餐馆引入新食物并尝试新食谱。食品制造商可以使用口味测试代替成分以获得许多有益的结果，包括使它们更健康或生产成本更低。
餐馆在菜单上介绍一些内容，并依靠服务员或顾客的口碑来确定新菜单项是否符合标准。较大的连锁店和制造商可以在样本市场中检验食品。无论您的运营规模有多大，T-检验都是进行口味测试的简单方法。
牛油果酱制造商召集人们进行口味测试，制作两种待排名的牛油果酱并开始收集数据。由于没有任何统计背景，他们向 Minitab 寻求帮助，帮助他们进行 T-检验！
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将口味测试…置于统计检验中！
为了准确比较这两种产品配方，我们邀请了 25 名小组成员同时尝试经典配方和新配方，并以 1-10 的评分尺度对口味进行评分，其中 10 表示口味最佳。
我们知道，我们需要最大限度地减少偏倚，因此我们随机安排小组成员品尝配方的顺序，因此大约一半的小组首先品尝经典款，而另一半则首先品尝新款。我们还在检验期间掩盖了这两种配方，以消除小组成员可能对它们持有的任何先入为主的意见。
数据易于输入，如上图所示。为了分析这些数据，我们使用 Minitab Assistant 指导和帮助进行分析和报告。将鼠标悬停在上面左侧显示的假设检验菜单上，Assistant 解释了一些选项。
当您单击假设检验时，系统将打开一个新窗口，该窗口将显示一张询问您想做什么的地图。在我们的口味测试示例中，我们希望将两个样本彼此进行比较。
在本例中，我们知道要将两个样本彼此进行比较，但当我使用 Minitab 进行分析时，我不确定哪个选择是合适的，因此我单击 Minitab Assistant“比较两个样本”下的“帮助我选择”。
现在，我们还知道每个小组成员都品尝了这两种配方，因此我们想比较匹配组合项的配方均值。配对 t 是此处合适的检验，因为它认为经典列和新列中的观测值不独立，因为每个小组成员都对两个配方进行了评分。
成熟结果的配方
Minitab 运行分析后，看到结果，我感到很兴奋。Minitab 的汇总报告告诉我，经典均值与新均值没有显著差异。Minitab 计算每行的差值，这些差值绘制在直方图中。均值差非常接近零(-0.16)，红色区间为真实均值差提供了一个范围，告诉我两个配方其实没有区别。这意味着我的试吃员无法发现到配方之间的差异！
在我对结果过于兴奋之前，我需要验证我的检验是否有足够的功效。统计功效是检测效应的概率，假定效应存在。我想要避免仅仅因为我的实验很弱就认为这些配方之间没有区别的错误。Minitab 通过使用 Minitab 的诊断报告计算检测到配方之间实际差异的概率，轻松地帮助我解决此问题。
考虑到我的样本数量，我检测到差异的概率为 87.1%，如下所示。这告诉我，我的检验并不弱，这意味着它有足够的能力来检测配方之间的差异。
当我进一步阅读 Minitab 的报告卡时，我被告知没有异常数据点，并且正态性不是问题。它重申，我有 87.1% 的概率检测到差异，并且一些从业者认为 80% 的概率检测到差异就足够了，因此我可以相信原始结果和结论。
美味的最终决策
得益于基本的统计数据，这项试验是成功的！根据最终结果和试验验证，我们发现牛油果酱制造商可以有信心地将产品改为混合小南瓜和牛油果的新配方，从而在不牺牲口味的情况下降低制造成本。
有关这些方法、如何实施这些统计工具或 Minitab 可以帮助您改进过程的其他方式的更多信息，请与 Minitab 联系或联系您的 Minitab 代表。
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