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（食品科学実験）～12回目～データ解析の解釈を学びました

研究室の活動2022.07.06

（食品科学実験）～12回目～データ解析の解釈を学びました

こんにちは．

暑い日が続いていますが，

研究室はクーラーが効いているので

快適に過ごせています，

ありがとうございます，

本日は，統計解析ソフトである

SIMCAを用いて

パンの解析データの見方を

教えていただきました．

SIMCAによって，

GCMSで得られたデータを

色々な種類の解析方法によって

解析ができます，

データ量は膨大にあるので

何が良くて，何が悪いのか？が

パッと見ただけでは分かりません．

では，どうしたらいいのか？

それは，有意差検定を行います，

有意差検定とは，試料間の

差を見るときに使う検定です，

指標として，p値（有意確立）

を使用して検定を行います，

一般的に，

p＜0.05 だと，有意差がある

ということを表しており

差があることが解析して

わかったということになります，

（p＜＜0．05というのは

　有意水準が5％であるので

　こうなっていますが，

　有意水準は，10％にしたり

　変更していいので，

　ゆるい検定もあります，）

じゃあ，有意差検定するだけて

いいのでしょうか？

実はそうじゃありません，

そこには，良いモデルである

ことが必要になります，

モデルというのは，

SIMCAがデータを使って

いいデータかどうかということで

「予測モデル」を作ります，

良いモデルと言える

具体的な基準があるのですが，

（R＾2Y＞＞0.65, Q＾2Y>0.5)

その基準をクリアすれば

良いモデルを作成できたと言えます，

従って，

モデルを見る　かつ　有意差検定

を行えば，良い解析です，

解析方法は，前回簡単に

説明しましたが，主に使うのは，

PCA（主成分分析）と

OPLS−DA（判別分析）です，

PCAは，

データの全体像を把握したいとき

に適しています

有意差検定はできませんが，

データのばらつき具合や外観が

図によって，客観的に

分かります，

OPLSーDA（判別分析）は

試料間の違いを見たいときに

行う解析です，

こちらで，有意差検定を行い

数値としても，差があるのかが

わかるようになります．

前も申し上げましたが，

大体，

PCA⇨OPLS-DAを

することが多いです，

他にも，OPLSーR（回帰分析）

などもあります，

とりあえず，SIMCAによって

色々なデータ解析が行えるので

非常に便利です，

本日をもって，3年性の

基礎食品科学実験は終了です．

来週からは，卒論のことを話したり

夏休み中にできたら

衛生学の実験も行いたいと考えています

ここまで読んでいただきまして

ありがとうございました，

この記事を書いた人

増森彩華 (M2)

Ayaka Masumori

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