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基于结构方程模型的中医证候学研究概述
本文归纳了近年来有关结构方程模型在中医证候研究中的应用文献,评价了结构方程模型在中医证候学研究的优势和不足.结构方程模型把证候看成隐变量,从定量的角度建立模型,验证每一种病的证候是否存在以及证候与四诊信息间可能存在的因果关系,还可以分析证候间可能存在的内在结构关系,为中医学者探讨不同的四诊信息在相应证型的重要性,进行病证结合研究,验证各种学说、观点或模型的合理性提供了有效工具.尽管医师在诊断过程中,可能出现四诊信息不规范,医师辨证缺乏共识的情况,但结构方程模型可能是当前证候研究取得实质突破的有效方法之一,具有广阔的应用前景.
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辨证理论的隐结构思想
将中医辨证理论和证候的获得过程与隐变量和隐结构分析的思想做了简要的对比分析,探索隐结构法对证候研究的实际意义.证候就像隐类分析一样是通过可见的"症状显变量"来探求内在的不可见的"证候隐变量",并建立证候隐变量和症状显变量以及证候隐变量之间的隐结构,但是传统中医证候的结构是由人脑从经验而习得的,而隐结构模型的构建则是由电脑基于相应的统计学原则,通过对临床流行病学所收集的症状数据分析所构建的.此模型不仅符合中医辨证理论,而且具有定量化的优势,可作为中医证候客观化和定量化的研究方法之一.
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大学生人际关系敏感影响因素通径分析
人际关系敏感是影响人类心理健康的一个重要因素,也是衡量个体或群体心理健康水平的一个重要指标[1].本文以大学生为研究对象,采用隐变量通径分析对影响人际关系敏感的影响因素进行调查分析.
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线性结构模型及其医学应用
目的探讨线性结构模型理论及其在医学中的应用.方法通过建立线性结构模型,对医学实例进行分析.结果由线性结构模型对医学实例的分析获得了较为满意的结果.结论在生物医学领域中,当变量间具有较强的相关性时,以及当代医学模式主张"多因-多果"病因学观点的情况下,线性结构模型是一种值得推广应用的统计分析方法.
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基于PLS结构方程模型的细分算法
结构方程模型的PLS算法在满意度研究领域得到广泛应用.著名的瑞典满意度指数(SCSB)、美国顾客满意度指数(ACSI)、欧洲顾客满意度指数(ECSI)都使用了PLS算法[1].结构方程模型的内部关系是由隐变量间的一系列因果关系构成,要在PLS模型基础上对样本进行细分,我们必须考虑一种基于变量间关系的细分算法.本文引进有限混合模型的EM聚类算法,求解基于PLS结构方程模型细分问题.
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基于现代脑功能研究技术的发展探讨针刺中枢效应研究模式的改变
针刺作为一种确有疗效的治疗手段,已被广泛应用于临床,针刺治疗疾病的中枢效应一直是国内外研究的热点之一,随着近年来脑功能技术的发展,针刺中枢效应的研究结论却多如繁星,这阻碍针刺疗法作用机制的研究进展.本文基于现代脑功能技术研究针刺的中枢效应,通过比较目前主要研究手段各自存在的问题,进而提出运用非线性分析的方法,对所收集的相关针刺中枢效应数据进行多角度、多维度的分析,获取针刺与中枢效应之间的隐变量,进一步探讨针刺中枢效应研究模式.
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线性结构方程模型评价指标的应用
线性结构方程模型是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术.结构方程模型起源于20世纪早期的探索性因子分析和通径分析,到了20世纪70年代,因子分析的度量方法和通径分析的结构相结合,形成了结构方程模型的框架[1].线性结构方程模型的主要目的在于对一些解释可观察变量与隐变量关系的预测理论模型做出评价[2],不但能研究可观测变量,还可研究不能直接观测的隐变量,既可研究变量间的直接作用,又可研究变量间的间接作用,它主要是一种证实性研究.
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隐变量交互作用分析建模方法——两阶段小二乘法(2SLS)及其在SAS软件上的实现
目的:探讨隐变量交互作用分析的建模方法及其在SAS软件上的实现.方法:阐述隐变量交互作用分析建模的原理,并拟合一个隐变量交互作用分析示例.结果:示例中交互作用项产生的交互效应不容忽视.结论:在应用结构方程模型分析隐变量产生的效应时,有时候不进行隐变量交互作用的分析可能会产生偏倚.
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结构方程模型中隐变量非线性效应的分析建模
目的:探讨隐变量非线性效应分析的建模方法及其在SAS软件上的实现.方法:阐述隐变量非线性效应建模的原理,通过拟合一个非线性效应分析示例,对加入非线性项的统计分析结果与无非线性项的统计分析结果进行对比.结果:示例中非线性项引起的变异在结果变量的总变异占到63.99%.结论:在应用结构方程模型分析隐变量产生的效应时,有时候不进行隐变量非线性效应的分析可能会产生偏倚.
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结构方程模型在医生心理健康分析中的应用
[目的]阐述结构方程模型的原理,并探讨医生工作压力和心理症状之间关系的合理结构方程模型模型.[方法]借助SAS9.0软件的CALIS过程,运用结构方程模型原理对医生工作压力和心理症状之间关系建立相应的结构模型与测量模型,用广义小二乘法进行估计,并进行合理性检验和修正.[结果]模型的拟合优度指数(GFI)为0.969,均方根残差(RMR)为0.041,比较拟合指数(CFI)为0.955,表明拟合效果较好,并合理解释了医生工作压力和心理症状之间的关系.[结论]利用结构方程模型的优势,分析医生工作压力和心理症状之间的关系是可行的.
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隐变量通径分析及医学心理学应用
目的:阐述隐变量通径分析的原理,进一步探讨大学生人际关系敏感影响因素的合理通径模型.方法:借助SAS8.0软件包CALIS过程,采用隐变量通径分析对大学生人际关系敏感的数据进行拟合,建立相应的结构模型与测量模型,分解了影响因素对人际关系敏感的直接和间接效应;对参数进行合理性检验和对模型进行显著性检验.结果:拟合优度指数(GFI)为0.995 2,调整的拟合优度指数(AGFI)为0.913 3,均方根残差(RMR)为0.020 0等指标表明,较好地拟合了数据,并合理解释了大学生人际关系敏感的影响因素.结论:对人际关系敏感产生直接效应的影响因素从大到小依次为社交苦恼回避、状态特质焦虑、应对方式倾向等变量.
