引入语：中医是一种关注人体整体平衡的医学体系。中医指标，如脉象、舌象、症状等，都反映了人体的健康和病理。现有研究大多只关注两个指标间的相关性，而忽略了多个指标的相互作用。此外，中医指标的相关性会随时间而变化，需要把握其动态特点。因此，本案例建立纵向数据模型捕捉多个中医指标相关关系的动态变化，以期为中医研究和医学数据分析提供参考和启发。

多指标纵向中医数据相关性研究

一、研究背景

在中医研究中，各个中医指标有着紧密的联系。现有的研究主要关注于中医指标两两相关性的探索，而忽视了多指标下的相关性。同时，仅考虑各指标在给定时刻的相关性也是远远不够的，实际中各指标间的相关性会呈现一定的动态变化特点。因此，考虑多个中医指标在一段时间内相关性的动态变化是中医研究中亟待解决的难题。

二、研究目标

关于中医中多个指标的相关性研究，特别是各指标动态的相互联系，是医学上十分感兴趣的问题。临床治疗不仅需要考虑治疗结果，还十分注重治疗过程的研究。纵向数据模型在分析中不仅关注了最后的结局，还同时考虑了变化的过程。因此，本研究希望使用纵向数据的模型把握多个中医指标相关关系的动态变化。

随着随访次数的增加，还可以将患者在多次随访时各指标的观测值视为函数型数据，采用函数型数据分析的方法对各指标的相关性进行分析。利用函数型数据分析可以对数据的动态变异性进行研究，因此函数型数据分析方法也为医学数据的分析提供了新的思路。本研究希望通过函数型数据分析的方法对各指标动态的相关性进行研究。

三、研究思路与内容

本研究旨在对中医多指标之间的相关性进行探索，主要内容可以分为如下两点：（1）利用纵向数据的分析方法，对各中医指标的相关性进行研究。（2）利用函数型数据的分析方法，对各中医指标的相关性进行研究。

针对中医中的重要指标，设计科学的调查问卷，并确定不同的随访时间，进一步对患者开展充分的问卷调查。除此之外，确定本研究需考虑的协变量，如年龄、性别等，并完成相应数据的收集。在此基础上，进行相应的数据清洗，完成描述性分析。

图1：研究流程

当随访次数达到一定数量后，可采用函数型数据的分析方法对各指标的相关性进行探索。首先，将函数型典型相关分析方法应用到所收集的数据上，该方法可对五个指标的相关性进行两两分析，基于典型变量权重函数图及典型相关系数，可实现对不同时段相关性的探索；进一步，应用函数型回归分析，以某个中医指标的观测函数作为因变量，以其他四个中医指标的观测函数及所考虑的协变量作为自变量，进行回归分析，由所估计的回归系数函数可分析各指标在不同时段的相互关系。

四、研究应用

可咨询问题的范围包括真实世界研究、随机试验、生物医学数据分析、纵向数据分析方法、函数型数据分析方法、高维数据分析方法等。