基于两种相关系数分析法的睡眠质量诊断

摘 要：本文根据美国睡眠医学研究院（American Academy of Sleep Medicine）提供的人体睡眠质量指数与志愿者相应的性别、年龄、可信度、精神质、神经质、性格六种可能影响人体睡眠质量指标的数据对睡眠质量进行分析。多项研究表明，性别对人体睡眠质量指数影响不大[1]，但是对其他可能影响人体睡眠质量指标的影响较大。基于这一个前提，首先，本文利用Pearson相关系数分析法和Spearman相关系数分析法，通过SPSS对六种可能影响人体睡眠质量指标与人体睡眠质量指标进行相关性分析，然后结果表明：可信度、神经质对人体睡眠质量影响较为显著，年龄、性别对睡眠质量影响不大，但是精神质和性格因素在不同性别人群中表现出截然不同的显著性。精神质对男性的睡眠质量有显著影响，而性格因素对女性的睡眠质量有显著影响。

关键词：人体睡眠质量指数；Pearson相关系数分析法；Spearman相关系数分析法；睡眠质量诊断

现在，由于压力和各种因素的影响，越来越多的人有失眠症状，据统计，中国成年人失眠率高达38.2%。 长期失眠会让人感到疲倦，会影响人们学习的工作效率是否严重，而严重的失眠对人体的危害是不可估量的，所以分析影响睡眠质量的因素，寻求提高睡眠质量的方法特别重要。

1 Pearson相关系数分析法

Pearson系数用于反映两个变量的相似度，可以用来计算两个向量的相似度[2]。计算公式如下：

分子是协方差，分母是两个变量的标准差的乘积。 当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或1。 T检验可以用来检验相关系数是否显着。 t检验公式如下。

当T小于t（n2）时，相关系数显着。 通过计算数据的Pearson系数并测试相关性，可以获得数据。

2 Spearman相关系数分析法

Spearman相关系数分析法是一种非参数检验方法，与分布无关，接触度量之间的强度变量之间无重复数据[3]，如果一个变量是另一个变量的严格单调函数，Spearman等级相关系数为1或1 ，原始数据从大到小为：x"i，y"i从高到低为：xi，yi。

3 结果

3.1 Pearson相关系数分析法结果

Pearson系数通过SPSS获得并且进行显着的测试以获得下表

对于男性人群来说，可信度，精神质和神经质都得到了显著水平为0.05的显著性测试，性格因素则没有通过显著性测试，因此对于男性而言，在显著水平为0.05情况下，性格因素与睡眠质量无关。对于女性，可信度，神经质和性格因素通过了显著水平为0.05的显著性测试。因此对于女性人群而言，在显著水平为0.05情况下，精神质与睡眠质量无关。

3.2 Spearman相关系数分析法结果

对于男性人群来说，可信度，精神质和神经质都得到了显著水平为0.05的显著性测试，性格因素则没有通过显著性测试，因此对于男性而言，在显著水平为0.05情况下，性格因素与睡眠质量无关。对于女性人群来说，所有因素都通过了显着性检验。

4 结果分析

通过对两种方法的显著水平为0.05的显著性检验比较，对于男性人群来说，两种方法的下显著水平为0.05的顯著性检验中性格因素都没有通过显著性检验，因此可以得出结论：在男性人群中，性格因素和人体睡眠质量没关系。对于女性人群来说，在显著水平为0.05情况下，精神质通过了Spearman的显著性测试，但在Pearson系数检验下并不显著，而由于Spearman的显着差异较弱，因此可以判定：可信度、精神质和神经质是影响男性睡眠质量的因素。 可信度、神经质、性格因素是影响女性睡眠质量的因素。

5 结论

最后，可以证明影响睡眠质量的因素对于不同性别的人来说是不一样的。 年龄对睡眠质量的影响与性别无关，其他因素对睡眠质量的影响与性别有关。 其中，可靠性，精神质和紧张性对男性的睡眠质量有影响。 可靠性，紧张性，性格因素影响女性的睡眠质量。

参考文献：

[1]王群，李小妹.西安市社区老年人睡眠质量及其影响因素研究[J].护理研究，2012，26（7）：591594.

[2]黄毅，聂文志.Pearson相关系数分析法在西太平洋副高特征量分析中的应用[C].中国气象学会年会，2013.

[3]万黎，毛炳启.Spearman秩相关系数的批量计算[J].环境保护科学，2008，34（5）：5355.

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