《表4 主成分载荷矩阵：白芍药材的质量属性研究及产地评价》

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《白芍药材的质量属性研究及产地评价》

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注:P1-P6分别对应图1中的峰2、峰6、峰7、峰8、峰10、峰12。

在对多指标进行研究分析时，多个数指标及它们之间的相互关系致使分析工作较困难，主成分分析法（PCA）是一种通过降维技术，用少数几个具有代表的综合性指标，根据贡献率的大小代替多个原始变量，从而达到简化多指标分析的目的，是一种化繁为简的多元统计分析方法[17-18]。对21批白芍药材特征图谱中量化的各共有峰峰面积标准化处理后，借助SPSS 25软件对所得的6个共有峰进行主成分分析，求出相关矩阵的特征值及其方差。按照主成分对应的特征值应大于1的提取原则，本研究共提取了两个主成分，累积贡献率达到77.703%，表明这两个主成分能代表6个共有峰在21批样品中的大部分信息。其中PC1的特征值为3.184，方差贡献率为53.059%；PC2的特征值为1.479，方差贡献率为24.644%。主成分载荷矩阵见表4。