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作 者:李延龙 窦智丽 吴秀艳[1] 王天芳[1] 张连文[2] LI Yan-long;DOU Zhi-li;WU Xiu-yan;WANG Tian-fang;ZHANG Lian-wen(Beijing University of Chinese Medicine,Beijing 100029,China;Hong Kong University of Science and Technology,Hong Kong,China)
机构地区:[1]北京中医药大学,北京100029 [2]香港科技大学,香港
出 处:《中华中医药杂志》2019年第9期4175-4178,共4页China Journal of Traditional Chinese Medicine and Pharmacy
基 金:国家重点基础研究发展计划(973计划)(No.2011CB505105);国家自然科学基金青年科学基金项目(No.81302915)~~
摘 要:中医证候要素研究领域常用的数据分析方法有聚类分析、因子分析、回归分析等,结合现有文献,笔者发现这些数据分析方法在临床科研中都有各自的优势和弊端,无法综合全面的反映证候要素的基本特征和复杂的内部联系。因此,通过系统的整理和分析目前应用于中医证候要素研究中的数据分析方法发现,隐结构法是相对更适合于证候要素研究的一种分析方法,不仅最大限度的保留了其他分析方法的优点,也可以对证候要素进行定量化研究,更接近于中医的辨证论治体系。The data analysis methods including cluster analysis, factor analysis, regression analysis are commonly used in the research field of TCM syndrome elements. After studying existing literatures, we find that these data analysis methods have their own advantages and disadvantages in clinical research, in other words, the basic characteristics of complex syndrome elements and internal linkages cannot be comprehensively integrated by these methods. Therefore, through systematic analysis on data analysis methods currently used in the study of TCM syndrome elements, we find that the latent class analysis method is an analytical method that is more suitable for the study of syndrome elements, not only retains advantages of other analytical methods to the greatest extent, but can also be used to quantitatively study the syndrome elements, which accords with the syndrome differentiation system of Chinese medicine.
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