《表5 特征值和方差贡献率》

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《基于HPLC指纹图谱与多成分定量结合化学模式识别法评价不同产地白芍的质量》

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Principal components analysis（PCA）法是中药质量评价中最常用的方法之一，且较为成熟，通过建立PCA模型分析能够发现不同批次之间药物质量存在的微小差异[9]。将50批次白芍6个指标成分含量导入SPSS软件，以主成分因子特征值、方差贡献率为选择主成分的依据进行主成分分析，得到特征值和方差贡献率，特征值大于1的主成分有2个，累积方差贡献率76.8%，见表5。提取主成分进行主成分载荷矩阵分析，主成分载荷矩阵反映了各变量对主成分贡献大小和作用方向[10]，没食子酸、1，2，3，4，6-五没食子酰基葡萄糖、苯甲酰芍药苷对第一个主成分贡献较大，儿茶素、芍药苷内酯对第二个主成分贡献较大，都与其呈正相关性。利用模式识别统计分析软件SIMCA 14.1对50批白芍样品6个成分含量进行PCA分析，以主成分矢量为坐标轴作图（二维，称为scores图），得到50批白芍的PCA图，见图4，可以反映类别间的差异。由图4可直观地反映出，50批样品分布在不同象限，各样品之间的距离反映了样品间的相似程度，距离越近相似性越近，50批次白芍饮片主要分成3类，山东、安徽、甘肃为1类，说明山东、安徽、甘肃产白芍质量较为接近；浙江产白芍为1类，四川产白芍为1类，说明浙江和四川产白芍具明显的地域特点，这与聚类分析结果相一致。