Exploring Statistical Approaches to Diminish Subjectivity of Cluster Analysis to Derive Dietary Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Dietary patterns derived by cluster analysis are commonly reported with little information describing how decisions are made at each step of the analytical process. Using food frequency questionnaire data obtained in 2001-2007 on Albertan men (n = 6,445) and women (n = 10,299) aged 35-69 years, the authors explored the use of statistical approaches to diminish the subjectivity inherent in cluster analysis. Reproducibility of cluster solutions, defined as agreement between 2 cluster assignments, by 3 clustering methods (Ward's minimum variance, flexible beta, K means) was evaluated. Ratios of between- versus within-cluster variances were examined, and health-related variables across clusters in the final solution were described. K means produced cluster solutions with the highest reproducibility. For men, 4 clusters were chosen on the basis of ratios of between- versus within-cluster variances, but for women, 3 clusters were chosen on the basis of interpretability of cluster labels and descriptive statistics. In comparison with those in other clusters, men and women in the "healthy" clusters by greater proportions reported normal body mass index, smaller waist circumference, and lower energy intakes. The authors' approach appeared helpful when choosing the clustering method for both sexes and the optimal number of clusters for men, but additional analyses are required to understand why it performed differently for women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».