24.
Morgano, M. A., Queiroz, S. C. N., Ferreira, M. M. C., “Aplicação da Análise Exploratória na Diferenciação de Vegetais”. [“Application of Exploratory Analysis to the Differentiation of Vegetables”] Braz. J. Food Technol., 2(1/2), 73-79 (1999).
[Article.] Abstract in pdf in Portuguese: See Notes.
 

Abstract.
This article reports the application of statistical and mathematical methods to food analysis. Seventeen samples of vegetables and fifteen variables were analyzed by Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Principal Component Analysis (PCA) and the theoretical basis of the methods was described. Exploratory data analysis has become very important in food science as a method to quickly obtain and use information on food quality. The types of vegetables studied included grains (black bean, chickpea, red lentil, brown-green lentil, azuki bean, soybean), tubers (potato, sweet potato, carrot, beet, yam) and greens (lettuce, chicory, cabbage, celery, cauliflower, broccoli). Among the variables arae the content of five metals (potassium, sodium, calcium, magnesium, and iron), total nitrogen and phosphorus, moisture, carbohydrates, protein, fat, calories, dietary fiber, thiamin and niacin. HCA showed four different clusters, one with the grains, two containing the tubers and one with the greens. PCA showed similar results and the loadings indicate the main variables responsible for the sample clustering. The grains, tubers and greens were analyzed separately in order to focus the characteristics of each group.
 

Keywords.
Hierachical Cluster Analysis; Principal Component Analysis; Multivariate Analysis; Vegetables.

Keywords Plus.

Português
 

Resumo.
Neste artigo é apresentada uma aplicação de métodos estatísticos e matemáticos em dados provenientes de análises de alimentos. Um conjunto de 17 amostras de vegetais e 15 variáveis foi estudado pela aplicação dos métodos de Análise por Agrupamento Hierárquico (AAH) e Análise por Componentes Principais (ACP). Aspectos teóricos de ambos os métodos foram abordados. A análise exploratória de dados multivariados tem se mostrado de grande importância para a ciência de alimentos que necessita cada vez mais de informações rápidas sobre a qualidade de seus produtos. Dos vegetais estudados constam grãos (diferentes feijões, lentilhas e grão-de-bico), tubérculos (batata, batata doce, cenoura, beterraba, inhame) e verduras (alface, chicória, repolho, aipo, couve-flore e brócolis). Entre as variáveis, estão os teores de cinco metais (Na, K, Ca, Mg, Fe), os teores de fósforo, nitrogênio total, umidade, gordura, fibra, carboidratos, proteína, caloria, tiamina e niacina. O método de AAH agroupou as amostras em quatro grupos distintos, um contento os grãos, dois com tubérculos e um com as verduras. A análise por componentes principais, além de formar grupos semelhantes, identificou por meio dos loadings, quais variáveis foram mais importantes para a separação das amostras nestes grupos. Foram analisados separadamente os grãos, as verduras e os legumes para melhor enfocar as características de cada grupo.
 

Palavras-chave.
Análise por Agrupamento Hierárquico; Análise por Componentes Principais; Análise Multivariada; Vegetais.