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目的:分析土壤因子与血小板分布宽度之间的关系及分布规律。方法收集了我国30个省、直辖市和自治区的4752例45~80岁中老年血小板分布宽度参考值。运用相关分析法分析血小板分布宽度参考值与土壤因素之间的相关性,运用多元线性回归建立模型,分析血小板分布宽度参考值与土壤因素的关系。结果血小板分布宽度参考值与表土砂砾百分率(X1)、表土粉粒百分率(X2)、表土黏粒百分率(X3)有很显著的相关性,得出中老年人血小板分布宽度回归预测方程:Y^=-3.275-0.253 X1+0.335 X2-0.145 X3+8.147 X4-0.024 X5+0.235 X6-0.144 X8-0.054X9±2.146。结论综合10项土壤因子与血小板分布宽度参考值之间的相关性,采用 ArcGIS软件可绘制出我国45~80岁中老年血小板分布宽度参考值分布图,更加科学准确地确定血小板分布宽度参考值。

作者:谷琳琳;葛淼

来源:中国老年学杂志 2016 年 36卷 16期

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作者:
谷琳琳;葛淼
来源:
中国老年学杂志 2016 年 36卷 16期
标签:
血小板分布宽度 多元回归分析 土壤因素 Platelet distribution width ( PDW) Multiple regression analysis Soil factors
目的:分析土壤因子与血小板分布宽度之间的关系及分布规律。方法收集了我国30个省、直辖市和自治区的4752例45~80岁中老年血小板分布宽度参考值。运用相关分析法分析血小板分布宽度参考值与土壤因素之间的相关性,运用多元线性回归建立模型,分析血小板分布宽度参考值与土壤因素的关系。结果血小板分布宽度参考值与表土砂砾百分率(X1)、表土粉粒百分率(X2)、表土黏粒百分率(X3)有很显著的相关性,得出中老年人血小板分布宽度回归预测方程:Y^=-3.275-0.253 X1+0.335 X2-0.145 X3+8.147 X4-0.024 X5+0.235 X6-0.144 X8-0.054X9±2.146。结论综合10项土壤因子与血小板分布宽度参考值之间的相关性,采用 ArcGIS软件可绘制出我国45~80岁中老年血小板分布宽度参考值分布图,更加科学准确地确定血小板分布宽度参考值。