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基于中医临床数据的潜变量建模分析
目的 结构方程模型(structural equation model,SEM)是一种建立、估计和检验因果关系的潜变量建模方法,目前在心理、教育和社会科学等学科领域中得到广泛的应用.中医临床数据中蕴含着许多重要但无法直接测量的潜变量(如证候),传统的一阶验证性因子分析方法仅能够分析单层次潜变量与症状指标间的相关性.本文提出基于中医临床数据的二阶验证性因子分析潜变量建模方法,对两个层次的证候及其症状指标进行相关性分析,从而为医生进一步定量理解疾病进展规律提供一定帮助.方法 针对非小细胞肺癌中医临床数据特点,将中医证候和虚实辨证证候作为两阶因子,对其与症状指标进行潜变量建模分析.结果 实验结果验证了非小细胞肺癌临床数据中的中医证候与虚实辨证证候及其与不同症状指标的相关关系.结论 中医证候与虚实辨证证候以及症状指标间存在一定的内在相关规律,本研究对中医证候的规范化影响具有一定的意义.
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基于二阶验证性因子分析的SF-36量表结构效度的分析
目的 采用二阶验证性因子分析的方法对SF-36量表的结构效度进行分析.方法 分别构建SF-36量表的一阶验证性因子分析模型和二阶验证性因子分析模型进行等同模型的对比研究,并对拟合结果进行分析.结果 两个模型的RMSEA均小于0.08,NNFI和CFI均大于0.90,均拟合较好.二阶验证性因子分析模型相对一阶验证性因子分析模型的△x2=7.49＜x2(4)=9.49,P ＞0.05,不具有统计学意义.二阶验证性因子分析模型的一阶因子载荷和二阶因子载荷的标准解均大于0.30,所有因子载荷非标准解t检验的P＜0.05,均具有统计学意义.结论 二阶验证性因子分析模型可用于SF-36量表结构效度的分析,符合SF-36的理论构想,而且模型相对简约.
