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      關(guān)于運用因子分析和多元回歸分析完善對應(yīng)分析的探討

      2012-12-04 02:59:42陳景武
      中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2012年1期
      關(guān)鍵詞:橫坐標(biāo)鼻咽癌白血病

      羅 盛 張 錦 陳景武

      對應(yīng)分析(correspondence analysis),又稱相應(yīng)分析,其基本思想首先由理查森(Richardson)和庫德(Kuder)在1933年提出,后來法國統(tǒng)計學(xué)家Jean-Paul Benzecri和日本統(tǒng)計學(xué)家Hayashi Chikio對該方法進行了發(fā)展,主要用于分析二維數(shù)據(jù)陣中行因素和列因素間的關(guān)系。對應(yīng)分析把R型和Q型因子分析結(jié)合起來,同時得到兩方面的結(jié)果——在同一因子平面上對變量和樣品進行分類,從而揭示所研究的樣品和變量間的內(nèi)在聯(lián)系。目前對應(yīng)分析已被廣泛地應(yīng)用于自然科學(xué)和社會科學(xué)的各個領(lǐng)域,取得了可喜的成果〔1-3〕。比如在研究不同地區(qū),不同種類的惡性腫瘤死亡率時,我們既關(guān)心不同種類惡性腫瘤間的關(guān)系、不同地區(qū)間的關(guān)系,又想了解不同惡性腫瘤與地區(qū)間的關(guān)系。此時需要對惡性腫瘤(列因素)和地區(qū)(行因素)同時進行因子分析,即對應(yīng)分析。這樣可以探討腫瘤類別間、不同地區(qū)間死亡率的關(guān)系以及各地區(qū)與不同惡性腫瘤間的關(guān)系。

      對應(yīng)分析缺點是不能用于相關(guān)關(guān)系的假設(shè)檢驗。對應(yīng)分析雖然能揭示行因素和列因素間的關(guān)系,不能說明兩個變量之間存在的聯(lián)系是否有統(tǒng)計學(xué)意義。針對對應(yīng)分析在應(yīng)用時的不足,本文探討將因子分析和多元回歸分析結(jié)合應(yīng)用來進行彌補。

      實例分析

      對山東省某縣2000~2002年17個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(用字母表示)惡性腫瘤標(biāo)化死亡資料進行分析,探討該縣惡性腫瘤死亡率的影響因素,為研究惡性腫瘤的病因提供線索。其中(x,y)為研究區(qū)域內(nèi)各調(diào)查點的坐標(biāo)。

      表1 2000~2002年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)惡性腫瘤標(biāo)化死亡率(1/10萬)

      1.對應(yīng)分析

      作者曾對資料做過對應(yīng)分析〔4,5〕,發(fā)現(xiàn)胃癌(X1)、食管癌(X2)和結(jié)腸癌(X5)有比較強的聚集性,該縣的全部鄉(xiāng)鎮(zhèn)(i鎮(zhèn)除外)都與這3種癌比較靠近,并且全縣這3種惡性腫瘤的死亡率都比較高。同時提示這3種癌可能有某些共同的致病因素。白血病(x3)和乳腺癌(x4)在第一因子上有較大的正負(fù)荷,鼻咽癌(X6)在第一因子上有較大的負(fù)負(fù)荷,提示白血病和乳腺癌的共同致病因素有可能是鼻咽癌的保護因素。結(jié)果見圖1。

      2.多元逐步回歸分析

      分別以胃癌和鼻咽癌死亡率為因變量,以地理位置坐標(biāo)(x,y)和同一組內(nèi)的其他惡性腫瘤死亡率為自變量,進行多元逐步回歸分析。

      (1)以胃癌為因變量,以地理坐標(biāo)(x,y)、食管癌、結(jié)腸癌、白血病、乳腺癌和鼻咽癌為自變量做逐步回歸。經(jīng)多重共線性診斷和擬合優(yōu)度檢驗,按進入標(biāo)準(zhǔn)sle=0.15,剔除標(biāo)準(zhǔn)sls=0.16選出的方程為最優(yōu)回歸方程,擬合優(yōu)度R2=0.716,有意義的自變量是地理位置橫坐標(biāo)x、食管癌、乳腺癌,且回歸系數(shù)都為正(表2),說明自變量是危險因素,胃癌死亡率除了與地理位置橫坐標(biāo)有聯(lián)系外還與食管癌、乳腺癌的死亡率有很大關(guān)系,這與對應(yīng)分析結(jié)果基本一致〔4〕。隨著地理橫坐標(biāo)x和食管癌、乳腺癌死亡率的增大,胃癌死亡率呈逐漸升高趨勢,胃癌的死亡率由西向東逐漸升高,這一結(jié)論與之前做過的趨勢面分析結(jié)果一致〔6〕。

      圖1 地區(qū)與腫瘤種類的的對應(yīng)分析因子負(fù)荷圖

      表2 多元逐步回歸分析結(jié)果(sle=0.15,sls=0.16)

      (2)以鼻咽癌死亡率為因變量,以地理坐標(biāo)(x,y)、乳腺癌、白血病、食管癌、結(jié)腸癌和胃癌為自變量做逐步回歸。經(jīng)檢驗按進入標(biāo)準(zhǔn)sle=0.10,剔除標(biāo)準(zhǔn)sls=0.11選出的方程為最優(yōu)回歸方程,擬合優(yōu)度R2=0.475,有意義的自變量是地理位置橫坐標(biāo)x和白血病。且回歸系數(shù)都為負(fù)(表3),說明自變量是保護因素,鼻咽癌死亡率除了與地理位置橫坐標(biāo)x有聯(lián)系外還與白血病死亡率有很大關(guān)系,這與對應(yīng)分析結(jié)果完全一致〔4〕。隨著地理橫坐標(biāo)x和白血病死亡率的增大,鼻咽癌死亡率呈逐漸降低趨勢,鼻咽癌的死亡率由西向東逐漸降低,這一結(jié)論與之前的趨勢面分析結(jié)果一致〔6〕。

      表3 多元逐步回歸分析結(jié)果(sle=0.10,sls=0.11)

      討 論

      在流行病研究中,為了解惡性腫瘤的地區(qū)分布和腫瘤類型分布特征,我們可以對資料進行對應(yīng)分析,從而發(fā)現(xiàn)不同惡性腫瘤死亡率的高發(fā)地和低發(fā)地,為進一步做流行病學(xué)病因調(diào)查及制定相應(yīng)的防癌規(guī)劃提供理論依據(jù),但是遺憾的是對應(yīng)分析不能用于相關(guān)關(guān)系的假設(shè)檢驗。本研究探討將因子分析和多元回歸分析結(jié)合應(yīng)用來完善對應(yīng)分析,一方面可以驗證對應(yīng)分析的結(jié)果,一方面又可以對腫瘤間的相關(guān)關(guān)系進行假設(shè)檢驗。

      本研究將因子分析和多元回歸分析結(jié)合應(yīng)用,先通過R型因子分析將10大惡性腫瘤進行了分組,然后分別以胃癌和鼻咽癌死亡率為因變量,以地理位置坐標(biāo)(x,y)和同一組的其他惡性腫瘤死亡率為自變量,進行多元逐步回歸分析。不但能對對應(yīng)分析的結(jié)果進行驗證,而且可以彌補對應(yīng)分析不能用于相關(guān)關(guān)系假設(shè)檢驗的局限性。從而可以發(fā)現(xiàn)惡性腫瘤死亡率與地區(qū)的對應(yīng)關(guān)系、不同惡性腫瘤間的聚集性和相關(guān)性以及腫瘤死亡率的地域變化規(guī)律性,這不僅為臨床“早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療”提供了理論依據(jù),而且對該地區(qū)惡性腫瘤病因的確定以及今后的發(fā)病趨勢預(yù)測有十分重要的意義。

      1.Alain F.Canonical correspondence analysis of lowland pasture vegetation in the humid tropics of Mexico.Statistics for Biology and Health,2007:561-547.

      2.Mao DQ.Correspondence analysis on images of Jiangxi Province as a tourist destination.Chinese Geographical Science,2005,15(3):275-280.

      3.Ken Reed.The use of correspondence analysis to develop a scale to measure workplace morale from multi-level data.Social Indicators Research,2002,3:339-351.

      4.羅盛,馬峻嶺,陳景武.地區(qū)惡性腫瘤死亡率的對應(yīng)分析.?dāng)?shù)理統(tǒng)計與管理,2009,28(3):566-570.

      5.羅盛,馬峻嶺,陳景武.分組對應(yīng)分析在流行病學(xué)研究中的應(yīng)用.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2008,25(3):280-282.

      6.羅盛,馬峻嶺,陳景武.惡性腫瘤死亡率地域分布的趨勢面分析.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2008,25(4):359-362.

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