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出生季节 身高 性别与体重4个变量关系的同质分析试用结果 |
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重等4个变量的同质分析结果。同质分析能用2维或3维坐标图形象地表达各变量间的关系趋势。
1 问题的提出
出生季节与新生儿的性别、身高、体重是否有关？这些是令人感兴趣而研究得很少的问题。1999年7月23日《参考消息》第7版载文“生男生女可能与季节有关”，题为“夏季生男，冬季生女”；1998年2月26日《福建日报》第3版载文“身高可能与出生月份有关”，认为“春天出生的婴儿长大后要高一些”，等等。有鉴于此,我们将福州一家大型综合医院的出生资料予以统计分析,以探讨这些问题。
2 资料与方法
2.1 资料来源 从福州一家大医院1982～1995年12 755例分娩登记资料中［4］, 选择单胎、活产、无并发症、非早产、非手术产的正常分娩新生儿8 463例，对其中4个变量（身高、性别、体重与季节）的关系进行同质分析。
2.2 统计分析方法 从SPSS／PC+中转换原数据库［5］，以SPSS 8.0 for Windows 进行数据处理与绘图。各变量的定义：①季节：2～4月为春，5～7月为夏，8～10月为秋，11、12与1月为冬；②身高：均数以上者偏高，以下者偏矮；③体重：均数以上者偏重，以下者偏轻；④性别：男，女。所用命令为HOMALS。
表1 8 463例新生儿4个变量的频数及其代码、标示
变 量 分 类 例 数 代码 标 示
季节(bim) 春 1862 1 Spr
夏 1598 2 Sum
秋 2231 3 Aut
冬 2772 4 Win
身高△(hei) 偏矮 1796 1 LH
偏高 2464 2 NH
体重(wei) 偏轻 4418 1 LW
偏重 4045 2 NW
性别(sex) 男 4309 1 M
女 4154 2 F
注：△身高数据仅有4260例。
同质分析可将定性数据同质者分为一类，可绘出2维或3维图表达分类间的关系。运算时输出各变量各类的频数表、各公因子（Dimension）的特征根（Eigenvalue）、类别量化值及2维或3维图（Category Quantifications）、判定值（Discrimination Measure）2或3维图、对象得分2或3维图（Object Scores）等。
分析时所用的同质分析命令大同小异，例如，3个变量（wei、hei、bim）3维绘图时的命令为：
HOMALS VARIABLES=wei（2） hei（2） bim（4）
/DIMENSION=3
/PRINT=FREQ EIGEN DISCRIM QUANT
/PLOT= QUANT（3） OBJECT（3）
DISCRIM（3） NDIM（ALL，3）.
3 统计分析结果与分析
3.1 一般2维列联表χ2检验的局限性 例如，“季节×身高”、“季节×性别”间的关系，一般χ2检验的结果见表2。χ2检验结果证明身高与季节、性别与季节均无关；而同质分析结果则不然，详后。同质分析是基于主成分分析的原理，其显著性界限均为默认的P≤0.05。
表2 季节与身高、性别间关系的一般性χ2检验结果
季节 身高 性别
偏矮 偏高 男 女
春 392 (41.8) 546 (58.2) 952 (51.1) 910 (48.9)
夏 313 (41.3) 444 (58.7) 780 (48.8) 818 (51.2)
秋 493 (40.6) 721 (59.4) 1157 (51.9) 1074 (48.1)
冬 598 (44.3) 753 (55.7) 1420 (51.2) 1352 (48.8)
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