Fisher判别分析在1型及2型糖尿病分类中的应用

作者：司马明珠; 李全忠^*; 王延年

来源：山东医药, 2020, 60(13): 17-20.

• 糖尿病
• 动态血糖监测系统
• Fisher判别分析
• 糖尿病分型

目的探讨Fisher判别分析对1型及2型糖尿病患者的分类判别价值。方法选取糖尿病患者165例,其中1型糖尿病病例14例,2型糖尿病病151例。以动态血糖监测系统监测患者的血糖数据计算出17个血糖波动特征,以此为原始数据建立数据库,利用SPSS统计软件提供的Fisher判别分析方法建立分类模型,检验模型判别1型及2型糖尿病患者效果,采用受试者工作特征曲线(ROC)对模型进行评价。结果建立的Fisher判别分析分类模型判别2型糖尿病的正确率为90. 1%,判别1型糖尿病组的正确率为57. 1%,1型及2型糖尿病合计判别正确率为87. 3%,交叉核实法检验总判别正确率为83. 0%。Fisher判别分析1型及2型糖尿病的ROC曲线下面积为0. 736,判别1型与2型糖尿病的准确性、特异性、敏感性分别为83. 7%、94. 4%、34. 8%。结论 Fisher判别分析对1型及2型糖尿病患者的分类能力良好。

• 单位
  郑州大学