《表7 响应面二次回归模型方差分析表》

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《干酪乳杆菌发酵番茄酸汤的工艺优化》

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注：左边数据为总酸的，右边为感官评定的，*表示影响显著（p<0.05）；**表示影响极显著（p<0.01）。

Box-Behnken实验设计及结果如表6、表7所示。由总酸和感官评定的方差分析表可知，两个响应值对应的模型显著性极高（p<0.0001），失拟项F总酸=2.43，F感官=4.10，p总酸、感官>0.05，差异性不显著，R总酸=95.55%，R感官=94.27%，说明两个模型对实验拟合情况良好，可信度较高，可以利用这两个回归方程对总酸和感官评定进行预测。由表7可以看出，总酸模型的一次项D（加盐量）为极显著，A，B，C不显著，根据F值，判断各因素对番茄酸汤的总酸的影响大小依次为加盐量、发酵温度、接种量、发酵时间，其中加盐量对番茄酸汤的酸度有着较大的影响；交互项AB极显著，AC，AD，BC，BD，CD不显著，二次项A2，B2，C2，D2均表现为极显著。感官评定模型的一次项D（加盐量）为极显著，A，B，C不显著，根据F值，判断各因素对番茄酸汤的感官评定的影响大小依次为加盐量、发酵温度、发酵时间、接种量，其中加盐量对番茄酸汤的感官评定有着较大的影响；交互项AC，AD显著，AB，BC，BD，CD不显著，二次项A2，B2，C2，D2均表现为极显著。说明各因素对响应值的影响较复杂，不是简单的线性关系。