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一、數據統計分析的內涵
數據分析是指運用一定的分析方法對數據進行處理，從而獲得解決管理決策或營銷研究問題所需信息的過程。所謂的數據統計分析就是運用統計學的方法對數據進行處理。在實際的市場調研工作中，數據統計分析能使我們挖掘出數據中隱藏的信息，并以恰當的形式表現出來，并最終指導決策的制定。
二、數據統計分析的原則
（1）科學性。科學方法的顯著特征是數據的收集、分析和解釋的客觀性，數據統計分析作為市場調研的重要組成部分也要具有同其他科學方法一樣的客觀標準。（2）系統性。市場調研是一個周密策劃、精心組織、科學實施，并由一系列工作環(huán)節(jié)、步驟、活動和成果組成的過程，而不是單個資料的記錄、整理或分析活動。（3）針對性。就不同的數據統計分析方法而言，無論是基礎的分析方法還是高級的分析方法，都會有它的適用領域和局限性。（4）趨勢性。市場所處的環(huán)境是在不斷的變化過程中的，我們要以一種發(fā)展的眼光看待問題。（5）實用性。市場調研說到底是為企業(yè)決策服務的，而數據統計分析也同樣服務于此，在保證其專業(yè)性和科學性的同時也不能忽略其現實意義。
三、推論性統計分析方法
（1）方差分析。方差分析是檢驗多個總體均值是否相等的一種統計方法，它可以看作是t檢驗的一種擴展。它所研究的是分類型自變量對數值型因變量的影響，比如它們之間有沒有關聯性、關聯性的程度等，所采用的方法就是通過檢驗各個總體的均值是否相等來判斷分類型自變量對數值型因變量是否有顯著影響。（2）回歸分析。在數據統計分析中，存在著大量的一種變量隨著另一種變量的變化而變化的情況，這種對應的因果變化往往無法用精確的數學公式來描述，只有通過大量觀察數據的統計工作才能找到他們之間的關系和規(guī)律，解決這一問題的常用方法是回歸分析?；貧w分析是從定量的角度對觀察數據進行分析、計算和歸納。
中圖分類號：X53 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2012）010-108-02
1 引言
隨著信息社會的到來，人類社會進入了信息大爆炸的時代。面對海量的信息，人們對信息的要求發(fā)生了巨大變化。隨著計算機技術的出現和快速發(fā)展，對空間位置信息和其他屬性類信息進行統一管理的地理信息系統也隨之快速發(fā)展起來了。
在眾多的地理信息軟件中，美國公司ESRI公司推出的ArcGIS地理信息平臺是最具代表性的GIS軟件平臺，其強大的空間分析處理工具和不斷更新、完善的空間分析功能是其他軟件無法比擬的。
土壤是在巖石風化產物基礎上發(fā)育形成的自然體，土壤中還有各種重金屬，通過ArcGIS的地統計模塊能夠揭示土壤重金屬的空間變異規(guī)律和空間分布，為實現土壤可持續(xù)利用和區(qū)域規(guī)劃提供理論依據。
2 ArcGIS中地統計模塊
來自法國的統計學家G.Matheron在經過許多研究和分析后后創(chuàng)立了一門嶄新的統計學分支：地統計學。地統計學的基礎是區(qū)域化變量，以變異函數為工具，研究的對象是具有隨機性和結構性的自然現象。
2.1 地統計基本原理
2.1.1 地統計假設
統計是認識客觀世界數量規(guī)律的有力工具，無論是進行宏觀的國民經濟管理，還是進行微觀的企業(yè)經營決策，都需要準確地把握有關經濟運行的各類數量信息。根據具體應用領域的不同，先后形成了生物統計學、檔案統計學、管理統計學、信息統計學等統計學的不同學科。統計學方法在經濟管理中有廣泛的應用，經濟管理評估、經濟管理預測、經濟管理分類、經濟管理標準制定等領域統計學的思想和方法均發(fā)揮重要作用。同時，在經濟管理工作的具體實踐中，也對統計調查的方法、統計分析工具甚至統計信息化工具提出了諸多新的需求，推動統計科學的不斷發(fā)展和完善。因此，深入探討統計學在當代經濟管理工作中的影響，對于推動統計科學和經濟管理科學的發(fā)展具有重要的理論意義和實踐意義。
一、統計學的基本理論和價值觀
統計理論是數學的一門分支學科。它以概率論為基礎運用統計學的方法對數據進行分析、研究導出其概念規(guī)律性（即統計規(guī)律）。它主要研究隨機現象中局部（字樣）與整體（母體）之間，以及各有關因素之間相互聯系的規(guī)律性。它主要是利用樣本的平均數、標準差、標準誤、變異系數率、均方、檢驗推斷、相關回歸、聚類分析、判別分析、主成分分析、正交試驗、模糊數學和灰色系統理論等有關統計量的計算來對實驗所取得的數據和測量、調查所獲得的數據進行有關分析研究得到所需結果的一種科學方法。統計學的價值觀主要體現在以下方面：第一，真實可信。統計資料的真實性是保證統計結論可行度的基礎，統計資料的真實性不僅包括統計數據本身的真實性，也包括統計過程的真實性，統計工作者只有堅持真實可靠的價值觀，才能發(fā)揮統計在了解國情國力、服務經濟社會發(fā)展中的重要作用。第二，科學嚴謹。就是要提高統計的科學性，堅持統計調查工作的規(guī)范統一，健全完善制度，夯實基層基礎，實現統計方法、手段的現代化，推動統計能力、數據質量、政府統計公信力的提高，努力爭創(chuàng)卓越一流的工作業(yè)績。第三，創(chuàng)新進取。就是在進行統計實踐工作和統計研究的過程中不斷以問題為導向，創(chuàng)新統計工作方法、創(chuàng)新統計技術，促使統計工作更好地為經濟社會發(fā)展服務。
二、統計學在經濟管理中的應用
實踐中，統計學在經濟管理評估、經濟管理預測、經濟管理分類、經濟管理標準制定以及經濟管理科學研究中都存在廣闊的應用空間。
1.統計學在經濟管理評估中的應用。通過評價工作為評估對象進行排序并進行擇優(yōu)是經濟管理工作的重要職能，在評估的過程中通常包括指標權重計算、指標體系優(yōu)化等工作。在指標權重計算方面，統計學中的主成分分析法、因子分析法、粗糙集方法，它不需征求專家的意見，切斷了權重系數主觀的來源，使權重系數具有絕對的客觀性，可以克服主觀因素的不利影響，同時減輕計算工作量；在指標體系優(yōu)化方面，多元統計分析中的主成分分析法利用降維的思想，將多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法，主成分保留了原始變量絕大多數信息，且各個主成分之間互不相關，從而達到指標優(yōu)化的目標。
2.統計學在經濟管理預測中的應用。在經濟管理工作中，需要根據歷史數據對未來的發(fā)展趨勢做出判斷，例如根據歷史銷售量預測未來時間點的銷售情況，又如新古典增長模型中重點研究的區(qū)域經濟如何實現均衡增長的經濟學問題需要對經濟增長的收斂性即初期的靜態(tài)指標（人均或勞均產出）和經濟增長速度之間的負相關關系進行研究和檢驗。為了解決上述問題，多元統計分析中的線性回歸以及通過對數化處理的擬線性回歸模型能夠有效解決經濟發(fā)展的預測問題，又如統計學中開發(fā)出的收斂、絕對收斂、條件收斂等方法能夠對經濟系統的收斂性問題進行判斷和分析。
3.統計學在經濟管理分類中的應用。在經濟管理的過程中，通常需要將具有一定共性因素的管理對象進行結合，在分類的基礎上，以類別為基礎提供差異化的管理，例如經濟管理中的客戶關系管理就需要建立在客戶分類工作的基礎上。聚類分析屬于一種沒有先驗知識的統計分析方法，在經濟管理中進行分類的基礎，首先在于建立分類對象的特征指標，然后根據特征指標收集數據，最后通過“距離”測量的方式建立將“距離”最近的對象歸為一類。系統聚類是一種重要的聚類方法，其基本思想是，首先將個樣本各自看成一類，這是各類之間的距離等于各樣品之間的距離，然后選擇距離最近的兩類合并成一個新的類，計算新的類與其他類之間的距離，再將距離最近的兩類合并，這樣每一縮小一類，直至所有的樣品規(guī)程一類為止。系統聚類法的聚合過程可以通過聚類圖的形式表示出來，這種圖不僅使聚合的過程一目了然，而且便于確定分多少類以及如何分類。
4.統計學在經濟管理標準中的應用。在經濟管理活動中，經常遇到標準制定的問題，例如，在工程經濟管理領域，在相關元器件出廠檢驗時就需要對元器件是否合格以及合格的元器件能夠應用的具體場合做出判斷，這就需要進行標準制定。實踐中，統計學中的統計抽樣和統計檢驗方法能夠有效服務于標準的制定工作，應用統計學的思想，可以在大樣本抽樣的基礎上獲得大量不具有相關性的統計數據，進而以統計數據為基礎對元器件壽命的分布函數予以假設和檢驗，獲得具有統計顯著性的元器件壽命分布函數，并根據分布函數的特征制定元器件合格與否以及不同應用場合的標準。
5.統計學在經濟管理研究中的應用。研究方法問題是經濟管理研究中的重要問題，研究方法的可靠性直接決定了研究結論的可信度。在經濟管理領域中，實證研究方法是非常重要的研究方法論，在社會科學以及經濟、市場、管理等研究領域，有時需處理多個原因、多個結果的關系，或者會碰到不可直接觀測的變量（即潛變量），為了解決這類對象問題的研究方法論問題，統計學的中結構方程模型因為能夠同時處理多個因變量、容許自變量和因變量存在統計誤差、能夠同時估計因子結構和因子關系以及能夠有效估計整個模型的擬合程度等優(yōu)勢，成為經濟管理實證研究中的重要研究方法和工具。
三、統計學與當代經濟管理的交互影響分析
統計學與當代經濟管理的交互影響可以從統計學對經濟管理工作的推動作用和經濟管理工作對統計學的推動作用兩個層面理解：
1.統計學對經濟管理工作的推動作用。一方面，統計學方法推動經濟管理科學化。在泰勒的科學管理體系中，通過科學的觀察、記錄和分析，致力于“時間動作研究”，探討提高勞動生產率的最佳方法，制定出合理的日工作量，其中孕育著通過定量化提高管理的準確性和科學性的思想，統計學方法本身作為應用數學的重要分支，是實現經濟管理科學化重要工具，有助于推動經濟管理科學化目標的實現。另一方面，近年來，各種統計分析軟件高速發(fā)展，StatisticsProcedureforSo-cialScience（SPSS）、SAS等統計學軟件的出現極大提高了統計學方法在經濟管理中的應用程度，也極大地規(guī)范了經濟管理研究工作的科學性和規(guī)范性。對于操作者而言，只要能夠在科學收集數據的基礎上正確掌握上述軟件的操作步驟，甚至無須精通各種統計模型冗余的推導過程都可以得出研究結論。
2.經濟管理工作對統計學的推動作用。經濟管理的過程本身也推動了統計學的發(fā)展，例如，經濟管理中經常面臨樣本數量不足的統計推斷問題，如在樣本數量低于30個的情況下如何通過統計推斷形成關于樣本整體特征的描述，這就推動了統計學中小樣本參數估計、小樣本假設檢驗等相關統計學技術的發(fā)展；又如，大數據時代，數據量快速增大，數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。在大數據時代，許多傳統統計方法應用到大數據上，巨大計算量和存儲量往往使其難以承受；對結構復雜、來源多樣的數據，如何建立有效的統計學模型也需要新的探索和嘗試。因此，經濟管理對象復雜性的不斷提高也推動了統計學技術的不斷發(fā)展和完善。綜上可見，統計學方法與經濟管理之間相互聯系，統計學方法為經濟管理研究和經濟管理工作提供方法論指導，經濟管理研究和實踐工作為統計學的提供實踐土壤，而且隨著經濟管理對象復雜性的提高，不斷為統計技術的發(fā)展提出諸多新的需求。因此，統計學方法與經濟管理之間并非相互割裂關系，而是二者相互影響、相互推動、協同發(fā)展。
四、結語
統計學在經濟管理評估、經濟管理預測、經濟管理分類、經濟管理標準制定以及經濟管理科學研究中都存在廣闊的應用空間。統計學與當代經濟管理交互影響、相互推動，統計學方法有助于推動經濟管理科學化目標的實現，統計軟件的廣泛應用提高了統計方法應用于經濟管理的便利性；經濟管理中小樣本以及大數據等問題的出現對統計學的技術發(fā)展提出了新的需求。
參考文獻：
[1]何曉群.多元統計分析：第2版[M].北京：中國人民大學出版社，2008.
【關鍵詞】 慢性阻塞性肺疾病；辨證標準；證型分布；肺功能；生活質量；臨床流行病學；聚類分析；因子分析
Abstract：Objective To study general law of typing according to syndrome differentiation of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). Method Based on large sample prospective Clinical Epidemiology investigation， symptoms， conditions of tongue， pulse according to TCM and pulmonary function， quality of life in 616 patients of COPD were collected. By means of Frequencies procedure， factor analysis， cluster analysis and analysis of variance in SPSS11.5， analyze the investigated data and lay difficient types of syndrome of COPD according to TCM. Meanwhile， explored distinct distribution and the relation between types of syndrome and pulmonary function， quality of life in patient5 with COPD. Result There were six types according to syndrome differentiation of COPD， deficiency of lung-qi， pathogenic wind-cold attacking lung， deficiency of pulmonosplenic both vital energy and yin， yin-deficiency of the lung and kidney， stagnation of phlegm and pathogenic fluid-reteneion in lung following splenic asthenia and stagnation of liver-qi， blood stasis-phlegm following deficiency of heart-yang and kidney-yang. There were multiple types of syndrome in COPD patients， the relation was detected between each type of syndrome and lung function， quality of life. Conclusion To draw assistance from clinical epidemiology and mathematical statistics method， the initial standard of differentiation of symptoms and signs to COPD was layed. The regularity of types of syndrome to COPD was detected. The result could be used in diagnosis of COPD， and the method could be communicated in the standardization research of syndrome differentiation.
Key words：COPD；typing according to syndrome differentiation；distribution of syndrome type；lung function；quality of life；clinical epidemiology；cluster analysis； factor analysis
證候規(guī)范化、標準化研究是目前中醫(yī)研究的一個熱點和難點?，F有的中醫(yī)辨證標準多是古代或現代醫(yī)家的經驗總結，很難形成統一的認識。慢性阻塞性肺疾病(COPD)臨床辨證多隸屬于中醫(yī)多個證或病的范疇，如：咳嗽、喘證、肺脹、痰飲等病證。本研究從臨床流行病學和醫(yī)學統計學方法的角度，對COPD辨證標準進行了研究，以期能為證候標準的規(guī)范化研究及COPD的臨床辨證提供一定的參考。
1 研究思路
通過大樣本臨床流行病學/DME的前瞻性調查，收集COPD患者相關中醫(yī)四診信息變量；借助現代數理統計學理論和方法，挖掘大量數據本身所蘊含的內部規(guī)律；結合中醫(yī)理論，分析數據規(guī)律的專業(yè)意義。
2 研究方法
2.1 調查表格的設計
2.1.1 信息變量選取
查閱近10年文獻報道的有關中醫(yī)藥對COPD認識的文章(108篇)及《中醫(yī)診斷學》(五版教材)、《中醫(yī)內科學》(五版教材)、《上海市診療常規(guī)》等屬“咳嗽”、“喘證”、“肺脹”等范疇者，從中收集所有涉及到的中醫(yī)四診的癥狀體征，確定基本信息變量。為保證信息采集的準確性，各變量中細分信息，按不同變量處理，如：咯痰可分為痰質、痰色、痰量；痰色又可有黃、白、其他之分。依照此法，共收集基本信息變量105個。
2.1.2 信息變量的賦值
根據中醫(yī)辨證特點和信息處理的需要，通過咨詢有關統計學專家和既往參與過類似研究的專家，變量賦值具體擬定如下： ①將辨證特異性變量咳嗽、咯痰、喘息按臨床程度各分為3個不同等級變；②其余癥狀、體征變量按二分類變量賦值(即有該信息負1分，無則負0分)；③舌象變量按舌體、舌苔、舌津分列COPD常見基礎項目，均按二分類變量賦值(即有該信息負1分，無則負0分)；④脈象變量按浮、沉、遲、數、滑、澀、濡、緊、弦、結、代、促等12條信息變量及左右脈是否相同選項，均按二分類變量賦值(即有該信息負1分，無則負0分)。
2.2 臨床調查的實施
調查病例來自上海中醫(yī)藥大學附屬龍華醫(yī)院、曙光醫(yī)院、岳陽醫(yī)院和江蘇省泰州市中醫(yī)院，2005年3月－2006年3月住院及門診符合最新指南[1-2]COPD診斷標準且能配合問卷調查的患者，排除已知病因或具有特異病理表現并有氣流阻塞的一些疾病患者(如囊性纖維化、彌漫性泛細支氣管炎或閉塞性細支氣管炎等)。由經過統一培訓的臨床醫(yī)師采用問卷調查的方式共完成調查621例，其中4例患者因缺少大部分調查信息而被剔除，1例患者缺失主要辨證信息而未進行證型研究數據分析。臨床診斷COPD急性加重期442例(71.6%)，緩解期175例(28.4%)；男性350例(56.7%)，女性267例(43.3%)；年齡最小30歲，最大95歲，平均年齡(68.11±12.15)歲；病程最短1年，最長70年，平均病程(14.59±12.51)年；111例(18%)患者有家族性遺傳傾向；250例(40.5%)患者有吸煙史。
2.3 數據挖掘[3-6]
采用SPSS13.0統計軟件進行統計分析，按統計學要求完成數據庫的建立、數據錄入、核對和管理，在統計學專家和中醫(yī)專業(yè)專家指導下完成。
2.3.1 調查對象一般資料的臨床分布特征描述性統計分析
包括性別、年齡、病程、吸煙情況、住院情況、既往和家族疾病史等。
2.3.2 變量分類(分型)
①調查辨證信息變量進行初步頻數統計，按照統計學慣例剔除頻數在7%以下變量，共保留86個信息變量。
②將濾過后得到的86個辨證信息變量進行分層聚類(指標聚類)，不斷嘗試后采用離均差平方和法(Ward’s Method)測算各數據間二分類變量歐幾里得距離(Binary Squared Euclidean Distance)，將距離最近的兩條數據并為一個類別，從而成為n-1各類別，新產生的類別與其他各個類別間的距離形成新的距陣，按同樣原則，再將距離最接近的兩個類別合并，以此類推，直到所有的數據都合并成為一個類別為止。根據聚類分析的核心思想(同組類變量間距離或差異最小，不同組類變量間距離或差異較大)，通過聚類樹狀圖分析，將86個信息變量分為六組類(證型)。
③分別對聚類得來的6組類變量進行因子分析：A.根據因子分析提取數據集主要信息的降維思想對各變量集進行因子分析，參考各公因子因子載荷和方差貢獻率，分析變量集中各變量的信息權重或稱重要性，結合專業(yè)理論及專家咨詢，擬定COPD辨證分型模式。B.結合專業(yè)特點，咨詢統計學專家，考慮本調查的信息采集特點，可能存在較多的混雜因素，因子分析提取的公因子對變量信息集解釋程度可能不是很高，如果因子累計方差貢獻率大于60%，就認為公因子反映了該變量集的主要信息。為更明確顯示各公因子特征，因子分析后作因子旋轉(旋轉后總含帶信息量不變)，增加各因子間的距離，并且因子載荷矩陣(Component Matrix)表僅顯示大于等于0.5的因子載荷。C.因子分析前，首先進行抽樣適合程度統計量KMO和Bartlett球形檢驗，判斷變量間的偏相關性和各變量是否各自獨立，分析是否適用于因子分析。參考因子共性方差大于0.5的變量數占總變量數的比例，當該值越大時，表明大多數變量都能被因子加以解釋，另一個角度衡量應用因子分析適宜性。
2.3.3 證型分布特征[3]
先將616例患者通過聚類分析分類，形成具有相同證型特征的患者群體，再對每一類患者群體的主要證型特征進行分析。
①根據SPSS輸出函數系數矩陣，采用回歸方法求出因子得分函數，計算出各樣本在不同公因子上的公因子得分 faci_n(SPSS能自動生成)，以此來表示各樣本函帶不同公因子信息的多少，從專業(yè)上講就是函帶不同證型(病機)特點的分量。再按如下公式計算每一基礎證型的綜合統計量COMF-n(表示每一樣本函帶每一基礎證型主要病機特點的多少)。
COMF-n＝λ1/(λ1＋λ2＋…＋λi)*fac1_n＋λ2/(λ1＋λ2＋…＋λi)* fac2_n＋……＋λi/(λ1＋λ2＋…＋λi)*faci_n
上述公式中，COMF-n是樣本在第n個基礎證型上的綜合得分，λi為方差貢獻率的權數，faci_n為樣本在第n個基礎證型上第i個公因子上的得分。
②將綜合公因子(COMF-n)作為自變量對616例樣本進行快速聚類(K-Means聚類)，通過不斷迭代并使用K-means算法不斷更換聚類中心(分別以2、3、4、5、6、7、8、9、10類為中心)，把觀察各樣本不斷分配到與之最近的聚類中心，結合聚不同類型時各反映基本病機特征的公因子分布情況和各類中心間距離，最后將調查對象歸為7類。
③進行各群組間綜合因子得分和各公因子得分單因素方差分析(各組方差齊性檢驗，依據綜合因子得分反映不同證型信息，按群組綜合因子得分均數大小及各組間差異，找出反映相應基礎證型綜合因子得分(COMF-n)均值最大和最小者，可認為綜合因子得分均值最大患者群主要反映該證型特征信息，得分均值最小患者群函帶很少的該證型信息。
④結合各群組患者信息變量的頻數特征進行分析。
2.4 建立COPD基礎證型的思路和方法
A.結合因子分析中公因子的特征(函帶專業(yè)意義但不可直接測量的隨機變量)和方差貢獻率及因子載荷的不同，分析各因子函帶的中醫(yī)病機特征。B.按臟腑定病位、寒熱虛實定病性原則，給各組類變量集命名。C.根據各公因子方差貢獻率和變量因子載荷的不同，確定主癥和次癥。D.證型名稱符合《中醫(yī)證候辨治軌范》[7]規(guī)范的原則。
3 研究結果
3.1 辨證分型
①肺氣虛型。主癥：輕度咳嗽、輕度喘息、輕度咯痰；次癥：痰色白、脈滑。具備1項主癥，同時具備1項或2項次癥者可辨為此型。②脾虛肝郁兼痰飲伏肺型。主癥：食少、納呆、口淡無味、腕痞；次癥：時有太息、胸脅滿門、自汗、中度咳嗽、中度咯痰、中度喘息、脈沉無力或脈弦。具備1項主癥，同時具備2項或2項以上次癥者可辨為此型。③痰瘀交結兼心腎陽虛型。主癥：尿黃、發(fā)熱、痰色黃或唇甲青紫、面浮肢腫、重度喘息、形寒肢冷或便溏、舌有齒痕或脈促；次癥：惡心、嘔吐、尿后余瀝、小便清長、胸痛、痰稠、舌紅、舌黯紅、舌體瘦薄、苔薄黃、苔薄黃膩、脈代或澀或結或遲或緊。具備2項主癥，同時具備2項或2項以上次癥者可辨為此型。④風寒襲肺型。主癥：惡風、怕冷；次癥：頭昏、頭暈、痰稀、舌淡紅、苔薄白、脈浮有力或濡。具備1項主癥，同時具備2項或2項以上次癥者可辨為此型。⑤肺脾氣陰兩虛型。主癥：神疲、少氣懶言、體倦乏力；次癥：胸悶、痰粘、脈數、舌少津。具備1項主癥，同時具備2項或2項以上次癥者可辨為此型。⑥肺腎陰虛型。主癥：口渴、口干、盜汗、便秘；次癥：失眠、多夢、健忘、腰膝酸軟、耳聾耳鳴、夜尿頻多。具備1項主癥，同時具備2項或2項以上次癥者可辨為此型。
3.2 證型分布特征
借助因子分析方法，分析調查了COPD患者的主要證型分布：128例患者(20.78%)僅表現為肺氣虛型為主，病變主要局限于肺，臟腑虛損的征象不明顯；183例患者(29.70%)表現為肺脾氣陰兩虛型為主，其中84例(13.64%)兼見風寒襲肺型，病位主要在肺脾兩臟，氣陰出現虧虛；167例患者(27.11%)痰飲實邪與肺脾腎虧虛、陰陽失衡并見，病變累及肺脾腎三臟，氣虛同時出現臟腑陰陽失恒，多兼見痰飲實邪；138例患者(22.41%)痰瘀交結、氣虛運行失常與陰陽虛衰并見，病變累及肺脾腎心肝五臟，臟腑陽氣虛損明顯，多表現為多臟腑虛衰(心腎為主)與痰瘀實邪夾雜。
4 討論
中醫(yī)學按照古老的中國哲學思維方式對待人體的生理、病理，其理論特征所決定的臨床信息采集和整合模式與現代科技(包括現代醫(yī)學)的思維方式有較大的差異，使現代中醫(yī)學很難充分利用目前科技飛速發(fā)展成果，嚴重阻礙了中醫(yī)學的發(fā)展。尋找中醫(yī)學與現代科技的切入點，充分利用科技信息豐富、發(fā)展中醫(yī)藥理論，是當代中醫(yī)藥工作者面臨的緊迫問題。通過近半個世紀的摸索，雖未實現理論的實質性突破，但形成了一些認識上的共識，其中證候作為聯系中醫(yī)理論基礎與臨床辨治的紐帶，受到廣泛的關注，并成為中醫(yī)藥現代化研究的重點和關鍵環(huán)節(jié)。辨證論治體系中辨證是論治的基礎，證候的提煉又是辨證的核心內容，進一步加強證候的規(guī)范化、標準化研究，切實提高辨證論治水平已成為中醫(yī)藥界的共識。
現有的辨證分型主要根據古代或現代醫(yī)家的經驗，缺乏大型流行病學調查，而現代人與古人在生活環(huán)境、營養(yǎng)水平以及治療條件等方面各有差異，證型特征分布方面亦應有所偏差。本研究借助數理統計學模型，將各證型的四診信息變量在辨證中的權重數量化，近而確定每一證型的主癥和次癥，所得結果與傳統辨證分型及文獻分型不盡一致。另外，在研究過程中，數理統計學本身存在的醫(yī)學專業(yè)的局限性，通過多位中醫(yī)藥專家咨詢，并和統計學專家協商的方法完成統計學與證型研究的結合。
本研究顯示，128例(20.78%)COPD患者病程相對較短(平均7年)，僅主要表現為肺氣虛型為主。183例COPD患者(29.70%)病程平均11～13年，主要表現為肺脾氣陰兩虛型。167例患者(27.11%)病程平均約為14～15年，主要表現為痰飲實邪與肺脾腎三臟虧虛、陰陽失衡并見。138例患者(22.41%)病程平均約為20～23年，主要表現為痰瘀寒熱夾雜、氣虛運行失常與陰陽虛衰并見。隨著病程進展，證型分布由單純證候向復合證候發(fā)展，早期多以肺臟功能異常為主要表現，病情發(fā)展逐漸使臟腑功能虛損、陰陽失衡(以肺、脾、腎為主)，兼見長期痰飲內伏征象，進一步發(fā)展而出現痰停瘀阻、陰陽虛衰等多臟腑病變并見的全身性病理改變。
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隨著生物信息技術的飛速發(fā)展，生物醫(yī)學研究領域的數據呈幾何級增長。近年來，生物醫(yī)學大數據受到學者們的廣泛關注。生物醫(yī)學大數據具有典型的“4V”特征：體量巨大（volume）、種類繁多（variety）、實時更新（velocity）、價值隱藏（value）[1]；“3H”特點：高維（highdimension）、高度計算復雜性（highcomplexity）、高度不確定性（highuncertainty）[2]。因此，綜合利用生物學、醫(yī)學、數學、流行病學、統計學、計算機學等多個學科的方法和手段，從中挖掘“有價值”的信息，為生物醫(yī)學研究提供確鑿有效的證據，顯得尤為重要。筆者以肺癌全基因組關聯研究（genome-wideas-sociationstudy，GWAS）為例，結合理論學習和案例實踐的切身體會，淺談利用GWAS數據建立肺癌風險預測模型的心得體會。
一、嚴謹的數據質量控制體系不容忽視
由于存在檢測、觀察、填寫或錄入錯誤，未經數據質控的原始數據極可能含有一些異常，甚至錯誤的觀測值。在研究設計之初，便要盡可能考慮規(guī)避產生錯誤數據。另外，統計建模之前，仍然必須對原始數據再次進行質量控制。在GWAS中，要同時對行（樣本）、列（位點）進行質量評價。例如，刪除次等位基因頻率低于5%、缺失率超過5%或哈代不平衡的位點；刪除分型失敗率超過5%、問卷性別與遺傳性別不一致、存在血緣關系、屬于離群值的樣本[3]。另外，同時需要對流行病學問卷及臨床數據進行核查。只有對數據進行清理后，才能用于后續(xù)關聯分析、統計建模。
二、合理的建模方法和策略值得精雕細琢
對于GWAS高維數據，合理的方法和策略不僅要考慮統計學性能（一類錯誤、檢驗效能、預測精度），還需要考慮分析效率（計算速度）。因此，研究者應該要深入思考，為研究項目量身定制一套“合理”的方法和策略。然而，現有的統計學模型和方法往往都有相應的應用條件。實際數據由于其變量結構的復雜性，不一定完全滿足所有的應用條件。并且，簡單的算法速度快，但統計性能相對低；復雜算法需要犧牲計算速度來提升統計性能。因此，研究者可能需要制定多個備選方案。結合建模步驟，筆者將從以下幾個方面，淺談個人心得體會。1.初始模型：一般擬合logistic回歸模型評價肺癌風險。模型中往往需要納入一些協變量，例如：年齡、性別、吸煙、人群分層等。一般參考以下納入原則：（a）在模型中有統計學意義（P≤0.05）；（b）即便在模型中無統計學意義，但絕大多數同類研究顯示其是公認的影響因素。某些協變量可能是位點的混雜因素，例如人群分層。如果GWAS中忽視調整混雜因素的影響，則有可能導致誤報噪音位點的一類錯誤膨脹，或識別致病位點的檢驗效能降低[4]。此外，研究者還需要考察協變量進入模型的形式。一般而言，無序分類變量以啞變量形式進入模型。當某些類別樣本量特別小，需要進行類別合并。有序分類變量、連續(xù)性變量則需要考慮是否以非線性的形式進入模型。一種最簡單的方式是，將連續(xù)性變量轉化為有序分類變量，并以啞變量形式進入模型。如果啞變量各組的系數呈現線性遞增的趨勢，則提示原始變量與結局變量間存在線性關系。否則，可采用啞變量、樣條函數等方法處理非線性關系。2.因素篩選：研究者需要從GWAS數據50萬位點中篩選出肺癌相關位點，加入初始模型，以提高模型的預測精度。常規(guī)做法是，在初始模型中逐個納入位點，對位點的主效應進行假設檢驗。因檢驗次數達50萬次，研究者必須要考慮多重比較所致的一類錯誤膨脹。常見一類錯誤控制方法有Bonferroni法和FDR法。前者較為嚴格，后者較為寬松。GWAS識別位點一般采用“寧缺毋濫”的原則，傾向于采用嚴格的校正方法。除此之外，研究者還要在多個獨立的人群中驗證初篩的位點。如果位點在多個人群中都顯示與結局存在統計學關聯，則認為該位點是潛在的影響因素。除基因位點主效應外，研究者還需要關注基因-基因、基因-環(huán)境交互作用。復雜疾病往由環(huán)境、基因相互影響，共同導致。因此，有必要在模型中對交互作用進行評估。例如，基因-環(huán)境交互作用可以顯著提高肺癌風險預測模型的預測精度[5]。有效的降維策略能夠提高因素篩選的效率。筆者曾采用“信息熵初篩對數線性模型再篩多因素lo-gistic回歸模型確認”的降維策略進行全基因組基因-基因交互作用分析[6]。信息熵方法計算速度快，且其統計量總是不小于對數線性模型，不會出現漏檢的情況。前兩步可以檢驗次數將1011次縮減至105次。檢驗次數降低6個數量級。最后一步，利用調整協變量的logistic回歸模型對關聯結果加以確認，防止出現假陽性。當然，研究者也可以根據項目“量體裁衣”，選擇其他降維方法，例如：隨機森林（randomforest）、多因子降維（multifactordimensionalityreduction，MDR）等。3.預測模型：經過遺傳因素篩選步驟后，研究者可通逐步回歸、LASSO等方法，建立含有與協變量、遺傳位點的主效應項、交互作用項的風險預測模型。根據受試者工作特征曲線（receiveroperatingcharacteristiccurve，ROC）確定一個風險閾值，使得風險預測的靈敏度、特異度同時達到最優(yōu)。若樣本的預測概率≥閾值，則預測該樣本為肺癌。4.模型評價：從統計學的角度，可采用ROC曲線下面積（areaunderROC，AUC）來評價模型的優(yōu)劣[7]。此外，還可以采用交叉驗證的方式評價模型，即：訓練集擬合的預測模型對測試集的樣本進行風險估計，并計算AUC。然而，AUC并非衡量模型的唯一標準。如果預測模型形式簡單，應用便捷，即便AUC稍有遜色，也是優(yōu)秀的模型之一。所以，筆者認為需要綜合考慮，權衡利弊。
三、熟練的軟件操作和編程技能令人事半功倍
扎實的理論基礎固然重要，熟練的軟件操作亦不可或缺。筆者建議研究者不要拘泥于某一軟件，本著“方便原則”利用多個軟件進行數據處理、統計建模。根據筆者的經驗，一般不太可能一次性完成建模工作，往往需要不斷調整分析策略和分析方法。因此，筆者建議研究者適當撰寫一些項目相關的通用程序。如果需要重新建模，只需要修改程序參數，微調代碼就可以建立新的預測模型。因此，這就要求研究者“功在平時”以培養(yǎng)編程能力。基于肺癌GWAS風險預測模型的建模體會，筆者建議研究者需要重視數據質量控制體系、推敲建模方法和策略、培養(yǎng)熟練軟件操作技能。
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1.1根據資料類型初步確定方法
臨床研究中產生的各種不同原始資料，而不同數據資料類型采用的統計分析方法也不同。定量資料常用的方法有t檢驗、方差分析、非參數檢驗、線性相關與回歸分析等。定性資料可用的方法有χ2檢驗、對數線性模型、logistic回歸等，影像醫(yī)師可根據不同需要選用不同統計方法。值得一提的是有些資料類型確定后，統計方法的選用對其有序性有相應要求；而多種方法聯合應用或者使用部分少見的分析方法時還需要在選定統計方法后，利用統計軟件(如SAS、SPSS)對應的不同命令進行初步分析試驗。
1.2根據研究目的選擇方法
1.2.1差異性研究
差異性分析是指評價比較組間均數、頻數、比率等的差異。根據研究需要可選用的方法有χ2檢驗、t檢驗、方差分析、非參數檢驗等。臨床上研究兩組、多組樣本比率或構成比之間的差別關系時最常用χ2檢驗，也是針對計數資料進行假設檢驗的一種常用的統計學方法，而對兩組定量資料分析常用t檢驗和秩和檢驗，多組資料分析則常用方差分析；Fisher精確概率法主要適用于總體樣本頻數小于40或四格表中最小格子T值<1。雖然Fisher精確檢驗不屬于χ2檢驗，但仍可以作為有效的補充，而也有人認為在統計軟件普遍易得的當下，Fisher精確概率法也同樣適用于大樣本四格表的資料。如彭澤華等[6]在探討冠狀竇-左心房肌連接的雙源CT冠狀動脈成像(DSCTCA)形態(tài)特征時針對冠狀竇-左心房肌連接的類型在兩組類別變量采用聯表的χ2檢驗，結果差異無統計學意義(χ2=0.115，P=0.944)。Teefey等[7]在研究超聲表現及白細胞計數預測急性膽囊炎壞疽變化關系時使用Fisher精確分析。t檢驗適用于兩組定量資料分析且資料滿足方差齊性和正態(tài)性兩個基本條件；同樣t檢驗適用于完全隨機設計的單因素兩水平的資料，在選用t檢驗時應注意對資料進行相應的變量變換，若資料不能滿足基本條件則選用適合分析偏態(tài)分布的非參數檢驗(如：秩和檢驗)進行分析。如Wang等[8]在研究不同侵襲性的前列腺癌組織和正常前列腺組織以及外周帶前列腺癌Gleason評分與腫瘤信號對比時采用t檢驗。Kung等[9]在研究化膿性髖關節(jié)炎的臨床和放射學預測指標時也使用t檢驗分析。秩和檢驗包括基本秩和檢驗(Wilcoxon等級檢驗、Mann-WhitneyU-檢驗)和高級秩和檢驗(Kruskal-Wallis、Friedmantests、Kolmogorov-Smirnov擬合檢驗)。當研究資料為兩方差齊且呈正態(tài)分布的總體，而總體分布類型未知或者不滿足參數檢驗的條件時，采用t檢驗對樣本進行比較；但若無需比較總體參數只比較總置的分布是否相同且總體資料分布類型未知時需要采用非參數的Wilcoxon秩和檢驗進行比較。針對兩組或多組樣本的定性資料使用秩和檢驗比較時，需要混合兩樣本數據、編秩(從小到大)、計量T值、查表或計算求得P值。如Saindane等[10]在對“空蝶鞍”的臨床意義判定因素研究中針對顱內壓增高和偶然發(fā)現空蝶鞍患者兩組資料對比時采用Wilcoxon秩和檢驗。Filippi等[11]在研究DTI測量兒童Ι型神經纖維瘤病胼胝體派生指標時運用Wilcoxon秩和檢驗。事實上在影像資料分析中經常見到多重組間比較的情況，方差分析(analysisofvariance,ANOVA)就是用來推斷兩個或者多個總體之間是否有差別的檢驗，又稱F檢驗。多重組間比較不能單純選用兩樣本均數比較的t檢驗，但是可以根據資料類型選用ANOVA檢驗。若來自兩個隨機樣本資料呈正態(tài)分布且方差齊性同的定量資料，應采用兩因素(處理、配伍)方差分析(two-wayANOVA)或配對t檢驗。通過F檢驗可以比較可能由某因素所至的變異或隨機誤差，同時可了解該因素對測定結果有無影響。當不滿足方差分析和t檢驗條件時，可對數據進行變換或采用隨機區(qū)組設計資料的FriedmanM檢驗。Obdeijn等[12]在研究乳腺術前MRI能減少術中切緣和乳腺保守術后再次手術，使用ANOVA分析兩組資料，結果對照組(29.3%)相比術前MRI病例組(15.8%)有效減少切緣和再次手術(P<0.01)。
1.2.2相關性分析
相關性分析不等同因果性，也不是簡單的個性化相比，其涵蓋的范圍和領域較為廣泛。統計學意義中的相關性分析包含相關性系數的計算，其過程為：每個變量轉化為標準單位后，乘積的平均數即為相關系數。相關性分析可以用直觀地用散點圖表示兩個或者多個變量的離散，當其緊密地靠近于一條直線時，即變量間存在很強的相關性。相關分析常用的方法有Pearson相關性分析、Spearman等級相關分析和卡方檢驗。臨床中對兩個或者多個均為定量變量的資料，且變量均呈正態(tài)分布時可選用Pearson相關分析，但多數情況下Pearson相關分析適用于兩組資料的相關性分析。判斷兩變量之間線性關系的密切程度主要用Pearson積差相關系數，其范圍為－1～+1。若相關系數的絕對值越接近1，即兩變量間相關性越密切；反之，相關系數的絕對值越接近0，其相關性越差。實際上在高質量期刊論文中使用Spearman等級相關分析的研究也很常見，其通過相關系數進行變量間線性關系分析來判定兩個變量間相關性的密切程度。而密切程度的量化指標則通過計算樣本相關系數r，根據實際計算r絕對值所屬范圍來推斷兩個來自總體變量的線性相關程度，從而推斷總體的相關性。根據實際分析需要，將相關關系密切程度分為6等：當IrI=0時，說明兩變量完全不相關：當0<IrI<0.3時，說明兩變量不相關；當0.3<IrI<0.5時，說明兩變量低度相關；當0.5<IrI<0.8時，說明兩變量顯著相關；當0.8<IrI<1說明兩變量高度相關：當IrI=l時，說明兩個變量完全相關。王效春等[13]在研究磁敏感加權成像與動態(tài)磁敏感加權對比增強MR灌注加權成像聯合應用在腦星形細胞瘤分級中的價值一文應用Spearman等級相關分析，結果顯示腫瘤內磁敏感信號與相對血容量最大值和病理分級呈正相關(IrI分別為0.72、0.89，P值均＜0.01),相對血容量與病理分級呈顯著正相關(r=0.78，P＜0.01)。又如Lederlin等[14]在比較幾何參數、相關功能與組織學特性在哮喘患者的支氣管壁CT衰減性關系中同時使用Pearson相關分析和Spearman等級相關分析，其r=0.39～0.43，表明與對照組相比常規(guī)CT衰減參數在哮喘患者平常支氣管的CT參數、氣道壁衰減方面更好的區(qū)分哮喘患者，同時也更好地區(qū)分氣道梗阻。值得提及的是對資料有序或無序無法作出初步判定，且明確資料類型為定性資料時還可以選擇使用卡方檢驗和Spearman等級相關分析。
1.2.3影響性分析
由于事物之間的聯系是多種多樣的，而某一結局可能受到來自其他多個方面的影響，此時為分析某一結局發(fā)生的影響因素可采用的資料分析方法有線性回歸(一元或多元)、logistic回歸、Cox比例風險回歸模型(生存分析)等。在影像資料分析中一元線性回歸是將影像資料中一個最主要影響因素作為自變量來解釋因變量的變化。多元回歸定義為某一因變量的變化受多個重要因素的影響，而此時需要用兩個或多個影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，且多個自變量與因變量之間是線性關系(多個因變量之間相互獨立)。實際研究中多元線性回歸模型在影像資料分析應用較為廣泛。Langkammer等[15]在磁敏感系數繪圖在多發(fā)性硬化中應用研究中使用多元線性分析，結果顯示各種影響因素中年齡是預測磁化率影響最強的因素。Logistic回歸是研究二分類和多分類觀察結果與某些影響因素自己建關系的一種多變化分析方法，其經常需要分析疾病與各影像指標之間的定量關系，同時又需要排除一些混雜因素影響。Logistic回歸在統計學上屬于概率型非線性回歸，其分析思路與線性回歸大致相同，能有效解決過高或過低水平因素以及分析因素少而樣本量大等問題。相比多元線性回歸，Logistic回歸在處理分類反應數據方面更為常用，且適用于結局為定性影像資料。如Lee等[16]研究高分辨率CT在發(fā)現小蜂窩樣特發(fā)性間質肺炎纖維化的連續(xù)變化和預后應用中使用logistic回歸分析，結果表明高分辨率CT在網狀和磨玻璃狀范圍內評價普通肺炎與非特異性纖維化肺炎之間差別明顯(P<0.01)。在臨床實際工作中常常需要分析生存時間與影像資料之間的關系，Kaplan-Meier法就是常用的一種分析方法，其又稱乘積極限法，對大小樣本資料分析均適用。實踐中習慣上以時間為橫軸、生存率為縱軸回執(zhí)的階梯狀圖稱為Kaplan-Meier生存曲線(survivalcurve)，也稱K-M曲線。Cox比例風險回歸模型是另一種生存分析方法，包括參數與半參數模型兩類，其主要是進行多因素生存分析的一種方法，同時可分析眾多變量對生存時間和生存結局的影響。Saad等[17]在經頸靜脈肝內門體靜脈分流術在肝移植受者的技術分析和臨床評估研究中比較成功施行肝移植與非移植病人開展門體分流術(transjugularintrahepaticportosystemicshunt，TIPS)后的臨床療效評估，使用了Kaplan-Meier法，結果顯示6～12個月、12～24個月、24個月以上，移植成活率分別為43%、32%和22%。生存期大于1年的晚期肝臟疾病模型存活評分低于17分、等于17分或大于17分的存活率分別為54%和8%(P<0.05)。
2其他適用方法
2.1ROC曲線
ROC(receiveroperatingcharacteristic)曲線是歐美影像學期刊中應用較為常見的統計學方法，國內期刊應用相對較少。ROC曲線根據一系列不同的分界值以真陽性率(靈敏性)為縱坐標，假陽性率(特異性)為橫坐標繪制的曲線。ROC曲線分析結合靈敏度(sensitivity)和特異度(specificity)廣泛應用于醫(yī)學診斷，也應用于影像診斷及人群篩查。ROC曲線根據曲線下面積(areaundertheROCcurve，AUC)的大小對診斷試驗作定量分析。理論上，AUC值在0～1間。根據實際情況將診斷分為不符合診斷(AUC<0.5)、無診斷價值(AUC=0.5)、低準確性(0.5<AUC<0.7)、一定準確性(0.7<AUC<0.9)、較高準確性(0.9<AUC<1)，AUC越接近于1，表明診斷準確性越高。Hyodo等[18]在研究乏血管少結節(jié)的慢性肝臟疾病患者發(fā)展成富血管性肝細胞癌風險因素一文中使用ROC曲線分析，結果顯示后續(xù)發(fā)展成血管性結節(jié)平均增長率明顯高于非血管過渡性結節(jié)。
2.2Kappa檢驗
Kappa檢驗主要用于評價不同資料間一致性程度，常用Kappa值評價一致程度。Kappa系數適用于兩項和多項無序分類變量資料。在影像學試驗中常需要判斷多名醫(yī)師測量同一研究對象或者同一醫(yī)師多次測量同一對象的一致性，Kappa一致性檢驗便是最佳選擇。Kappa檢驗還可通過計算Kappa值對兩種非金標準的診斷方法進行診斷結果一致性分析。一般而言，評價Kappa一致性需要計算Kappa系數，但在研究考察新的診斷試驗方法是否優(yōu)于金標準，或者檢驗是否與金標準一致時，還需要計算特異度、靈敏度、陽性預測值和陰性預測值等指標。目前公認的Kappa系數分為六個區(qū)段即一致性極差(Kappa值<0)，一致性微弱(Kappa值0～0.2)，一致性弱(Kappa值0.21～0.40)，中度一致Kappa值(0.41～0.60)，高度一致(Kappa值0.61～0.80)，一致性極強(Kappa值0.81～1.00)。
Abstract：Objective： To analyze the status of psychotic patients in relief treatment.Methods： Choosed 100 psychotic patients in relief treatment from Jan.2007 to Jan.2012 toanalyze retrospectively and reseach the treatment effect. Results： Beforereliefthe score of PANSS was no statisticalsignificance， but after relief it has（P0.05）.Analyze the recurrent schizophrenia patientsusing binary-class logistic regression. Able to taking medicine， havingeconomic sources andhigher education are the protective factors ofrecurrence， and male is the risk factor.Conclusion： Under thecondition of patients’economicfoundation， the treatment compliance rate could be increased and recurrence rate could be decreased. Meanwhile education and regulation canhelp patients to recover social functions.
Key words： schizophrenia， relief， recurrence
【中圖分類號】R4 【文獻標識碼】A 【文章編號】1671-8801（2014）04-0005-02
精神分裂癥是精神疾病中較為嚴重的一類疾病，患者發(fā)病時人格、意識及社會功能喪失，嚴重時危害社會安全，但單純送往醫(yī)院救治不能解決精神分裂患者救治困難的問題，該病需要長期規(guī)范化治療，本文就100例求助患者預后、復發(fā)及各項基本情況進行分析，先報道如下。
1.1 臨床資料
隨機選擇并回顧性分析2007-01至2012-01由所在地公安、民政等部門救助，在我院住院治療的100例精神病患者進行調查分析。該組對象均為CCMD-3 診斷標準的精神分裂癥患者。疾病診斷 精神分裂癥67例，精神發(fā)育遲滯10例，腦器質性精神障礙11例，癲癇所致精神障礙6例，偏執(zhí)性精神障礙7例，情感性精神障礙2例，酒精所致精神障礙2例，未確診2例，患者多為外傷、營養(yǎng)不良、感染等。男性84例，女性16例。年齡跨度為21-63歲，平均（35.5±5.8）歲。文化程度：文盲55 例，小學20例，中學18例，高中及以上7例。入組滿足以下條件：①患者年齡均>18 歲，且
1.2 方法[1-2]
自主調查量表的設計，問卷包括患者家屬基本狀況：性別、年齡、職業(yè)、婚姻狀況、文化程度、居住狀況；住院原因、救助主體、費用的結算及救助方式、護理難度、醫(yī)療風險、治療效果、出院方式等方面，分別收集資料，分類統計、整理并進行分析。采用PANSS量表對患者治療前后、隨訪3個月、6個月后各項癥狀進行評定。
1.3 統計學處理
2.結果
2.1 如表-1，救助前患者PANSS各項評分均無統計學差異，治療后PANSS各項指標均低于治療前，差異存在統計學意義（p0.05）。
表-1 兩組患者PANSS對比
2.2 隨訪12個月后，患者復發(fā)57例。對復發(fā)的精神分裂癥患者各項基本情況進行分析采用二分類Logistic回歸分析，以12個月后患者是否復發(fā)為因變量，以性別、經濟狀況、文化程度情況和患者效果等為自變量賦值后進行二分Logistic回歸分析。能夠常規(guī)用藥、有經濟來源、較高的文化程度是患者復發(fā)的保護因素，而男性是患者復發(fā)的危險因素，詳見表-2。
表-2 存在焦慮的患者家屬的各項情況進行多因素Logistic回歸分析
3.討論
本文對100例求助精神分裂癥患者進行調查，對患者治療前后精神分裂癥癥狀進行比對，救助前患者PANSS各項評分均無統計學差異，治療后PANSS各項指標均低于治療前，差異存在統計學意義（p0.05），表明患者得到適當治療后病情得到控制，行為偏差好轉，但脫離治療后1年內病情出現反復[3]。隨訪12個月后，患者復發(fā)57例。對復發(fā)的精神分裂癥患者各項基本情況進行分析采用二分類Logistic回歸分析，以12個月后患者是否復發(fā)為因變量，以性別、經濟狀況、文化程度情況和患者效果等為自變量賦值后進行二分Logistic回歸分析。能夠常規(guī)用藥、有經濟來源、較高的文化程度是患者復發(fā)的保護因素，而男性是患者復發(fā)的危險因素，詳見表-2。表明患者在較規(guī)律的用藥情況下，癥狀可以得到長期控制，有經濟來源和較高的文化程度有助于患者自覺自律復診和用藥。同時發(fā)現男性患者出現復發(fā)可能性更高，但由于女性樣本較少，此結果尚不能完全可信。
實際情況中，患者因為各種原因根本沒有參加醫(yī)保，故沒有足夠的經濟基礎完成日后復診和繼續(xù)治療，導致大量患者1年內復發(fā)。一方面說明社會救助體系不夠完善，同一部門但不同縣（ 區(qū)） 對政策的掌握不盡相同，另一方面也說明各縣（ 區(qū)） 對精神病患者的重視程度不一。就本文統計結果來看，只是將患者單純送往醫(yī)院救治不能解決精神分裂患者救治困難的問題，該病需要長期規(guī)范化治療[4]，必須在保障患者有一定經濟基礎的條件下才能提高后期連續(xù)治療的依從率，降低復發(fā)率。同時對此類患者的教育和監(jiān)管也能有助于患者恢復社會功能，應引起注重。
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一、對象和方法
（一）對象
來自2007年10月至2008年4月吉林省公安廳安康醫(yī)院的精神分裂癥恢復期患者，均在我院痊愈出院，按納入標準和排除標準選擇86例，其中男42例，女44例；平均年齡（32.38±9.79）歲；平均受教育年限（7.20±3.06）年；用藥劑量換算成氯丙嗪，平均劑量為（216±142）mg。入組標準：符合中國精神障礙分類與診斷標準第3版中精神分裂癥診斷標準；簡明精神病量表（BPRS）分值≤36；臨床總體印象量表（CGI）分值≤2為恢復期精神分裂癥患者；單一用藥者；住院最后年齡18～50歲；獲得受試者或監(jiān)護人的書面知情同意愿意參加神經心理測驗與認知矯正治療。排除標準：患有嚴重軀體疾??；酒、藥物依賴；服藥依從性不良者；正在接受其他藥物（非抗精神病藥）、心理治療者；妊娠或哺乳期婦女。
（二）方法
應用隨機表法將患者分為認知矯正治療組（治療組）和對照組，各43例。兩組各有3例因病情波動而脫落，最終80例患者進入結果分析。采用Wykes等改編的神經認知矯正手冊（漢化）為治療工具，由經過培訓的治療師的指導下，對認知矯正治療組患者進行認知作業(yè)練習，包括認知靈活性、工作記憶、計劃執(zhí)行功能3大功能模塊。每周練習4次，每次45min，持續(xù)6個月。對照組予一般工娛活動，主要包括音樂治療、個人生活技能訓練和手工制作等。在治療前和治療6個月，兩組患者分別進行社會功能缺陷篩選量表（SDSS）、BPRS、WCST量表評定。
（三）統計分析
所得數據輸入計算機，采用SAS統計軟件處理，治療前后采用配對t檢驗，兩組間采用t檢驗；以SDSS總分為應變量，分別與WCST（自變量：X1正確反應數、X2錯誤應答數、X3持續(xù)錯誤反應數、X4非持續(xù)錯誤、X5分類數）進行方差分析、多重線性回歸和相關分析。脫落病例不納入統計分析。
二、結果
（一）兩組治療前后BPRS評分比較
兩組患者治療前后BPRS總分差異均無統計學意義（P均＞0.05）。
（二）兩組治療前后SDSS評分比較
治療前后SDSS總分比較，對照組患者差異無統計學意義（P＞0.05），治療組患者治療后明顯下降（P＜0.05）；兩組間SDSS總分比較，治療前差異無統計學意義（P＞0.05），治療后治療組較對照組下降明顯（P＜0.05）。
（三）兩組治療前后認知功能的比較
治療6個月后，治療組WCST中正確反應數明顯增加，持續(xù)錯誤反應數明顯減少；對照組WCST中持續(xù)錯誤反應數明顯減少；治療前后兩組WCST各項評分差異均無統計學意義（P均＞0.05）。
（四）多元回歸分析
以治療前SDSS為應變量，以治療前WCST各項指標為自變量進行逐步回歸分析，結果顯示：變量X1正確反應數、X3持續(xù)錯誤數、X5分類數進入回歸方程。由標準偏回歸系數的絕對值大小排序依此為X3＞X1＞X5。對回歸模型進行方差分析顯示F=36.84，P＜0.001，說明WCST與SDSS所擬合的回歸方程具有統計學意義。以治療后SDSS為應變量，以治療后WCSTX1、X2、X3、X4和X5為自變量進行逐步回歸分析，結果顯示：變量X3持續(xù)錯誤反應數進入回歸方程。對回歸模型進行方差分析顯示F=58.89，P＜0.001，說明WCST與SDSS所擬合的回歸方程具有統計學意義。
三、討論
國外研究普遍認為精神分裂癥患者的個人生活技能、社會交往、職業(yè)能力、婚姻家庭等社會功能常有明顯下降，且與患者認識缺陷有關。認知矯正治療能夠改善精神分裂癥患者的認知功能和社會功能，故研究他們之間的關系具有重要意義。
本研究顯示，恢復期精神分裂癥患者經過6個月的認知功能矯正治療，患者的精神癥狀無明顯變化，而認知功能與社會功能則有明顯改善，這與目前觀點認為精神癥狀與認知缺陷是兩個獨立的癥狀群相符。本研究采用WCST對精神分裂癥恢復期患者的認知功能作綜合評定，SDSS總分與WCST的多元回歸分析顯示，認知功能與社會功能的改善有明顯相關性，這與McGurk等的研究相符，其中WCST中持續(xù)錯誤反應數最具指標意義。提示認知功能的恢復水平可能影響著患者社會功能的改善程度。由于本研究樣本較小，且社會功能的影響因素較多等，本研究結果能否較好的反映出精神分裂癥患者認知功能與社會功能的變化關系并作為預測指標，尚有待進一步的研究澄清。
綜上所述，本研究顯示認知矯正治療能明顯改善精神分裂癥患者認知缺陷和社會功能。精神分裂癥患者認知缺陷的恢復水平影響著患者社會功能的改善程度，并有可能成為一項預測指標。促進精神分裂癥患者認知功能的恢復，將為患者最終回歸社會帶來希望，值得深入探索。
參考文獻：
中圖分類號：C35 文獻標識碼： A
心血管疾病已成為影響人類健康的頭號殺手，其中絕大多數是由冠狀動脈粥樣硬化所致。隨著人們生活水平的迅速提高，本病近年來呈增長趨勢。冠心病心絞痛屬于蒙醫(yī)學“心刺痛”范疇，目前對冠心病心絞痛蒙醫(yī)證型的診斷尚未完全一致。本研究收集410例包含蒙醫(yī)信息的冠心病心絞痛患者的臨床資料進行統計學分析，并結合專家意見，初步建立了冠心病心絞痛蒙醫(yī)證型的診斷標準。
一、研究方法
1、制定病例觀察表
通過回顧文獻，確定本研究的病例入選標準和觀察指標（包括西醫(yī)和蒙醫(yī)內容），并據此制定統一的病例觀察表。病例觀察表包括與冠心病心絞痛患者蒙醫(yī)診斷相關信息的指標。
2、總體方法
按照西醫(yī)冠心病心絞痛診斷標準確定入選病例并進行臨床觀察，填寫病例觀察表，請蒙西醫(yī)結合專家對每份觀察表信息進行辨證并做出相應的證型診斷；根據證型分組，進行統計學分析，篩選對證型診斷有意義的指標；再請蒙西醫(yī)結合專家對指標進行討論，最后制定冠心病心絞痛蒙醫(yī)證型的診斷標準。
3、觀察項目及方法
按照入選標準入選冠心病心絞痛病例，應用統一的病例觀察表前瞻性地收集臨床資料。主要觀察指標包括：性別、年齡、住院轉歸、冠心病心絞痛發(fā)病誘因、既往健康狀況、發(fā)生冠心病心絞痛的持續(xù)時間及發(fā)作次數、住院天數，入組72 h內每12 h及心絞痛發(fā)作時的心電圖、心肌酶[肌酸激酶同工酶（CK-MB）、肌紅蛋白（Mb）、肌鈣蛋白（cTnT）]、血常規(guī)、血生化及血脂[總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）]。記錄72 h內各指標的值。蒙醫(yī)指標包括癥狀、舌象、脈象、體態(tài)、根源及因素、疼痛、累及部位等。研究終點為患者在住院期間死亡或放棄治療。
4、統計學分析
所有觀察資料應用SPSS13.0統計軟件進行統計分析。對計量資料進行兩獨立樣本t檢驗，結果以x±s表示；對分類變量資料采用卡方檢驗。
5、質控措施
采取參研人員培訓；研究過程中抽查一定數量（觀察病例總例數的10%）病例觀察表與原始住院病歷進行核對，復印一定數量（觀察病例總例數的5%）的原始病歷予以存檔等方法控制研究質量。
6、數據分析方法
進行統計分析后，找出各證型中對證型診斷有意義的指標。請蒙西醫(yī)結合專家進行討論，確定診斷指標。
二、結果
冠心病心絞痛蒙醫(yī)證型分布經專家對410例包含蒙醫(yī)信息的冠心病心絞痛患者資料進行分析，其中楚斯型358例，粘邪型23例，胃痧型29例。
1、粘邪型的指標篩選
分析比較粘邪型和非粘邪型的計量資料及兩證型間的分類變量資料，結果見表1、表2。表1 粘邪型與非粘邪型血脂比較（略） 表2 粘邪型與非粘邪型分類變量資料統計結果（略）注：癥狀：1=無，2=有；持續(xù)時間：1≥5 min，2≥10 min，3≥15 min，4≥30 min；郝衣希拉體態(tài)：1=無，2=有；疼痛程度：1=輕度，2=中度，3=重度； CK-MB、Mb、cTnT：1=正常，2=升高。
2、楚斯型的指標篩選
分析比較楚斯型和非楚斯型的計量資料及兩證型間的分類變量指標，結果見表3、表4。表3 楚斯型與非楚斯型血脂比較（略）表4 楚斯型與非楚斯型分類變量資料統計結果（略）注：癥狀：1=無，2=有；持續(xù)時間：1≥5 min，2≥10 min，3≥15 min，4≥30 min；CK-MB、Mb、cTnT：1=正常，2=升高；單純T波改變：1=正常， 2=單純T波改變
3、 胃痧型的指標篩選
優(yōu)生優(yōu)育為全社會所關注，更為每一對夫婦日趨重視，生一個健康、聰明的孩子成為提高出生人口素質的一個重要環(huán)節(jié)，影響優(yōu)生的因素有多方面，圍產期保健是應用圍產醫(yī)學知識采取一系列監(jiān)護、防治措施，從妊娠開始就對孕婦和胎兒進行積極監(jiān)護來保障母親和嬰兒的健康。從而降低孕產婦死亡率與并發(fā)癥，降低圍產期嬰兒死亡率，減少新生兒疾病的發(fā)生，以確保產婦、胎兒、新生兒的健康。為探討育齡產婦圍產期相關因素對新生兒疾病的影響，對育齡產婦進行了圍產期因素調查。
1 對象與方法
采用整群抽樣的方法抽取兩個醫(yī)院2006～2008年產科1008例育齡產婦進行調查，由經過統一培訓的調查員以問卷方式填寫調查表項目內容。
統計學分析: 問卷資料用SPSS11.0軟件進行統計學處理，進行單因素及多因素logistic回歸分析。
2結果
1008例育齡產婦調查結果中，有新生兒出生疾病的26例，發(fā)生率為2.35%。對24個相關變量因素進行單因素logistic回歸分析，母親孕期接觸放射線、羊水異常2個變量因素在回歸模型中的回歸系數假設檢驗結果為 P＜0.05，有統計學意義，為新生兒疾病的影響因素，結果見表1。
對有統計學意義的2個變量進行多因素logistic逐步回歸法篩選分析，最終引入模型中有統計學意義的為母親孕期接觸放射線、羊水異常2個變量因素，其回歸系數分別為1.642、1.124。優(yōu)勢比OR值分別為5.164、3.078 ，為新生兒疾病的影響因素,見表2。
3討論
本次新生兒疾病圍產期影響因素調查的logistic回歸分析結果表明，新生兒疾病影響因素與母親孕期接觸放射線、羊水異常兩個變量因素有關，兩影響變量因素的回歸系數分別為1.642、1.124，均大于0 ，回歸系數的假設檢驗均P＜0.05，有統計學意義，OR值分別為5.164、3.078，OR值均大于1，說明母親孕期接觸放射線、羊水異常為新生兒出生疾病的危險影響因素，提示加強圍產期保健措施，提高圍產期保健的質量，盡可能的減少危險因素的暴露，以防止或減少新生兒疾病的發(fā)生。
參考文獻:
[1] 李國光. 婦幼保健流行病學.北京:科學出版社，1998,5.
Doi：10.3969/j.issn.1671-8801.2014.02.523
【中圖分類號】R-1 【文獻標識碼】B 【文章編號】1671-8801（2014）02-0352-02
社會經濟水平不斷發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，公眾對健康意識也在不斷加強，家長對兒童免疫接種門診服務需求已由疾病的預防轉向預防接種的安全性問題。加強和改進兒童免疫接種工作，完善醫(yī)療服務體系，提高服務水平和服務質量是鳳山縣兒童免疫接種門診工作的重要課題，家長對兒童免疫接種門診服務的滿意度是反映醫(yī)療水平和服務質量的直接指標[1]。為了解家長對兒童免疫接種門診服務滿意度，探究影響工作質量的關鍵因素及薄弱環(huán)節(jié)，于2013年9月對鳳山縣兒童家長進行問卷調查，現報道如下：
1 資料與方法
1.1 一般資料。根據鳳山縣各兒童免疫接種門診的建設等級，采用分層隨機抽樣的方法，對鳳山縣各社區(qū)650名兒童家長進行問卷調查，獲得有效問卷565份，有效率為86.92%。
1.2 方法。自行設計問卷調查表，調查內容包括：接種門診環(huán)境衛(wèi)生狀況、對醫(yī)護人員的技術水平、醫(yī)護人員對家長問題回答的情況、對疫苗相關知識的介紹、通知接種疫苗的方式、接種前的查體、打完疫苗對注意事項的告知情況、兒童家長對接種門診位置的便捷程度、接種門診的醫(yī)護人員對家長或兒童的熟悉程度等九項內容。
1.3 統計分析。采用 Epidata3.1建立數據庫進行數據錄入，采用SPSS12.0軟件進行統計學分析。對接種門診工作情況的滿意度用率表示，運用多分類有序反應變量 Logistic回歸分析滿意度的主要影響因素。
2 結果
2.1 家長對兒童免疫接種門診服務滿意度。調查顯示，有69.2%的家長對該地區(qū)免疫接種門診離家庭距離的設置表示滿意，有54.9%的家長對接種門診的衛(wèi)生狀況感到滿意，有47.8%的家長對醫(yī)生和護士的技術水平表示比較滿意，有50.9%的家長對醫(yī)護人員對兒童的熟悉程度表示不滿意，有32.2%的家長對接種前的健康檢查表示不滿意，具體數據分析見下表1所示：
表1 家長對兒童免疫接種門診服務滿意度（%）
2.2 家長主觀滿意度影響因素分析。調查顯示，有63.8%的家長對接種門診的工作總體評價比較滿意，35.4%表示一般，6.1%表示不太滿意。以被調查者主觀總滿意程度為應變量，以預設影響計劃免疫服務滿意度的9種因素為自變量以進行多分類有序反應變量Logistic回歸分析，影響主觀滿意度的變量從大到小依次為：接種門診的衛(wèi)生狀況（OR=2.81）、醫(yī)護人員的技術水平（OR=2.59）、醫(yī)護人員回答家長問題的情況（OR=2.23）、對疫苗相關知識的介紹（OR=1.74）、通知接種疫苗的方式（OR=1.66）、接種前的查體（OR=1.58）、打完疫苗對注意事項的告之情況（OR=1.51）。其中接種點設置的距離和醫(yī)患熟悉程度兩項因素無統計學意義（P>0.05），其它因素數據差異均有統計學意義。
3 結論
服務對象對醫(yī)療服務的滿意度調查是反映醫(yī)療服務質量的重要指標，也是反映醫(yī)療管理效果的最有效方式之一，現已經在商業(yè)服務和臨床醫(yī)療服務領域得到廣泛的應用[2]。隨著社會經濟的不斷發(fā)展以及人們生活水平的不斷提高，公共衛(wèi)生服務體系越來越重視醫(yī)療水平和服務質量的提高，也越來越多對服務對象滿意度展開調查，進而探究影響工作質量的關鍵因素及薄弱環(huán)節(jié)，為進一步改善醫(yī)療服務質量和提高醫(yī)療服務水平提出依據[3]。本次調查鳳山縣兒童免疫接種服務滿意度的直接服務對象是兒童，由于兒童對其接受服務的效果質量不能做出有效評價，因此，本調查以兒童家長為調查對象展開調查以了解目前鳳山目前兒童免疫接種的服務質量。
本次調查顯示，家長對鳳山縣兒童免疫接種服務綜合滿意度較高，在調查九條項目中，家長對該地區(qū)免疫接種門診離家庭距離的設置、接種門診的衛(wèi)生狀況以及醫(yī)生和護士的技術水平滿意度比較高，而對醫(yī)護人員和兒童的熟悉程度以及接種前的健康檢查表示不滿意，而經多分類有序反應變量Logistic回歸分析顯示，影響家長主觀滿意度的因素有：接種門診環(huán)境衛(wèi)生狀況、對醫(yī)護人員的技術水平、醫(yī)護人員對家長問題回答的情況、對疫苗相關知識的介紹、通知接種疫苗的方式、接種前的查體、打完疫苗對注意事項的告知情況，并且影響家長主觀滿意度各因素經統計學處理均有統計學意義（P0.05），其它因素數據差異均有統計學意義。由以上數據顯示可以說明，影響兒童家長滿意度不僅與醫(yī)療技術水平、服務方式、服務質量等情況有關，而且與醫(yī)療衛(wèi)生環(huán)境、心理狀態(tài)等情況相關。
目前，兒童免疫接種門診醫(yī)護人員注重醫(yī)療技術水平、服務方式以及服務質量的提高，然而醫(yī)護人員忽視對服務對象的人文關懷，忽視醫(yī)護人員與兒童家長間的交流[4]。醫(yī)護人員與家長的交流可以使家長獲取更多的有關疫苗預防疾病的知識、有關接種的禁忌癥以及有關接種后發(fā)生副反應的有效處理方法等，從而有效的滿足家長對兒童免疫接種的服務需求，提高家長對兒童免疫接種的滿意度。
綜上所述，隨著規(guī)范化兒童免疫接種門診建設的不斷推進，鳳山縣兒童免疫接種門診已基本達到規(guī)范化標準，家長對兒童免疫接種門診的滿意度較高。但隨著經濟的發(fā)展和公眾健康意識的不斷加強，家長對兒童免疫接種的服務需求層次也在提高，除標準操作流程外，家長希望得到人性化的服務設施[5]。兒童免疫接種門診的醫(yī)護人員要充分認識到服務對象的現實需求以及感知、理解能力，對兒童免疫接種工作進行針對性開展，使兒童免疫接種門診服務實現疾病的預防向預防接種的安全性的轉變，提高家長對兒童免疫接種門診的滿意度，進而提高兒童家長主動帶孩子接種疫苗的積極性和各類疫苗的接種率，更有效地控制和減少各種傳染病的傳播。
參考文獻
[1] 張，王文軍，李晶，陳廷，劉琥，宋燁.濟寧市兒童計劃免疫接種門診服務滿意度調查[J].中國公共衛(wèi)生，2009，10（03）：1195-1196
[2] 張小芳.太原市西山礦區(qū)計劃免疫接種門診服務滿意度調查與分析[J].醫(yī)學信息（上旬刊），2010，11（10）：3989-3990
