多変量解析による化粧品の特性要因解析サービス

当社では、データの統計解析により、分析結果を製品の特性に繋がる
価値の高い情報に導きます。

評価事例(香りの変化要因の解析)として、香水を100℃で加熱し、
13時点(0,2,3,4,6,8,9,14,16,18,20,22,24時間)で、香りの官能評価、
有機成分の定量分析(GC-FID)、定性分析(GC-MS)を実施。

主成分分析により、複雑な多数の情報から香り変化の主要因成分を
解析できました。

【Principal Component Analysis（主成分分析）例】
■計2,548データ(13試料×196ピークの定量値)を解析し二次元化
■二次元の軸(PC1vsPC2)が示す意味(香りとの相関)を解釈
■軸形成に影響している成分を寄与率プロット(非掲載)で探索

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。 （詳細を見る）