对应分析和趋势面分析在恶性肿瘤死亡情况研究中的应用

对应分析和趋势面分析在恶性肿瘤死亡情况研究中的应用

论文摘要

目的:了解恶性肿瘤在山东省某县的死亡情况;探讨不同地区与不同恶性肿瘤死亡率之间的对应关系,寻找肿瘤的高发区和低发区;研究主要恶性肿瘤死亡率的地域分布有无趋势性和规律性,为恶性肿瘤的病因的发现,为恶性肿瘤的预测、预防、治疗提供理论依据。探讨总结对应分析和趋势面分析等统计方法在具体实践中的正确应用,为同类研究提供方法学参考。方法:资料来源于北京大学临床肿瘤学院与山东省某县卫生局在2000年-2002年合作开展的第三次全死因回顾调查资料。采用因子分析、对应分析和趋势面分析相结合的方法进行研究。应用因子分析对肿瘤进行分组,应用对应分析探讨不同地区与不同恶性肿瘤之间的对应关系,应用趋势面分析探索恶性肿瘤的地域分布的趋势和规律。整个统计分析过程应用统计软件SAS 8.2、SPSS13.0结合进行。结果:1.因子分析的结果,10大恶性肿瘤可由4个公因子来综合表示,这4个公因子的累积贡献率为74.54%,因子分析发现不同的肿瘤间可能有共同的影响因素。通过因子分析结果结合流行病学知识可以将10种恶性肿瘤分为2大组:胃癌、食管癌、结肠癌、白血病、乳腺癌和鼻咽癌为一组;肺癌、肝癌、膀胱癌和宫颈癌为一组。由相关系数矩阵发现,每一组内肿瘤都有很大关联性,而组与组之间的肿瘤关联性不大,说明每组肿瘤都可能有各自的共同致病因素,从而可将原始资料分为2个二维数据表分别进行对应分析,以便充分利用和表达原始资料的有用信息。2.对应分析的结果:第一组对应分析结果显示,胃癌(X1)、食管癌(X2)和结肠癌(X5)有比较强的聚集性,该县的全部乡镇(i镇除外)都与这3种癌比较靠近,并且全县这3种恶性肿瘤的死亡率都比较高。同时提示这3种癌可能有某些共同的致病因素。白血病(x3)和乳腺癌(x4)在第一因子上有较大的正负荷,鼻咽癌(X6)在第一因子上有较大的负负荷,提示白血病和乳腺癌的共同致病因素有可能是鼻咽癌的保护因素。与白血病和乳腺癌比较靠近的乡镇都位于该县北部地区,说明该县北部地区可能是这2种肿瘤的高发地,也是鼻咽癌的低发地,其中以f、g两个乡镇为主。鼻咽癌与乡镇i比较靠近,提示该乡镇可能是鼻咽癌的高发地,也是白血病、乳腺癌和胃癌、食管癌、结肠癌的低发地。第二组对应分析结果显示,肺癌(X7)和肝癌(X8)在第二因子上有相关性,提示这2种癌可能有某种共同的致病因素,该县的绝大多数乡镇都与这2种癌比较靠近。同时肺癌(X7)和膀胱癌(X9)在第一公因子上有很强的相关性,提示这2种癌之间也可能有某种共同的致病因素。该县的西北地区可能为肺癌和膀胱癌的高发地。3.趋势面分析结果:运用趋势面分析,进一步研究恶性肿瘤在该县的地理分布趋势和规律,发现胃癌和鼻咽癌死亡率的分布有一定的地域规律性。其中,胃癌死亡率在该县呈由西向东逐渐增高趋势,鼻咽癌则呈现由西向东逐渐降低的趋势。胃癌和鼻咽癌的趋势面方程的拟合优度分别为39.5%、37.7%,表明所取的趋势面方程能说明实际变异的39.5%、37.7%,提示该县这2种恶性肿瘤死亡率有一定的地理分布规律,地理环境因素在恶性肿瘤发生中可能起着重要作用。另外,有些地区的剩余值明显高于(或低于)剩余界值,呈现出规律外的特殊性,与对应分析发现的肿瘤高发地和低发地基本一致。结论:通过对山东省某县居民恶性肿瘤死亡资料的因子分析可见不同恶性肿瘤死亡率间有共同影响因素,应用因子分析可以将10种恶性肿瘤分为2大组。通过“分组对应分析”可以得到不同地区与恶性肿瘤死亡率之间的对应关系,发现肿瘤的高发区和低发区,可进一步对高发区和低发区进行病因学研究,探讨其致病因素,寻找其保护因素。通过趋势面分析,发现该县胃癌和鼻咽癌的死亡率有一定的地域分布的规律性,同时寻找出存在异常剩余值的地区,作为重点研究对象,探讨这些地区可能存在的某种肿瘤保护或危险因素,以期进一步了解恶性肿瘤的发生、发病和死亡情况及其地理分布规律,为恶性肿瘤的预测、预防、治疗提供科学依据。在对应分析过程中,采用“分组对应分析”可以解决前2个因子贡献率较低的问题,从而能够使原始资料的信息得到充分的利用。应用多元逐步回归可以弥补对应分析和趋势面分析在应用上的不足,并且能够对对应分析和趋势面分析的结果进行验证,为同类研究在方法学上提供了有关的参考。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 正文
  • 前言
  • 研究设计
  • 资料分析方法
  • 结果分析
  • 讨论
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士期间发表学术论文
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