24、医学数据挖掘与分析的多元方法探索

医学数据挖掘与分析的多元方法探索

在医学研究中，数据挖掘与分析是理解疾病机制、预测疾病发展以及评估治疗效果的重要手段。本文将介绍几种不同的医学数据挖掘与分析方法，包括健康问题与教育水平关系的分析、蛋白质和DNA序列挖掘、交叉验证方法以及平行组差异检验，旨在为医学研究人员提供实用的技术和方法。

1. 健康问题与教育水平关系的分析

在研究健康问题时，发现疲劳和社会问题与教育水平的提高存在一定关联。若要检验疲劳随教育水平升高的趋势是否具有统计学意义，可以进行正式的趋势检验。

操作步骤如下：
1. 依次点击“Analyze” -> “Descriptive Statistics” -> “Crosstabs”。
2. 在“Rows”中输入“tiredness”，在“Columns”中输入“level of education”。
3. 点击“Statistics”，勾选“Chi-square”，然后点击“Continue”。
4. 最后点击“OK”。

卡方检验结果如下表所示：
|检验类型|值|自由度|渐近显著性（双侧）|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|Pearson卡方|185,824 a|4|,000|
|似然比|202,764|4|,000|
|线性与线性关联|184,979|1|,000|
|有效案例数|811|

注：a表示0个单元格（,0 %）的期望计数少于5，最小期望计数为19,61。线性与线性关联数据显示卡方值为184.979，自由度为1，这意味着在这些数据中存在统计学上非常显著的线性趋势（p <