我想研究患者的一个行为的影响因素用DEMATEL-ISM法，但是收集到的数据影响因素会含有年龄、职业、学历等人口学特征。要是建成ISM模型会不会有不合理的地方，技能因素影响年龄 ？
但是我又想到其实这样是可以避免的，在技能对年龄打分的时候会填“0”无影响，这样人口学特征就在最下面那层了
理论上可行，将人口学特征(如年龄、职业、学历)和技能分开收集，收集好数据和适当调整打分策略,就能避免人口学特征影响技能的不合理现象
引用chatgpt内容作答：
DEMATEL-ISM方法可以用于分析一般人口学特征因素对患者行为的影响。该方法结合了DEMATEL（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory）和ISM（Interpretive Structural Modeling）两个技术，可以帮助确定因素之间的相互关系和影响强度。
在你的研究中，如果你收集到的数据包含了人口学特征因素（如年龄、职业、学历）以及其他影响因素，你可以将人口学特征因素作为独立因素纳入模型进行分析。你可以在构建ISM模型时将技能因素对年龄的影响设置为零，表示技能因素对年龄没有影响。
这样做是合理的，因为人口学特征通常被认为是固定的，并且不会因为其他因素的变化而改变。通过将人口学特征因素放在模型的最底层，并将其与其他因素的影响关系设置为零，你可以将其作为基础因素或背景因素，从而避免了技能因素对年龄的影响。
总之，你可以使用DEMATEL-ISM方法来分析患者行为的影响因素，同时合理地处理人口学特征因素与其他因素之间的关系，以得出准确的结果。
DEMATEL-ISM方法适用于研究问题的影响因素之间的关系和相互作用，包括人口学特征因素。然而，在构建DEMATEL-ISM模型时，需要注意以下几点：
数据收集和分析：你提到的人口学特征因素包括年龄、职业、学历等，这些因素可能与其他影响因素之间存在复杂的相互作用。在数据收集和分析过程中，需要综合考虑这些因素对问题的影响，并寻找它们与其他因素之间的关系。
变量间关系正交化：DEMATEL-ISM方法通常将问题的影响因素表示为变量，并通过构建关系矩阵以及计算直接和间接关系来分析它们之间的关系。在建立关系矩阵时，需要确保变量之间的关系是相互独立和正交的，以避免因变量之间的关联导致模型结果的偏差。
技能因素与人口学特征的关系：你提到技能因素可能影响年龄，可以将技能因素作为一个独立的变量，并将其与其他人口学特征因素分开考虑。在DEMATEL-ISM模型中，你可以将技能因素与其他因素一起进行分析，而将人口学特征因素放在最底层的交互影响中，在计算直接和间接影响时对人口学特征因素不予考虑或设置为“0”来表示无影响。
总之，DEMATEL-ISM方法可以适用于分析一般人口学特征因素对研究问题的影响。在建立ISM模型时，需要谨慎考虑人口学特征因素与其他因素之间的关系，并应用合适的方法来处理它们，以确保分析结果的合理性和可靠性。
回答引自chatgpt
在使用DEMATEL-ISM法进行研究时，如果你收集到的数据中包含人口学特征（如年龄、职业、学历等），你可以将这些特征作为影响因素的子层或最底层来处理。
在建立ISM模型时，你可以将技能因素和人口学特征作为不同的层级进行分析。将人口学特征放在最底层，并且在技能对年龄打分时，可以将对年龄的影响视为不相关或填写为"0"。这样，人口学特征将不会对其他因素产生直接的影响，而是被其他因素所影响。
这种处理方式可以避免技能因素对年龄产生直接影响的情况，并将人口学特征放在模型的最底层。这样设计的模型将更合理，符合实际情况，并且能够更好地分析和解释研究结果
DEMATEL-ISM方法可以用于分析一般人口学特征因素对行为的影响。
因为：DEMATEL-ISM是一种系统动力学方法，用于分析复杂系统中各个因素之间的相互作用和影响。它通过建立一个包含所有相关因素的有向图，然后通过计算每个因素对其他因素的影响度和被影响度来分析它们之间的互动关系。
在建立ISM模型时，可以将人口学特征因素放在最底层的层级，并通过相邻层级之间的逻辑关系来反映它们对其他因素的影响。可以通过打分机制来反映人口学特征因素对其他因素的影响程度，在技能对年龄的打分时，可以填写“0”表示没有直接影响。
您的问题是关于使用DEMATEL-ISM方法分析一般人口学特征因素的合理性和处理方法的。具体来说，您担心如果构建ISM模型是否会产生不合理的结果，例如技能因素是否会对年龄产生影响。
根据您提供的参考资料，我了解到您已经进行了一些统计分析，比如计算了年龄和提问问题次数的相关性，并对数据进行了标准化变换和拟合。这些分析结果对您的研究提供了一定的参考。
针对您的问题，我建议您采取以下几个步骤来处理人口学特征因素的合理性和处理方法：
建立ISM模型：根据您的研究目标和数据收集到的人口学特征因素，可以构建一个ISM模型。ISM模型可以用于研究因素之间的相互关系，包括因果关系和相互依赖关系。您可以使用MATLAB中的ISM工具箱来进行模型构建和分析。
数据预处理：在构建ISM模型之前，您可以对数据进行预处理，确保数据的准确性和可靠性。例如，可以检查和纠正数据中的异常值和缺失值，确保数据完整和一致。
0-1变量处理：根据参考资料中的建议，对定性因素(如管理、教育)可以引入0-1变量处理，通过引入少数个0-1变量来表示定性因素的水平。这样可以将定性因素转化为定量变量，方便在模型中进行分析。
交互作用项分析：根据参考资料中的建议，引入交互作用项可以改善模型的性能。在您的研究中，可以考虑分析人口学特征因素之间的交互作用，了解它们之间的影响关系。
模型评估和修正：在建立ISM模型之后，需要对模型进行评估和修正。可以采用残差分析方法来发现模型的缺陷，并根据需要引入额外的变量或调整模型结构。
总之，通过以上步骤，您可以对人口学特征因素进行合理性分析和处理，辅助您进行患者行为影响因素的研究。在实施过程中，可以借助MATLAB工具箱和其他统计分析工具来支持您的研究。
DEMATEL-ISM方法可以用于分析任何类型的影响因素，包括人口学特征因素。然而，在分析过程中，需要考虑到这些因素与其他因素之间的相互作用，以及它们对最终结果的影响程度