"複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記多変量データ行列についてPCA解析計算を行なうPCA解析手段と、前記PCA解析計算の結果を受けて、複数種のPCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するPCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、入力された前記ユーザ要求が1以上のサンプルを選択するものである場合、前記選択されたサンプルのNMRスペクトルのデータを入力して、入力された前記NMRスペクトルをケミカルシフト軸上に表したNMRスペクトルチャートを前記ユーザインタフェース画面に表示するNMRスペクトル連携手段とを備え、前記PCA解析結果チャートには少なくとも、複数の主成分に対する前記サンプルのスコアを表したスコアプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値の前記複数の主成分に対するローディングを表したローディングプロットと、前記所定の複数のケミカルシフト値の寄与率又はローディングをケミカルシフト軸上に表した寄与率/ローディングチャートとが含まれ、前記寄与率/ローディングチャートと前記NMRスペクトルチャートとは、それぞれの前記ケミカルシフト軸のスケールが一致するようにして、前記ケミカルシフト軸に直交する方向に並べられて表示されるようになった、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項1記載の装置において、入力された前記ユーザ要求が前記寄与率/ローディングチャートを拡大するものである場合、前記PCA解析結果表示手段と前記NMRスペクトル連携手段が、前記寄与率/ローディングチャートと前記NMRスペクトルチャートとの間の前記ケミカルシフト軸のスケールの一致が保持されるようにして、前記寄与率/ローディングチャートと前記NMRスペクトルチャートとを拡大して表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項1記載の装置において、入力された前記ユーザ要求が選択された1以上のサンプルを削除するものである場合、前記PCA解析手段が、前記削除されたサンプル以外のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列についてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項1記載の装置において、入力された前記ユーザ要求が選択された1以上の変数たるケミカルシフト値を削除するものである場合、前記PCA解析手段が、前記削除されたケミカルシフト値以外のケミカルシフト値を用いてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記多変量データ行列についてPCA解析計算を行なうPCA解析手段と、前記PCA解析計算の結果を受けて、複数種のPCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するPCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、入力された前記ユーザ要求が1以上のサンプルを選択するものである場合、前記選択されたサンプルのNMRスペクトルのデータを入力して、入力された前記NMRスペクトルをケミカルシフト軸上に表したNMRスペクトルチャートを前記ユーザインタフェース画面に表示するNMRスペクトル連携手段とを備え、前記PCA解析結果チャートには少なくとも、複数の主成分に対する前記サンプルのスコアを表したスコアプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値の前記複数の主成分に対するローディングを表したローディングプロットと、前記所定の複数のケミカルシフト値の寄与率又はローディングをケミカルシフト軸上に表した寄与率/ローディングチャートとが含まれ、前記寄与率/ローディングチャートと前記NMRスペクトルチャートとは、それぞれの前記ケミカルシフト軸のスケールが一致するようにして、前記ケミカルシフト軸に直交する方向に並べられて表示されるようになった、NMRスペクトルの統計処理装置として、コンピュータを動作させるコンピュータプログラム。複数のクラスに割り当てられた複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を行なうSIMCA解析手段と、前記SIMCA解析計算の結果を受けて、複数種のSIMCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するSIMCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、入力された前記ユーザ要求が1以上のサンプルを選択するものである場合、前記選択されたサンプルのNMRスペクトルのデータを入力して、入力された前記NMRスペクトルをケミカルシフト軸上に表したNMRスペクトルチャートを前記ユーザインタフェース画面に表示するNMRスペクトル連携手段とを備え、前記SIMCA解析結果チャートには少なくとも、前記複数のクラスに対する前記サンプルの距離を表したクーマンプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値のモデリング力又は識別力をケミカルシフト軸上に表したモデリング力/識別力チャートとが含まれ、前記モデリング力/識別力チャートと前記NMRスペクトルチャートとは、それぞれの前記ケミカルシフト軸のスケールが一致するようにして、前記ケミカルシフト軸に直交する方向に並べられて表示されるようになった、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項6記載の装置において、入力された前記ユーザ要求が前記モデリング力/識別力チャートを拡大するものである場合、前記SIMCA解析結果表示手段と前記NMRスペクトル連携手段が、前記モデリング力/識別力チャートと前記NMRスペクトルチャートとの間の前記ケミカルシフト軸のスケールの一致が保持されるようにして、前記モデリング力/識別力チャートと前記NMRスペクトルチャートとを拡大して表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項6記載の装置において、入力された前記ユーザ要求が選択された1以上のサンプルを削除するものである場合、前記SIMCA解析手段が、前記削除されたサンプル以外のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を再度実行し、前記SIMCA解析結果表示手段が、再度実行された前記SIMCA解析計算の結果を受けて、前記SIMCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項6記載の装置において、入力された前記ユーザ要求が、所定の閾値より前記識別力又はモデリング力が高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともに再計算を要求するものである場合、前記SIMCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値だけを用いてSIMCA解析計算を再度実行し、前記SIMCA解析結果表示手段が、再度実行された前記SIMCA解析計算の結果を受けて、前記SIMCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。複数のクラスに割り当てられた複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を行なうSIMCA解析手段と、前記SIMCA解析計算の結果を受けて、複数種のSIMCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するSIMCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、入力された前記ユーザ要求が1以上のサンプルを選択するものである場合、前記選択されたサンプルのNMRスペクトルのデータを入力して、入力された前記NMRスペクトルをケミカルシフト軸上に表したNMRスペクトルチャートを前記ユーザインタフェース画面に表示するNMRスペクトル連携手段とを備え、前記SIMCA解析結果チャートには少なくとも、前記複数のクラスに対する前記サンプルの距離を表したクーマンプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値のモデリング力又は識別力をケミカルシフト軸上に表したモデリング力/識別力チャートとが含まれ、前記モデリング力/識別力チャートと前記NMRスペクトルチャートとは、それぞれの前記ケミカルシフト軸のスケールが一致するようにして、前記ケミカルシフト軸に直交する方向に並べられて表示されるようになった、NMRスペクトルの統計処理装置として、コンピュータを動作させるコンピュータプログラム。複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列についてPCA解析計算を行なうPCA解析手段と、前記PCA解析計算の結果を受けて、複数種のPCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するPCA解析結果表示手段と、複数のクラスに割り当てられた複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を行なうSIMCA解析手段と、前記SIMCA解析計算の結果を受けて、複数種のSIMCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するSIMCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、を備え、前記PCA解析結果チャートには少なくとも、複数の主成分に対する前記サンプルのスコアを表したスコアプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値の前記複数の主成分に対するローディングを表したローディングプロットと、前記所定の複数のケミカルシフト値の寄与率又はローディングをケミカルシフト軸上に表した寄与率/ローディングチャートとが含まれ、前記SIMCA解析結果チャートには少なくとも、前記複数のクラスに対する前記サンプルの距離を表したクーマンプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値のモデリング力又は識別力をケミカルシフト軸上に表したモデリング力/識別力チャートとが含まれ、前記ユーザ要求入力手段により入力された前記ユーザ要求が、前記モデリング力/識別力チャートに表示された前記識別力又はモデリング力が所定閾値より高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともにPCA解析計算の再実行を要求するものである場合、前記PCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値だけを用いてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項11記載の装置において、前記ユーザ要求入力手段により入力された前記ユーザ要求が、前記モデリング力/識別力チャートに表示された前記識別力又はモデリング力が所定閾値より高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともに変数を追加したPCA解析計算の再実行を要求するものである場合、前記PCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値を現在の変数たるケミカルシフト値に追加してなる変数を用いてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。請求項11記載の装置において、前記ユーザ要求入力手段により入力された前記ユーザ要求が、前記モデリング力/識別力チャートに表示された前記識別力又はモデリング力が所定閾値より高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともにSIMCA解析計算の再実行を要求するものである場合、前記SIMCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値だけを用いてPCA解析計算を再度実行し、前記SIMCA解析結果表示手段が、再度実行された前記SIMCA解析計算の結果を受けて、前記SIMCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置。複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列についてPCA解析計算を行なうPCA解析手段と、前記PCA解析計算の結果を受けて、複数種のPCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するPCA解析結果表示手段と、複数のクラスに割り当てられた複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を行なうSIMCA解析手段と、前記SIMCA解析計算の結果を受けて、複数種のSIMCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するSIMCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、を備え、前記PCA解析結果チャートには少なくとも、複数の主成分に対する前記サンプルのスコアを表したスコアプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値の前記複数の主成分に対するローディングを表したローディングプロットと、前記所定の複数のケミカルシフト値の寄与率又はローディングをケミカルシフト軸上に表した寄与率/ローディングチャートとが含まれ、前記SIMCA解析結果チャートには少なくとも、前記複数のクラスに対する前記サンプルの距離を表したクーマンプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値のモデリング力又は識別力をケミカルシフト軸上に表したモデリング力/識別力チャートとが含まれ、前記ユーザ要求入力手段により入力された前記ユーザ要求が、前記モデリング力/識別力チャートに表示された前記識別力又はモデリング力が所定閾値より高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともにPCA解析計算の再実行を要求するものである場合、前記PCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値だけを用いてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する、NMRスペクトルの統計処理装置として、コンピュータを動作させるコンピュータプログラム。一般的なメタボノミクスのプロセスは、NMR装置から出力される多数のサンプルのFIDFreeInductionDecay:自由誘導減衰データを得ること、多数のサンプルのFID信号をそれぞれNMRスペクトルに変換すること、及び、多数のサンプルのNMRスペクトルに関して多変量解析に代表される統計処理を行なうことが含まれる。メタボノミクスのプロセスに含まれる複雑なNMRスペクトルデータの処理は、通常、コンピュータにより実行されるが、信頼できる処理結果を得るためには、FID信号から得られるNMRスペクトルの精度を向上し、かつ、多数のNMRスペクトルを統計処理プログラムで効率よく分析できるようにするためのデータ加工技術が必要である。NMRスペクトルの精度を向上させるための従来の処理技術として、位相補正とベースライン補正がある。位相補正とベースライン補正は、いずれも、コンピュータにより自動的に行い得るが、しかし最終的には、人が手動で、コンピュータの表示スクリーンに表示されたNMRスペクトルのグラフを見ながら、補正パラメータを最も適当と思われる値に調整するための操作をコンピュータに加えるという方法で行われる。しかし、この従来の補正方法は、長い作業時間を要して非効率的であるとともに、補正結果の適正レベルが人に依存するので常に最適なNMRスペクトルを得ることが難しい。また、NMRスペクトルを統計処理プログラムで効率よく分析できるようにするために、従来、NMRスペクトルを統計処理プログラムにインプットする前に、NMRスペクトルにバケット積分を適用して、これをデータ量のより小さいヒストグラムに縮約するという処理が行われている。すなわち、NMRスペクトルのケミカルシフト軸周波数軸に沿った観測範囲が、一定幅典型的には0.04ppmの刻みで多数のバケットケミカルシフトの小区間に分割され、バケット毎にNMRスペクトルの強度の積分バケット積分が行われ、その結果として、多数のバケットの積分値のセットからなるヒストグラムが、NMRスペクトルの縮約として得られる。各サンプルのNMRスペクトルがヒストグラムに変換されるので、全体でサンプル数×バケット数に相当する数の積分値が得られ、それらの積分値が統計処理プログラムにインプットされる。しかしながら、従来のバケット積分の処理方法で得られるヒストグラムは、必ずしも、NMRスペクトルの特徴を十分に良く反映したものではない。すなわち、NMRスペクトル上の重要な幾つかの強度ピークが、ヒストグラム上では矮小化又は稀釈化されてしまう場合がある。この現象は、バケット積分のプロセスにおいて、一つの強度ピークが分布するケミカルシフト領域が複数のバケットに分割され、その結果、その強度ピークが複数の小さい積分値に分散されるときに生じる。上述した位相補正とベースライン補正に関わる問題、及びバケット積分に関わる問題に対しては、特許文献1-3はいずれも、格別有用な技術を提供していない。これらの問題は、メタボノミクスのためのNMRスペクトル処理だけに限らず、他の用途のためのNMRスペクトル処理においても同様に存在する。また、統計処理プログラムにより行なわれる多変量解析の処理については、上述した特許文献には格別の提案はない。ここで、非特許文献1に開示されているように、多変量解析と呼ばれる分析手法には多くの種類がある。代表的な分析手法の一つはPCAPrincipalcomponentAnalysis:主成分分析である。PCAでは、サンプルの成分である多数の変数の座標軸からなる多次元空間中で、サンプル間の相違分散が最も顕著に現れる少数本例えば3本程度の新しい座標軸が定義され、そして、新しい座標軸上での各サンプルの座標値が計算される。ここで、その新しい座標軸は主成分軸と呼ばれ、各主成分軸に沿った変数は主成分と呼ばれ、そして、各サンプルの各主成分軸上の座標値はスコアと呼ばれる。各主成分は、多数の変数の線形一次式で定義され、その線形一次式内の各変数項の係数はローディングと呼ばれる。ある主成分についての各変数のローディングは、その主成分に対する各変量の寄与度合いつまり重みを表す。このようなPCAの結果に基づいて、主成分空間上に多数のサンプルをプロットすることにより、それらサンプルの性格を視覚的に把握することが容易になる。また、主成分空間上でのサンプルの配置や相互間の距離などを利用して、多数のサンプルのクラス分けを行なうことができる。また、PCAを応用したSIMCASoftIndependentModelingofClassAnalogy:部分空間法も、メタボノミクスにおいて有用であると考えられる。SIMCAでは、異なるクラスのサンプルに対してクラス毎にPCAを行ない、クラス毎に主成分を決定し、そして、或る主成分がそれらのクラスを分類するためにどの程度有効であるかを評価することができる。このようなPCA及びSIMCAの解析結果を巧く利用することにより、サンプルから得られる知見を有効に生かして、例えばマーカ変数の検出やその他の目的をより容易且つ精度良く達成できるようになることが期待される。しかしながら、上記の期待を満足させるために、特に、メタボノミクスのような応用分野で高い有用性を発揮するために、PCA及びSIMCAを具体的にどのように実行し、どのように関連させ、そして、その解析結果をどのようなにユーザに対して表示するかというような活用技術については、まだ満足できるものが従来提供されていない。そのため、多変量解析は、統計数学の専門家以外の人々にとってはまだ敷居が高く、メタボノミクスなどの応用分野で、期待されながらも、その真価を発揮するほどには十分に活用されていないというのが現状である。従って、本発明の目的は、NMRスペクトルの解析処理の精度を高めることにある。別の目的は、NMRスペクトルの解析処理の効率を高めることにある。別の目的は、NMRスペクトルをバケット積分によりヒストグラムに縮約するとき、NMRスペクトルのピークの特徴がヒストグラムに良く反映されるようにすることにある。さらに別の目的は、多数サンプルのNMRスペクトルの解析において、多変量解析を有効に活かすための処理技術を提供することにある。さらにまた別の目的は、メタボノミクスなどの応用分野において、多変量解析処理を活用して、より精度の高い結果又は結論を導くことを容易にすることにある。本発明の一つの側面に従えば、NMRデータの処理装置は、サンプルのNMR特性を示す対象スペクトルデータを生成するスペクトル生成手段と、前記対象スペクトルデータに対し、不均等な幅をもつ多数のバケットからなるバケットセットを用いたバケット積分を実行することにより、前記対象スペクトルデータをヒストグラムデータに縮約するデータ縮約手段と、前記ヒストグラムデータを記憶又は出力する手段とを備える。対象スペクトルデータのバケット積分を実行する際、適切に設定された不均等な幅をもつバケットセットを用いることにより、対象スペクトルデータがもつ重要なピークの情報を良好に維持したまま、対象スペクトルデータをバケット積分データのセットであるヒストグラムに縮約できる。そのため、そのヒストグラムを用いて行われるスペクトル解析の精度が向上する。好適な実施形態では、対象スペクトルデータがもつ重要なピークの情報を良好に維持するために、指定された1以上のピーク領域のいずれもが複数バケットに分割されないように、不均等幅のバケットセットが設定されている。さらに、対象スペクトルデータから検出された1以上のピーク領域のいずれもが複数バケットに分割されないように、不均等幅のバケットセットが設定されている。好適な実施形態では、上記のような不均等幅のバケットセットを自ら設定するバケット設定手段が、NMRデータの処理装置に備えられる。このバケット設定手段は、複数の対象スペクトルデータを入力し、それらの複数の対象スペクトルデータが投影された投影スペクトルデータを生成し、投影スペクトルデータからピーク領域を検出し、そして、検出された1以上のピーク領域のいずれもが複数バケットに分割されないようにして各バケットを設定する。さらに、このバケット設定手段は、1以上のピーク領域を指定し、指定された1以上のピーク領域のいずれもが複数バケットに分割されないようにして各バケットを設定する。さらに、このバケット設定手段は、オペレータから入力された要求に応答して、各バケットを修正することもできる。好適な実施形態では、上記対象スペクトルとして、サンプルのFIDデータから得られたNMRスペクトルデータに絶対値微分を施した結果である絶対値微分スペクトルデータが用いられる。ここで、NMRスペクトルデータの絶対値微分とは、NMRスペクトルの実部の周波数ケミカルシフト微分の二乗と、虚部の周波数ケミカルシフト微分の二乗との和の平方根である。このような絶対値微分スペクトルデータを用いてスペクトル解析を行うことで、面倒な位相補正やベースライン補正を行うことなしに、効率的に精度の良い解析結果を得ることが可能になる。本発明の別の側面に従うNMRデータの処理装置は、サンプルのFIDデータを取得する手段と、前記FIDデータからNMRスペクトルデータを生成する手段と、前記NMRスペクトルデータに絶対値微分を施して絶対値微分スペクトルデータを生成する手段と、前記絶対値微分スペクトルデータを記憶又は出力する手段とを備える。本発明のまた別の側面に従うNMRスペクトルの統計処理装置は、複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記多変量データ行列についてPCA解析計算を行なうPCA解析手段と、前記PCA解析計算の結果を受けて、複数種のPCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するPCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、入力された前記ユーザ要求が1以上のサンプルを選択するものである場合、前記選択されたサンプルのNMRスペクトルのデータを入力して、入力された前記NMRスペクトルをケミカルシフト軸上に表したNMRスペクトルチャートを前記ユーザインタフェース画面に表示するNMRスペクトル連携手段とを備える。前記PCA解析結果チャートには少なくとも、複数の主成分に対する前記サンプルのスコアを表したスコアプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値の前記複数の主成分に対するローディングを表したローディングプロットと、前記所定の複数のケミカルシフト値の寄与率又はローディングをケミカルシフト軸上に表した寄与率/ローディングチャートとが含まれる。前記寄与率/ローディングチャートと前記NMRスペクトルチャートとは、それぞれの前記ケミカルシフト軸のスケールが一致するようにして、前記ケミカルシフト軸に直交する方向に並べられて表示されるようになっている。好適な実施形態では、入力された前記ユーザ要求が前記寄与率/ローディングチャートを拡大するものである場合、前記PCA解析結果表示手段と前記NMRスペクトル連携手段が、前記寄与率/ローディングチャートと前記NMRスペクトルチャートとの間の前記ケミカルシフト軸のスケールの一致が保持されるようにして、前記寄与率/ローディングチャートと前記NMRスペクトルチャートとを拡大して表示する。また、好適な実施形態では、入力された前記ユーザ要求が選択された1以上のサンプルを削除するものである場合、前記PCA解析手段が、前記削除されたサンプル以外のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列についてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する。また、好適な実施形態では、入力された前記ユーザ要求が選択された1以上の変数たるケミカルシフト値を削除するものである場合、前記PCA解析手段が、前記削除されたケミカルシフト値以外のケミカルシフト値を用いてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する。本発明のさらにまた別の側面に従うNMRスペクトルの統計処理装置は、数のクラスに割り当てられた複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を行なうSIMCA解析手段と、前記SIMCA解析計算の結果を受けて、複数種のSIMCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するSIMCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段と、入力された前記ユーザ要求が1以上のサンプルを選択するものである場合、前記選択されたサンプルのNMRスペクトルのデータを入力して、入力された前記NMRスペクトルをケミカルシフト軸上に表したNMRスペクトルチャートを前記ユーザインタフェース画面に表示するNMRスペクトル連携手段とを備える。前記SIMCA解析結果チャートには少なくとも、前記複数のクラスに対する前記サンプルの距離を表したクーマンプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値のモデリング力又は識別力をケミカルシフト軸上に表したモデリング力/識別力チャートとが含まれる。前記モデリング力/識別力チャートと前記NMRスペクトルチャートとは、それぞれの前記ケミカルシフト軸のスケールが一致するようにして、前記ケミカルシフト軸に直交する方向に並べられて表示されるようになっている。好適な実施形態では、入力された前記ユーザ要求が前記モデリング力/識別力チャートを拡大するものである場合、前記SIMCA解析結果表示手段と前記NMRスペクトル連携手段が、前記モデリング力/識別力チャートと前記NMRスペクトルチャートとの間の前記ケミカルシフト軸のスケールの一致が保持されるようにして、前記モデリング力/識別力チャートと前記NMRスペクトルチャートとを拡大して表示する。また、好適な実施形態では、入力された前記ユーザ要求が選択された1以上のサンプルを削除するものである場合、前記SIMCA解析手段が、前記削除されたサンプル以外のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を再度実行し、前記SIMCA解析結果表示手段が、再度実行された前記SIMCA解析計算の結果を受けて、前記SIMCA解析結果チャートを改めて表示する。また、好適な実施形態では、入力された前記ユーザ要求が、所定の閾値より前記識別力又はモデリング力が高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともに再計算を要求するものである場合、前記SIMCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値だけを用いてSIMCA解析計算を再度実行し、前記SIMCA解析結果表示手段が、再度実行された前記SIMCA解析計算の結果を受けて、前記SIMCA解析結果チャートを改めて表示する。本発明のまた更に別の側面に従うNMRスペクトルの統計処理装置は、複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる多変量データ行列についてPCA解析計算を行なうPCA解析手段と、前記PCA解析計算の結果を受けて、複数種のPCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するPCA解析結果表示手段と、複数のクラスに割り当てられた複数のサンプルのNMRヒストグラムデータからなる複数クラスの多変量データ行列を入力する多変量データ行列入力手段と、入力された前記複数クラスの多変量データ行列についてSIMCA解析計算を行なうSIMCA解析手段と、前記SIMCA解析計算の結果を受けて、複数種のSIMCA解析結果チャートをユーザインタフェース画面に表示するSIMCA解析結果表示手段と、前記ユーザインタフェース画面を用いてユーザ要求を入力するユーザ要求入力手段とを備える。前記PCA解析結果チャートには少なくとも、複数の主成分に対する前記サンプルのスコアを表したスコアプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値の前記複数の主成分に対するローディングを表したローディングプロットと、前記所定の複数のケミカルシフト値の寄与率又はローディングをケミカルシフト軸上に表した寄与率/ローディングチャートとが含まれる。前記SIMCA解析結果チャートには少なくとも、前記複数のクラスに対する前記サンプルの距離を表したクーマンプロットと、変数たる所定の複数のケミカルシフト値のモデリング力又は識別力をケミカルシフト軸上に表したモデリング力/識別力チャートとが含まれる。前記ユーザ要求入力手段により入力された前記ユーザ要求が、前記モデリング力/識別力チャートに表示された前記識別力又はモデリング力が所定閾値より高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともにPCA解析計算の再実行を要求するものである場合、前記PCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値だけを用いてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する。好適な実施形態では、前記ユーザ要求入力手段により入力された前記ユーザ要求が、前記モデリング力/識別力チャートに表示された前記識別力又はモデリング力が所定閾値より高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともに変数を追加したPCA解析計算の再実行を要求するものである場合、前記PCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値を現在の変数たるケミカルシフト値に追加してなる変数を用いてPCA解析計算を再度実行し、前記PCA解析結果表示手段が、再度実行された前記PCA解析計算の結果を受けて、前記PCA解析結果チャートを改めて表示する。また、好適な実施形態では、前記ユーザ要求入力手段により入力された前記ユーザ要求が、前記モデリング力/識別力チャートに表示された前記識別力又はモデリング力が所定閾値より高い変数たるケミカルシフト値を選択するとともにSIMCA解析計算の再実行を要求するものである場合、前記SIMCA解析手段が、前記選択されたケミカルシフト値だけを用いてPCA解析計算を再度実行し、前記SIMCA解析結果表示手段が、再度実行された前記SIMCA解析計算の結果を受けて、前記SIMCA解析結果チャートを改めて表示する。本発明は更に、上述した原理に基づくNMRデータの処理方法、NMRデータ処理のためのコンピュータプログラム、及びNMRスペクトルの統計処理のためのコンピュータプログラムも提供する。本発明のNMRデータの処理装置及び方法によれば、多数サンプルのNMRスペクトルの解析において、多変量解析を有効に活かすことができ、そのため、メタボノミクスなどの応用分野において、より精度の高い結果又は結論を導くことが容易になる。本発明のNMRデータの処理装置及び方法によれば、NMRスペクトルに絶対値微分を適用することで、NMRスペクトルの解析処理の効率が向上する。本発明のNMRスペクトルの統計処理装置によれば、多数サンプルのNMRスペクトルの解析において、多変量解析を有効に活かすことができる。本発明のNMRスペクトルの統計処理装置によれば、これをメタボノミクスなどの応用分野で利用することにより、多変量解析処理を活用して、より精度の高い結果又は結論を導くことが容易になる。以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。図1は、本発明に従うNMRデータ処理装置の一実施形態の全体的な構成と機能を示す。図1に示すように、本発明に従うNMRデータ処理装置としてのコンピュータシステム100が、NMR装置102と関連して用いられる。コンピュータシステム100は、プログラムされた1台コンピュータマシンにより絶対値微分NMRスペクトルAbsoluteDifferentialNMRSpectrumデータに変換され、それにより、多数のサンプルの絶対値微分NMRスペクトルデータが記憶装置106に記憶される。ここで、絶対値微分法及び絶対値微分NMRスペクトルという用語は、この明細書で説明の便宜上用いられる特殊な用語であり、その詳細は後に説明する。絶対値微分NMRスペクトルは、以下、ADスペクトルと略称する。次のデータ縮約処理112では、本発明の原理に従った方法で最適化バケットセットが算出され、そして、その最適化バケットセットを用いて多数のサンプルのADスペクトルに最適化バケット積分が実行され、それにより、多数のサンプルのADスペクトルの縮約データであるヒストグラムバケット積分データのセットが生成される。ここで、最適化バケットセット及び最適化バケット積分という用語も、この明細書で説明の便宜上用いられる特殊な用語であり、その詳細は後に説明する。積分結果データ保存/出力処理114では、上記のデータ縮約処理112により生成された多数のサンプルのヒストグラムデータバケット積分データのセットが、記憶装置106に記憶され、また必要に応じて外部へ出力される。統計処理116では、多数のサンプルのヒストグラムデータを用いて、処理目的に応じた統計処理、例えばマーカ成分を確定するための検出多変量解析、が行われる。そして、その統計処理の結果を表すデータが記憶装置106に記憶され、また必要に応じて外部へ出力される。ここで、FIDデータ入力処理108、積分結果データ保存/出力処理114及び統計処理116には、それぞれ、公知の各種の処理方法が採用可能であるため、これらについての詳細な説明は省略する。以下では、絶対値微分法を用いたNMRスペクトル処理110と、最適化バケット積分によるデータ縮約114について、詳細且つ具体的に説明する。図2は、NMRスペクトル処理110の流れを示す。図2に示すように、ステップ120で、NMR装置102から取得されて記憶装置106に保存されている各サンプルのFIDデータが、記憶装置106から読み込まれる。ステップ122で、そのFIDデータに対してウィンドウ処理が行われ、そのFIDデータのSN比が改善され、またリップルが除去される。ステップ124で、ウィンドウ処理122を経たFIDデータに対してフーリエ変換処理が行われて、そのFIDデータがNMRスペクトルデータに変換される。ステップ126で、そのNMRスペクトルデータに対して絶対値微分演算が行われて、そのNMRスペクトルデータがADスペクトルデータ絶対値微分NMRスペクトルデータに変換される。ステップ128で、そのNMRスペクトルデータとADスペクトルデータとが記憶装置106に保存され、また、必要に応じて外部へ出力される。多数のサンプルの各々について、上記のステップ120~128の処理が行われ、それにより、多数のサンプルのNMRスペクトルデータとADスペクトルデータが記憶装置106に蓄積される。ステップ126の絶対値微分演算について、以下、具体的に説明する。絶対値微分の対象であるNMRスペクトルは、δをケミカルシフト、jを虚数記号としたとき、次式NMRスペクトル=RjI...で表現することができる。ここで、RはNMRスペクトルの実部であり、Iは虚部である。そして、NMRスペクトルを絶対値微分した結果であるADスペクトルは、次式で表現することができ又は、ケミカルシフトδに代えて周波数ωで微分してもよい。すなわち、これは、NMRスペクトルの実部Rと虚部Iそれぞれの微分値の2乗和の平方根である。図3Aは、NMRスペクトルの一例の実部の波形を示し、図3BはこのNMRスペクトルの絶対値微分であるADスペクトルの波形を示す。図3Aに示されたNMRスペクトルの実部140から分かるように、このNMRスペクトルには位相ずれ例えば、溶媒信号の部分142に位相ずれが顕著に表れているが含まれ、かつ、そのベースライン成分は平坦ではなく歪んでいる。FIDデータから得られたNMRスペクトルは、殆ど例外なく、位相ずれと歪んだベースライン成分を含んでいる。従来技術によれば、NMRスペクトルに位相補正とベースライン補正が施される必要がある。位相補正は位相ずれを除去するための操作である。位相ずれが含まれたNMRスペクトルでは、実部Rと虚部Iにおけるピーク波形はそれぞれ図4Aに例示するような波形になる。位相補正では、位相ずれを低減して、図4Bに例示するような波形に整形する。また、ベースライン補正は、NMRスペクトルからベースライン成分を差し引くための補正である。図5Bに例示するように歪んだベースラインBLを、図5Bに例示するようなゼロで一定のベースラインBLに修正するのである。しかし、位相補正とベースライン補正は、オペレータにより手動で調整される必要があり、時間がかかり、かつ、オペレータの主観や技量のバイアスが入ってしまう。さらに、苦労して調整しても、十分満足できる結果に到達することが難しい。これに対し、図3Bに例示されるように、NMRスペクトルの絶対値微分結果であるADスペクトル144においては、位相ずれが解消され、さらに、ベースラインもゼロ近傍でほぼ一定である。このことは、ADスペクトル144を用いれば、位相補正とベースライン補正が実質的に不要になることを意味する。その理由について具体的に説明する。NMRスペクトルの実部Rと虚部Iは、次式R=Acos...I=Asin...で表現することができる。ここで、Aは振幅であり、θは位相である。位相θは、大雑把にはケミカルシフトδの一次関数、θ=KδL...で表すことができ、ここで、KとLは一定の係数である。これらの式を用いて絶対値微分を計算すると、ADスペクトルは次式、に変換される。上記式から分かるように、ADスペクトルには位相θの成分が含まれていない。また、式において支配的な部分は第1項であるが、そこでは振幅Aがケミカルシフトδで微分されており、この微分によりベースライン成分これは、図5Aの例から分かるようにケミカルシフトδに対して緩やかな傾きで歪んでいるは実質的にゼロになる。そのため、ADスペクトルでは、ベースライン成分はかなり小さく低減される。このように、絶対値微分という簡易な演算により、位相補正およびベースライン補正をすることなく高品位なスペクトルを得ることができる。また、NMRスペクトルには、図3Aに参照番号142で示すような溶媒例えば軽水信号の巨大なピークが存在する。その巨大な溶媒ピークの裾野部分は幅広く広がっており、これも、スペクトルの精度低下の主原因の一つである。しかし、ADスペクトルにおいては、ベースラインと同様に上記理由によって溶媒ピークの裾野部分も良好に低減されるので、溶媒ピークの影響を極めて小さくすることができる。なお、ADスペクトルの一つの欠点は、NMRスペクトルの絶対的な定量性が失われること、特に、ブロードなピークの信号強度が微分により減衰してしまうことである。しかしながら、複数のNMRスペクトル相互間の相対的な関係例えば、どのケミカルシフトδの位置にピークが現れるかという点での相対的関係は、ADスペクトルにおいても保たれるため、メタボノミクスのように多数のNMRスペクトルを解析する目的においては、ADスペクトルは非常に有用な情報である。再び図2を参照して、ステップ126で上述したADスペクトルが生成された後、ステップ128でそのADスペクトルが記憶装置106に保存される。統計処理に必要な多数のサンプルのNMRスペクトルのそれぞれについて、図2に示す処理が繰り返され、その結果、多数のサンプルのADスペクトルが記憶装置106に蓄積される。その後、図1に示すように、最適化バケット積分を用いたデータ縮約処理112が実行される。図6は、最適化バケット積分を用いたデータ縮約処理112の流れを示す。図6に示すように、ステップ170で、記憶装置106に蓄積された多数のADスペクトルのそれぞれについて、そのケミカルシフトδ軸スケールの基準点δ基準点原点が自動的に設定される。δ基準点の設定は公知の方法で行うことができ、それにより、いずれのADスペクトルについても、同じ特定物質のピークが現れるケミカルシフト軸上のポイントが基準点として設定される。その後、ステップ171で、多数のADスペクトルを共通のスペクトル上に投影する処理が行われる。このスペクトル投影処理171は、それらのADスペクトルのケミカルシフト軸のスケールを合わせた上で、ケミカルシフトδのポイント毎に全てのADスペクトルの最大値又は総和を計算するという処理である。その結果、多数のADスペクトルの最大値又は総和として1つの投影ADスペクトルが生成され、その投影ADスペクトルには、全てのADスペクトルに含まれる全てのピークが現れることになる。図7ABは、このスペクトル投影処理171の原理を説明する図であり、図8は、このスペクトル投影処理171の流れを示す。スペクトル投影処理171では、図8に示すように、ステップ190で、多数のADスペクトルの中から一つのADスペクトルSaが選択される。例えば図7Aに示すようなスペクトルSaが選択される。このADスペクトルSaが、投影ADスペクトルSpに初期設定される。ステップ192で、別の一つのADスペクトルSbが選択される。例えば、図7Bに示すようなADスペクトルSbが選択される。ステップ194で、両スペクトルSbとSpのケミカルシフト軸スケールを一致させた上で例えば、両スペクトルの基準点rbとraの差分だけ、スペクトルSbのδスケールケミカルシフト軸スケールをシフトさせて、基準点rbとraを一致させた上で、両スペクトルSbとSpの強度の最大値又は和がδポイント毎に計算される。具体的には、最大値:ifSpSaelseSpSb和:SpSpSbという計算がδポイント毎に行われる。それにより、図7Cに示すように、投影ADスペクトルSpには、処理された複数のスペクトルSaとSbに含まれている全てのピークが投影されることになる。なお、最大値と和のうち、いずれか一方のみが計算されてもよいし、或いは、最大値と和の両方が別個の投影ADスペクトルとして計算されてもよい。ステップ196により、処理対象である全てのADスペクトルについて、上述したステップ192と194が繰り返される。全てのADスペクトルについての繰り返し処理が終わると、その全てのADスペクトルに含まれる全てのピークが投影された投影ADスペクトルSpが完成する。ステップ198で、その投影ADスペクトルSpが記憶装置106に保存され、また、必要に応じて外部へ出力される。再び図6を参照する。上述したスペクトル投影処理171が終わると、ステップ172で、投影ADスペクトルのバケット積分が計算される。図9は、この投影ADスペクトルのバケット積分処理172の原理を説明する図であり、図10は、このバケット積分処理172の流れを示す。図9において、参照番号200は、バケット積分が実行される1単位の積分範囲を示し、バケットと呼ばれる。バケット200は、このバケット積分処理172においては、規定された一定の幅W例えば0.04ppmをもつが、後の処理において、この幅Wが修正され最適化されることになる。参照番号202は、バケット積分を実行すべきケミカルシフトδの全範囲を示し、例えば0ppm~約16ppmの範囲である。全範囲202は、例えば約200個のバケット200に分割される。このように全範囲202内に設定された多数のバケット200の集合を、以下、バケットセットという。また、参照番号204は、バケット積分を実行しない範囲を示し、ダークリジョンと呼ばれる。図10に示すように、バケット積分処理172では、ステップ210で、図9に示された全範囲202が多数の一定幅Wのバケット200に均等に分割され、そして、バケット200毎に投影ADスペクトルSpの積分値すなわち、各バケットにおける投影ADスペクトルSpとケミカルシフト軸とにより挟まれた領域の面積が計算される。それにより、バケット200の個数に相当する個数のバケット積分データの集合が得られる。この多数のバケット積分データの集合を、以下積分データセットという。この積分データセットは、投影ADスペクトルSpのバケット毎のピーク面積を示す一種のヒストグラムである。その後、ステップ212で、ダークリジョン204に該当するバケットと、そのバケットセットのバケット積分データが、ステップ210で得られたバケットセットと積分データセットの中から削除される。ステップ214では、その積分データセットの総和が所定値になるように、その積分データセットがノーマライズされる。そして、ノーマライズされた積分データセットヒストグラムデータと、バケットセットに含まれる全てのバケットの位置始点と終点を表したバケットセット情報とが、記憶装置106に保存され、また、必要に応じて外部出力される。再び図6を参照する。上述したバケット積分処理172が終わると、ステップ174で、自動積分ブロック設定に基づくバケットの自動修正処理が行われる。ここでは、公知技術である自動積分ブロック設定処理により、投影ADスペクトルSp上の種々のピークが自動的に検出され、検出された各ピークが複数のバケットにより分割されないようにバケットの位置と幅Wが修正される。以下では、ピークという用語は、単一の孤立したピークだけでなく、一つのピークと看做せるような一塊の複数のピークを指す意味でも用いる。図11は、この自動積分ブロック設定に基づくバケットの自動修正処理174の原理を説明する図であり、図12は、このバケット自動修正処理174の流れを示す。このバケット自動修正処理174では、図12に示すように、ステップ230で、公知技術である自動積分ブロック設定処理が投影ADスペクトルSpに対して施される。それにより、投影ADスペクトルSp上の種々のピークが自動的に検出され、そして、検出されたピークが存在するケミカルシフトδ領域以下、ピーク領域というにそれぞれ1対1の関係で積分ブロック積分区間が自動的に設定される。例えば、図11Aに示されるように、ADスペクトルSp上に2つのピーク例えば、左側のものは3つのピークの塊であり、右側は単一のピークであるが存在する場合、その2つのピークが自動的に検出され、そして、図11Bに例示するように、左側のピーク領域には一つの積分ブロック220xが設定され、また、右側のピーク領域には別の一つの積分ブロック220yが設定される。いずれの積分ブロック220x、220yも、対応するピーク領域をカバーしており、一つのピーク領域が複数の積分ブロックにより分割されることはない。これに対し、図11Cに例示するように、現在のバケット200a、200b、200c、...は、図9を参照して既に説明したように、全範囲202を単純に一定幅W例えばm0.04ppmで均等分割したものであるから、一つのピーク領域を複数のバケットが分割しているおそれがある。図11ACに示す例では、左側のピーク領域が2つのバケット200bと200cにより分割されている。記憶装置106に現在保存されている積分データセットヒストグラムは、このようなバケットセットを用いて計算されたものであるため、分割されたピークの情報が異なる積分データに分散され稀釈化されてしまっていおり、精度が良くない。そこで、この問題を解消するために、以下に述べる後続のステップが行われて、ピークを分割しないようにバケットセットが修正される。すなわち、図12に示すように、ステップ232で、それぞれの積分ブロックの始点に最も近いバケットの終点が記憶装置106内のバケットセット情報からサーチされ、見つかったバケットの終点が、それぞれ対応する積分ブロックの始点と同一値に修正される。さらに、ステップ234で、それぞれの積分ブロックの終点に最も近いバケットの始点が記憶装置106内のバケットセット情報からサーチされ、見つかったバケットの始点が、それぞれ対応する積分ブロックの終点と同一値に修正される。例えば、図11BCDに示された例では、左側の積分ブロック200xの始点sに最も近いバケット200aの終点eがその始点sと同一値に修正され、また、右側の積分ブロック200yの始点sに最も近いバケット200dの終点eがその始点sと同一値に修正される。また、左側の積分ブロック200xの終点eに最も近いバケット200dの始点sがその終点eと同一値に修正され、右側の積分ブロック200yの終点eに最も近いバケット200fの始点sがその終点eと同一値に修正される。上記始点/終点の修正の後、ステップ236で、一つの積分ブロックを分割する複数のバケットがサーチされ、その複数のバケットが一つのバケットに統合される。例えば、図11BCDに示された例では、上記始点/終点の修正の後は、左側の積分ブロック200xだけが2つのバケット200bと200cにより分割されるので、その2つのバケット200bと200cが一つのバケット200bcに統合される。そして、ステップ238で、上述したステップ232~236で修正された全てのバケットについてバケット積分が再計算される。そして、記憶装置106に現在記憶されている積分データセットのうち、該当するバケットの積分データが、再計算された積分データに置き換えられる。例えば図11Dに示された例の場合、バケット200a、200bc、200d、200e及び200fの全てに修正がなされたので、それらバケット200a、200bc、200d、200e及び200fのそれぞれについてバケット積分が再計算されて、再計算された積分データが、前の積分データに置き換えられる。ステップ239では、以上のようにして修正された積分データセットと修正されたバケットセット情報とが記憶装置106に保存され、また、必要に応じて外部へ出力される。上記修正されたバケットセット情報によれば、自動積分ブロック設定処理によって投影ADスペクトルSpから自動的に検出された全てのピーク領域のいずれもが複数バケットにより分割されないようにつまり、一つのピーク領域は必ず一つのバケットによりカバーされるように、バケットセットが定義される。上記修正された積分データセットは、上記修正されたバケットセットに基づいているので、検出された全てのピークの情報は稀釈されておらず、よって、以前の積分データセットより精度が良い。しかしながら、公知の自動積分ブロック設定処理により自動検出されたピークに基づいて設定されたケミカルシフトδ区間積分区間が必ずしも適切であるとはいえない。そこで、更にバケットデータセットと成分データセットを最適化するための処理が後続して行われる。すなわち、図6に示すように、上述した自動積分ブロック設定に基づくバケット自動修正処理174の後、更にバケットデータセットと成分データセットを最適化するために、指定ピーク情報に基づくバケット自動修正処理176と、バケットの手動修正処理178とが実行される。まず、指定ピーク情報に基づくバケット自動修正処理176について説明する。この処理176では、既に同定されているNMRスペクトルADスペクトルではない上の特定のピークが指定され、その指定されたピークのピーク領域をカバーするように積分ブロックが決定され、その積分ブロックに基づいて、指定ピークのピーク領域が複数バケットにより分割されないように、現在記憶されているバケットセットが修正される。指定されるピークは、典型的には、このスペクトル解析の用途においてマーカになり得るようなピークである。スペクトル解析の用途が異なればマーカも異なることになるから、用途に応じて、指定されるピークが異なってくる。ピークを指定するためのソースデータとしては、学会誌などで規定するNMRデータの一般的な発表フォーマットBullChemSocJapan等に従ったピーク定義データ用いることができる。そのようなフォーマットによるピーク定義データの一例を挙げると、1HNMRδ806724...というようなものである。このデータ例において、最初の1HNMRは測定核名を示し、次のは溶媒名を示し、次のδ806は1つ目のピークの中心のケミカルシフトを示し、次の2Hは1つ目のピークのプロトン数を示し、次のtは1つ目のピークの分裂パターンを示し、次のJ81Hzは1つ目のピークのスピン結合定数を示し、次のCH2は1つ目のピークに関するコメントである。1つ目のピークの定義の後に、2つ目のピークの定義、3つ目のピークの定義、...が順次続く。ここで、ピークの分裂パターンには種々のものがあるが、代表的な分裂パターンは例えば以下の5種のパターン、s:単一singletd:2分裂doublett:3分裂tripletq:4分裂qualtetm:多分裂multipletの組合せとなる。図13Aは3分裂ピークの例を示しており、図13Bは4分裂ピークの例を示している。図13Aに示すように、3分裂ピークの場合、上述したようなフォーマットのピーク定義データにより、その中心のケミカルシフトδ単位:ppmと1つのスピン結合定数J単位:Hzが定義される。図示は省略するが、2分裂ピークの場合も、同様に、中心のケミカルシフトδと1つのスピン結合定数Jが定義される。単一ピークの場合は、中心のケミカルシフトδが定義されるが、スピン結合定数Jは当然に定義されない。また、図13Bに例示するように、4分裂ピークの場合、中心のケミカルシフトδと、広狭2つのスピン結合定数Ja、Jb単位:Hzが定義される。図示は省略するが、多分裂5以上の分裂ピークの場合、中心のケミカルシフトδと、分列数に応じた数の異なるスピン結合定数が定義される。なお、中心のケミカルシフトδが決め難い複数分裂ピークの場合、δa-δbというようにケミカルシフトδの範囲でピークが定義される場合もあり得る。図13A、Bに例示するように、各ピークのピーク領域そのピークが位置するケミカルシフトδ区間は、上述したピーク定義データに含まれる数値、特に中心のケミカルシフトδとスピン結合定数Jとに基づいて決定することができる。例えば図13Aに示す3分裂ピークの場合には、そのピーク領域240xの始点sと終点eは、s=δ-JPW2e=δJPW2により、また、図13Bに示す4分裂ピークの場合には、そのピーク領域240yの始点sと終点eは、s=δ-JbPW2e=δJbPW2により計算することができる。ここで、PWはピーク幅単位:Hzを指し、これはNMR装置の分解能やサンプルの状態などの幾つかの条件によって異なってくるので、その条件セットに応じた適当な値を予め設定しておけばよい。図示以外の分裂パターンの場合についても、中心ケミカルシフトδとスピン結合定数Jここで、単一ピークの場合はJ0とすればよいを用いてピークが定義されていれば、上記と同様のやり方でピーク領域が決定できる。また、δa-δbというようにケミカルシフトδの範囲でピークが定義されている場合には、そのピーク領域の始点sと終点eは、s=δa-PW2e=δbPW2により計算することができる。さて、本実施形態にかかるNMRデータ処理装置100は、指定ピークについて上述したようなフォーマットのピーク定義データを入力し、そのピーク定義データに基づいて、指定ピークのピーク領域を決定するために必要な情報以下、指定ピーク情報というを自動的に生成する。生成された指定ピーク情報は、後に何時でも利用できるように、記憶装置106に登録されることができる。図14ABは、記憶装置106に登録される指定ピーク情報のデータ構造例を示す。図14Aに示すように、NMRスペクトル解析の異なる用途にそれぞれ対応した異なる指定ピーク情報セット250A、250B、250Cが、記憶装置106に登録されている。例えば、特定の疾病に罹患した者の血液に共通するマーカを確定しようとする用途と、特定種類の食品に共通するマーカを確定しようとする用途とでは、マーカとなり得るピークは異なるから、用途毎に異なるピークが指定されることになる。そのため、用途毎に別の指定ピーク情報セット250A、250B、250Cが登録される。指定ピーク情報セット250A、250B、250Cの各々には、指定された1以上のピークの各々のピーク指定情報が記録されている。各ピークのピーク指定情報には、そのピークを識別するためのピークIDと、そのピークのピーク領域を計算するためのケミカルシフト、分裂パターン及びスピン結合定数などの数値データが含まれている。これらの数値データは、NMRデータ処理装置100に入力された上述したようなフォーマットのピーク定義データの中から、NMRデータ処理装置100により自動抽出されたものである。また、図14Bに例示するように、予め設定されたピーク幅PWを示すピーク幅セット252も、記憶装置106に登録されている。前述したように分解能やその他の条件が異なるとピーク幅PWが異なってくるため、ピーク幅セット252には、異なる条件セットに対応して異なるピーク幅PWが設定されている。ところで、変形例として、図14Aに例示された指定ピーク情報セット250A、250B、250Cには、ケミカルシフト、分裂パターン及びスピン結合定数などの数値データと共に、又はそれに代えて、それらの数値データに基づき上記計算方法により計算されたピーク領域を示すデータ例えば、始点と終点の数値データが登録されてもよい。さて、以上のような指定ピーク情報を用いて、図6に示されたステップ176の、指定ピーク情報に基づくバケットの自動修正処理が、次の手順で行われる。図15は、このバケット自動修正処理176の流れを示す。図15に示すように、ステップ260で、任意に指定された1以上のピークのそれぞれについてピーク定義情報が入力され、そのピーク定義情報に基づいて各指定ピークのピーク定義情報が生成される。或いは、予め記憶装置106に登録されている図14Aに例示されたような指定ピーク情報セット250A、250B、250Cの中から、今回の用途に対応した指定ピーク情報セットが選択され、その選択された指定ピーク情報セットからピーク毎の指定ピーク情報が読み込まれる。さらに、予め設定されている図14Bに例示されたような条件毎のピーク幅データの中から、今回の解析に最適なピーク幅データが読込まれる。そして、ステップ262で、各指定ピークの指定ピーク情報とピーク幅データに基づいて、上述したような計算方法により、各指定ピークのピーク領域が決定され、そのピーク領域がそのまま積分ブロックとして設定される。例えば、図13ABに例示された2種類のピークの場合、それらのピークのピーク領域240x及び240yがそれぞれ積分ブロックとして設定される。その後、ステップ264で、図12に示した自動積分ブロック設定に基づくバケット修正処理174のステップ232~238と同様の手順で、記憶装置106に記憶されている1度修正されたバケットセットが、指定ピークに対応する積分ブロックに応じて更に修正される。この2回目のバケット修正により、いずれの指定ピークのピーク領域も複数のバケットにより分割されないようになるつまり、いずれの指定ピークのピーク領域の必ずいずれか一つのバケット内に入るようになる。また、ここで修正がなされたバケットについては、投影ADスペクトルSpのバケット積分が再計算され、再計算されたバケットの積分データにより、記憶装置106に記憶されている対応するバケットの積分データが置き換えられる。そして、ステップ239で、このように2度修正されたバケットセットと積分データセットが、記憶装置106に保存され、また、必要に応じて外部に出力される。次に、図6に示されたステップ178の、バケットの手動修正処理について説明する。この処理178は、上述した2回の自動的なバケット修正だけでは満足できない場合、オペレータが手動でバケットを更に修正できるようにするためのものである。図16ABはバケットの手動修正処理178の原理を示し、図17はバケットの手動修正処理178の流れを示す。この処理178において、記憶装置106に保存されている投影ADスペクトルSpと前述した2度の自動修正を終えたバケットセットが、NMRスペクトル処理装置100のディスプレイスクリーンに表示される。オペレータはその表示を見ながら、任意のバケットの始点又は終点に対する修正要求をNMRスペクトル処理装置100に入力する。例えば、図16Aに例示するように、或るバケット200jを修正したい場合、オペレータは、そのバケット200jを指定した上で、その始点を終点の修正要求として、新たな始点sと新たな終点eを入力する。すると、図17に示すように、ステップ270で、指定されたバケット200jの始点と終点が、オペレータから入力された始点sと終点eと同一値に修正される。また、ステップ272で、指定されたバケットの始点s側の隣バケットの終点eが指定バケットの始点sと同一値に修正され、ステップ274で、指定バケットの終点e側の隣バケットの始点sが指定バケットの終点eと同一値に修正される。その後、ステップ276で、修正されたバケット毎にバケット積分が再計算され、再計算された積分データにより、記憶装置106に記憶されている対応するバケットの積分データが置き換えられる。そして、ステップ278で、手動修正の終わったバケットセットと、そのバケットセットに基づいて上記のように修正された積分データセットとが、記憶装置106に保存され、また必要に応じて外部へ出力される。以上のように、図6のステップ172で、全バケットが一定幅例えば0.04ppmをもつ均等幅のバケットセットが初期的に設定され、その後、ステップ174と176と178の3段階のバケット修正が行われて、バケットにより幅の異なる不均等幅のバケットセットが完成する。なお、ステップ174と176と178の3つの修正段階は、必ずしもその全てが実行されなければならないわけではなく、いずれかの修正段階例えば手動修正が省略されても良い。いずれにしても、最終的に完成された不均等幅のバケットセットは最適化バケットセットと呼ばれる。図18は、記憶装置106に保存された最適化バケットセットのデータ構造例を示す。図18に示すように、スペクトル解析の異なる用途にそれぞれ対応して異なる最適化バケットセット280A、280B、280Cが、記憶装置106に記憶されている。用途が異なれば、既に説明したように指定ピークが異なり、また、処理対象のNMRスペクトル自体も異なるので、当然、出来上がる最適化バケットセットが異なるからである。最適化バケットセット280A、280B、280Cの各々には、用途を示す用途ID、ピーク幅PWを示す数値データ、ケミカルシフト軸スケールの基準点原点を示す数値データ、並びに、このバケットセットを構成する多数のバケットのバケット番号、始点及び終点のデータなどが登録されている。さらに、いずれかの指定ピークに対応するバケットには、その対応する指定ピークを指すピークIDも登録されている。上述した3段階のバケット修正処理の説明から分かるように、最適化バケットセットにおいては、全てのバケットが均等な幅例えば0.04ppmをもってはおらず、それぞれに特有の不均等な幅をもっている。そして、投影ADスペクトルSpから自動的に検出された全てのピークについても、加えて、指定ピーク情報により指定された全てのピークについても、各ピークのピーク領域は必ずいずれか一つのバケットの中に入っており、いずれのピーク領域も複数バケットにより分割されてはいない。さらに、この最適化バケットセットの作成の基礎となった投影ADスペクトルSpには、解析対象である多数のADスペクトル上のほぼ全てのピークが投影されており、それらのピークのピーク領域が最適化バケットセット反映されている。さらに、解析用途のために重要であると考えられる既知の指定ピークのピーク領域も、最適化バケットセットに反映されている。従って、この最適化バケットセットを用いて、解析対象である多数のADスペクトルのそれぞれのバケット積分を行なうことにより、いずれのADスペクトルも、そこに含まれるほぼ全てのピークの情報が良好に維持された状態で、積分データセットヒストグラムに変換されることになる。再び図6を参照する。最適化バケットセットが完成すると、ステップ180の、多数ADスペクトルの最適化バケット積分処理が行われる。図19は、多数ADスペクトルの最適化バケット積分処理180の流れを示す。図19に示すように、ステップ290で、最適化バケットセットが記憶装置106から読込まれる。ステップ292で、解析対象である多数のADスペクトルの各々が記憶装置106から読込まれる。ステップ292で、読込まれたADスペクトルのケミカルシフト軸スケールδスケールが、最適化バケットセットのケミカルシフト軸スケールδスケールに合わされる例えば、ADスペクトルの基準点が最適化バケットセットの基準点に一致するように、ADスペクトルのケミカルシフト軸スケールがシフトされる。。そして、ステップ296で、そのADスペクトルのバケット積分が、最適化バケットセットを用いて実行され、ステップ298で、そのバケット積分で求まった積分データセットヒストグラムデータが記憶装置106に保存され、必要に応じて外部へ出力される。ステップ299により、解析対象の全てのADスペクトルについて、上述したステップ292~298の処理が繰り返される。その結果、解析対象の全てのADスペクトルが、それぞれ積分データセットヒストグラムデータに縮約されて、記憶装置106に保存される。再び図6を参照する。その後、ステップ182で、解析対象の全てのADスペクトルの最適化バケット積分データセットヒストグラムデータが、次の統計処理に渡すのに適したデータ形式に整えられた上で、記憶装置106に保存され、必要に応じて外部へ出力される。以上図6に示された流れに沿って説明した処理が実行されることにより、図1に示された最適化バケット積分を用いたデータの縮約処理112と、積分結果データの保存/出力処理114が完了する。その後に、図1に示される統計処理116が実行される。この統計処理116では、解析対象の全てのADスペクトルの積分データセットヒストグラムデータが記憶装置106から読込まれ、それらの積分データセットヒストグラムデータを用いて、所定の統計処理例えば多変量解析法の一つである主成分分析が実行され、そして、マーカとなるピークの確定などの解析結果が生成され出力される。統計処理の具体的な手法としては、公知の種々の方法を用いることができる。例えば、後に詳述するように、本発明の原理に従う統計処理では、いずれも多変量解析法の一つである主成分分析PrincipalcomponentAnalysis:PCAと部分空間法SoftIndependentModelingofClassAnalogy:SIMCAとが組み合わせて用いられる。既に説明するようなしたように、統計処理の材料であるADスペクトルの積分データセットヒストグラムデータには、ADスペクトル上の重要なピークの情報が良好に含まれているので、統計処理の結果は精度の高いものとなる。図20は、本発明に従うNMRデータ処理装置の別の実施形態の全体的な構成と機能を示す。このNMRデータ処理装置300は、前述のNMRデータ処理装置100とは別の用途に使用される。すなわち、前述のNMRデータ処理装置100の用途は、多数のサンプルのNMRスペクトルを解析し統計的なデータを得ることであるのに対し、このNMRデータ処理装置300の用途は、基本的に一つのサンプルのNMRスペクトルを分析してそのサンプルの性質又は成分などを検査すること例えば、或る人の血液のNMRスペクトルを分析して、その人が特定の疾病に罹患してないかどうか検査すること、あるいは、或る食品のNMRスペクトルを分析して、そこに如何なる物質が含有されているか検査すること、などにある。このNMRデータ処理装置300も、前述のNMRデータ処理装置100と同様に、プログラムされたコンピュータシステムを用いて実現することができる。図20に示すように、NMRデータ処理装置300のプロセッサ304は、記憶装置306に記憶されている所定のコンピュータプログラムを実行することにより、FIDデータ入力処理308、NMRスペクトル処理310、最適化バケット積分を用いたデータ縮約処理312、ヒストグラム分析処理314、分析結果データ保存/出力処理316を行う。記憶装置306には、上記コンピュータプログラムの他に、予め、図18に例示したような用途別の最適化バケットセット280A、280B、280Cが記憶されている。さらに記憶装置306には、検査目的に対応した参照モデルデータが記憶されている。検査目的に対応した参照モデルデータとは、検査の判断を行う際に検査対象のNMRデータと対比される基準のデータである。例えば、人の血液からその人が特定の疾病に罹患してないかどうか検査するという用途の場合であれば、その特定の疾病に罹患している多数の人々の血液サンプルのNMRデータを前述のNMRデータ処理装置200で解析することによって確定されたマーカの情報が、参照モデルデータの一つとして採用することができる。FIDデータ入力処理312では、NMR装置102から出力される検査対象の一サンプルのFIDデータが入力され、記憶装置306に記憶される。NMRスペクトル処理310では、入力されたFIDデータに対して、図2に示されたと同様の流れの処理が行われて、そのFIDデータの絶対値微分であるADスペクトルが生成され、記憶装置306に記憶される。データ縮約処理312では、記憶装置306に予め記憶されている用途に応じた最適化バケットセットを用いた最適化バケット積分が、検査対象のADスペクトルに対して実行され、それにより、検査対象のADスペクトルが最適化された積分データセットヒストグラムに縮約される。ヒストグラム分析処理314では、検査対象の積分データセットヒストグラムが、記憶装置306に予め記憶されている用途に応じた参照モデルデータと対比され、対比結果に基づく判断がなされて検査結果が生成される。分析結果の保存/出力処理316では、生成された検査結果が記憶装置306に保存され、また外部へ出力される。図21は、図20に示された最適化バケット積分を用いたデータ縮約処理312の流れを示す。ステップ320で、検査対象のADスペクトルが記憶装置306から読込まれ、ステップ322で、用途に対応した最適化バケットセットが記憶装置306から読込まれる。ステップ324で、検査対象のADスペクトルのケミカルシフト軸スケールδスケールが最適化バケットセットのそれに一致させられる。その後、ステップ326で、最適化バケットセットを用いた最適化バケット積分が、検査対象のADスペクトルに対して実行され、検査対象の積分データセットヒストグラムが求まる。ステップ328で、検査対象の積分データセットヒストグラムが記憶装置306に保存され、必要に応じて外部へ出力される。図22は、図20に示されたヒストグラムの分析処理314の流れを示す。ステップ330で、検査対象の積分データセットヒストグラムが記憶装置306から読込まれる。ステップ332で、検査目的に対応した参照モデルデータが記憶装置306から読込まれる。ステップ334で、検査対象の積分データセットヒストグラムと、検査目的に対応した参照モデルデータとが対比され、検査結果が判断される。ステップ336で、検査結果が記憶装置306に保存され、また外部へ出力される。以上のようなサンプルの検査を用途とするNMRデータ処理においても、用途に応じて予め用意された最適化バケットセットを用いた最適化バケット積分がスペクトルに対して行われるので、スペクトルがもつピーク情報が良好に維持され、精度の高い検査結果を得ることができる。また、分析には、NMRスペクトルの絶対値微分であるADスペクトルが用いられるため、面倒な位相補正やベースライン補正が不要になり、処理効率が向上する。次に、本発明の一実施形態にかかるNMRスペクトルの統計処理装置について説明する。本発明の一実施形態にかかる統計処理装置は、図1に示したNMRデータ処理装置100内に統計処理部116として組み込まれており、そして、典型的には、既に説明した前処理部分図1内の処理部108,110,112,114と一緒にコンピュータプログラムとして具現化されている。しかし、これは説明のための一つの例示にすぎず、本発明に従うNMRスペクトルの統計処理装置は、既に説明した前処理部分からは分離された単独装置として構成されることもできる。図22は、本発明の一実施形態にかかるNMRスペクトルの統計処理装置、すなわち、図1に示した統計処理部116、の機能的な構成を示す。図22に示すように、統計処理部116は、多変量解析部340と、ユーザ要求入力部342と、表示制御部344とを有する。多変量解析部340は、PCA解析部346とSIMCA解析部348とを有する。PCA解析部346は、記憶装置106に保存されている多数のサンプルのNMRスペクトルの積分データセット以下、NMRヒストグラムというを入力して、主成分分析PrincipalcomponentAnalysis:PCAによる多変量解析を行なう。また、SIMCA解析部348は、記憶装置106に保存されている多数のサンプルのNMRヒストグラムを入力して、部分空間法SoftIndependentModelingofClassAnalogy:SIMCA以下、SIMCAというによる多変量解析を行なう。PCA解析部346とSIMCA解析部348の入力となる解析対象としての多数のサンプルのヒストグラムのデータは、記憶装置106内のPCAテーブル350に記録されている。PCAテーブル350の構成については、後に説明する。記憶装置106内には、図1に示した積分結果データの保存/出力処理114により書き込まれた大量のサンプルのNMRヒストグラムデータ356がある。PCA解析部346とSIMCA解析部348は、それぞれ、その大量のサンプルのNMRヒストグラムデータ356の中から、任意の多数のサンプルのNMRヒストグラムのデータを解析対象として抽出してPCAテーブル350に登録することができる。多変量解析部340は、ユーザからの要求に応じてPCAテーブル350の更新も行なう。また、PCA解析部346とSIMCA解析部348は、それぞれ、PCA解析結果例えば、サンプルのスコア及び変数のローディングなどとSIMCA解析結果サンプルの各クラスまでの距離、変数のモデリング力及び識別力などを、解析結果データ352として、記憶装置106内に保存することができる。SIMCA解析部348とPCA解析部346は、後に詳述するように、前者による解析結果が後者の解析にフィードバックされるように連携して動作することができる。それにより、このような多変量解析を行なう目的、例えばメタボノミクスにおいてバイオマーカを探し当てる目的が、より容易に達成されるようになる。表示制御部344は、PCA解析部346からPCA解析結果スコア及びローディングなどを受け、また、SIMCA解析部348からとSIMCA解析結果各クラスまでの距離、モデリング力及び識別力などを受けて、そして、そのPCA解析結果とSIMCA解析結果を表示したグラフィカルユーザインタフェース以下、UIという346を作成し、そのUI346をコンピュータシステム100図1のディスプレイ装置図示省略に表示する。表示制御部344は、記憶装置106に記憶されている多数のサンプルのNMRスペクトルデータ350の中から、ユーザにより選択された1以上のサンプルのNMRスペクトルデータを読み込み、そのUI346上に、PCA解析結果とSIMCA解析結果と一緒に、ユーザにより選択されたサンプルのNMRスペクトルを表示する。なお、この実施形態では、表示されるNMRスペクトルデータは、元のNMRスペクトルデータではなく、それを絶対値微分して得られたADスペクトルデータであるが、これを以下では単にNMRスペクトルデータと呼ぶ。表示制御部344は、UI346上のPCA解析結果とSIMCA解析結果の表示とNMRスペクトルの表示とが連携するように、UI346上での両者の表示を制御する。それにより、オペレータは多変量解析結果とNMRスペクトルとの関連性が視覚的に容易に理解できるようになり、このような多変量解析を行なう目的、例えばメタボノミクスにおいてバイオマーカを探し当てる目的が、より容易に達成されるようになる。さらに、そのUI346上には、ユーザが各種の要求を入力するための各種の入力ボタンも表示される。そのUI346の詳細については、後に説明する。ユーザ要求入力部342は、ユーザによりマウスまたはキーボードなどから上記UIに入力された各種の要求を受け、その入力要求を上述した多変量解析部340および表示制御部344に渡す。多変量解析部340および表示制御部344は、ユーザから入力された要求に応答して、後述するような各種の動作を行う。図24は、図23に示したPCAテーブル350の構成例を示す。既に述べたように、PCAテーブル350には、解析の対象となる多数のサンプルのNMRヒストグラムのデータが記録されている。すなわち、図24に示すように、PCAテーブル350には、ヒストグラムを作成するときに行なわれたバケット積分に関するバケット積分条件400が記録されており、これには、バケット積分が行なわれたケミカルシフトδの全範囲図9に示した全範囲202に相当、バケットの基本的な幅図9に示した幅Wに相当、自動積分ブロック設定でバケット幅の調整を行ったか否か、全範囲の合計積分値、及びダークリジョン図9に示したダークリジョン204に相当図示の例では、5.3ppmから4.3ppmという1つのダークリジョンだけが登録されているが、複数のダークリジョンが登録され得るが含まれる。また、PCAテーブル350には、解析対象のサンプルの数402、各サンプルを構成する多数の変数の数つまり、バケットの数404、及び、各サンプルのNMRスペクトルデータが格納されているフォルダ名406とファイル名408のセットつまり、各サンプルのNMRスペクトルデータファイルのパス名が記録されている。ここで、前述した図23では、図示の都合から、多数のサンプルのNMRスペクトルデータは纏めて1つのブロック354で示されているが、このブロック354は実際には、サンプル毎のNMRスペクトルデータを格納した多数のスペクトルデータファイルの集まりであり、それら多数のスペクトルデータファイルのパス名フォルダ名406とファイル名408がPCAテーブル350に記録されている。図24では、図示の都合から、3つのサンプルのスペクトルデータファイルのパス名しか示されていないが、実際には、サンプル数402に示された数のサンプルの全てのスペクトルデータファイルのパス名がPCAテーブル350に記録されている。さらに、PCAテーブル350には、UI346の画面上にプロットされるサンプル毎のマークの形状とカラーをそれぞれ指定したプロットタイプ410とプロットカラー412が定義されている。プロットタイプ410は、例えば、値0が×形マーク、値1が塗りつぶしの無い円形マーク、値-1が黒く塗りつぶされた円形マーク、...などを指定する。また、プロットカラー412は、3原色である赤R、緑G及び青Bの明度濃度値のセットで定義される。後述するように、UI346上にはPCA解析結果の一つであるスコアプロットや、SIMCA解析結果の一つであるクーマンプロットが表示されるが、そのスコアプロットやクーマンプロット上では、各サンプルは、PCAテーブル350で指定された形状とカラーを持ったマークで表示されることになる。さらに、PCAテーブル350には、サンプル毎のサンプルステータス414が登録されている。各サンプルのサンプルステータス414は、該当のサンプルが解析対象に含まれるか否かを示すものであり、例えば、値0が該当のサンプルが解析対象に含まれることを意味し、値1が該当のサンプルがユーザからの要求により解析対象から除外されたことを意味する。後に説明するように、PCAテーブル350に登録されているサンプルの全ては初期的には解析対象に含まれるのであるつまり、サンプルステータスが0であるが、ユーザは、UI346のスコアプロット上でクーマンプロット上で任意のサンプルを選択して、選択したサンプルを解析対象から除外することができ、そのようにして除外されたサンプルのサンプルステータスは1に変わる。サンプルステータスが1であるサンプルは、PCA解析やSIMCA解析において計算に入れられない。さらに、PCAテーブル350には、実質的な解析対象である多変量データ行列418が登録されている。この多変量データ行列418には、上記積分全範囲に含まれる全バケットのそれぞれの中点のケミカルシフト値これは、多変量解析における変数つまり記述子に相当する418と、サンプル毎のNMRヒストグラムのデータすなわち、サンプル毎の最適化バケット積分で得られた積分データのセットであり、解析対象である多変量データ行列の正味の部分である420、それぞれのバケットの始点のケミカルシフト値422と終点のケミカルシフト値424、及び、それぞれのバケットのステータス426が登録されている。各バケットのステータス426は、そのバケットつまり、その変数を解析に使用するか否かを示すものであり、例えば、値0はそのバケットを解析に使用することを意味し、値1は解析に使用しないことを意味する。後述するように、UI346上に表示されるSIMCA解析結果の一つである識別力に基づいて、ユーザは任意のレベル以上に高い識別力をもつ変数バケットだけを選択し、選択されたバケットだけを用いて再度PCA解析やSIMCA解析を行なうことを要求することができる。全てのバケットは、初期的にはステータスが0であって、解析に使用されるようになっているが、上記のようにして特定のバケットだけが後の解析のために選択された場合、選択されなかったバケットのステータスは1に変わり、ステータスが1であるバケットは後の解析では使用されないことになる。以上のような構成を持つPCAテーブル350を使用して、PCA解析とSIMCA解析が実行されることになる。図25は、図23に示した多変量解析部340のPCA解析部346とSIMCA解析部348並びに表示制御部344の機能をより詳細に示している。図25に示すように、PCA解析部346は、PCAモデル読込追加保存部360と、PCA計算部362とを有する。PCAモデル読込追加保存部360は、記憶装置106上の大量サンプルのNMRヒストグラムデータ356の中から、解析対象となる多数のサンプルのNMRヒストグラムデータを選んで、その選ばれた多数のサンプルのNMRヒストグラムデータに基づいてPCAテーブルの情報を新規に作成する機能や、記憶装置106上の大量サンプルのNMRヒストグラムデータ356の中から追加のサンプルのNMRヒストグラムデータを選んで、それをPCAテーブルの多変量データ行列に追加する機能をもつ。さらに、PCAモデル読込追加保存部360は、作成されたり追加されたり或は変更されたりしたPCAテーブルの情報を、記憶装置106にPCAテーブル350として保存する機能をもつ。PCA計算部362は、PCAモデル読込追加保存部360により用意されたPCAテーブルの情報を用いてPCA解析の計算を行ってPCAモデルを作成し、そのPCAモデルに基づいたPCA解析結果例えば、各サンプルのスコアや、各変数、Y軸が第2主成分PCA2。。プロットされるサンプルのマークの形状と色は、上記PCAテーブル情報の中のサンプル毎のプロットタイプとプロットカラー図24の参照番号410、412に対応する情報に従う。さらに、X軸とY軸には、対応する主成分番号とその分散も表示される例:PC1。さらに、計算に使用されたサンプル数も表示される。スコアプロット440上で、複数のサンプルマーク間の位置が近いほど、それらのサンプルは特徴的に互いにより似ており、他方、位置が遠いほどより違っていることを意味する。従って、スコアプロット440上に、例えば互いに分離された幾つかのサンプルマークの塊が存在するならば、分析対象のサンプルが、それぞれの塊に対応する特徴的に異なる幾つかのクラスに分けられたと判断することができる。また、各主成分におけるスコアの分散は、その値が大きいほど、その主成分がサンプルのクラス分けに寄与する度合いが高いことを意味する。例えば、X軸とY軸の主成分の分散の和が、或る値例えば、60程度より大きければ、それらの主成分を用いたPCAモデルにおいてサンプルがかなり明確にクラス分けされ得ると判断することができる。PCAコントロールパネル436内のNameチェックボックスにユーザがチェックを入れると、PCA解析画面制御部374は、図28スコアプロット440内の部分領域の拡大図に示すように、スコアプロット440上の全てのサンプルマークの近傍に、対応するサンプルのNMRスペクトルのファイル名を表示する。マウスポインターが各サンプルの上に置かれた場合にも、スコアプロット440の右上に自動的に対応するファイル名が表示される。これにより、ユーザは、スコアプロット440上の各サンプルマークが、具体的にどのサンプルに該当するのかを容易に把握できる。図26に示すように、ローディングプロット442では、PCAコントロールパネル436内のX軸プルダウンメニュー及びY軸プリダウンメニューで選択された2つの主成分におけるローディングをそれぞれX軸とY軸にとり、その2つの主成分に対する各変数バケット又はそれに対応するケミカルシフト値のローディングが、所定の形状とカラーをもつ変数マークでプロットされる。また、X軸とY軸には、対応する主成分願号とその分散が表示される例:PC1。また、計算に使用された変数バケットの数も表示される。ローディングプロット442上で、X軸とY軸の原点から遠くに存在する変数ほど、X軸とY軸にそれぞれ対応する主成分に対する寄与度が高い、つまり、サンプルのクラス分けに寄与する度合いが高いことを意味する。PCAコントロールパネル436内のNameチェックボックスにユーザがチェックを入れると、PCA解析画面制御部374は、図29ローディングプロット442内の部分領域の拡大図に示すように、ローディングプロット442上の全ての変数マークの近傍に、対応する変数バケットのケミカルシフト値05449がX軸とY軸の近傍に表示され、かつ、それぞれのクラスの残差標準偏差RSDを示す直線以下、RSD線という480、482が表示される。クーマンプロット460上でのサンプルマークの配置状態が、次のような明快分類状態に近い状態であるほど、サンプルがより明確に第1クラスと第2クラスに分類されたと判断することができる。すなわち、その明快分類状態とは、サンプルマークが2つの塊に分かれ、一方の塊が第1クラスのRSD線480とY軸との間に領域に存在し、他方の塊が第2クラスのRSD線482とX軸との間の領域に存在するという状態である。SIMCAコントロールパネル438内のNameチェックボックスにユーザがチェックを入れると、SIMCA解析画面制御部374は、図28を参照して説明したスコアプロット440の場合と同様に、クーマンプロット460上の全てのサンプルマークの近傍に、対応するサンプルのNMRスペクトルのファイル名を表示する。マウスポインターが各サンプルの上に置かれた場合にも、クーマンプロット460の右上に自動的に対応するファイル名が表示される。これにより、ユーザは、クーマンプロット460の各サンプルマークが、具体的にどのサンプルに該当するのかを容易に把握できる。図27に示すように、第1クラスと第2クラスのモデリングチャート462、464では、ケミカルシフトを横軸にとり、各変数ケミカルシフト値の第1クラスと第2クラスについてのモデリング力これは、それぞれのクラスのデータ構造を記述するための各変数の有効性を評価するための一つの指標であるが、棒グラフの形で表示される。各クラスのモデリングチャート462、464において、モデリング力棒グラフの高さが高い変数ほど、各クラスのデータ構造を記述する有効性がより高いと判断することができる。図27に示すように、識別力チャート466では、ケミカルシフトを横軸にとり、各変数ケミカルシフト値の識別力これは、第1と第2のクラスへの分類のための各変数の有効性を評価するための一つの指標であるが、棒グラフの形で表示される。識別力チャート466において、識別力棒グラフの高さが高い変数ほど、第1と第2のクラスへの分類のための有効性がより高いと判断することができる。図27に示されたクーマンプロット460、モデリングチャート462、464、識別力チャート466のそれぞれにおいて、選択、拡大/縮小、削除、初期化等の各種操作を行うことが可能である。まず、クーマンプロット460の各種操作について説明する。図35に示すように、クーマンプロット460上の任意の1以上のサンプルマークをマウスのドラッグにより選択すると、SIMCA解析画面制御部376が、その選択範囲484をクーマンプロット460上に表示する。これと連携して、NMRスペクトル連携部378が動作して、選択されたサンプルマークに対応するサンプルのNMRスペクトルデータを、PCMテーブルに登録されているそのサンプルのパス名とファイル名とを用いて、記憶装置106内のNMRスペクトルデータ354から読み込み、そして、選択されたサンプルのNMRスペクトルをNMRスペクトルチャート450上に表示する。NMRスペクトルチャート450には、表示されたNMRスペクトルのファイル名も表示される。NMRスペクトルチャート450上で、複数のNMRスペクトルは、ケミカルシフト軸スケールを互いに一致させるようにして、ケミカルシフト軸に直交する縦軸方向に並んで表示され、且つ、規定の異なる色で区別して表示されるので、相互間の識別および相関が一目で分かる。加えて、図27に示されているように、NMRスペクトルチャート450上の各NMRスペクトルと識別力チャート466とが、ケミカルシフト軸スケールを互いに一致させて、縦軸方向に並んで表示されるので、それらの間の相関も一目で分かる。ユーザがキーボードのCTRLキーを押しながら、クーマンプロット460上の任意のサンプルマークをマウスにてドラッグして選択すると、SIMCA解析画面制御部376は、そのサンプルマークを選択範囲に追加し、又は、そのサンプルマークが既に選択されている場合には、そのサンプルマークを選択範囲から外す。これと連携して、NMRスペクトル連携部378が、選択範囲に追加されたサンプルマークに対応するサンプルのNMRスペクトルをNMRスペクトルチャート450上に追加表示したり、又は、選択範囲から外されたサンプルのNMRスペクトルをNMRスペクトルチャート450から消去する。図36Aに示すように、クーマンプロット460上で選択されたサンプルマークに関し、ユーザがDelキーを押すなどの削除要求を行うと、SIMCA解析画面制御部376は、図36Bに示すように、そのサンプルマークをクーマンプロット460上から消去し、これと連携して、NMRスペクトル連携部378が、その選択されたサンプルのNMRスペクトルをNMRスペクトルチャート450から消去する。同時に、SIMCA計算部372が、その削除要求のあったサンプルの該当クラスのPCAテーブル上でのサンプルステータス図24の参照番号414に相当を0解析対象に含まれるから1解析対象に含まれないに切り替え、そして、サンプルステータスが0解析対象に含まれるであるサンプルのNMRヒストグラムデータだけを用いて、SIMCA解析計算を再度行い、その再計算の結果を解析データ記憶部364に出力する。SIMCA解析画面制御部376は、解析データ記憶部364から再計算の結果を受けて、UI画面430上に、再計算の結果に基づくクーマンプロット460、モデリングプロット462、464及び識別力チャート466を表示する図36Bは、再計算後に表示されたクーマンプロット460の例を示す。例えば、クーマンプロット460上に、解析目的からみて支障になる或いは寄与しないと考えられるサンプルが表示されていた場合、そのサンプルを上記のようにして解析対象から除外した上で再度SIMCA計算を行うことにより、より望ましい解析結果が得られることになる。また、ユーザがキーボードのShiftキーを押しながら、クーマンプロット460上の任意の部分領域をマウスにてドラッグし選択すると、SIMCA解析画面制御部376は、選択した部分領域を拡大してクーマンプロット460上に表示する。その後、ユーザが拡大表示されたクーマンプロット460の画面を選択して、キーボードのHomeキーを押すと、SIMCA解析画面制御部376は、クーマンプロット460上の拡大率を1に初期化し、元の表示範囲の全部を表示する。また、ユーザがSIMCAコントロールパネル438上のResetscoreボタンを操作すると、SIMCA計算部372が、各クラスのPCAテーブル内の上記サンプル削除機能により1となっていたサンプルステータスを初期値0し、このように初期化されたPCAテーブルの内容に基づいて再度SIMCA解析計算を行い、そして、SIMCA解析画面制御部376が、そのSIMCA解析計算の結果に基づいたクーマンプロット460、モデリングプロット462、464及び識別力チャート466を改めて表示する。次に、モデリング力チャート462、464と識別力チャート466の各種操作について説明する。図37に示すように、識別力チャート466上で、ユーザが縦軸方向の任意の高さ位置つまり、任意の識別力の値をマウスでドラッグして閾値として指定すると、SMCA解析画面制御部376が、識別力チャート466上のその指定された閾値を示す閾値ライン486を表示するとともに、その指定された閾値より高い識別力を持つ変数のみを選択して、その選択された変数の棒グラフを、モデリング力チャート462、464及び識別力チャート466の全てにおいて、他の変数とは異なる所定の選択色で表示する。同時に、解析結果記憶部364が、選択された変数すなわち、指定された閾値より識別力の高い変数を特定する情報を記憶する。同様に、ユーザが第1クラス又は第2クラスモデリング力チャート462又は464上で、或るモデリング力の値を閾値として指定した場合にも、その閾値より高いモデリング力をもつ変数が他の変数とは異なる選択色で表示され、かつ、その選択された変数を特定する情報が解析結果記憶部364に記憶される。これにより、モデリング力チャート462、464、識別力チャート466及NMRスペクトルチャート450における選択された変数の識別や相関関係が一目で分かる。上記のようにして識別力又はモデリング力の高い変数が選択された後、ユーザがSIMCAコントロールパネル438内のSetDPボタンを操作すると、SIMCA計算部372が、解析データ記憶部364から選択された変数の特定情報を受け取り、各クラスのPCAテーブル情報中の選択されていない変数のステータスを0解析に使用するから1解析に使用しないに変更し、そして、選択された変数だけを用いて再度SIMCA計算を行なう。続いて、SIMCA解析画面制御部376が、図38に示すように、SIMCA再計算の結果を受けて、それに基づきクーマンプロット460、モデリングプロット462、464及び識別力チャート466を改めて表示する。このようにして識別力又はモデリング力の高い変数だけを用いてSIMCA解析を再度行うことで、より望ましい解析結果を得ることが可能になる。また、上記のようにして識別力又はモデリング力の高い変数が選択された後、ユーザがPCAコントロールパネル436内のSetDPボタンを操作すると、PCA計算部362が、解析データ記憶部364から選択された変数の特定情報を受け取り、SIMCA解析で使用されていた全クラスのPCAテーブル情報を統合して、全クラスのサンプルの多変量データ行列をもつPCA解析用のPCAテーブル情報を作成し、そのPCA解析用のPCAテーブル情報中の選択された変数のステータスを0解析に使用するとし、選択されてない変数のステータスを1解析に使用しないとする。そして、PCA計算部362は、その選択された変数だけを用いて、PCA解析用のPCAテーブル情報中の全クラスのサンプルの多変量データ行列についてPCA計算を再度行なう。続いて、PCA解析画面制御部374が、UI画面430を図27に示すようなSIMCA解析用のものから、図26に示すようなPCA解析用のもの切り替え、上述したPCA解析の再計算の結果に基づいたスコアプロット440、ローディングプロット442、寄与率チャート444及びローディングチャート446を改めて表示する。このようにして識別力又はモデリング力の高い変数だけを用いてPCA解析を再度行うことで、より望ましい解析結果を得ることが可能になる。また、図27に示すようなSIMCA解析用のUI画面430において、ユーザがShiftキーを押しながら、モデリング力チャート462、464又は識別力チャート466中のケミカルシフト軸上の任意の変数ケミカルシフト値範囲をマウスにてドラッグして選択すると、SIMCA解析画面制御部376は、モデリング力チャート462、464及び識別力チャート466中の選択された変数ケミカルシフト値範囲に相当する部分を拡大して表示する。これに連携して、NMRスペクトル連携部378が、NMRスペクトルチャート450の中の選択された変数ケミカルシフト値範囲に相当する部分を拡大して表示する。従って、どのような拡大率で表示した場合でも常に、識別力チャート466とNMRスペクトルチャート450はケミカルシフト軸スケールが一致した状態に維持され、それらの間の相関関係が一目で分かるようになっている。このようにモデリング力チャート462、464、識別力チャート466及びNMRスペクトルチャート450の拡大表示を行なった後、ユーザが拡大表示されたモデリング力チャート462、464又は識別力チャート466を選択して、キーボードのHomeキーを押すと、SIMCA解析画面制御部376とNMRスペクトル連携部378は、それらのチャート462、464、466の拡大率を1に初期化し、全てのケミカルシフト範囲を表示する。以上が、SIMCA解析を行なう場合の各部の動作である。上述した説明から分かるように、SIMCA解析を行なう場合、UI画面430上では、クーマンプロット460、モデリングプロット462、464、識別力チャート466及びNMRスペクトルチャート450の全ての情報が有機的に結合されて表示され、そして、いずれかの操作が行われると、その操作結果が、それに関連する全てのチャートにリアルタイムに反映される。特に、解析対象からのサンプルの削除や変数の選択などを行なった後にSIMCA解析をすばやく再実行し、より精度の高い解析結果を導き出すことが容易である。また、UI画面430上では、SIMCA解析結果に連携してNMRスペクトルも表示される。そのため、SIMCA解析結果とNMRスペクトルの形状とを合わせて評価することができ、解析結果の意味づけを考察することがより容易になる。また、SIMCA解析では、各変数についてモデリング力と識別力という二つの尺度が算出される。識別力は2つのクラスについてどの変数が分類に有効であるかを表している。下がって、識別力に基づいて分類に寄与する変数を抽出することができ、他の変数は分類にあまり寄与しないノイズと考えることができる。この実施形態では、上述したように分類に有効な変数のみを用いて再度PCA解析もしくはSIMCA解析を実行することができる。それにより、サンプルをより一層明確にクラス分けすることが可能となる。図39は、SIMCA解析で選択された識別力の高い変数を使ってSIMCA解析計算又はPCA解析計算を再実行するための処理手順を示す。図39に示すように、ステップ500でSIMCA解析が実施され、ステップ502で、識別力チャート466上で識別力の閾値が指定されると、ステップ504で、その閾値以上の識別力をもつ変数が抽出される。その後、ステップ506で、SIMCAコントロールパネル438上のSetDPボタンが操作されると、ステップ508で、抽出された変数だけを用いてSIMCA解析計算が再度実行され、SIMCA解析結果が表示される。また、ステップ504の後、ステップ510で、PCAコントロールパネル436上のSetDPボタンが操作されると、ステップ512で、抽出された変数だけを用いて、SIMCA解析の対象となったサンプルについてPCA解析計算が再度実行され、PCA解析結果が表示される。また、ステップ504の後、ステップ514で、PCAコントロールパネル436上のAddDPボタンが操作されると、ステップ516で、現在の解析に使用することになっている変数に、抽出された変数を追加した上で、それらの変数を用いてSIMCA解析の対象となったサンプルについてPCA解析計算が再度実行され、PCA解析結果が表示される。ところで、上述したAddDPボタンを用いた変数の追加機能は、例えば次のような用途に利用可能である。すなわち、クラスが3つ以上存在する場合、それぞれ2つのクラスの組合せを第1と第2のクラスとしてSIMCA解析を行って、分類に有効な変数を求め、その有効な変数を、上述したAddDPボタン操作で逐次に加算して行くことができる。すなわち、まず、最初に選んだ2つのクラスの組合せでSIMCA解析を実施して有効な変数を選択した後、PCAコントロールパネル436上のSetDPボタン操作で、その選択された変数を使用対象に設定する。次に、別の2つのクラスの組合せでSIMCA解析を実施して有効な変数を選択した後、PCAコントロールパネル436上のADDDPボタン操作で、その選択された変数を、最初に選択された変数に追加する。以後、その他の2つのクラスの組み合わせのそれぞれについて、SIMCA解析を実施して有効な変数を選択した後上記ADDDPボタン操作を繰り返す。これにより、ぞれぞれのクラスの組み合わせで有効な変数が使用対象にセットされることになり、いずれのクラスの組み合わせにおいても有効ではないとされた変数だけが、使用対象から外される。以上、図23~図39を参照して、本発明の一実施形態にかかるNMRスペクトルの統計処理装置図1に示した統計処理部116の構成、機能、動作について説明した。以下では、このNMRスペクトルの統計処理装置を特定の用途に用いる場合の使用例を紹介する。図40は、メタボノミクスにおいてバイオマーカを決定する用途にこの統計処理装置を使用する場合の使用手順を示す。図40に示すように、ステップ520で分析が開始される。この分析では、例えば、人からの採取物に基づいてその人が特定の疾病に罹っているか否かを判断するためのバイオマーカを決定したいという場合、既にその疾病に罹っている人々からの採取物と健康な人々からの採取物とが分析対象のサンプルとして選ばれる。クラス毎に、異なるカラーがプロットカラーとして指定される。まず、ステップ522で、分析対象の多数のサンプルについてPCA解析が行われる。ステップ524で、スコアプロット440などに示された第1主成分PC1と第2主成分PC2のスコアの分散の和が、ユーザが決めた或る閾値、例えば60、を超えているかどうかが、ユーザにより判断される。もし、上記スコアの分散の和が閾値60を超えているならば、ステップ526で、ユーザは、ステップ522で行ったPCA解析で得られたPCAモデルにおいて、サンプルは明快にクラス分けされていると判断する。その場合、ステップ528で、ユーザは、ローディングプロット442、寄与率チャート444、ローディングチャート446及びNMRスペクトルチャート450などを参照しながら、寄与率の高いケミカルシフト値又はそれに対応するNMRスペクトルのピークを選定し、それに基づきバイオマーカを決定する。他方、ステップ524で、上記スコアの分散の和が閾値60以下であるならば、ユーザは、ステップ522で行ったPCA解析で得られたPCAモデルでは、サンプルは明快にはクラス分けされていないと判断し、次に、ステップ532のSIMCA解析を実行する。SIMCA解析においては、ステップ534で、検査対象のサンプルが第1と第2の2つのクラスに分けられる。例えば、その疾病に罹っている人々から採取されたサンプルが第1のクラスに、健康な人々から採取されたサンプルが第2のクラスに割り当てられる。この2つのクラスについてSIMCA解析が実行され、そのSIMCA解析結果が表示されると、ユーザは、ステップ536で、識別力チャート466上で識別力の閾値を設定して、その閾値以上の識別力を持った変数を選択する。その後、ユーザは、PCAコントロールパネル436のSetDPボタンを操作する。それにより、ステップ522で、選択された変数だけを用いて、同じサンプルに対してPCA解析計算が再度実行される。その結果、前回のPCA解析計算の結果よりも、より明確にサンプルが分散したPCAモデルが得られ、バイオマーカの決定がより容易になる。図41は、テストサンプルの性向を診断する用途に、本発明の一実施形態にかかるNMRスペクトルの統計処理装置図1に示した統計処理部116を使用する場合における使用手順の一例を示す。図41に示すように、ステップ540で診断が開始される。この診断は、例えば、或る人々について特定の疾病に罹っているか否かを診断するものである。ステップ542で、2つの基本クラスつまり第1と第2のクラスが設定される。例えば、既に疾病に罹っている人々から採取されたサンプルが第1のクラスに、健康な人々から採取されたサンプルが第2のクラスに割り当てられる。また、ステップ544で、診断対象の人々から採取されたサンプルがテストクラスとして設定される。クラス毎に、異なるカラーがプロットカラーとして指定される。その後、ステップ546で、それら3つのクラスのサンプルを統合した多変量データ行列についてPCA解析が実行される。また、ステップ548で、それら3つのクラスのサンプルについてSIMCA解析が行なわれる。SIMCA解析では、テストクラスのサンプルの第1のクラスと第2のクラスにそれぞれに対する距離が求まり、それがクーマンプロット440上に表現される。スコアププロット440でも、クーマンプロットでも、3つのクラスのサンプルはクラス別の異なるプロットカラーで表示されるので、それらの相関が一目で分かる。ステップ550で、ユーザは、PCA解析結果とSIMCA解析結果を参照することで、テストサンプルである診断対象の人々と、第1クラスである当該疾病に罹っている人々と、第2クラスである健康な人々との間の相関を把握し、そこから、診断対象の人々が当該疾病に罹っているのか、健康であるのか、或は未定なのかなどの判断を下す。以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は本発明の説明のための例示にすぎず、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱することなく、その他の様々な態様でも実施することができる。例えば、上記の実施形態では、多変量解析結果であるスコアプロット、ローディング及びクーマンプロットを、UI画面上で2本の座標軸からなる二次元図形の形で表示したが、それに代えて又はそれと併用して、3本の座標軸からなる三次元図形として形成し、その三次元図形を任意の視線方向から表示できるようにすることもできる。また、本発明は、メタボノミクスだけでなく、それ以外の用途にも適用することができる。"