在醫学代谢组学研究中，实验数据通常与年龄、性别、饮食、运动等多个变量相关，变量统计方法能够处理这些参数数据。根据变量可分为单变量分析和多变量分析。单变量分析方法包括t检验、Wilcoxon秩和检验以及方差分析(ANOVA)等方法。多变量分析方法分为无监督法和有监督法[7，24，25]两大类，无监督法通常用于识别整体趋势，不考虑研究样本的类型，包括广泛使用的主成分分析(PCA)、方差分析同步成分分析(ASCA)、层次聚类分析(HCA)等;有监督方法根据分析前表型对研究样本进行分类，人为加入分组变量，正确反映因变量与自变量之间的相关性，更适合构建风险预测模型[8]，包括偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、偏最小二乘法(PLS)回归、正交偏最小二乘法(OPLS)、软独立建模分类法(SIMCA)等。目前医学代谢组学研究中的数据统计分析方法以主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)使用最为广泛 ......