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对应分析在城区居民就诊单位选择及其影响因素研究中的应用
对应分析又称R-Q型因子分析,它是在R-型因子分析和Q-型因子分析的基础上发展起来的一种新的多元统计方法,主要用于分析二维数据阵中行变量和列变量之间的关系[1].
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相应分析及其在多种疾病聚集性分析中的应用
相应分析(correspondence analysis),又称对应分析,由法国数学家JP.Beozecri在1970年首次提出[1],主要用于分析二维数据阵中行因素和列因素间的关系.传统的因子分析只能对数据阵单独进行R-型(列因素)或Q-型(行因素)因子分析(factor analysis),不能同时对行因素和列因素进行分析.这就将行因素与列因素隔裂开来了,从而遗漏了许多有用的信息.事实上,有时行因素与列因素是不可分割的.比如在研究不同地区,不同种类的出生缺陷发生率时,我们既关心不同种类出生缺陷间的关系,不同地区间的关系,又想了解出生缺陷与地区间的关系.此时需要对出生缺陷(列因素)和地区(行因素)同时进行因子分析,相应分析揭示了内在联系[2].
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关于运用因子分析和多元回归分析完善对应分析的探讨
对应分析(correspondence analysis),又称相应分析,其基本思想首先由理查森(Richardson)和库德(Kuder)在1933年提出,后来法国统计学家Jean-PaulBenzecri和日本统计学家Hayashi Chikio对该方法进行了发展,主要用于分析二维数据阵中行因素和列因素间的关系.对应分析把R型和Q型因子分析结合起来,同时得到两方面的结果——在同一因子平面上对变量和样品进行分类,从而揭示所研究的样品和变量间的内在联系.目前对应分析已被广泛地应用于自然科学和社会科学的各个领域,取得了可喜的成果[1-3].
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日本血吸虫成熟虫卵与未成熟虫卵的二维数据测量
日本血吸虫虫卵的二维数据在教科书及文献早有记载.用图像分析仪测量其成熟及未成熟虫卵的多种数据并进行比较尚未见报道.为了设计人门静脉日本血吸虫虫卵过滤器孔眼的大小并比较成熟与未成熟虫卵的相关二维数据,分别测量了228个未成熟虫卵及118个成熟虫卵的6项数据,报道如下.