Food Science and Technology

Quy tắc làm tròn số và cách viết kết   quả Các kết quả thực nghiệm bao giờ cũng có sai số, nghĩa là luôn luôn có độ sai lệch giữa giá trị thực của đại lượng cần đo và giá trị đo được. Đại lượng đo được chỉ có ý nghĩa khi xác định được sai số của nó. Mặt khác, tìm được nguyên nhân gây ra sai số và hạn chế chúng để nâng cao độ chính xác của phép đo là rất cần thiết. Vì vậy, vấn đề sai số trong thí nghiệm có một ý nghĩa quan trọng. Khi đã xác định được giá trị trung bình A của đại lượng A và sai số e a của nó thì kết quả sẽ được viết như thế nào? Chúng ta chấp nhận quy ước sau: -     Đối với sai số : sai số được làm tròn đến con số cuối cùng (tính từ phải qua trái) khác không, theo quy ước tăng chữ số cuối cùng lên một bậc nếu những số bỏ đi bắt đầu bằng số lớn hơn 5 (hoặc số 5 nhưng những số sau nó khác không), giữ nguyên số cuối cùng không đổi nếu các chữ số bỏ đi bắt đầu bằng số nhỏ hơn 5. Thí dụ:         ...

When and How to Use Plackett-Burman Experimental Design Plackett-Burman experimental design is used to identify the most important factors early in the experimentation phase when complete knowledge about the system is usually unavailable. Developed in 1946 by statisticians Robin L. Plackett and J.P. Burman, it is an efficient screening method to identify the active factors using as few experimental runs as possible. In Plackett-Burman designs, main effects have a complicated confounding relationship with two-factor interactions. Therefore, these designs should be used to study main effects when it can be assumed that two-way interactions are negligible. In practical use, two-level full or fractional factorial designs, and Plackett-Burman designs are often used to screen for the important factors that influence process output measures or product quality. These designs are useful for fitting first-order models (which detect linear effects) and can provide information on the ...

Experimental Design and Statistical Analysis Response surface methodology (RSM) was applied to determine the best combination of extrusion process variables for the production of snack with a twin-screw extruder and for the application in foods industry. In this study, a four-factor experimental set-up was used with brewers spent cassava levels-CBS (X1), barrel temperature-Temp (X2) (Barrel temperature of zone 3), water levels-W (X3) and main screw speed-MSS (X4) as the independent factors at three levels each. The data obtained was analyzed by response surface methodology (RSM) using Box–Behnken design (Table 1) to optimize process variables. Twenty-nine combinations including five replicates of center point was performed in random order according to the Box–Behnken design. A second-order polynomial model for the dependent variables as shown in Eq. (1) was established to fit the experimental data. An analysis of variance (ANOVA) test was carried out using Design-Expert Version 7 (...