Работы по факторному анализу

24.11.2011

Работы по факторному анализу

В наших работах по факторному анализу при интерпретации результатов мы ограничиваемся только тем условием, чтобы количественная оценка многообразных психопатологических проявлений строго соответствовала нозологически детерминированной концепции [Kiihne G. et al., 1983].

С середины 70-х годов для целей классификации стал преимущественно использоваться метод кластерного анализа. Он позволяет выделить из числа до того не систематизированных объектов (например, результатов обследования) характерные классы (например, группы симптомов, типы обнаружений) и их охарактеризовать.

Принципиальная цель кластерного анализа заключается в том, чтобы экстрагировать кластеры (т. е. типы «скопления», классы) объектов или явлений, обладающих наибольшим подобием (однородность кластерных объектов). Объекты различных кластеров, наоборот, должны быть по возможности наиболее отличающимися друг от друга (разделение между кластерами).

Одна из проблем при использовании кластерного анализа заключается в многообразии методических подходов к выбору исходных данных, стратегии исследования и формирования кластеров. Возникает необходимость выбора подходящего для решения конкретных задач алгоритма, учитывающего степень сходства или различия изучаемых явлений.

Описание результатов кластерного анализа может проводиться в произвольной форме. Другое преимущество метода, отличающее его от факторного анализа, заключается в том, что «кластерный анализ дает показания в отношении изначально выбранного объема…» [Baumann U., 1974], т. е. в форме положенных в его основу величин, например симптомов. Таким образом, кластер объединяет объекты, обладающие подобием в рассматриваемом аспекте.

Некоторые авторы ограничиваются вербальным обозначением результатов кластерного анализа [Kendell R., 1976; Brauchli В., 1981]. Следует подчеркнуть, что обозначения кластеров выбираются самими авторами. В других случаях результаты излагаются в виде коротких повествовательных (порой шутливых) характеристик.

Такая форма изложения результатов имеет ограниченное научное значение и не может использоваться с целью сравнения или воспроизведения исследований.

Содержательное обсуждение результатов кластерного анализа возможно только с участием компонентов средних векторов. Остальные этапы и элементы исследования — такие как исходная постановка задач (выбор, степень выраженности исследуемых признаков, система их документации), математические особенности (алгоритм, комбинация и параметры признаков), методы оценки и интерпретации результатов — чрезвычайно различны и не поддаются однозначному толкованию.

Средний вектор кластера содержит такое же количество компонентов, как и набор симптомов, подвергаемых анализу. Каждый компонент кластера представляет собой средний показатель выраженности данного симптома в системе рассматриваемого кластера. Например, 9-й компонент среднего вектора свидетельствует о том, как и в какой мере соответствующий кластер детерминирован 9-м симптомом. Проще говоря, более высокая числовая характеристика компонента, соответствующая какому-либо симптому, означает, что соответствующий кластер характеризуется резкой выраженностью (более высокой шкальной оценкой) соответствующего симптома.

Компоненты симптомов, отличающихся низкими шкальными оценками, наоборот, свидетельствуют о том, что такие симптомы мало характерны и вовсе не свойственны данному кластеру. Граничные значения шкальных оценок должны трактоваться соответственно постановке конкретной задачи. На такой основе возможна конкретная и воспроизводимая характеристика кластеров.

С помощью совокупности относящихся к кластеру данных можно сделать выводы относительно эффективности проводимой терапии и дальнейшей стратегии лечения. Этот метод позволяет более обоснованно судить о ходе лечения, о длительности и необходимых мерах по оптимизации терапии.

Следует отметить, что в некоторых исследованиях указывается на ограниченные возможности использования данного метода. Например, В. Brauchli (1981) предпочитает кластерному анализу апробированную практикой систему сбора и документирования информации AMDP (1979). Был проведен кластерный анализ некоторых групп международной классификации болезней 9-го пересмотра.

Например, сопоставление данных о состояниях, включенных в п. 295, обнаружило типичные для шизофрении кластеры. Кластерный анализ оправдан с целью выделения определенных категорий больных, однако он принципиально ограничен ориентацией на нозологию заболеваний.

Все же следует исходить из того, что МКБ 9-го пересмотра, хотя она во многом спорна, является общепризнанной нозологической классификацией.

Указанные положения должны всегда приниматься в расчет при интерпретации результатов.


«Фармако-терапевтические основы реабилитации психически больных»,
под ред. Р.Я.Вовина

Смотрите также:

МедБор