医学研究中关于变量聚类的阐述-关于医学护理论文
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近年来,有不少学者利用系统变量聚类方法对西医病种中中医症状的分布情况进行研究。例如,麻氏等[1]通过对739例胆病病案进行分析,得到9个类,并把它们分别诠释为肝胆湿热证、肝胆郁热证、肝胆蕴热证、肝胆气郁证、血瘀证、脾失健运证、阳虚寒湿证、阴虚内热证和热毒亡阳证。笔者剖析系统变量聚类结果的统计学含义,并基于此讨论把它们诠释为证候的合理性。 我们的结论是,变量聚类的结果不能诠释为证候。
1 变量聚类结果的统计学含义
变量聚类所得到的不是症状事件的类,而是症状变量的类,其含义不是一些症状同时出现于一些患者,从而不能诠释为证候。变量聚类不分析样本的特征和性质,从而不可能揭示证候在样本中的分布规律
1.2 变量类相似系数
“口苦情况”等12个症状变量为什么会被聚成一类呢？它们被聚成一类这件事的含义是什么？一个粗略的回答是,这意味着“口苦情况”等12个症状变量之间的相似度高。如果要准确回答这个问题,则需要考虑如何基于变量之间的相似系数定义类之间的相似系数。
常用的方法有最大相似系数法、最小相似系数法和平均相似系数法。在计算两个类A和B间的相似系数时,考虑A中变量与B中变量间的相似系数。最大相似系数法取其最大者,最小相似系数法取其最小者,而平均相似系数法取平均数[2]。
如果类1是用最大相似系数法获得的,那么对类中任意一个变量V,类中有另外一个变量U使得V和U间的相似系数不低于某个阈值。如果类1是用最小相似系数法获得的,那么类中任意两个变量间的相似系数不低于某个阈值。如果类1是用平均相似系数法获得的,那么类中变量间的相似系数的平均值不低于某个阈值[2]。
1.3 变量相似系数
变量间相似系数的高低的直观含义是什么？这个问题的答案依赖所选用的相似系数是什么。相似系数有各种各样的类型[2]。作为例子,这里只讨论Jaccard相似度和相关系数。
Jaccard相似度只适用于二值变量。下面用一个例子来说明它的定义和直观含义。用d记脉弦和口苦同时出现的样本数,b记脉弦出现而口苦不出现的样本数,c记脉弦不出现而口苦出现的样本数。“脉弦情况”和“口苦情况”这两个变量的Jaccard相似度定义为d/(b+c+d)。Jaccard相似度的取值在0～1之间,可以视为是症状出现的“同步率”。它的值越高,脉弦和口苦出现时的“同步率”就越高,即脉弦和口苦的出现更接近如下情况：要么两者都不出现,要么两者都出现。
相关系数是统计学中用来度量数字变量间关联程度的一个指标。如果把症状的出现表示为1,不出现表示为0,那么就可以定义“脉弦情况”和“口苦情况”间的相关系数。相关系数的取值在0～1之间。当两个变量的可能取值相同时,它们之间的相关系数也可视为是一种“同步率”。“脉弦情况”和“口苦情况”间的相关系数越高,脉弦和口苦同时出现或同时不出现的次数也就越多,反之亦然。
1.4 类1的含义
在分析数据时,麻氏等[1]用的是SAS软件。由于他们未提及软件设置,所使用的变量相似系数应该是SAS默认的Jaccard相似度,而所使用的变量类相似系数应该是SAS默认的平均相似系数。所以,类1是一个由口苦情况等12个症状变量组成的集合,其含义是这12变量两两之间的Jaccard相似度平均不低于某个阈值,即口苦等12个症状两两同步出现的频率平均不低于某个阈值。
2 变量聚类结果的诠释
现在我们以类1为例来讨论变量聚类的诠释问题。在文献[1]中,类1被诠释为肝胆湿热证。这是由于类1被认为是由“有口苦”等12个症状事件组成的集合,进而其意义被理解为口苦等12个症状同时出现。在把类1诠释为肝胆湿热之后,进一步得出结论：肝胆湿热证是肝胆病中的中医证候之一。这就是说,肝胆湿热证存在于研究涉及的739个样本中,即有一部分样本同时包含口苦等12个症状或其大多数。为方便讨论,我们将这一段文字涉及的几件事按逻辑顺序整理如下：①把类1认为是由“有口苦”等12个症状事件组成的集合；②把类1的意义理解为口苦等12个症状同时出现,从而把它诠释为肝胆湿热证。③在②的基础上,得出肝胆病中有肝胆湿热证的结论,即有一部分样本同时包含“口苦”等12个症状或其大多数。
根据第2节的结论,类1是症状变量的集合而不是症状事件的集合。所以,上述第1步是不正确的。再根据第2节的结论,类1的意义不是口苦等12个症状同时出现。实际上,句子“口苦等12个症状同时出现”本身是一个病句。显然,口苦等12症状不可能在每一个样本中都同时出现。那么它们究竟在哪些样本中出现呢？句子没有指明,因此意义不清。所以,第2步也是错误的。最后,第3步从“口苦等12个症状同时出现”这个含义不清的命题推出“有一部分样本同时包含口苦等12个症状或其大多数”。这是不合逻辑的。
骨科护理带教论文 http://www.qikanba.com/
近年来,有不少学者利用系统变量聚类方法对西医病种中中医症状的分布情况进行研究。例如,麻氏等[1]通过对739例胆病病案进行分析,得到9个类,并把它们分别诠释为肝胆湿热证、肝胆郁热证、肝胆蕴热证、肝胆气郁证、血瘀证、脾失健运证、阳虚寒湿证、阴虚内热证和热毒亡阳证。笔者剖析系统变量聚类结果的统计学含义,并基于此讨论把它们诠释为证候的合理性。 我们的结论是,变量聚类的结果不能诠释为证候。
1 变量聚类结果的统计学含义
变量聚类所得到的不是症状事件的类,而是症状变量的类,其含义不是一些症状同时出现于一些患者,从而不能诠释为证候。变量聚类不分析样本的特征和性质,从而不可能揭示证候在样本中的分布规律
1.2 变量类相似系数
“口苦情况”等12个症状变量为什么会被聚成一类呢？它们被聚成一类这件事的含义是什么？一个粗略的回答是,这意味着“口苦情况”等12个症状变量之间的相似度高。如果要准确回答这个问题,则需要考虑如何基于变量之间的相似系数定义类之间的相似系数。
常用的方法有最大相似系数法、最小相似系数法和平均相似系数法。在计算两个类A和B间的相似系数时,考虑A中变量与B中变量间的相似系数。最大相似系数法取其最大者,最小相似系数法取其最小者,而平均相似系数法取平均数[2]。
如果类1是用最大相似系数法获得的,那么对类中任意一个变量V,类中有另外一个变量U使得V和U间的相似系数不低于某个阈值。如果类1是用最小相似系数法获得的,那么类中任意两个变量间的相似系数不低于某个阈值。如果类1是用平均相似系数法获得的,那么类中变量间的相似系数的平均值不低于某个阈值[2]。
1.3 变量相似系数
变量间相似系数的高低的直观含义是什么？这个问题的答案依赖所选用的相似系数是什么。相似系数有各种各样的类型[2]。作为例子,这里只讨论Jaccard相似度和相关系数。
Jaccard相似度只适用于二值变量。下面用一个例子来说明它的定义和直观含义。用d记脉弦和口苦同时出现的样本数,b记脉弦出现而口苦不出现的样本数,c记脉弦不出现而口苦出现的样本数。“脉弦情况”和“口苦情况”这两个变量的Jaccard相似度定义为d/(b+c+d)。Jaccard相似度的取值在0～1之间,可以视为是症状出现的“同步率”。它的值越高,脉弦和口苦出现时的“同步率”就越高,即脉弦和口苦的出现更接近如下情况：要么两者都不出现,要么两者都出现。
相关系数是统计学中用来度量数字变量间关联程度的一个指标。如果把症状的出现表示为1,不出现表示为0,那么就可以定义“脉弦情况”和“口苦情况”间的相关系数。相关系数的取值在0～1之间。当两个变量的可能取值相同时,它们之间的相关系数也可视为是一种“同步率”。“脉弦情况”和“口苦情况”间的相关系数越高,脉弦和口苦同时出现或同时不出现的次数也就越多,反之亦然。
1.4 类1的含义
在分析数据时,麻氏等[1]用的是SAS软件。由于他们未提及软件设置,所使用的变量相似系数应该是SAS默认的Jaccard相似度,而所使用的变量类相似系数应该是SAS默认的平均相似系数。所以,类1是一个由口苦情况等12个症状变量组成的集合,其含义是这12变量两两之间的Jaccard相似度平均不低于某个阈值,即口苦等12个症状两两同步出现的频率平均不低于某个阈值。
2 变量聚类结果的诠释
现在我们以类1为例来讨论变量聚类的诠释问题。在文献[1]中,类1被诠释为肝胆湿热证。这是由于类1被认为是由“有口苦”等12个症状事件组成的集合,进而其意义被理解为口苦等12个症状同时出现。在把类1诠释为肝胆湿热之后,进一步得出结论：肝胆湿热证是肝胆病中的中医证候之一。这就是说,肝胆湿热证存在于研究涉及的739个样本中,即有一部分样本同时包含口苦等12个症状或其大多数。为方便讨论,我们将这一段文字涉及的几件事按逻辑顺序整理如下：①把类1认为是由“有口苦”等12个症状事件组成的集合；②把类1的意义理解为口苦等12个症状同时出现,从而把它诠释为肝胆湿热证。③在②的基础上,得出肝胆病中有肝胆湿热证的结论,即有一部分样本同时包含“口苦”等12个症状或其大多数。
根据第2节的结论,类1是症状变量的集合而不是症状事件的集合。所以,上述第1步是不正确的。再根据第2节的结论,类1的意义不是口苦等12个症状同时出现。实际上,句子“口苦等12个症状同时出现”本身是一个病句。显然,口苦等12症状不可能在每一个样本中都同时出现。那么它们究竟在哪些样本中出现呢？句子没有指明,因此意义不清。所以,第2步也是错误的。最后,第3步从“口苦等12个症状同时出现”这个含义不清的命题推出“有一部分样本同时包含口苦等12个症状或其大多数”。这是不合逻辑的。
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