目的： 分析研究食物寒热属性与营养素（化学成分或物理特性）之间的相关性、数量关系和依赖性；初步了解常用食物寒热属性的物质基础。 方法： 首先采用整群抽样的方法从《中国食物成分表2002》、《食物本草学》、《食物药物毒物》、《中药大词典》和《中医食疗营养学》等典籍中选取176种常用食物（见附表1～4）作为研究样本，以这176种常用食物的寒热属性及食物中各种营养素（水分、碳水化合物、脂肪、蛋白质、维生素、矿物质、膳食纤维）和食物的叶酸，脂肪酸，氨基酸含量等作为处理因素，利用统计学原理，研究这176种常见食物的寒热属性与食物中水分，碳水化合物，脂肪，蛋白质，维生素（维生素A、硫胺素、核黄素、尼克酸、维生素C、维生素E），矿物质（钙、磷、钾、钠、镁、铁、锌、硒、铜、锰），膳食纤维，叶酸，脂肪酸，氨基酸的含量、差值或比值等因素的相关性。本课题使用SPSS 13.0统计分析软件包对样本观察值进行统计描述与统计推断。首先运用单因素分析手段对因变量进行初步的筛选，所有的统计检验均采用双侧检验，显著性检验水准取a=0.05（P＜0.05将被认为差别有统计学意义，反之则为差别无统计学意义），把握度1-β=0.80；在单变量分析和相关自变量分析的基础上，进行多因素的逐步筛选，比如用logistic回归分析（logistic regression analysis）、等级回归分析（ordinal regression analysis）方法筛选与食物寒热属性相关的因素（膳食营养素），并探索运用聚类分析（cluster analysis）、判别分析（discriminatory analysis）和主成分分析（principal component analysis）等对变量或个体进行分类、判别和主成分提取，然后与文献记载比较，从而得出有价值的信息。任何在单变量检验中P＜a者，以及被认为是具有生物学重要意义的变量（无论在单因素分析时是否有统计学意义）均应成为多变量模型的候选变量。取P_选=0.10，P_别=0.12。 结果： 食物的寒热属性与营养素之间具有一定的相关性： 1．采用多个独立样本的非参数检验（秩和检验）的方法，分析176种食物的23个可能与其寒热属性有关的因素(x₁～x₂₃)。结果表明，水分、蛋白质、脂肪、碳水化合物、膳食纤维、灰分、硫胺素、核黄素、尼克酸、磷、钾、镁、铁、锌、硒、铜和锰等17个因素与食物寒热属性有显著性梧关（P＜0.05），其X²（P）值分