在國際的感官品評電子論壇中，前陣子出現了一個來“踢館“的食品化學家(Peter Hill)，在他的投書中，他提出了一個問題：

“身為儀器分析者，我有一個關於風味分析的統計信賴力的問題，以氣相層析儀GC (gas chromatography)為例，我們會定義當偵測量大於其背景值(background noise)三倍以上者為有一個峰(peak)，而量大於其背景值十倍以上者才開始計量，也許這樣的定義會犧牲一些【敏感力】(sensitivity)，但可以保證不會有誤報(falsely reported)的現象發生。

但是，感官品評分析呢？例如在10個品評員中，針對一個複雜的飲料樣品（如啤酒），有2個品評員感受到異味(off-flavor)而另外8位並未感受到，那麼報告中是否陳述這樣品有異味存在呢？在進一步以儀器分析，並無異味成份存在，因此這兩位品評員事實上是錯的，品評團因此產生“誤報“，這是任何分析者都應避免或降低的情形。因此我的問題是，感官品評是否應該要有“統計安全機制“？是否應該像GC一樣有3或10倍的偵測定義？例如要有25%以上的品評員感受到才算，否則“誤報“的機率很高的。

“當然，許多感官品評學者專家提出許多回應，不在此贅述，其中著名專家AOL公司的Martin Spooner的回覆信中說明：

“只有經過篩選/訓練/被證明有能力可以正確辨識異味的品評員反應才會被記錄陳述，而每一個品評員可能對不同的化合物有不同的敏感度，綜合起來，如此可以讓整個品評團的有效性極大化，因此當少數的品評員感受到的反應，我仍會記錄陳述於報告中，並進行進一步的分析，過去已有許多研究證明在啤酒產業中，有些化合物即使只有ppb的濃度，人可以偵測的到而儀器無法偵測，就此而言，品評員會比儀器敏感“

這是一個非常有趣的主題，在國內學術研究或業界也常出現這種爭議，以及對品評分析很多似是而非的誤解，就這一個食品化學家而言，顯然確實對感官品評有很大的誤解，除了上述Spooner博士所說品評員較敏感的論點外，感官品評工具使用時並非沒有“統計信賴機制“，任何品評方法都包含統計假設與數據分析模式，數據一樣有檢定是否達顯著水準過程，而針對異味偵測的部份，我們亦在此想幾個觀點：

首先重點不是在品評員是否有錯，一如Spooner博士所言，如果是訓練過的品評員，只要是確實反應其感受到的感受，就其個人都是對的，沒有所謂錯的問題，只是就群體而言，多少比例的人可以偵測到是我們需要界定的範圍，而這界定的線要劃在何處，則依目的與策略不同而不同，好像品管標準要切在何處一樣的道理，因此即使只有2位品評員感受到，也許未達顯著水準時，並不需要針對樣品採取任何動作或歸類，但記錄陳述是很合理的，就好像一個警訊，提醒可以進一步探討，因為所謂顯著水準，就統計而言也是代表冒險的機率。

再者，所謂有2位品評員感受到異味，但GC未偵測到異味化合物的論述，也有很大的誤解，除了上述極低濃度時，人可以感受到，而GC未必偵測的到以外，還有讓人感受像異味的化合物未必是原先已知的化合物，這也是凸顯品評工具無法以GC或電子鼻取代之處。

顯見確有許多食品化學家對於感官品評並未深入了解，產生許多誤解之處，身為品評工作者也因而必須花更長的時間進行教育說明。