多元统计方法在中医药研究中的应用（主成分分析）

       主成分分析又称主分量分析，是从多个数值变量之间的相互关系入手，利用“降维”的思想，将多个变量化为少数几个互不相关的综合变量的多元统计方法。其基本原理为：通过计算各变量间相关系数矩阵的特征值，根据特征值和贡献率的大小确定主成分的个数，各主成分是原变量的线性组合，是对原变量的一种综合，既不增加总信息量，也不减少总信息量。通过主成分分析，可以简化变量结构，对样品进行分类，还可以进一步探索各主成分与原始变量间的相互关系，弄清原始变量对各主成分的影响，这在医学研究中具有广泛的用途。

　　在中医药研究中，主成分分析是近几年才兴起的多元统计分析方法，主要用于特殊药物的微量元素含量分析，如党君等运用主成分分析法对乌梢蛇、黑眉锦蛇、红点锦蛇、王锦蛇的微量元素进行定量综合评价，结果说明：蛇中微量元素Na的影响最大，其次为 sr、Ni、zn等。又如李西辉等运用主成分分析用于青海抱茎獐牙菜中微量元素含量的研究，结果说明：青海抱茎獐牙菜中cu的含量影响最大，其次就是Fe、Ni的含量影响，为抱茎獐芽菜的开发提供科学的依据和理论基础。据文献记载，主成分分析也可用于中药色谱指纹图谱特征研究，较有代表性的是郝燕等对10批次不同产地的当归指纹图谱的37个多维多息特征参数进行主成分分析，对分析过程产生的4个主成分进行命名，并计算主成分得分，结果对各主成分的命名中发现了4个主成分能够反映中药色谱指纹图谱信息的规律，证实了主成分分析能达到“降维”的目的，使繁多的求解目标简化，为进一步的中药指纹图谱的数据挖掘提供有效依据。

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