1、多重线性回归模型在公立医院职工总人数影响因素分析中的应用0101课题概况文章来源现代医院，2016，16（10）：1539-1540研究类型解释性研究解释性研究解释性研究也称为因果性研究。这种研究类型主要探索某种假设与条件因素之间的因果关系，即在认识到现象是什么以及其状况怎样的基础上，进一步弄清是或明白事物和现象的为什么是这样。解释性研究是指探寻现象背后的原因，掲示现象发生或变化的内在规律，回答为什么的科学研究类型研究目的l医院职工总人数是一项衡量医院规模、人力资源数量的重要指标，是体现和评价医院人员储备的数量指标，通过对其分析找出影响医院职工总人数的主要因素，能给医院领导或卫生行政主管部门进
2、行相关抉择提供依据。l运用多重线性回归模型分析影响医院职工总人数的主要因素。运用多重线性回归模型分析影响医院职工总人数的主要因素。资料来源本研究样本来源于 2014 武汉卫生计生年鉴所收录的武汉市地区 44 家公立医院职工总人数、实际开放床位数、门急诊人次数、出院病人数、住院病人手术人次数据，数据真实可信。0202统计分析方法线性的相关分析采用多重线性回归前首先要满足资料间具有线性相关性，以职工总人数为因变量，实际开放床位数、急门诊人次数、出院病人数、住院手术病人数作为自变量，做线性的相关分析，得准确性为0.795，证明满足线性相关的要求。独立性检验对总职工人数进行独立性检验，只需要检验残差间
3、相互独立，采用Durbin-Watson统计量来判断，其结果（DW值）一般为0-4，越接近于2独立性越好。对总职工人 数进行的独立性检验DW值为1.507，接近于2，满足独立性。正态分布检验自变量X的任何一个线性组合，因变量Y均应服从正态分布，检验的方式是绘制标准化残差的直方图、茎叶图、正态概率分布图。本样本数据通过绘制残差直方图(Histogram)判断因变量Y(职工总人数)服从正态分布。方差齐性检验用SPSS软件对四个自变量进行方差齐性的检验，发现其不满足方差齐性加权最小二乘法用加权最小二乘法对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。共线性检
4、验方差膨胀因子法：方差膨胀因子VIF值越大多重共线性越严重，当0VIF4 时，不存在多重共线性，容忍度是方差膨胀因子的倒数，容忍度值越小多重共线性越严重，如果容忍度0.25，则可能存在共线性问题，如果容忍度0.1，则提示共线性问题严重。经检验，VIF=3.9554，容忍度=0.2530.25，模型中自变量间不存在共线性问题多重线性回归本研究选择线性回归模型，对自变量的相对重要性进行衡量，采用逐步回归法逐步回归法，以医院职工总人数(Y)为因变量，实际开放床位数(X1)、门急诊人次数(X2)、出院病人数(X3)、住院病人手术人次(X4)为变量建立多重线性回归模型。Y=b0+b1X1+b2X2+b3
5、X3+b4X4逐步回归法本例中：加权后对数据进行逐步的回归，最终结果输出为以实际开放床位数（以实际开放床位数（X X1 1）和门门急诊人次数（急诊人次数（X X2 2）为自变量的模型，且两者不存在共线性，做出回归方程，通过相关系数的比较得到，实际开放床位数对因变量医院总职工数影响最大，得出回归方程为：Y=520.586+0.392X1+0.000X2逐步回归法：在向前引入每一个新解释变量之后，都重新检验前面已选入的解释变量有无继续保留在方程中的价值。引入和剔除交替进行，直到既没有具有统计学意义的新变量可引入，也无失去其统计学意义的解释变量可剔出方程为止。0303主要结论结论1：相关性实际开放床
6、位数(X1)、门急诊人次数(X2)、出院病人数(X3)、住院病人手术人次(X4)，均与因变量职工总人数(Y)有较强的正相关性，相关性程度从强到弱分别是：实际开放床位数(X1)(r=0.822,P0.05)出院人数(X3)(r=0.817，P 0.05)门急诊人次数(X2)(r=0.799,P0.05)住院病人手术人次(X4)(r=0.784，P0.05)结论2：主要因素经逐步回归分析，实际开放床位数(X1)、门急诊人次数(X2)是影响医院职工总人数的两个主要因素实际开放床位数(X1)和门急诊人次数(X2)对职工总人数(Y)的影响具有统计学意义(P0.05)，从标准偏回归系数的大小发现，实际开放
7、床位数(X1)对职工总人数(Y)的影响最大，其次是门急诊人次数(X2)。0404文献评价YOUR TEXT HERE评价1文章中，只对职工总人数Y进行了正态性检验，而未对实际开放床位数(X1)、门急诊人次数(X2)、出院病人数(X3)、住院病人手术人次(X4)进行正态性检验，却在统计描述时使用了均数标准差。应该对数据进行检验后，对于计量资料，符合正态分布的用均数标准差，不符合正态分布的用中位数和四分位数间距进行描述；对于计数资料，用相对数和绝对数进行描述。评价2本样本数据通过绘制残差直方图(Histogram)判断因变量Y(职工总人数)是否服从正态分布，选择SPSS（text of normality）进行正态性检验结果更为精确。评价3文献中门急诊人次数（X2）的回归系数和标准误在表中显示为0.000，我们推测这是一个小于0.001的数字，结果未显示完全。THANK YOU!THANK YOU!BEATITS PPT STUDIO
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