12、医学数据分析中的对应分析与ARIMA模型应用

医学数据分析中的对应分析与ARIMA模型应用

在医学研究中，数据分析方法对于评估治疗效果、识别疾病模式以及预测未来趋势至关重要。本文将介绍对应分析和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型这两种数据分析方法在医学领域的应用。

对应分析

对应分析是一种用于比较类别的统计方法，但在比较不同治疗组时尚未得到广泛应用。实际上，不同治疗组可以方便地分类为一组类别，因此对应分析在这方面具有很大的潜力。

传统多治疗研究的问题

在医学中，针对一种病症往往有多种治疗方法可供选择。然而，多治疗研究存在一些问题：
- 治疗效果高估 ：多治疗研究往往会高估治疗效果。
- 混杂因素影响 ：研究容易受到混杂因素的干扰。
- 统计复杂性 ：需要复杂的多元统计方法，导致结果缺乏透明度。

对应分析的优势

对应分析在比较类别方面具有良好的适用性。在一个示例中，对应分析能够以无偏的方式确定三种治疗方法中哪种效果最佳。与传统的多次测试方法相比，对应分析只需要一个2×2表格，而传统方法可能需要多个2×2表格进行测试，这会增加偶然发现的偏差。对应分析所需的测试次数很少，几乎可以忽略第一类错误的风险。

此外，对应分析不仅可以进行二维分析，还可以进行多维分析。不过，对于n×n表格，最大维度数限制为n - 1。如果输入的维度数为3或更多，软件会将其调整为2。对于较大的表格，虽然可以进行多重对应分析，但结果通常以表格形式显示，且数据解释难度会增加。

结论