Rによる主成分分析

Rによる主成分分析

例）濃度の異なるうま味溶液の官能評価を統計解析する。

サンプル：水(コントロール)

　　　　　　低濃度グルタミン酸溶液

　　　　　　高濃度グルタミン酸溶液

官能評価法：Visual Analogue Scale（VAS、間隔10cm、図1、図2）

統計解析ソフト：R

図1 VASの例

図2 VASの結果(C:コントロール、L:低濃度、H:高濃度)

図2のエクセルデータをCSVファイルに変換(umami.csv)

↓

Rのスクリプトに以下のコマンドを打ち込む

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

umami<-read.csv("umami.csv", header=T)

row.names(umami) = umami[,1]

umami = umami[,2:4]

head(umami)

biplot(prcomp(umami))

par(xpd=TRUE)

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

umami<-read.csv("umami.csv", header=T) ←header：1行目は変量である(分析に使うデータでない)ことを指示

row.names(umami) = umami[,1]　←1列目はサンプルである(分析に使うデータでない)ことを指示

umami = umami[,2:4]　←2-4列目を使うデータとして指示

head(umami)

biplot(prcomp(umami))

par(xpd=TRUE)

↓

結果(図3)

図3　主成分分析の結果

装飾してあげると視覚的にわかりやすい！(図4)

図4　編集された主成分分析の結果

結果と考察

・すべての項目が低濃度で高い得点となった

→被験者にとって3サンプル中の低濃度が”良かった”と思われる

・「食欲」と「好き」は同じ方向となった

→比例関係にありそう

・「うま味」と、「食欲」・「好き」は方向が異なった

→「うま味」が「食欲」や「好き」に直結しないようだ。0.9%以下の食塩を加えなければ、うま味をより感じるようになるかも。