医学科研中连续性变量离散化的原因和价值
在医学和其他科学研究领域中，数据可以分为连续性变量和分类变量。连续性变量可以在一个范围内取任何值，如身高、体重或血压等。而分类变量则是有限的几个类别或组别，例如：性别（男、女）、血型（A、B、O、AB）等。
什么是连续性变量的离散化呢？
离散化是将连续性变量转化为分类变量的过程。这通常涉及将一个连续范围的值划分为几个特定的区间，并为每个区间分配一个标签或分类。
例如：假设我们有一个关于成年人年龄的数据集，年龄是一个连续性变量，因为它可以取从18岁到90岁或更大的任何值。如果我们希望将这些年龄数据离散化，我们可以将其分为几个年龄段，如：
18-30岁: “青年”
31-50岁: “中年”
51岁及以上: “老年”
这样，原先的连续性年龄数据就被转化成了三个分类：“青年”、“中年”和“老年”。
离散化的过程虽然简化了数据，但它为何在医学科研中如此普遍呢？以下我们将详细探讨这个问题的答案。
统计学的考量：
简化模型：离散化可以减少连续性数据的复杂性，使得模型更加简单、直观。
处理非线性关系：有些时候，连续性变量与研究的结果之间的关系并不是线性的，而离散化后的分类变量更容易揭示这种非线性关系。
容易与公众和专业人员沟通：分类后的数据更直观、易于理解。例如，说“18-40岁的人群中有60%患某病”，比说“年龄每增加一岁，患病的几率增加2%”更易于大众理解。
2. 医学的考量：
生物学意义：在生物学和医学中，连续变量的某些特定区间可能有特定的意义。如18岁以下是青少年，可能会受到荷尔蒙等生理变化的影响；而40岁以上可能更容易受到慢性疾病的影响。
引导临床决策：离散化的结果更容易转化为临床建议和指南。例如，指导医生针对不同年龄段的患者采用不同的治疗策略。
医学科研的例子：
心血管疾病风险与年龄关系：在评估心血管疾病风险时，年龄是一个重要的风险因素。而在实际的临床指南中，通常会根据年龄段（如<40岁、40-60岁、>60岁）来评估风险，而不是使用具体的年龄值。
骨密度与年龄关系：骨密度随年龄的增长逐渐减少，但是在女性进入更年期后，骨密度下降的速度会加快。因此，将年龄离散化为更年期前和更年期后两个分类，可以更准确地反映骨密度与年龄的关系。
糖尿病的研究：在研究血糖与糖尿病的关系时，尽管血糖是一个连续性变量，但在实际的诊断中，我们通常使用一个血糖阈值（如空腹血糖≥7.0 mmol/L）来确定一个人是否患有糖尿病。
因此，连续性变量的离散化既有统计学上的考量，也有医学的实际需要。在医学科研中，我们需要在保持数据的科学性和准确性的同时，也使其易于理解和应用。因此，适当地离散化连续性变量是非常必要的。
如何进行连续性变量的离散化
离散化连续性变量的方法有很多，以下是几种常用的方法及其示例：
1. 自定义分组界值（拐点）
描述：基于实际需要或已知的知识，手动设置界值来划分连续性变量。
示例：对于年龄，我们可以基于生命周期的不同阶段来设定界值。
<18岁: 儿童
18-65岁: 成年
≥ 65岁: 老年
2. 按照每组人数自动均衡分组
描述：确保每个分类中的样本数是相似的。
假设我们有关于患者的BMI（Body Mass Index）数据，其分布如下：
最小值 (Min): 18
25th 百分位数 : 22
50th 百分位数 ，即中位数: 25
75th 百分位数: 28
最大值 (Max): 35
基于上述的百分位数，BMI数据可以被划分为以下四组：
18-22: （Q1） BMI组
22.1-25: （Q2） BMI组
25.1-28: （Q3） BMI组
28.1-35: （Q4） BMI组
这种方法利用了数据的内在分布特性，可以确保每个组间的数值差异有实际意义。
3. 按照每组取值范围自动均衡分组
描述：确保每个分类的取值范围宽度是相同的。
示例：对于从5g/dL到25g/dL的血红蛋白数据，如果我们想将其划分为4组，那么每组的血红蛋白范围为5g/dL。
5-9 g/dL
10-14 g/dL
15-19 g/dL
20-25 g/dL
4. K-means 聚类分组
描述：使用K-means聚类算法，将数据分为K个群集，每个群集的中心是该群集中所有点的均值。
示例：假设我们有关于患者胆固醇水平的数据，并且我们决定使用K-means将其划分为3组。算法可能会找到三个胆固醇水平的中心，如180, 220, 和 260 mg/dL，并根据这些中心将所有患者进行分类。
使用 MSTATA 软件进行连续性变量的离散化
MSTATA 可以用上述四种方法，人工智能一键批量完成连续性变量的离散化分组，进入 www.mstata.com 网站左侧点MSTATA医学统计机器人，进入后可以点“数据预处理工具入口”，进入专门的连续性变量分组模块进行，也可以在其他统计模块里内置的数据修改页面进行离散化操作。
选择需要离散化的变量:
该应用首先会从数据集中筛选出数值型的变量，并确保这些变量具有超过2个唯一值。
用户可以从下拉菜单中选择想要离散化的变量。
选择离散化方法:
自定义分组界值（拐点）
按照每组人数自动均衡分组
按照每组取值范围自动均衡分组
K-means 聚类分组
设定分组数量:
用户可以通过滑动条选择将数据分为多少个组。分组数量的上限取决于所选变量的唯一值数量，但最大不超过30。
输入拐点（仅在选择“自定义分组界值”时需要）:
基于用户选择的组数，应用会生成若干个输入框，用户可以在其中输入各个拐点。默认情况下，拐点值会基于所选变量的最大值和最小值进行预设。
选择数据分割方式（仅在选择“自定义分组界值”时需要）:
用户可以选择用于定义范围的符号："< 和 ≥" 或 "≤ 和 >"。
输入/修改分组标签（仅在选择“自定义分组界值”时需要）:
根据用户输入的拐点和所选的分割方式，应用会生成默认的分组标签。用户可以选择保留这些标签，或进行修改。
输入新的变量名称:
用户可以为离散化后的新变量输入名称。默认名称是原变量名后加上“_group”。
开始离散化:
用户点击“进行离散化分组”按钮开始离散化过程。
复位:
如果用户想要重新开始，可以点击“复位（所有分组清零）”按钮，清除所有之前的设置
所以，整个过程极其简单和傻瓜，只要输入要分几组，输入一下拐点值，也可以选用 < 号还是 ≤ 号来分割数据，点一下开始键，系统就自动分好组，并设置好合适的分组名称，您也可以自己改名称，整个过程不超过30秒，非常的好用，赶紧试试吧！
