典型相关分析在500例冠心病患者单纯西医治疗和中西医综合治疗中的应用(2)
参见附件。
典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计分析方法[3]。典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性；然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性；如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。设x=(x1，x2…xp)，y=(y1，y2…yq)是两个相互关联的随机向量，分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量ui，vi，ui，vi表示为原变量的线性组合，即ui=ai1x1+ai2x2+…+aipxp，vi=bi1y1+bi2y2+…+biqyq，这些典型变量反映了x与y之间线性相关的情况。将两组变量之间相关性的研究，转化为少数典型变量之间相关性的研究，能够从整体上分析问题的本质[4]。
1 资料与方法
1.1 病例选择 选择既往有陈旧心肌梗死病史或经冠脉造影证实至少有一支冠脉狭窄≥50%，年龄≤80岁的患者500例，随机分成中医综合治疗组和单纯西医治疗组，中西医综合治疗组患者体重64.96 kg±8.64 kg，腰围80.6 cm±8.7 cm，单纯西医治疗组患者体重65.25 kg±8.19 kg，腰围80.0 cm±8.7 cm。
1.2 治疗方法 两组均按照冠心病相关建议和指南给予相应的治疗，治疗药物包括抗血小板药物、他汀类调脂药、硝酸酯类药物、抗凝药物、β受体阻滞剂、钙离子拮抗剂、血管紧张素转换酶抑制剂(ACEI)和血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂(ARB)等常用西药 ......
典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计分析方法[3]。典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性；然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性；如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。设x=(x1，x2…xp)，y=(y1，y2…yq)是两个相互关联的随机向量，分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量ui，vi，ui，vi表示为原变量的线性组合，即ui=ai1x1+ai2x2+…+aipxp，vi=bi1y1+bi2y2+…+biqyq，这些典型变量反映了x与y之间线性相关的情况。将两组变量之间相关性的研究，转化为少数典型变量之间相关性的研究，能够从整体上分析问题的本质[4]。
1 资料与方法
1.1 病例选择 选择既往有陈旧心肌梗死病史或经冠脉造影证实至少有一支冠脉狭窄≥50%，年龄≤80岁的患者500例，随机分成中医综合治疗组和单纯西医治疗组，中西医综合治疗组患者体重64.96 kg±8.64 kg，腰围80.6 cm±8.7 cm，单纯西医治疗组患者体重65.25 kg±8.19 kg，腰围80.0 cm±8.7 cm。
1.2 治疗方法 两组均按照冠心病相关建议和指南给予相应的治疗，治疗药物包括抗血小板药物、他汀类调脂药、硝酸酯类药物、抗凝药物、β受体阻滞剂、钙离子拮抗剂、血管紧张素转换酶抑制剂(ACEI)和血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂(ARB)等常用西药 ......
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