非靶向代谢组学的统计剖析为非监视多元统计剖析，通常运用PCA（主成分剖析）。好的非靶向代谢组学运用非监视剖析的目的是直观的察看被剖析样本有无自然的分组，检查异常样本（在置信区间之外的点）提醒研讨中存在的躲藏的倾向性等，下面一起来了解一下非靶向代谢组学的统计剖析种类有哪些？

1、多元统计剖析

非靶向代谢组学展现样本分类的细节信息，这一步剖析能够看作是一个数据质量控制的过程，假如非靶向代谢组学的样本点在得分图中依据样本的分组展示出一定水平汇集，则证明数据的质量可信度。此外也能够在样本点被移除之前，非靶向代谢组学经过察看样本点的空间散布来判别数据的质量。

2、单变量统计剖析

非靶向代谢组学的单变量统计剖析是挑选在不同组别中差别有统计学意义的变量，单变量统计剖析在剖析数据时，数据之间互相独立；多变量剖析则思索数据之间的互相作用和相关性，因而二者能够提供不同的对于数据的信息。非靶向代谢组学运用单变量剖析为多元统计剖析进行数据的预先挑选是一个有争议的操作，一些研讨者不倡议这种挑选方式，另一些则引荐运用此办法，将挑选之后的化合物进行后续有监视剖析。非靶向代谢组学的单变量剖析多也被用在有监视剖析之后，来检测经过有监视剖析选择出的标志物在不同组别之间的差别有无统计学意义。

总而言之，非靶向代谢组学的统计剖析种类有多元统计剖析、单变量统计剖析。一站式的非靶向代谢组学选择对样本分类奉献较大的变量即挑选标志物。这一步能够作为数据剖析的后一步，或者在这一步之后接着做单变量统计剖析来检测所挑选的化合物的差别有无统计学意义。