幻觉特异类别特征的量化分析

幻觉是精神科临床上十分常见的一个症状 ,特别是对于精神分裂症来说更是如此。在临床上 ,我们以幻觉的效应作为重要方法来评价幻觉这一主要指标 ,这样虽然可以反映幻觉的主要问题 ,但也有可能忽略了幻觉其他很多的特征以及这些特征对我们关于幻觉的认知的影响。我们曾对幻觉的 18项属性进行过描述[1] ,也进行了幻觉频度的初步分析[2 ] 。为进一步认识这些特征之间的相互关系 ,特别是识别幻觉特征类别中的代表性特征 ,我们进行了特征的相关分析以及相关的研究。1　一般资料与方法研究对象为 83例精神疾病患者 ,男性 4 6例 ,女性 37例 ,年龄 1…     

幻觉特征的聚类分析

目的在幻觉的18个属性中,了解幻觉属性分类.方法应用幻觉量表对83例有幻觉的精神疾病患者进行评定,进行18类属性的聚类分析.结果认为幻觉的18项属性可以分为4类,即效应类(13、14、12、3)、体验类(10、11、15、17、8)、特征类(6、7、4、5、2、9、1)和伴随属性类(16、18).结论幻觉的18类属性可以从4个方面来认识,其中前3类可能是最主要的.     

幻觉的量化描述:特异属性的数理识别

目的在幻觉的18项属性中，了解幻觉的特异或典型属性。方法应用幻觉量表对83例精神疾病患者进行评定，进行18个属性的相关分析，应用相应的方法求征。结果18项属性之间大都存在着统计学意义的相关性，行为效应是幻觉的典型或特异属性。结论行为效应属性是幻觉的特异属性。     

幻觉属性的主成分分析

目的　应用较少的因子来了解幻觉属性。方法　应用幻觉量表对 83例精神疾病患者进行评定 ,并对 18项属性进行主成分分析。结果　 18种属性中的大多数属性之间都存在着统计学意义的相关性 ,可以用 4个因子来表达幻觉属性 ,分别是效应因子、真实性因子、精神病性因子和独有性因子。 4个公共因子的累计贡献率为 56 %。结论　幻觉大多数属性相关性好 ,属性可以从 4个方面来描述。     

幻觉的量化描述:(二)属性的相关分析(1)

为了解幻觉属性的相互关系,应用幻觉量表对83例精神疾病患者进行评定,并进行5类属性的相关分析。结果,几乎所有的5类属性之间都存在着统计学意义的相关性,其中效应属性与其他属性关系更为密切,与总分关系最高。提示,幻觉属性相关性好,效应属性可能是主要属性。     

精神疾病住院患者幻觉属性分析

目的：了解幻觉属性的相互关系。方法：应用幻觉量表对83例精神疾病患者进行评定，并进行18项属性的相互的相关分析。结果；18个属性中的大多数属性之间都存在着统计学意义的相关性。结论：幻觉大多数属性相关性好，效应属性项目可能是幻觉的主要特征。     

幻觉的量化描述:(三)特异类别属性的分析

目的 在幻觉的几个类别属性中，了解幻觉特异类别属性。方法 应用幻觉量表对83例精神疾病患者进行评定，进行5类属性的相关分析，应用相应的方法求证。结果 5类属性之间都存在着统计学意义的相关性，每一类属性与其他属性相关关系的平均值，唯效应属性最高。结论 效应属性是幻觉的特异属性．     

幻觉的量化描述：（二）属性的相关分析（1）

目的：了解幻觉属性的相互关系。方法：应用幻觉量表对83例精神疾病患者进行评定，并进行5类属性的相关分析。结果：几乎所有的5类属性之间都存在着统计学意义的相关性，其中效应属性与其它属性关系更为密切，与总分关系最高。结论：幻觉属性相关性好，效应属性可能是主要属性。