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Material und Methoden 33
Variablen mit der PC 1 und 2 an. Besitzt eine Variable ein hohes „loading“ auf einer PC, so ist sie
maßgeblich an deren Definition beteiligt. Normalerweise haben die Variablen „loadings“ auf mehreren
PCs, was ihre Interpretation erschwert.
Neben den „loadings“ der Variablen sind die „scores“ der Einzelproben (Versuchsweine) von
Interesse. Einzelprobenscores sind lineare Kombinationen der Variablen. Entsprechend dem Wert,
den eine Einzelprobe in einer bestimmte Variablen besitzt, werden die „loadings“ dieser Variablen auf
den ersten beiden PCs addiert und man erhält die entsprechende Koordinate. Über diese Koordinaten
kann der Einzelprobe ebenfalls eine Position in dem durch PC 1 und 2 definierten Koordinatensystem
zugewiesen werden.
Die Positionen der „loadings“ und „scores“ geben Auskunft über den Grad ihrer Korrelation mit den
Principal Components, aber auch untereinander. Die eingeschlossenen Winkel zwischen den PCs und
den „loadings-Vektoren“ sowie der „loadings-Vektoren“ untereinander bedeuten Folgendes: Ein
Winkel nahe 0° signalisiert eine hohe, positive Korrelation, ein Winkel nahe 180° eine hohe, aber
negative Korrelation und Winkel nahe 90° eine sehr geringe Korrelation.
3.3.3 Friedman-Test (ISO 8587)
Der Friedman-Test wurde für die Auswertung der Rangfolgebewertungen (siehe unten) der
Versuchsweine angewendet. Die Voraussetzungen für den Friedman-Test waren erfüllt, da mit
abhängigen Proben (jeder Teilnehmer muss alle Proben einer Reihe testen) gearbeitet wurde.
Für die Rangfolgebewertung teilte jede Person den zu prüfenden Weinen nach der Verkostung Ränge
zu. Die Ränge wurden über die Prüfpersonen summiert (Rangsumme, Verkostungsindex) und der
Friedman-Wert F konnte folgendermaßen berechnet werden:
2 2 2
F = 12 / (n * k * (k + 1)) * R1 + R2 + ... + Rk ) – 3 * n * (k + 1)
n = Anzahl der Prüfpersonen; k = Anzahl der Proben; R1, R2,...Rk = Rangsummen (Ränge der k
Proben jeweils summiert über n Teilnehmer)
Die F-Werte wurden verglichen mit den kritischen F-Werten aus Anhang 1. Wenn F gleich oder
größer als die kritischen Werte war (je nach Signifikanzniveau), konnte gefolgert werden, dass es einen
signifikanten, allgemeinen Unterschied zwischen den Proben gab.
War dies der Fall, konnten die Rangsummen jeder Prüfprobe verwendet werden, um paarweise
Unterschiede zwischen den Prüfproben zu identifizieren. Unter Annahme der Normalverteilung
konnte auf einen signifikanten Unterschied geschlossen werden, wenn galt: