茹淑瑛，江 鋒，葉永安

中醫(yī)證候是一個非線性的、多維多階的復(fù)雜巨系統(tǒng)。近年來證候規(guī)范化研究表明［1］，提取證素，尋找應(yīng)證組合規(guī)律，建立以證候要素為核心的辨證新體系是證候規(guī)范化的有效途徑。

隨著醫(yī)學(xué)研究不斷深入，數(shù)據(jù)資料變得越來越復(fù)雜，雖有粗糙集、模糊集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹等先進技術(shù)方法的運用，但仍處在探索階段。由于自身的缺點和局限性，使研究均沒有獲得突破性進展。而傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計分析方法，可用于探討高維數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，是定量分析事物間復(fù)雜關(guān)系的一種綜合的數(shù)理統(tǒng)計分析方法，可用于分析多個因素對結(jié)果的單獨及聯(lián)合作用，與中醫(yī)證素研究較為切合。由于電子計算機的日益普及化，大型統(tǒng)計軟件如SAS、SPSS的廣泛流行，多元統(tǒng)計分析方法變得易于被研究者掌握，由于其算法比較成熟、統(tǒng)計結(jié)果易解釋而被廣泛應(yīng)用于中醫(yī)證素研究中［2］。以下是常見的多元統(tǒng)計分析方法及其在中醫(yī)證素研究中的應(yīng)用情況。

1 常見方法及其應(yīng)用

1.1 聚類分析

事先不知道應(yīng)將樣品或指標分為幾類，根據(jù)樣品或變量的相似程度歸組并類，屬探索性分析。分為Q型聚類(樣品聚類)，是指將n個樣品歸類，找出樣品間共性的分類方法;R型聚類(指標聚類)是指將m個指標歸類，通過將指標降維從而選擇有代表性的指標的方法。因其能將隨機現(xiàn)象歸類，已被廣泛運用到中醫(yī)證素研究中來。如李力等［3］對802例圍絕經(jīng)期綜合征患者四診信息采用聚類分析，成功提取了該病常見中醫(yī)證候要素。陳婉珉等［4］亦在100例帕金森患者的基本證素及其分布規(guī)律研究中引入了聚類分析。

1.2 主成分分析和因子分析

主成分分析與因子分析均是尋求少數(shù)幾個變量(或因子)來綜合反映全部變量(或因子)的大部分信息，變量雖然比原始變量減少，但包含的信息量可占原始信息的85%以上，而且這些新變量彼此互不相關(guān)，消除了多重共線性［5］，在證素研究中應(yīng)用廣泛。如胡起超等［6］根據(jù)主成分分析法提取183例老年性癡呆患者的12個公因子，得出老年性癡呆最常見的證候要素為陰虛、血虛、氣虛、痰、火、血瘀;主要涉及臟腑為腎肝心脾。金香蘭等［7］通過因子分析得出了高血壓病的主要證候要素，說明采用因子分析法對高血壓病進行證素研究是可行的。

1.3 判別分析與Logistic回歸

判別分析利用原有的分類信息，得到體現(xiàn)這種分類的函數(shù)關(guān)系式，然后利用該函數(shù)去判斷未知樣品屬于哪一類。經(jīng)典的判別分析方法有費歇爾判別法和貝葉斯法等。Logistic回歸是研究二分類觀察結(jié)果與一些影響因素之間關(guān)系的一種多變量分析方法。上述兩種分析方法均是根據(jù)判別對象若干個指標的觀測結(jié)果判定其應(yīng)屬于哪一類的統(tǒng)計方法，在證素研究中也很常見。宋毅等［8］探索針刺干預(yù)缺血性中風病證候動態(tài)變化規(guī)律，并分析依據(jù)缺血性中風病辨證“決策樹”的4個證型的貝葉斯判別函數(shù)式的辨證效果，提出精簡后的判別函數(shù)式判別效能基本與精簡前相同，具有臨床應(yīng)用價值。而Logistic回歸多用于疾病危險因素的篩選和病因?qū)W分析。如楊朝陽等［9］用 Logistic回歸分析得出陽虛、血熱和頑痰是“毒癮”復(fù)發(fā)的重要誘因。熊紅萍等［10］對340例代謝綜合征患者五臟證素和病性證素進行Logistic回歸分析，得出當存在痰和陰虛的病理變化時，易患代謝綜合征。

1.4 典型相關(guān)分析

典型相關(guān)分析是利用綜合變量對之間的相關(guān)關(guān)系來反映2組指標之間的整體相關(guān)性的多元統(tǒng)計分析方法。其較以往的簡單回歸優(yōu)勢在于不必依賴于經(jīng)驗判斷，將證素變量與客觀指標看作2組變量，消除了證素判斷主觀性對結(jié)果的影響。目前在中醫(yī)證素研究中應(yīng)用此種方法者還不多見。劉華等［11］從腦積水17個證候要素與11個證候要素靶位，通過典型相關(guān)分析得出5對綜合變量能反映原2組變量的信息，瘀在腦積水證候中占有較大的相關(guān)性，水與靶位多呈負相關(guān)，為該病的證候規(guī)范化研究提供了依據(jù)。

2 存在問題及解決方法

隨著醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的不斷深入，越來越多的多元統(tǒng)計分析方法被應(yīng)用到中醫(yī)證素研究中來。由于中醫(yī)證素研究的復(fù)雜性和其他統(tǒng)計方法一樣，任何一種多元統(tǒng)計分析方法單獨運用，均會暴露出一定的問題，現(xiàn)解析如下。

聚類分析首先需憑借經(jīng)驗來確定合理的類別數(shù)即確定分成幾類比較合適，其結(jié)果解釋也需要密切結(jié)合專業(yè)知識，這就對研究結(jié)果的客觀性造成某種程度的破壞;其次聚類前應(yīng)對變量作預(yù)處理，剔除無效變量和缺失值過多的變量，從而造成其進一步分析的結(jié)果不能反映已舍棄變量的情況;再次聚類分析不能使同一指標在不同類中體現(xiàn)，而中醫(yī)的一個癥狀可以在不同的證型中出現(xiàn)。這些都是聚類分析在中醫(yī)證素研究中的不足。

主成分的個數(shù)確定依賴于累計貢獻率大小，到底多大比例合適需具體問題具體分析，同樣具有一定的主觀性。而因子分析是建立在數(shù)據(jù)正態(tài)假設(shè)基礎(chǔ)上，如果偏離正態(tài)假設(shè)，其結(jié)果可能并不可靠，同時用何種方法進行因子旋轉(zhuǎn)，亦需根據(jù)專業(yè)意義來確定。

判別分析多建立于“歷史經(jīng)驗”基礎(chǔ)之上，樣本的原始分類必須準確無誤，否則得不到可靠的判別函數(shù)，判別分析中所用的樣本資料視為總體的估計，所以要求樣本要足夠大，并有較好的代表性。Logistic回歸分析對線性可分的樣本不宜使用，所有統(tǒng)計都建立在大樣本基礎(chǔ)上，因此也要求有足夠的樣本含量。

基于上述問題，有研究者提出兩種或幾種統(tǒng)計方法的聯(lián)合運用，這樣既有助于消除不同統(tǒng)計方法的缺陷，又可以提高分析結(jié)果的可靠性。如運用主成分分析和因子分析對變量進行降維處理，消除證候指標間的共線性，然后采用判別分析和回歸分析作進一步分析。我們課題組也試圖對多中心大樣本收集的臨床數(shù)據(jù)在聚類研究基礎(chǔ)上，初步確定證候要素類別，再采用因子分析對證候要素進行進一步探討，得出載荷因子較大的癥狀來判定證候要素，以確定各個癥狀在證候中的貢獻度以及證候要素之間的組合規(guī)律。

3 展望

多種統(tǒng)計分析方法的聯(lián)合應(yīng)用，雖然有助于對大量中醫(yī)辨證信息的簡化處理和其中潛在規(guī)律的挖掘，提高證素研究的可靠性、客觀性，但由于證素具有“內(nèi)實外虛”、“動態(tài)時空”、“多維界面”的特征［12］，使研究結(jié)果仍然與臨床實際難以完全吻合。中醫(yī)學(xué)又是一門經(jīng)驗性很強的醫(yī)學(xué)，完全脫離專家經(jīng)驗一味追求客觀又容易與臨床脫節(jié)，故有必要用專業(yè)知識判斷、指導(dǎo)或修正數(shù)理統(tǒng)計結(jié)果。數(shù)理統(tǒng)計只是中醫(yī)證素研究的一個中間環(huán)節(jié)，單純從統(tǒng)計方法入手，證素研究似乎很難找到突破口。越來越多的研究表明，只有從大樣本的臨床數(shù)據(jù)入手，選擇幾種統(tǒng)計方法聯(lián)合運用，結(jié)合專家經(jīng)驗，才能使證素研究獲得實質(zhì)性進展。于是我們課題組試圖對前期“十五”攻關(guān)、“十一五”重大專項課題前瞻性、多中心調(diào)查收集的1003例慢性乙型肝炎四診信息資料，通過聚類、因子分析對資料進行數(shù)據(jù)挖掘，初步取得慢乙肝證素特征，再通過德爾菲法三輪專家咨詢修正、補充，以期最后明確該病證素診斷標準及應(yīng)證組合規(guī)律，做到有史知識、專家決策、信息運算的整合，既保證研究結(jié)果的相對客觀，又避免單純數(shù)據(jù)挖掘?qū)е虏糠纸Y(jié)果與臨床實際背離的現(xiàn)象。希望通過上述嘗試能夠加快中醫(yī)證候規(guī)范化之路。

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