Die Verwendung von XLSTAT zur Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) bei der Bewertung der Beziehungen zwischen sensorischen und Qualitätsmerkmalen von gegrillten Lebensmitteln

Multivariate Statistik ist ein Werkzeug zur gleichzeitigen Untersuchung der Beziehung mehrerer Variablen. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine unüberwachte multivariate Analysetechnik, die die Komplexität von Daten vereinfacht, indem sie diese in wenigen Dimensionen transformiert, um ihre Trends und Korrelationen darzustellen. Das Interesse an XLSTAT als statistische Softwarelösung für routinemäßige multivariate Statistiken wächst, teilweise aufgrund seiner Kompatibilität mit dem Datenformat von Microsoft Excel. Als Fallstudie wird die multivariate Analyse verwendet, um die Auswirkungen von unfiltrierter, biobasiert mariniertem Bier auf die flüchtigen Terpene und Thiole sowie auf die sensorischen Eigenschaften von gegrilltem Wiederkäuermat zu untersuchen. PCA wurde durchgeführt, um die Korrelationen zwischen den Vorkommen von flüchtigen Terpenen und Thiol und den sensorischen Attributwerten in marinierten gegrillten Fleisch zu bestimmen, sowie um zu analysieren, ob es eine Clusterung basierend auf der Fleischsorte und den angewandten Marinierbehandlungen gab. • Das XLSTAT PCA-Ergebnis reduzierte erfolgreich die Anzahl der Variablen auf 2 Komponenten, die 90,47 % der gesamten Variation des Datensatzes erklärten. • Die PCA gruppierte mariniertes und unmariniertes Fleisch basierend auf der Anwesenheit und den Vorkommen von flüchtigen Terpenen, Thiolem und den sensorischen Mitbewerberwerten. • PCA könnte verwendet werden, um Beziehungen zwischen flüchtigen Verbindungen und sensorischen Attributen in verschiedenen Lebensmittelsystemen zu untersuchen.