레벨: 중급
Patrick Giuliano, Abbott의 수석 품질 엔지니어
Annu Wu, UCLA 신경생물학 및 신경과학 전공
Mason Chen, Stanford OHS 영재 학생 및 CSBB 인증, Stanford Online High School(OHS)
이 프로젝트의 목적은 모든 커피와 차 옵션 중에서 심혈관 질환(CVD) 예방과 전반적인 건강에 가장 좋은 스타벅스 음료를 결정하는 것입니다. 포화 지방, 콜레스테롤, 나트륨, 탄수화물, 식이 섬유, 당, 단백질 및 카페인을 포함한 다양한 커피/차 영양 성분을 고려하도록 과학 기반 건강 지수가 구성됩니다. 카페인의 플라보노이드의 항산화 활성은 자유 라디칼 형성을 줄이고 자유 라디칼을 제거할 수 있습니다. 주성분 분석(PCA)은 분석의 모든 요소를 탐색하고 CVD 예방 및 순 건강과의 연관성과 관련하여 건강 지수의 유용성에 대한 정보를 제공하는 데 사용됩니다. 주성분 1은 당, 탄수화물, 포화 지방 및 총 지방과 같은 대부분의 건강에 해로운 성분과 더 관련이 있습니다. 주성분 2는 카페인 함량으로 인해 유익한 건강과 더 관련이 있습니다. 또한 식이 섬유와 카페인은 로딩 플롯의 첫 번째 및 두 번째 주성분 방향을 따라 다른 건강에 해로운 성분과 가장 반대입니다. PCA 고유 분석은 영양 성분의 패턴을 기반으로 커피 제품 유형을 구별하고 분류하기 위한 매우 강력한 계산 및 시각적 진단 도구입니다. 분석에서 많은 성분의 기여로 인한 분산 인플레이션을 피하기 위해 원래 데이터를 Z 변환하고 JMP 로딩 플롯을 표준화했습니다. 처음 두 주성분의 고유값과 고유 벡터를 기반으로 새로운 PCA 기반 건강 지수를 도출합니다. 새로운 PCA 기반 건강 지수는 이전에 확립된 과학 기반 건강 지수(~70%-80% R-제곱 곡선 피팅)와도 비교 및 상관관계가 있습니다. 주 고유 분석의 직교성으로 인해 나머지 8개 주성분은 건강 지수에 대해 중립적입니다(~0% R-제곱). PCA는 또한 파레토 개념을 입증했습니다(주성분의 처음 20%는 전체 분산의 ~80%를 처리함).
