预测法在医院管理中的运用
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【摘要】目的:将预测法运用在医院管理中。方法:应用趋势直线外推法、移动平均法、相关分析预测法来进行预测。结果:通过运用3种统计预测方法预测门诊工作量和疾病患病情况及疾病病死率3个实例来说明统计预测在医院管理中的重要性。结论:3种预测方法简洁、直观,预测误差小,能为医院管理和决策提供科学依据,在医院管理中是3种较好的预测方法。
【关键词】统计预测;方法;医院管理
doi:10.3969/j.issn.1006-1959.2010.09.327文章编号:1006-1959(2010)-09-2567-02
统计预测是管理的重要方法之一,在管理决策中具有重要的地位和作用。科学的统计预测可为医院制定政策和发展规划提供科学依据,有利于克服政策制定和决策中的盲目性。我院成功将统计预测原理运用大医院的管理中去,取得良好效果,现在报告如下:
1.资料与方法
1.1实例分析1:以笔者所在医院2005~2008年门诊医疗工作量为基础资料,运用趋势直线外推法对医院2009年的门诊工作量进行预测,(见表1)。
1.2实例分析2:以笔者所在医院2006-2008年细菌性痢疾患者的住院数据为基础资料,运用移动平均法对细菌性痢疾的发病情况和规律进行预测,以便医院制定相应的应急机制。
1.3实例分析3:以我院2008年各种疾病人数与疾病病死率(表5),运用相关分析预测法来预测他们之间的关联性,并进行验证。
2.预测结果与分析
2.1实例分析1:把时间数列中的时间X作为自变量,数列Y值作为因变量,按最小二乘法原理,求出线性方程 =a+bx,并用它来进行预测,(见表1)。
从(表1)中的数据可先计算出Y和X,然后再求出回归系数(b)截距(a),即得预测直线方程,具体计算方法如下:
y- =ΣYn=243.894=60.97
x- =ΣXn=104=2.5
b=(nΣxy-ΣxΣy)/[nΣx2-(Σx)2]=(4×624.46-10×243.89)/[4×30-(10)2]=2.947a= -b =60.97-2.947×2.5=60.97-7.37=53.60
预测直线方程: Y⌒=53.60+2.947X
表12005-2008年门诊工作量估计与回归计算
趋势直线外推法的一个预测值,称为点预测值,它表示预测期一般水平的平均值。未来的实际值可能高于它,也可能低于它,为了使预测更有把握,还需要计算误差进行区间预测,由指标S(Y)来代替。
S(y)=Σ(Y-Y-)2/n ,=11.49 =3.39
设置倍水平a=0.05,n=4
查t分布表;t=2.132门诊工作量的置倍区间为 Y⌒±2.132S(y)根据上述直线趋势预测方程式,可预测2009年以及近几年的门诊工作量情况,预测2009年门诊工作量。
X=5, 5=53.60+2.947×5=53.60+14.74=68.34(万人次)
按照我院2009年门诊人次(68.34万人次)的情况来看,所预测的结果在68.34±2.132×3.39(61.11万-75.57万以上)之间是基本符合的。
2.2实例分析2(见表2、表3)。
表22006-2008年细菌性疾病逐月患病情况
表32006-2008年细菌性痢疾变动系数
从(表2)中我们可以看出,细菌性痢疾病人数逐年减少,在每一年中,从4月份逐渐增加,5、6月份达到最高峰,以后又逐渐下降至第2年1月份为1或0,然后又有所上升,季节变动基本以1年为1个周期。
(表3)中相同各月平均数是用3年中各月实际患病人数之和除以3算得,季节变动系数是用(表3)中各月平均数除以其合计数算得。为消除季节变动的影响,我们用移动平均法来推算出一系列移动平均患病数(即用2006年全年患病人数的平均数作为这个时期的中点,为了计算方便,我们把它算作7月份的患病人数,再用2月份至次年1月份的平均患病数作为8月份的患病人数,依此类推),便可得到我院细菌性痢疾患病情况趋势,(见表4)。
表4我院3年细菌性痢疾患病情况趋势
从(表4)中可以看出,数字季节变动的影响已被消除,从连续25个月的监测可以看出,细菌性痢疾患病人数已呈连续下降趋势。
2.3实例分析3(见表5)。
表52008年各种疾病病死率与疾病患病人数相关计算表
(表5)中X为自变量,Y为因变量,根据最小二乘法原理,计算出回归方程: Y⌒=a+bx,Y⌒=0.76+0.00016x。
为了验证这个预测结果的可靠程度,需计算出二者之间的相关系数r和标准误Syx。
r=∑XY-∑X∑Y/n[∑X2-(∑X)2/N][ ∑Y2-(∑Y)2/N]=8891-11143×9.4/10[22074747-(11143)2/10][12.5435-(19.4)2/10]
=-0.264
Syx= ∑Y2-a(∑Y)-b∑XY/n-2,= 12.5434-0.76×9.4-0.00016×8891/8
=0.705
r越趋近于1,表明相关关系越密切,则使用相关线性方程模型进行预测越可靠,r越接近于0表明相关关系越不密切,则使用相关线性方程模型进行预测越不可靠。本例疾病患病例数与疾病病死率之间的相关系数为-0.264,标准误差为0.705(趋近于1),对于二者的关系推论还需进行检验。
设1-α=0.95,α=0.05,ν=4-2=2 t=r/Syx=-0.374
查t值双侧t0.05(2)=4.303,∣t∣∠t0.05(2)在α=0.05水平上,认为疾病发生例数与疾病病死率之间没有关系,表明此预测结果是不可靠的,说明各疾病病死率与疾病发生例数的多少是没有关系的。
3.讨论
3.1本文仅以对门诊工作量和患病情况中的3个实例分析说明统计预测在医院管理中的重要性,而3种方法各有优缺点;直线外推法是根据实际时间序列资料,利用几何平均数的方法,外推出下一时期的水平,适用于事物的变动过程是上升或是下降,而且升降幅度相差不是很大;移动平均法主要是消除季节变动的影响,为预测下年各季或各月患病水平提供依据,此法适用于现象之间存在着季节变动规律;相关分析预测法主要是表明相关关系的密切程度,相关系数越接近1,相关关系越密切,使用相关线性方程模型进行预测越可靠;相关系数越接近于0,表明预测越不可靠,此方法适用于现象之间存在着相互依存关系。
3.2统计预测,可以发现疾病的发展情况以及相关条件。门诊工作量的变动受农时、气候、节假日制约,也受发病率的支配,要善于排除一些随机的、不稳定因素的影响,客观地分析预测对象,才能真正地显示出预测对象的发展趋势。统计预测属于定量预测,影响预测结果因素较多,有必要对误差的程度做出一定的估计,将预测的结论确定在预测值的可能范围:即区间预测,这样更能体现把握性和准确性的统一 ......
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