《表6 旋转成分矩阵：基于文献分析的肥胖痰湿证方药规律研究》

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《基于文献分析的肥胖痰湿证方药规律研究》

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因子分析是一种多变量简化技术，通过分解原始变量将变量群中隐含的多层次信息进行多步骤、多层次的分析，从而归纳出潜在的“类别”。关性较强的变量归为一类，每一类变量代表了1个“共同因子”，最终建立因子模型，解释各主因子与变量之间的关系，以求用最少的因子来完整地反映原始变量间的信息[12-14]。本研究对筛选的前26味中药进行因子分析，适应性检验见表5。结果显示检验统计量（Kaiser-Meyer-Olkin，KMO）为0.606，达到了指标>0.3的要求[15]，且Bartlett球形检验P=0.000<0.01，具有统计学意义，说明变量之间存在相关性，可以提取公因子。提取因子方差解释比例，发现前11个因子的特征根大于1，合计的方差解释度为64.046%，即选取累计贡献率占64.046%的11个因子代替原26味中药进行研究。然后使用方差最大化方法对公因子进行旋转，得到旋转成分矩阵（见表6），并选择载荷在0.485以上的变量来解释公因子的含义，借以归纳出肥胖痰湿证文献中方药治疗特点的公因子。即11个公因子中载荷在0.485以上的中药分别为公因子1:半夏、陈皮、茯苓；公因子2:桂枝、白术；公因子3:荷叶、决明子、山楂；公因子4:山药、薏苡仁；公因子5:川芎、当归；公因子6:枳壳、黄芪、党参；公因子7:苍术、甘草、香附；公因子8:黄连、大黄、石菖蒲；公因子9:厚朴；公因子10:丹参；公因子11:柴胡。