医学论文数据分析怎么做

一、医院管理模式

随着医学科学技术的发展，医院现代化建设的加速，以及医疗事业改革步伐的加大，医院管理模式正在逐步由信息化管理进阶至数字化、智能化运营，这也就意味着，在医院普遍使用HIS及各种医疗应用系统的基础上，相应的信息化设备和手段更加广泛，应用更加有深度，数据更加标准化和精细化，相互之间的衔接度和流程也更加融合，最终以“数据+模型”的方式，来服务于医生和患者。

图1-医院，由信息化管理到数字化、智能化运营

二、智慧医院运营特性

01一切人工行为系统化

伴随着医院在人工成本方面投入的减少，过去很多人工服务逐步变成了系统交互服务。

02一切设备行为数据化

通过对医疗设备的数据采集和汇聚，实时监测医疗设备，快速地共享和传递患者检查信息。

03物物有码，全程追溯

一方面，全程追溯药品和耗材使用情况；另一方面，全程追溯患者看病流程，包含挂号，诊断，化验，治疗，支付等全部环节。

智慧医院的数据更加丰富，精细与深化，智慧医院的运营重点就是对这些数据和信息的整合和使用，做到数据高度透明，信息及时共享，实时掌握可视与可控的运营全局。

图2-医院运营全局可使与可控

三、数据分析应用场景

图3-智慧医院，数据支持

应用举例：

在绩效管理结果领域，医疗收入下降了

场景分析：

从门诊和住院两方面收入来看：

①门诊收入下降，往前追溯和查找原因，专家门诊收入下降了，出诊专家数减少，追溯发现，这个月很多专家去参加医疗研讨会，导致出诊时间减少了。不仅影响收入和效益，也影响患者满意度。

②住院收入减少，因为病床周转率降低，手术例数下降，追溯发现，在化验时患者的平均等候时间较长，导致上手术之前等待时间过长，病人平均住院日增加了，从而导致病床周转率降低。不仅影响住院收入，也影响对患者的服务是否充分。

解决方案：

首先，对专家研讨会时间重新统筹安排，来平衡门诊出诊时间，从而提升门诊收入；

然后，采购检验/化验设备，更好地满足患者需求，缩短患者等候时长，提高病床周转率，从而提升住院收入。

通过对绩效管理指标的监测，追溯业务运营数据指标，从而做出科学决策，为医院资源更好的配置指明了方向。

数钥分析云可根据医院大数据，设立全面且有代表性的分析指标，构建丰富的分析模型和主题，实时监控医院全线的运营情况，协助创建智慧医院，为患者提供更精准的服务。

论文常用数据分析方法

论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!

论文常用数据分析方法分类总结

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。