1.7统计学分析非监督性主成分分析(PCA)是化学计量学分析中最古老和最著名的技术之一，通过PCA 法可以将高维数据投影到一个包含原空间大部分信息的低维空间。用保留的主成分代替原变量，即可达到用很少的指标来解释样品间潜在的变量和因素，且有利于找出它们之中相关联的特征，迅速归纳出可以解释的模型。偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 是PLS 衍生算法，能够将X矩阵信息分解成与Y相关和不相关的信息，去除相关性不大的差异，继而根据样品分类信息寻找能够使不同种类的样品得到最大分离的方向。

    各组计量数据均以±s表示，采用单因素方差分析(ANOVA)考察显著性，组间两两比较采用LSD方法，均采用SPSS 13.0统计软件处理，显著性概率水平α=0.05。

    2结果

    2.1一般情况观察结果每日观察各剂量组动物的外观体征，行为活动，毛发变化、大小便形状、颜色及有无异常分泌物等。观察结果显示：正常组大鼠体毛光滑、大小便、精神正常;生何首乌组和制何首乌组均可使大鼠行为活动减少，毛色发黄并出现便溏现象。尸检后肉眼观察：生何首乌组、制何首乌组均出现肝脏肿大、变色等病变特征。

    2.2对大鼠体重变化的影响实验表明给药期间 ......