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背景：证是中医学认识疾病和辨证论治的主要依据，证的研究一直是中医药现代化研究中的一个关键问题。证的研究从定性和定量的角度主要分为三种：证的定性研究、定量研究以及定性与定量结合的研究。近年来，定量研究逐渐成为一个研究的热点，同时也是一个难点。相关的研究最近十年呈逐渐增多的趋势，其中使用的数据分析方法种类繁多，从综合应用如logistic回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等多元统计分析方法到神经网络、模糊数学等人工智能方法，都有各自的数据分析特点和适应范围。
目的：通过分析不同定量研究方法对中医证的研究的适用情况，为如何开展中医证的定量研究提供依据，并对今后如何开展中医证的研究提出设想。
方法：通过收集、整理、阅读大量有关证的定量研究文献以及与之相关的论述数据分析方法的书籍，在熟悉定量研究在中医证的研究中的现状和掌握数据分析方法的基础上，总结证、中医临床数据以及二者关系的特点，主要从对数据的要求，是否适合处理模糊性数据，是否需要分类标准，是否能处理证的高维性，是否受数据之间多重共线性的影响，是否能处理非线性关系，是否能反映证型的兼杂性和严重程度等七个方面，对logistic回归分析、判别分析、主成份分析、因子分析、聚类分析、神经网络、模糊数学等七种数据分析方法进行评价，得出每个数据分析方法应用于证的定量研究的优点和缺点。
结果：
1．不同数据分析方法的优缺点各不相同，其中较为适合应用于中医证定量研究的方法有模糊数学、神经网络、因子分析和聚类分析，但是使用单一的数据分析方法总是有不可避免的缺点。
2．常用的数据分析方法都有两个共同的缺点，即不能处理证的高维性，不能处理证的兼杂情况和严重程度。
讨论：
1．在中医证的定量研究中，多种数据分析是否合适综合应用和如何综合应用，可能是需要探索的命题。
2．针对证的高维性和兼杂性，提出进一步细化降维升阶的研究思路，具体方法有待进一步研究。
3．证严重程度的研究需建立在证的定量研究已被认同的基础上，可以通过判别函数的结果数值或者模糊数学算出的隶属度的大小做出判断。