コーヒー/紅茶の健康における JMP データマイニングと多変量解析ツールの応用 (2019-US-30MP-197)レベル: 中級
パトリック・ジュリアーノ、アボット社 シニア品質エンジニア
アンヌ・ウー、UCLA神経生物学・神経科学専攻
スタンフォード大学 OHS 優秀生徒および CSBB 認定、スタンフォード オンライン ハイスクール (OHS) のメイソン チェン
このプロジェクトの目的は、すべてのコーヒーと紅茶の選択肢の中で、どのスターバックスの飲み物が心血管疾患（CVD）の予防と全体的な健康に最も適しているかを判断することです。科学に基づいた健康指数は、飽和脂肪、コレステロール、ナトリウム、炭水化物、食物繊維、糖、タンパク質、カフェインなど、さまざまなコーヒー/紅茶の栄養成分を考慮して作成されています。カフェインに含まれるフラボノイドの抗酸化作用は、フリーラジカルの形成を減らし、フリーラジカルを消去します。主成分分析（PCA）は、分析のすべての要素を調査し、CVD予防と全体的な健康状態との関連における健康指数の有用性について情報を提供するために使用されます。主成分1は、糖、炭水化物、飽和脂肪、総脂肪などのほとんどの不健康な成分との関連性が高くなります。主成分2は、カフェイン含有量により、有益な健康との関連性が高くなります。さらに、食物繊維とカフェインは、ローディング プロット上の第 1 および第 2 の主成分の両方の方向に沿って、他の不健康な成分に対して最も反対の方向にあります。PCA 固有分析は、栄養成分のパターンに基づいてコーヒー製品の種類を識別および分類するための非常に強力な計算および視覚診断ツールです。分析における多くの成分の寄与による分散の膨張を避けるため、元のデータは Z 変換され、JMP ローディング プロットは標準化されています。最初の 2 つの主成分の固有値と固有ベクトルに基づいて、新しい PCA ベースの健康指標が導出されます。新しい PCA ベースの健康指標は、以前に確立された科学ベースの健康指標 (約 70%～80% R 二乗曲線フィッティング) と比較され、相関付けられます。主固有分析の直交性により、残りの 8 つの主成分は健康指標に対して中立です (約 0% R 二乗)。 PCA はパレート概念も実証しています (主成分の最初の 20% が全体の分散の約 80% を扱っています)。
