临床研究数据分析的6种常用方法
醫(yī)學(xué)工作者做完醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)后,少不了要對收集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。通常來說,常用的數(shù)據(jù)分析方法有以下六種:聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析、方差分析。
1、聚類分析(Cluster Analysis)
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程,所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn),聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā),自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同,常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析(Factor Analysis)
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系,減少?zèng)Q策的困難。因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法,是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的,所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對角線上的值,采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中,因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。
3、相關(guān)分析(Correlation Analysis)
相關(guān)分析(correlation analysis),相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系,例如,以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重,或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量,則X與Y顯然有關(guān)系,而又沒有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度,這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對應(yīng)分析(Correspondence Analysis)
對應(yīng)分析(Correspondence analysis)也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析,通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類別之間的差異,以及不同變量各個(gè)類別之間的對應(yīng)關(guān)系。對應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來。
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