基于因子分析的茵栀黄注射液质量评价(1)
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摘 要 目的：分析茵栀黄注射液的评价性抽验结果，对该品种进行总体质量评价。方法：采用因子分析方法对110批茵栀黄注射液的评价性抽验定量检测结果进行统计分析，并将公共因子得分做聚类分析。结果：12个原始变量通过因子分析提取出4个公共因子，分别解释为主药成分因子、杂质和残留物因子以及辅料因子。4个公共因子的得分大小反映各批号产品的主药成分、杂质残留和辅料等方面的质量情况。因子得分的聚类结果表明，茵栀黄注射液的质量与原材料来源和工艺相关。结论：因子分析作为一种降维统计方法，适用于以大量定量数据为基础的药品质量综合评价分析。
关键词因子分析 茵栀黄注射液 质量评价
中图分类号：R927.11 文献标识码：A 文章编号：1006-1533(2011)09-0449-05
Evaluation on the quality of Yinzhihuang injection based on Factor Analysis
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LI Rui1,2，CAO Lin2，WANG Yu2，XIANG Bing-ren1*
(1. China Pharmaceutical University，Nanjing，210009；
2. Jiangsu Institute for Food and Drug Control，Nanjing， 210008)
ABSTRACTObjective: To make the general evaluation on the quality of Yinzhihuang injection by analyzing their test results statistically. Methods: The sampling inspection results of 110 batches of Yinzhihuang injection were analyzed on the basis of Factor Analysis，and then the 110 batches were classified by Hierarchical Cluster Analysis based on their factor scores. Results: Four common factors were extracted from twelve original variables，which were explained as main component factor，impurity & residue factor and excipient factor. The classification result of factor scores showed that the quality of this medicine was mainly related to the sources of raw materials and the production process. Conclusion: As a kind of descending dimension algorithm，Factor Analysis could be successfully applied in overall evaluation of pharmaceutical quality with abundant quantitative data.
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KEY WORDSFactor Analysis；Yinzhihuang injection；quality evaluation
近年来，药品不良反应事件和药害事件的频频发生对药品监管工作提出了新的要求。为了适应新的药品监管形势，积极应对各种挑战，充分履行药品监管职责，2008年起，药品监督管理部门开始采用评价性抽验的方式评价上市药品的质量状态和水平。药品监督管理部门希望在此基础上进行药品质量状况分析，从投料、生产工艺、质量标准、检验方法等方面进行系统和科学的评价，对检验结果特别是不合格项目进行全面细致的评判，找出引起药品质量优劣、差异等深层次的原因，为药品质量提高和监督提供技术依据 [1，2]。
药品评价性抽验通过有计划地从全国各地抽取相同品种的药品，送到同一药品检验机构进行检测，获得了大量的检测数据。然而，如何充分挖掘出这些数据中包含的信息，从而全面、客观地对检验方法、生产工艺以及质量状况进行总体评价，是提高评价性抽验结果分析有效性的一个主要难题。
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因子分析是1904年Charles Spearman[3]从智力测验得分的统计分析方面提出的一种降维统计方法，目前已广泛用于医学[4,5]、经济[6,7]、社会[8,9]等领域的统计分析和评价，但尚未见到应用于药品质量综合评价方面的相关报道。药品质量标准中包含多个检测项目，不同项目的结果间可能存在一定的相关性，因此有可能通过因子分析，寻找反映结果中隐含信息的公共因子，再根据专业知识对这些公共因子进行解析，从而挖掘出存在于大量原始数据之中的潜在含义。
本文引入因子分析的手段，尝试对茵栀黄注射液的评价性抽验结果进行分析，提取出4个有意义的公共因子，并通过因子得分的聚类分析，进一步分析产品质量与生产企业和生产工艺的相关性。
1数据采集
根据国家药品评价抽样计划，从全国的药品市场抽取了5个不同厂家的110批茵栀黄注射液，参照国家食品药品监督管理局标准(试行)YBZ21522005检验，得到绿原酸、黄芩苷、栀子苷含量，以及pH值、炽灼残渣、不溶性微粒、砷盐、热原、溶血试验、5-羟甲基糠醛、装量、可见异物、无菌、中药注射剂中有关物质检查等项目的检测结果。另外，为进一步反映产品质量，还考察了该品种中茵陈的主要成分对羟基苯乙酮和主要辅料葡甲胺的含量，以及甲醇、乙醇、丙醇等有机溶剂残留量和指纹图谱相似度。本文选择绿原酸含量等12个定量检测项目作为因子分析的变量，其它定性项目的结果不具备随机变量的性质，不适用于因子分析。
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2数据处理
本文选取绿原酸含量、黄芩苷含量、栀子苷含量、pH值、炽灼残渣、5-羟甲基糠醛、葡甲胺、对羟基苯乙酮以及甲醇、乙醇、丙醇残留量和指纹图谱相似度作为变量，运用SPSS 17.0软件进行因子分析。
2.1相关分析
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy)检验结果为0.7，显示进行因子分析有意义。
2.2因子分析
由于各变量的测量单位不同，首先对变量进行数学处理，通过计算出各变量的相关矩阵(Correlation Matrix)，将变量转换成[-1, +1]区间内的无量纲数值，再采用主成分分析法进行因子提取。提取特征值大于1的因子，作为公共因子，最大迭代次数采用软件的默认值25。因子的特征值和方差贡献率见表1。
为了便于对因子进行解释，以具有 Kaiser 标准化的4次最大正交旋转法(Quartimax)对初始因子载荷进行方差极大正交旋转，旋转在 5 次迭代后收敛，得旋转因子载荷矩阵，见表2。同时得到各批号产品的因子得分，见表3(为免引起商业纠纷，此处生产厂家均以字母为代号)。, http://www.100md.com(李睿 曹玲 王玉 相秉仁)