時間：2023-06-07 09:31:23
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇統計分析，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
【關鍵詞】股指數據；Wilcoxon秩和檢驗；Mood中位數檢驗
一、研究背景
股票指數的波動程度可以用來衡量金融投資的風險。金融風險是指金融資產在未來時間內預期遭到損失的可能性。隨著改革開放的深入和市場經濟的逐步建立，金融風險越來越成為人們關注的熱點之一。尤其是經濟全球化以來，我國的經濟發展更容易受到全球市場經濟變化的影響和沖擊，在此背景之下，探究金融風險已成為近期經濟運行中的一個重要話題。
非參數統計是統計學的一個重要分支。它可以只利用樣本觀察值中一些非常直觀地信息進行統計推斷，從而從數據中獲取有用信息。通過非參統計分析中的Wilcoxon秩和檢驗法和位置參數差的檢驗方法等，我們可以得到兩個時間段的股指數據的差異性和波動程度情況，從而衡量該時間段的金融投資風險。
二、數據來源
數據分別選取2016年6月和2016年5月每天的的上證指數的開盤股指數據。數據選取最近兩個月的股指數據進行分析，具有非常高的研究價值。指標選取的是5月和6月的股指數據，具有時間上的連續性，便于分析。同時數據從上到下是按時間排列的。
三、使用的統計方法
（一）描述性統計分析
描述性統計分析是在對產生的總體的分布不做任何假設的情況下，整理數據、顯示數據和分析數據，將數據中有用的信息提取出來的統計方法，常用的描述下統計方法有圖形法和數值方法。在本文中，用描述性統計分析對總體的所有變量的有關數據進行集中程度分析、離散程度分析和數據的分布等。
（二）Wilcoxon秩和檢驗法
1、基本思想
當兩組配對資料近似服從正態分布，它們差值的檢驗可以使用配對t檢驗法。如果配對資料的正態分布的假設不能成立，就可以使用Frank Wilcoxon（1945）符號秩檢驗，它是一種非參數檢驗方法。對配對資料的差值采用符號秩方法來檢驗。它的基本要求是差值數據設置為最小的序列等級和兩組配對資料是相關的（配成對）。用數據的秩代替原數據進行的假設檢驗的方法為秩和檢驗。如果相比較組之間秩次之和十分接近，則認為各組之間沒有差別；如果相比較組之間的秩和相差十分懸殊，則認為各組間存在差別。
2、Wilcoxon秩和檢驗的基本步驟
先將原始資料在不分組別的情況下從小到大排序、編秩，然后將所編秩次相加、求和、假設檢驗。
a.建立檢驗假設：兩總體分布相同；
b.兩樣本混合統一編秩次，相同觀測值（即相同秩）在不同組時取平均秩次，計算兩組秩和。
記兩個獨立的連續型隨機變量總體X和Y的樣本分別為x1，x2，…，xm和y1，y2，…，yn，不妨假設合樣本的各個之間互不相等。記合樣本容量為N=m+n。
原假設為：H0：mex=mey在理論上，假設兩個總體X和Y的分布函數具有相同的形式，但不一定Τ品植肌＜醇偕瑁
X～F（x-mex），Y～（y-mey）
從而原假設H0：mex=mey等價于H0：X和Y同分布。
將兩組樣本混合，求出每個樣本在合樣本中的秩。記樣本yj，j=1，2，…，n在合樣本中的秩為Rj，則Rj=1，2，…，N。令Wy表示總體Y的樣本y1，y2，…，yn的秩之和，即
WY=■Rj
同樣定義WX為X樣本的x1，x2，…，xm秩之和，我們稱WY或WX為Wilconxon秩和檢驗統計量。
（三）位置參數差檢驗
有位置參數的差是一個常數的檢驗問題。假設X和Y的分布函數F（x）和G（y）有這樣的關系：存在位置參數a，使得對任意的c都有F（c-a）=G（c）。正如前面所說的，由于在X的分布函數為F（x）時，X+a的分布函數為F（x-a）所以X+a和Y有相同的分布函數，a可以看成Y的位置參數與X的位置參數的差：a=Y的位置參數-X的位置參數。位置參數的差a是否是一個常數η的檢驗問題有三種情況：aη和a不等于η。所以他們的位置參數的差是否是一個常數η的檢驗問題可以等價的轉換為檢驗Z和Y的位置參數是否沒有差異的檢驗問題。
四、研究內容及分析
對5月和6月的股指數據分別做描述性統計分析和對這兩個月的的股指數據做一個綜合比較的描述性統計分析如下：
從上表可以看出五月和六月份的平均數和中位數的差異還是有的，而且與兩者共同構造的平均值和平均值都有差異性，當然這種差異性是相對較為穩定的股指數據來說的，從數值上看差異性當然不是很大。
同時從表中可以知道，五月的標準差為63.0975，六月的標準差為36.32061，說明這兩個月的股指數據的離散程度是比較大的。因為數據具有時間上的近似連續性我們還可以對數據做出如下散點圖。從圖中可以看出，5月和6月的股指波動程度不太相同。
Wilcoxon秩和檢驗法的求解過程如下：
1、將這兩個月共40天的股指合在一起，把它們的工資由小到大排列，并記下它們的秩，
2、將五月份的股指數據的秩相加，它們的和為W=299；
3、顯然，在W比較小時認為五月的股指數值比六月的小。通過查Wilcoxon秩和檢驗臨界表，在m=20，n=20時，我們有P（W
五、研究結論：
經過以上兩種方法的研究，我們可以發現，6月份的股指和5月份有明顯性差異。6月份的股指數值比5月份的高。5月份的離散程度比6月的離散程度大，即這兩個月的波動程度不一樣。經查找資料得出，兩個月波動程度不相同的原因有：（1）國際因素，尤其是5月5日時受到市場的干擾，股指大幅下降。還有美聯儲的議息也使股市不斷發生變化；（2）我國貨幣政策；（3）股票市場制度，今年春夏時我國證監會一直出臺各種完善我國金融市場的政策。
參考文獻：
[1]王靜龍，梁小筠.非參數統計分析.北京：高等教育出版社[M].2006 P55-74.
【關鍵詞】統計分析方法；應用；檢驗體系；共性問題；現實意義
中圖分類號：C8 文獻標識碼：A 文章編號：
前言
隨著信息技術的普及和廣泛應用，它推動了社會、經濟和科學技術的發展，多元統計分析方法的難題得到了攻破，各個領域廣泛采用，推動了各行各業經濟的快速發展。
二、多元統計分析方法的主要應用
統計方法是科學研究的一種重要工具，其應用頗為廣泛。在工業，農業，經濟，生物和醫學等領域的實際問題中，常常需要處理多個變量的觀測數據，因此對多個變量進行綜合處理的多元統計分析方法顯得尤為重要。隨著電子計算機技術的普及，以及社會，經濟和科學技術的發展，過去被認為具有數學難度的多元統計分析方法，已越來越廣泛地應用于實際。
聚類分析
它是研究分類問題的一種多元統計方法，聚類分析的基本思想是首先將每個樣本當作一類，然后根據樣本之間的相似程度并類計算新類與其它類之間距離，再選擇近似者并類每合并一次減少一類，繼續這一過程直到所有樣本都合并成為一類為止。所以聚類分析依賴于對觀測間的接近程度或相似程度的理解，定義不同的距離量度和相似性量度就可以產生不同的聚類結果。企業制定市場營銷戰略時要弄清在同一市場中哪些企業是直接競爭者，哪些是間接競爭者是非常關鍵的一個環節。要解決這個問題，企業首先可以通過市場調查，獲取自己和所有主要竟爭者，從而尋找企業在市場中的機會。
判別分析
判別分析是已知研究對象分成若干類型，并取得各種類型的一批已知樣品的觀測數據、在此基礎上根據某些準則建立判別式，然后對未知類型的樣品進行判別分析，企業在市場預測中往往根據以往所調查的種種指標，用判別分析方法判斷下季度產品是暢銷平銷或滯銷。一般情況下判別分析經常與聚類分析聯合起來使用。
主成分分析
主成分分析就是設法將原來指標重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合指標，來代替原來指標，同時根據實際需要從中可取幾個較少的綜臺指標，盡可能多反映原來指標的信息，在市場研究中常常利用主成分析方法分析顧客的偏好和當前市場的產品與顧客之間的差別，從而提供給生產企業新產品開發方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推廣和應用。它是將錯綜復雜的隨機變量綜合為數量較少的隨機變量去描述，多個變量之間的相關關系以再現原始指標與因子之間的相互關系。也可以認為因子分析是將指標按原始數據的內在結構分類。例如:對Y個調查區的商業網點數、人口數、金融機構服務數、收入情況等N個指標進行因子分析，如果按照一般的分析方法，我們就需要處理N個指標，并給它們以不同的權重。這樣不僅工作量變大而且由干指標之間存在比較高的相關性，會給分析結果帶來偏差另外給具有較高相關性的眾多指標，從而計算出各個調查區平均綜合實力得分以便決定在某個調查區擬建何種類型的銷售點。
三、構建多元統計分析方法檢驗體系的必要性
(一)構建多元統計分析方法檢驗體系，提高多元統計分析應用質量
多元統計分析方法已經越來越為人們廣泛應用，但應用中盲目套用分析方法的情況很多，只關心模型方法的應用。許多教科書也只側重介紹多元統計分析方法的思想、原理和分析步驟，對多元統計分析方法應用結果的統計檢驗敘述不多。這就直接影響了多元統計分析方法的應用效果和可信性。因此，本文擬對多元統計分析方法的統計檢驗問題進行探討。構建多元統計分析方法檢驗體系的目的在于進一步豐富和完善多元統計分析方法的內容體系；實踐上，使多元統計分析方法的應用更加合理、規范。推動多元統計分析方法應用質量的提高，推動多元統計分析方法獲得更廣泛的應用。
(二)多元統計分析統計檢驗體系的基礎理論
多元正態分布總體的樣本分布，即維希特分布，霍特林分布，威爾克斯分布,多元正態總體均值向量假設檢驗，包括一個正態總體均值向量假設檢驗，兩個正態總體均值向量假設檢驗，多個正態總體均值向量假設檢驗；多元正態總體協方差陣假設檢驗，包括一個正態總體協方差陣假設檢驗，多個協差陣相等假設檢驗。
(三)關于統計檢驗體系
將上述統計檢驗體系有機結合在一起，就構成了多元統計分析方法檢驗體系的基本框架。多元統計分析方法檢驗體系的構建,用多元統計分析方法，充分發揮多元統計分析方法的應用價值，提高應用質量，我們建議，在應用時，應該按照上述框架進行相應的統計檢驗。當然。上述統計檢驗體系還是一個初步的框架，隨著多元統計分析方法理論的逐步完善，上述檢驗體系也需要不斷完善，也需要更多的同行關注此類問題并不斷加以研究。另一方面，在實際應用中，即便是某種方法根據上述內容都進行了統計檢驗，由于各種方法自身存在的缺陷或局限性，也還會存在許多應用中考慮不周之處。應該引起注意。但是，因子分析結果還是具有較大主觀性。特別是對公共主因子在專業方面實際意義的解釋上，仍然保留著一種藝術氣息，并沒有統一做法，因此很多情況下也是不能令人滿意的。總之，我們在應用時，對因子分析的適用性、公因子的估計方法、公因子選取的數目。公因子的實際意義的解釋等一系列問題都要引起足夠注意。檢驗體系有如下幾個分類：
a.主成分分析統計檢驗體系
b.因子分析統計檢驗體裂引
c.系統聚類分析統計檢驗體系
d.判別分析統計檢驗體裂
e.對應分析統計檢驗體系
f.典型相關分析統計檢驗體系
四、多元統計分析方法應用中需要注意的幾個共性問題
1.關于原始數據變量的總體分布問題。
對原始變量的總體分布各種方法各有不同的要求。有的方法對原始數據變量總體分布沒有特殊的要求，如主成分分析、聚類分析、對應分析。有的方法在不同情況下，對原始變量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估計方法不同，對原始變量分布要求不同，采用極大似然估計方法估計主因子時，是假定原始變量是服從多元正態分布的，因此，應用時要引起重視，如典型相關分析要求原始變量服從正態分布，但在嚴格意義上，如果變量的分布形式比如高度偏態不會降低其他變量的相關關系，典型相關分析是可以包含這種非正態變量的。
樣本容量問題。
進行多元統計分析時，樣本容量n達到多少為宜，目前尚沒有統一的結論。有的認為樣本容量應是變量個數的10～20倍，有的認為樣本容量要在100以上比較合適，有的認為進行巴特萊特檢驗時的樣本容量應該大于150方可，也有的認為不必苛求太多的樣本容量，如在進行主成分分析和因子分析時當原始變量之間的相關性很小時，即使再擴大樣本容量，也難以得到滿意效果。
原始變量之間的相關性以及非線性關系問題。
多元統計分析方法中，有的是的要求原始變量中要具有相關性。有的則不要求原始變量具有相關性。如聚類分析中，進行Q型系統聚類分析時對原始數據變量之間的相關性也是有要求的，如選擇歐式距離、明氏距離、蘭氏距離時，則要求原始變量之間是不相關的。只有對原始數據的相關性進行了處理后，才可以選擇使用上述距離。若原始變量存在相關性，則選擇馬氏距離比較合適。另外原始變量之間的非線性關系也是需要注意的問題。如主成分分析、因子分析以及典型相關分析當基于相關矩陣來進行計算時，這里的相關矩陣實際上是Pearson的積差相關。但是，如果變量之間的關系不是線性的，而是非性相關關系，于是，所進行的分析以及結論也就失去應有的意義了。
數據處理問題。
多元統計分析中涉及多個變量，不同變量往往具有不同的量綱及不同的數量級別。在分析時，具有不同量綱的變量進行線性組合是沒有意義的，不同的數量級別的變量之間進行分析時。會導致“以大吃小”，即數量級的變量的影響會被忽略，從而影響了分析結果的合理性。因此。為了消除量綱和數量級別的影響，進行多元統計分析時，必須對原始數據進行處里，最常用的是先作標準化變換處理，然后再作相應的分析。
五、結束語
在統計分析方法的應用中，會涉及到多個變量，因此，必須根據原來有的數量進行處理，然后才能得出相應的分析結論。本文結合多元統計分析方法的理論基礎，對相關檢驗體系和分析體系進行了分析，具有現實的理論指導意義。
【參考文獻】
[1]于秀林．多元統計分析[M]．北京,中國統計出版社，1999：223—224．
[2]高惠璇．應用多元統計分析[M].北京,北京大學出版社 ，2005：343—366．
[關鍵詞] 拔牙;分析;原因
[中圖分類號] R782.11[文獻標識碼] A [文章編號] 1673-9701(2009)28-139-02
有關拔牙原因的統計分析資料國內文獻有許多記載,但是尚缺乏北京首都國際機場地區拔牙原因統計分析資料。為了解該地區拔牙患者的拔牙原因,我們對1992年9月~2009年2月口腔科門診拔牙的2756例拔牙患者進行了拔牙的原因、性別、年齡及牙位的統計分析,現報道如下。
1臨床資料
在2756例拔牙患者中男性1354例(49.12%),女性1402例(50.87%)。在2756例拔牙患者中,年齡最小的為6歲,
最大的為81歲。在2756例拔牙患者中,乳牙652例(23.66%),恒牙2104例(76.34%)。
2結果
2.12756例拔牙原因、性別及構成比
見表1。
2.22756例拔牙的年齡情況
見表2。
2.32756例拔牙的牙位分類情況
見表3。
3分析與討論
3.1拔牙原因
在2756例拔牙原因中,齲病居首位882例,占32%;牙周病為第二位,762例,占27.65%,與一般資料報道相符[1-4];但與馮殿恩[5]和王德惠等[6]報道的牙周病為首位、齲病居第2位相反。乳牙滯留居第3位。在本組資料中,因齲病和牙周病拔牙共計1644例,占拔牙總數的59.56%。由此可見,齲病和牙周病是導致本地區拔牙的兩大主要原因,應切實加強做好口腔預防、保健。
在2756例拔牙原因中,其拔牙原因順序依次為齲病32%(882例)、牙周病27.65%(762例)、乳牙滯留25.77%(710例)、阻生牙8.78%(242例)、牙縱折3.77%(104例)、牙外傷1.45%(40例)、治療需要和多生牙0.58%(16例)。
因牙周病拔牙男性多于女性,男性432例(15.68%),女性330例(11.98%);而因齲病拔牙則女性多于男性,女性504例(18.29%),男性378例(13.72%),與北京口腔醫院統計資料一致[1],經統計學處理,齲病與牙周病拔牙患者性別有顯著差別(P
拔牙比例:本組拔牙患者,女性略多于男性,女性1402例(50.87%)、男性1354例(49.13%)。
3.2拔牙年齡
3.2.12756例拔牙的年齡順序依次為6～10歲20.10%(554例),30～39歲14.95%(412例),60~81歲14.51%(400例),50～59歲14.37%(396例),40～49歲13.06%(360例),20～29歲10.31%(284例),11～14歲8.99%(248例),15～19歲3.17%(102例)。拔牙年齡最多的是6～10歲年齡組,最少的是15～19歲年齡組。
3.2.2拔牙的高峰期 中年組40~59歲27.43%(756例),與北京醫學院1953年統計資料21~30歲為高峰相比,拔牙年齡向后推移,與北京口腔醫學院1985～1986年統計資料基本一致[6]。
3.3拔牙牙位
本組拔牙患者中,恒牙多于乳牙,恒牙2104顆(76.34%),乳牙652顆(23.66%)。在652例乳牙滯留拔除中,恒牙均已萌出且大部分位置不正,所以到牙替換后期還沒有替換的乳牙,且對側同名牙已替換萌出者,應及時做X線攝片,其下有恒牙胚時,應及時拔除乳牙,以免恒牙錯位于頰或腭、舌側萌出,影響美觀。
在恒牙中,拔牙最多的牙位是下頜第一磨牙10.23%(282例),最少的牙位為下頜尖牙1.16%(32例)。拔牙的順序依次為:下頜第一磨牙10.23%(282例),上頜第一磨牙9.51%(262例),第三磨牙9.36%(258例),第二磨牙7.91%(218例),下頜第二磨牙7.74%(206例),下頜第三磨牙5.6%(156例),下頜第二前磨牙4.21%(116例),上頜第一前磨牙4.06%(112例),上頜尖牙3.48%(96例),上頜第二前磨牙3.34%(92例),下頜第一前磨牙3.27%(90例),上頜側切牙2.47%(68例),下頜側切牙1.45%(40例),上頜中切牙1.31%(36例),下頜尖牙1.16%(32例)。
從恒牙的切牙、尖牙、前磨牙、磨牙組來看,拔牙牙位最多的為磨牙組65.69%(1382例),而最少的則是尖牙組6.08%(128例)。拔牙牙位順序依次為:磨牙組65.69%(1382例),前磨牙組19.49%(410例),切牙組8.74%(184例)。由此可見,應加強對磨牙組的預防和治療,尤其是應加強對第一磨牙的防護措施和治療。
從恒牙拔除的頜位看出,上頜略多于下頜,上頜為1142例,下頜為962例。
4結論
通過對本組2756例拔牙患者的統計分析,其結論為:①拔牙性別:女性略多于男性。②拔牙年齡:40～59歲(中年組)為拔牙高峰期。③拔牙恒、乳牙位:恒牙多于乳牙。④拔牙牙位:拔牙最多的牙位是第一磨牙。⑤拔牙牙位組:拔牙最多的牙位組是磨牙組。⑥拔牙頜位:拔牙較多的頜位,上頜多于下頜牙位。因此,加強對中老年磨牙組,尤其是第一磨牙牙病的預防和治療,以盡量減少拔牙,維護其口腔健康。
[參考文獻]
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[5] 馮殿恩. 5576例拔牙原因的統計分析[J]. 中華口腔科雜志,1981,116(4):255.
[6] 王德惠,杜華田. 三十年來拔牙原因的分析[J]. 現代口腔醫學雜志,1992,6(3):174.
1救援搶險類消防科技期刊
英美救援搶險類消防科技期刊，主要有《FireEngi－neering》、《Fire＆Rescue》和《Fire》3種，其基本情況如表6所示。（1）《FireEngineering》。此刊是美國出版的救援搶險類消防期刊，主要為世界范圍內的消防救援人員提供關于救援搶險培訓、教育與管理的相關信息。其內容涵蓋了房屋倒塌救援、密閉空間救援、高空救援等方面，同時關注消防救援教育與管理問題。（2）《Fire＆Rescue》。此刊是英國出版的救援搶險類消防期刊，其內容主要涉及危險場所救援、消防救援車輛、救援技術等方面，以及介紹個人防護用品與工具的最新進展與研究成果。（3）《Fire》。此刊是英國出版的救援搶險類消防期刊，主要介紹消防時訊、最新的消防技術與產品以及前沿消防救援服務信息。
2英美主要消防科技期刊統計
對于英美主要消防科技期刊進行統計分析所采用的數據來源為美國科技信息研究所（ISI）的期刊引用報告（JournalofCitationReport，JCR）。JCR分為自然科學版（JCRScienceEdition）和社會科學版（JCRSocialScienceEdition）兩個版本，采用引文統計法，以JCR自然科學版網絡數據庫為基礎對英美主要消防科技期刊進行統計分析。
2．1選擇數據庫
通過ISIWebofKnowledge平臺，選擇2012JCRSci－enceEdition對英美主要科技期刊進行統計。ISIWebofKnowledge為美國科技信息研究所（ISI）開發的多數據庫跨庫檢索平臺，包括SCI、SSCI、JCR、INSPECT、DII等數據庫，期刊引用報告自然科學版（JCRScienceEdition）是多學科、綜合性的期刊引用報告系統，涵蓋5000余種國際性科學技術期刊，可以對SCI網絡文獻數據庫（即WebofScience）所收錄的期刊進行統計分析。
2．2檢索方法與引文統計
（1）檢索方法。檢索方法采用引文檢索，按照引文刊名（JournalTitle）對所選英美消防科技期刊（見表7）進行檢索，進行檢索的期刊均為收錄入《科學引文索引》（SCI）的消防科技期刊，未被收錄入SCI的消防科技期刊不計入統計范圍內。（2）引文統計。基于期刊引用報告自然科學版（JCRScienceEdition）對所選英美消防科技期刊進行引文檢索，獲得9種期刊2012年的4項引文數據，分別是總被引次數（TotalCites）、影響因子（ImpactFactor）、即年指數（ImmediacyIndex）、被引半衰期（CitedHalf－Life）
2．3引文數據介紹與統計結果分析
目的分析了解南京及周邊地區口腔惡性腫瘤的發病情況和構成特點，為口腔惡性腫瘤的防治提供參考數據。方法對南京市口腔醫院2010—2013年4年間住院治療的口腔惡性腫瘤患者1267例，作一回顧性統計分析。結果1267例口腔惡性腫瘤患者平均年齡60．94歲，男性發病率高于女性，男女性別比為1．3∶1．0，具有吸煙與飲酒史者亦為男性高于女性，60～69歲及70歲以上為高發年齡組，男性于60～69歲患病比例最高，女性于70歲以上患病比例最高，男女各年齡組統計學分析(P＜0．05)差異有統計學意義;口腔惡性腫瘤以口腔癌多見，口腔癌中又以鱗狀上皮癌多見，共818例，占總數64．56%;發病部位分布在前6位的依次為舌、頰、牙齦、軟硬腭、頜骨、涎腺，其中以舌部為多，占27．55%，口腔潰瘍、口腔黏膜病和牙齒病變者932例，占73．56%。結論在南京市口腔醫院住院治療的口腔惡性腫瘤患者中男性高于女性，高發年齡在60歲以上，以口腔上皮鱗癌為多見，提示應加強老年人的口腔保健工作。
［關鍵詞］
口腔惡性腫瘤;口腔癌;統計分析;南京
口腔惡性腫瘤是人類最常見的惡性腫瘤之一，有報道稱2/3的患者來自發展中國家，在全球范圍內口腔惡性腫瘤的發病率居腫瘤發病的第8位，在男性中更為常見，且總體呈上升趨勢［1］。近年來隨著人們對腫瘤預防知識的提高，早期發現、早期治療大大提高了患者的預后及遠期生存率，但由于空氣和環境的污染，對腫瘤的早期發現、早期治療仍是從業者的重要課題，為此筆者回顧分析了南京市口腔醫院2010至2013年4年間全部住院治療的口腔惡性腫瘤患者1267例，對其作一統計分析，旨在了解南京及江蘇地區口腔惡性腫瘤的發病情況及構成特點，為口腔惡性腫瘤的防治提供參考數據。
1資料與方法
1．1資料來源研究資料均來源于南京市口腔醫院口腔頜面外科2010年1月至2013年12月4年間收治的住院病例，并經病理確診的口腔頜面部惡性腫瘤1267例(排除重復入院者)。
1．2研究方法本研究運用回顧性調查方法，研究分析了口腔頜面部惡性腫瘤患者臨床流行病學相關信息，內容包括:性別、年齡、居住地、疾病診斷與分類等，并對相關內容進行統計學處理。
1．3腫瘤分類采用國際疾病分類第10版(ICD－10)對癌癥發生部位進行分類和編碼，惡性腫瘤分期按國際抗癌聯盟2002年的臨床TNM分類。
1．4統計學方法采用SPSS20．0軟件對本文數據進行統計學處理，對性別、發病年齡、發病部位、吸煙史等采用卡方檢驗，P＜0．05表示有統計學意義，檢驗水準α=0．05。
2結果
2．1一般情況1267例患者平均年齡60．94歲，最大95歲，最小7歲，其中男性726人，占57．30%;女性541人，占42．70%。男性發病率高于女性，男女性別比為1．3∶1．0，江蘇本省內1052例，占83．03%(其中南京488例，占總數的38．52%)，省外215例，占16．97%。
2．2男女各年齡組發病情況男女各年齡組口腔惡性腫瘤發病情況比較見表1，表中顯示20歲以下僅占0．71%;20至39歲年齡組占5．92%;40至59歲的發病人數占35．04%，60至69歲及70歲以上為高發年齡組，占58．32%，60歲以上的男性發病率亦高于女性，卡方檢驗結果顯示男女各年齡組統計學分析(P=0．031)，差異有統計學意義，不同性別口腔惡性腫瘤患者年齡分布不同，男性于60～69歲患病比例較高，女性于70歲以上患病比例最高。
2．31267例口腔惡性腫瘤患者中吸煙與飲酒患者的患病情況具體結果見表2與表3:男性患者具有吸煙史者237人，占男性患病人數的32．64%，女性具有吸煙史患者僅為13人，占女性患病人數的2．40%，男性患者吸煙比例明顯高于女性(卡方檢驗P=0．000);男性喝酒比例亦高于女性(卡方檢驗P=0．000)，男性具有飲酒史者166人，占男性患病人數的22．87%，女性亦為13人，占女性患病人數的2．40%。
2．4口腔癌高發部位與病理分類的構成比口腔癌高發部位(表4)與病理分類的構成比(圖2)，圖2顯示本組病例中以口腔癌為多，肉瘤較少，口腔癌中又以鱗狀上皮癌最常見，共818例，占總數64．56%;肉瘤包括惡性淋巴瘤、纖維肉瘤、骨肉瘤、惡性黑色素瘤、漿細胞肉瘤共計81例，占口腔頜面部惡性腫瘤總數的6．39%;表4顯示口腔惡性腫瘤高發部位分布在前六位的分別是舌、頰、牙齦、軟硬腭、頜骨、涎腺共計1001例，占總數的79．63%(卡方檢驗P=0．000，不同性別的患者口腔惡性腫瘤發病位置差異有統計學意義，女性患者舌癌比例高于男性患者舌癌比例，男性患者中頜骨癌比例高于女性患者)。
2．5伴有口腔潰瘍、口腔黏膜病和牙齒病變的情況1267例口腔惡性腫瘤病例中伴口腔潰瘍及口腔黏膜病者601例，占總數47．43%，其中口腔潰瘍494例，占總數的38．99%，白斑89例，占總數7．02%，扁平苔蘚18例，占總數1．42%。伴有牙齒慢性炎性病變者331例，占總數26．13%。口腔潰瘍、口腔黏膜病和牙齒病變者共計932例，占73．56%(同一病例可能同時伴有兩種或兩種以上病變)，它們都是誘發癌癥的危險因素。
3討論
口腔惡性腫瘤常發生于舌、口底、腭、牙齦、頰、牙槽黏膜、上下頜骨及涎腺等處，是世界上10種常見的惡性腫瘤之一。口腔惡性腫瘤的發生多因不良行為和不良習慣以及環境因素與生物因素所致。如吸煙、飲酒、咀嚼檳榔對口腔癌的發病均有一定的影響［2］。
3．1性別和年齡本研究1267例口腔頜面部惡性腫瘤中男性726人，占57．30%;女性541人，占42．70%。男性發病率高于女性，男女性別比為1．3∶1．0，略高于高靜等［3］男女比例為1．1∶1．0的研究結果。根據各年齡組統計學分析結果顯示患者的高發年齡(P＜0．05)差異有統計學意義，不同性別口腔惡性腫瘤患者年齡分布不同，男性于60～69歲患病比例較高，女性于70歲以上患病比例最高。這與陳曉濤等［4］報道高發年齡段相一致。
3．2口腔惡性腫瘤男性高于女性的相關因素分析
3．2．1吸煙與飲酒的影響因素本研究結果表2、表3顯示近1/3的男性患者有吸煙史和超過1/5的男性患者有飲酒史，男性患者吸煙與飲酒比例明顯高于女性(P＜0．001)。吸煙被認為是與口腔癌的發生與發展密切相關的一類危險因素［5］，有研究表明飲酒和吸煙與口腔癌的發生密切相關，雖然吸煙和飲酒者因乙醇致癌的具體機制難以明確，然而戒除煙酒卻是獲得口腔癌有效預防的關鍵因素［6］。本研究男性患者吸煙與飲酒比例明顯高于女性，這可能是男性發病率高于女性的影響因素之一。
3．2．2心理壓力心理壓力已成為一個威脅著人們健康的不可忽視的因素［7］。超出個體承受能力的心理壓力，以及機體自身不能正確應對的壓力，往往是多種疾病的根源［8］。大量的研究表明，心理壓力和抑郁與惡性腫瘤的發生發展及預后密切相關［9］。本研究的患者中一半來自農村見圖1，在鄉村男性的生活與社會壓力相對較大，且傾訴排解能力較女性為弱，這可能也是男性發病率高于女性的重要因素之一。本文對此未作統計，有待進一步的研究。
3．3口腔頜面部惡性腫瘤高發部位的構成比本組口腔惡性腫瘤的發病部位排在前6位的分別是舌、頰、牙齦、軟硬腭、頜骨、涎腺共計1001例，占本組病例總數的79．63%;舌部比例最高，占27．55%，本研究不同性別的患者口腔惡性腫瘤發病部位差異有統計學意義(P＜0．001)，女性患者舌癌比例高于男性患者舌癌比例，男性患者頜骨癌比例高于女性患者。本研究口腔頜面部轉移性惡性腫瘤27例，占總數2．13%;而周艷明等報告的惡性淋巴瘤，淋巴結轉移癌占頸部包塊的22．97%［10］。這可能是因為本組病例統計均是以住院手術治療為主的病例，且多為外地病人，本地患者僅占38．52%，非本地的轉移性病例可能是回患者當地治療，二是轉移病例多去腫瘤專科醫院做放療、化療等，故本組的轉移病例占總數比例偏少。近年來癌的相關成纖維細胞與口腔癌關系的研究獲得進展，李強等［11］體外研究證明:口腔癌間質中的成纖維細胞體外增殖、黏附、遷移能力均高于正常間質成纖維細胞，它可能是促進癌細胞侵襲、轉移的重要因子，因此要特別注意頸部包塊的診斷與防治。
3．4本組病例的病理分類本研究結果圖2，顯示本組病例以口腔癌為多，肉瘤較少。肉瘤包括惡性淋巴瘤、纖維肉瘤、骨肉瘤、惡性黑色素瘤、漿細胞肉瘤共計81例，占口腔頜面部惡性腫瘤總數的6．39%。口腔癌中又以鱗狀上皮癌最常見，共818例，占總病例的64．56%(其中男性487例，占鱗狀上皮癌總數的59．53%，女性331例，占40．46%)，這與張路等［12］所報道口腔鱗癌占64．55%，肉瘤僅占6．36%的結果相似。高于陳曉濤等鱗狀細胞癌占口腔惡性腫瘤43．51%的報道［4］。Müller等［13］研究證實口腔黏膜鱗狀細胞癌是頜面部最常見的惡性腫瘤，張玲等［14］研究表明，成纖維激活蛋白在口腔癌成纖維細胞征性表達，與口腔癌的病理學分級及頸淋巴結轉移有關。隨著對口腔癌成纖維細胞生物學特征的深入研究，將為進一步設計口腔癌防治措施提供新思路。專業醫師對高發人群應保持警惕，并開展目標預防，以期降低口腔惡性腫瘤的發病率［15］。目前的研究認為:在發展中國家20%的癌癥可歸因于膳食因素［16］，其中非淀粉類蔬菜、水果和含類胡蘿卜素的食物對口腔惡性腫瘤可能具有預防作用［17］。
3．5口腔潰瘍、口腔黏膜病和牙齒慢性炎癥病變亦是口腔惡性腫瘤發生、發展的相關危險因素之一本組病例口腔潰瘍、口腔黏膜病和具有牙齒慢性病變者932例，占73．56%，它們都是誘發癌癥的危險因素，并均存在慢性炎癥。WHO已將白斑、扁平苔蘚定為一種癌前狀態［18］，有研究認為腫瘤可能來自慢性炎癥［19］。流行病學研究亦證實約25%的腫瘤由炎癥發展而來［20］，另一方面也說明口腔惡性腫瘤患者由于口腔免疫機能下降，也可導致口腔潰瘍及牙齒病變的發生與加重，因此，口腔內一些癌前病變如白斑、扁平苔蘚及殘根殘冠等若能得到及時的治療，對口腔癌的預防也將起到一定的作用［21］。除此之外還應特別加強老年人的口腔保健工作。應戒煙限酒，合理飲食，定期進行口腔健康檢查。
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【關鍵詞】平均住院日 延長 分析
The day in hospital extend the statistical analysis of the reason
YangYunHua SheHongXian sichuan province people's hospital information department sichuan flood shot 629200
【abstract】Objective to analyze the cause of the extended the day in hospital， this paper discusses the measures to shorten the day in hospital. Methods using comparative method to one dimethyl hospital in January 2012 - June 2011 in the same period the day in hospital and comparison. Results the day in hospital 2012 1 - June year-on-year extended 1.23 days， main factors have medical insurance and the new agriculture joint policy， diseases and disease hospital， hospital patients structure， medical care and hospital management factors. Conclusion the hospital should take comprehensive measures to ensure the quality of medical care in the premise， as far as possible to shorten the day in hospital， reduce the patients' medical costs， enlarge the capacity of the hospital， so as to further enhance the hospital economic benefit and social benefit.
【key words】 the day in hospital extend analysis
平均住院日是一個評價醫院效益和效率、管理水平、醫療護理質量和技術水平的綜合指標。它既反映了醫院的工作效率、醫療護理與醫技力量，也反映醫療經營管理水平[1]。在確保醫院服務質量的前提下，合理有效地縮短平均住院日，充分利用現有醫療資源，擴大醫院收容量，可以努力解決患者看病難看病貴的問題。某二甲醫院2012年1-6月出院者平均住院日與去年同期比（“與去年同期比”，以下簡稱“同比”）延長了1.23天，出現了不正常的延長，為了分析目前出院者平均住院日延長的原因，探討縮短平均住院日的有效措施，現對該院2012年1-6月出院者平均住院日進行統計分析。
1 資料與方法
資料來源于我院的統計報表和HIS系統的數據，數據真實可靠。運用對比分析法對2012年1-6月的相關指標與2011年同期進行比較分析。
2 結果
2.1 住院病人總體情況：
2.1.1 2012年1-6月出院者平均住院日同比延長1.23天，延長14.75%；而該院前三年出院者平均住院日在8.07～8.34之間變化不大。全院所有科室中，只有康復科同比縮短8.9天，控制得比較好；整個內科系統平均住院日比外科延長多，全院同比延長前5位的科室都在大內科系統，大外科系統比大內科系統的平均住院日控制得好些。
2.1.2 從2012年1-6月各個月份的情況看：平均住院日2012年1月份同比延長0.1天；2月份同比延長1.7天；4月份同比延長1.8天；6月份同比延長1.6天；其他月份同比至少延長了1.0天。
2.2 平均住院日分組情況來看：
2012年1-6月出院病人住院天數的結構有所變化，2012年1-6月平均住院日小于10天的病人占67.69%，同比降低6.84個百分點；而住院日10天以上1個月內的出院病人占29.02%，上升了5.64個百分點。通過平均指標變動指數分析法計算，其結果顯示：各組出院者平均住院日變動對總的平均住院日的影響為：引起總平均住院日延長0.28天，延長3.36%；而平均住院日結構發生變動對總平均住院日的影響為：引起總平均住院日延長0.95天，延長11.39%。 見表1
表1 平均住院日分組變動分析表
住院日分組 2012年1-6月 2011年1-6月
住院
人次 構成%
（ ） 平均住院日（X1） 住院
人次 構成%
（ ） 平均住院日（X0）
>90 27 0.18 138.89 32 0.24 165.75
61-90 46 0.3 71.46 24 0.18 74.08
31-60 428 2.81 39.55 222 1.66 40.12
10-30 4424 29.02 15.2 3122 23.38 14.89
合計 15244 100 9.57 13351 100 8.34
2.3 病人的病情
2012年1-6月份，全院收治的疑難、危重病人同比增加219人次，同比平均住院日延長3.2天，人均住院費用同比增加3258元/人次。
2.4 疾病的構成來看：
從系統疾病的構成來看，出院病人多的前三位疾病平均住院日同比變化為：呼吸系統同比延長1.20天，消化系統同比延長1.42天、循環系統同比延長2.08。平均住院日同比延長前五位的系統疾病均延長了2天以上，系統疾病均同比延長超過1.3天。見表2
表2 2012年1-6月出院者平均住院日比較分析表
系統疾病名稱 2012年
1-6月 2011年
1-6月 同比
增加數
精神和行為障礙小計 6.63 3.58 3.05
肌肉骨骼系統和結締組織疾病小計 13.89 11.37 2.52
癥狀、體征和臨床與實驗異常所見，不可歸類于他處者小計 7.72 5.24 2.48
循環系統疾病小計 12.36 10.28 2.08
內分泌、營養和代謝疾病小計 12.29 10.28 2.01
神經系統疾病小計 11.8 9.98 1.82
腫瘤小計 13.28 11.73 1.55
消化系統疾病小計 8.93 7.5 1.43
2.5 病人的住院付費方式來看：
2012年1-6月份新農合病人的平均住院日為9.19天，同比延長1.10天，居民醫保病人同比延長1.57天，職工醫保病人同比延長2. 92天，自費病人同比卻下降0.21天。通過平均住院日指標的指數分析法計算，其結果顯示：醫保、新農合、自費車禍等病人結構的變動僅使總平均住院日延長0.01天，延長0.2%；而各種付費方式的平均住院日延長使總平均住院日延長1.22天，延長了14.55%，從醫療的各種付費方式看：主要是醫保、新農合病人住院時間延長而使總平均住院日延長。詳見表3
表3 出院病人付費方式分析表
費別 2012年1-6月
構成%（ ）
2011年1-6月
構成%（ ）
同比增減
出院人次f1 平均住院日x1 出院人次f0 平均住院日x0
新農合 7809 9.19 51.23 6004 8.09 44.97 1.1
職工醫保 2304 14.93 15.11 2379 12.01 17.82 2.92
居民醫保 2391 10.09 15.68 1895 8.52 14.19 1.57
自費及其他 2740 5.67 17.98 3073 5.88 23.02 -0.21
合計 15244 9.57 100 13351 8.34 100 1.23
2.6 院感情況來看
2012年1-6月院感病例97例，平均住院日為27.90天，院感發生率為5.18‰；去年同期院感52例，平均住院日為25.33天，院感發生率為3.89‰。院感同比有所增加，平均住院日同比延長2.57天。
2.7 手術前住院日來看：2012年1-6月住院手術病人手術前住院日為2.9天， 同比延長0.2天，手術前住院天數最長的為78天，手術前住院天數超過20天的病人有37人，平均住院日為29.78天，這類病人一般病人都有多個基礎疾病，同時，患者指定主刀醫師、主治醫師導致了術前住院時間的延長。
2.8其他情況
2012年1-6月轉科病人為389人次，同比增加56人次，轉科前平均住院日2012年1-6月為3.59天，轉科前平均住院天數同比增加1.41天。
3 討論
3.1 平均住院日延長的原因
3.1.1 醫保和新農合政策導向 該縣由于以前年度的醫保、農合基金每年都有結余，2012年的報銷政策較以前年度有了大的變化，該縣當地縣級醫院病人的自付線為200元，報銷80%；報銷范圍擴大，以前不在報銷范圍內的高檔檢查、高檔耗材基本上都能報銷70%；并且封項線又高。直接導致了醫保、農合住院病人增多，這類病人小病也主動要求住院治療檢查，并且基本上要求醫生進行全面體檢；從前面的分析看，醫保、農合病人平均住院日遠高于其他病人，并且同比延長天數都在1天以上，醫保、農合病人占該院總病人的80%左右。
3.1.2 慢性病與危重患者增多 2012年1-6月慢性病患者住院同比增加了1425人次，平均住院日比其他病人延長3.0天以上。對1個月以上住院病人的管控還不到位，住院病人的住院日期結構變動對平均住院日的影響很大，住院日超過10天的病人增多。危重患者同比增加219人次，增長36.8%，平均住院日和人均住院費用同比都在增加。
3.1.3 轉診與入院指征把握不夠 2012年1-6月向基層轉診病人只有8人，不少恢復期和終末期的病人醫生應主動向家屬講解清楚，動員其轉回當地治療。門診醫生對患者入院指征掌握不嚴格，手術等候時間控制得不好，專科收治不到位，應在門診明確診斷后收入相應的科室及時治療。
3.2 縮短平均住院日的意義
3.2.1 能夠增效節能 從統計分析看出，如果每個病人住院天數以去年同期8.34天計算，則可以多收治2243例病人住院；同時也相當于間接增加了104張病床。縮短平均住院日可以提高醫院的效益與效率，降低患者的直接和間接費用，充分合理地利用好現有的衛生資源。
3.2.2 降低院內感染 縮短平均住院日可以減少院內感染風險， 有研究表明，平均每增加1天住院日，院內感染率將上升一個百分點[2]。
3.3 縮短平均住院日的措施
3.3.1 政策行為控制 為了醫保、農合基金的科學、合理使用，醫院可以主動與醫保、農合部門提出建議，爭取從政策層面上進行適當控制。
3.3.2 建立與完善管理制度 醫院應結合本院實際，對各科室歷史平均住院日和專業特性進行分析并廣泛征求意見，通過科學方法，制訂醫院、各科室、代表性單病種的達標標準.形成以科室為中心，以病種為重點的逐級控制目標責任制[3]，并與責任科室的績效掛鉤，獎懲結合，引導科室重視平均住院日管理，并努力將平均住院日控制在一定的范圍內。
3.3.3 提升醫療質量 本文認為應從這些方面做起：醫務人員加強專業知識的學習，正確、及時診斷疾病，合理使用藥品；鼓勵臨床科室開展新技術、新業務；合理安排患者手術時間，提高手術準備工作效率；可以開設術前虛擬床位和開展日間手術[4]；嚴格執行無菌技術操作和消毒隔離制度，減少并預防并發癥；大力推進臨床路徑管理，科學、規范救治住院患者。
3.3.4 建立患者住院天數預警機制 對住院天數30天以上的住院病人由電腦每天以紅色的文字在科主任和質控小組長的電腦賬戶上進行提示，讓科主任對該科室住院日超過30天的病人作為重點查房分析原因，進行評價并要求有分析記錄[5]，嚴格控制超過30天的住院病人。
3.3.5 做好“雙向轉診”工作 將下級醫院轉入的疑難重癥患者經救治后進入康復期或慢性病的患者轉回當地醫院繼續完成后期治療，讓雙向轉診真正成為現代醫療機構之間病人流動的一種新合作模式[6]。
3.3.6 加快數字化醫院建設步伐 建立與完善LIS、 PACS等信息系統，充分挖掘、利用和共享醫療信息，實現網上傳遞各類檢查檢驗信息，可有效減少醫生工作量，提高工作效率，縮短患者的住院時間。
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關鍵詞：醫院統計分析；問題；統計方法
中圖分類號：C81 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）06-00-01
醫院統計分析是有效進行統計工作的重要環節，直觀反映醫院各項指標的一項研究活動，統計分析是為醫療單位提供準確決策的依據，促使醫療單位準確決策從而實現醫院更好發展的目的。本文介紹了醫院統計分析的重要性，并針對醫院統計分析過程中出現的問題提出了要運用正確的統計方法來進行醫院統計分析工作。
一、醫院統計分析的重要性
醫院統計分析是指運用統計方法和與分析對象相關的知識，定量、定性的對醫院各方面進行的研究活動，醫院統計分析是在統計設計、調查、整理的基礎上通過分析醫院各項指標得出結論，從而用數字直觀反應醫院各方面情況的一種研究活動，通過醫院統計分析對醫院各項發展有一個深刻的認識，也是醫療機構有效進行各項管理，制定方針、政策的依據。隨著市場經濟的快速發展，醫療技術不斷更新，醫療水平迅速提高。統計分析成為現代醫院中統計工作的重要組成部分，在醫療行業管理中占有越來越重要的地位。
1.統計分析是提高醫院服務質量和水平的關鍵。統計分析在統計設計、調查、整理的基礎上，通過分析醫院不同時期、不同階段的經營狀況，從而定量、定性的來反映醫院的真實情況。通過醫院統計分析，醫療機構能夠清楚地認識到醫院管理方面的不足之處，從而制定新的管理方案，不斷完善醫院的各項管理制度，提高醫院的管理和服務水平。
2.統計分析是統計工作的重要環節。統計分析是統計工作中的重要環節，也是得出統計結論完成信息傳遞的有效方式。統計工作中首先要進行統計方案的設計、調查、整理，統計分析時完成統計工作的最后環節，也是最重要的環節，如果沒有統計分析得出結論，之前的統計準備工作都變得毫無意義，只有經過統計分析，對研究對象有一個深刻的認識，才能達到整個統計工作的目的。
3.統計分析是提高統計效益的手段。統計工作與其他工作一樣，統計效益的高低和統計質量的好壞直接影響著醫療機構的決策好壞。由于統計分析是統計工作的最后環節，之前的統計準備工作都是為統計分析服務的，在統計準備工作相對穩定的前提下，統計效益的高低主要取決于統計分析的質量的高低。
二、醫院統計分析中遇到的問題
1.統計工作基礎薄弱。統計工作制度在大部分醫院特別是大中型醫院得到普遍應用，但是由于我國醫療改革制度相對落后，很多醫院仍然存在不健全不規范的統計工作制度。各部門之間沒有明確的分工和相匹配的工作崗位，統計工作流程混亂，統計調查方法不科學，統計臺賬記錄不清楚，對有效數據信息不能很好的利用，另外醫院部門對統計工作中的人力、財力、物力投入不夠，從而不能充分發揮醫院信息系統的作用，降低了統計分析的工作質量。
2.統計程序落后。計算機是大部分醫院有效進行統計工作的主要工具，但是我國計算機技術仍然不能完全順應信息化的發展趨勢，統計程序比較落后，仍然存在單機運行和手工操作情況，一些數據信息不能直接提取，還需要統計工作人員進行手抄、錄入，這種建立在原始紙質基礎上的傳統統計方法嚴重影響了統計工作的效率，已經不能適應現代醫院快速發展的需要。
3.缺少檢驗統計數據的方法。不能準確、有效的檢驗統計數據，容易造成不準確的統計數據，虛假的統計數據對統計分析造成很大影響，不能客觀、準確的反映醫院的真實情況，不利于醫療機構做出準確的判斷和決策。由于醫院各部門之間有著不同模式的收集數據的方法，對數據的報送也分不同時間段，有的日送，有的周送，還有的月送，因而統計工作人員在收集、統計數據的過程中難免會出現錯誤，而又沒有能夠檢驗統計數據的方法，所以不準確的數據直接造成了統計分析結果的不準確，不利于醫院做出正確的決策。
三、統計方法在醫院統計分析中的應用
針對醫院統計分析過程中出現的問題，作為醫療機構應該加強管理，運用規范、系統的統計方法來有效的進行統計分析，使之能夠準確的反映醫院的各項指標。
1.相關性分析。相關性分析是目前醫院統計研究中最基本的統計方法，是研究兩個對象之間是否存在某種聯系，以及聯系強度大小的一種統計方法。相關分析主要研究兩個變量間的正負關系，如果兩個變量的變化方向一致，則為正相關，反之亦然。相關分析通過研究兩個變量間的密切關系，有利于醫療機構做出正確的管理和決策。
2.主分量分析。事物之間的聯系是紛繁復雜的，很多事物之間存在多種變量的影響，而總有一個是最重要的因素，主分量分析就是將多個變量通過方式變換找出主要變量的一種多元統計分析方法。主分量分析在醫院主要應用在醫院的工作質量、工作進展以及各科室的整體效益方面。
3.回歸分析。回歸分析是確定兩種或以上變量間的關系的一種統計分析方法。根據不同的自變量的多少分為一元和二元回歸分析，根據自變量與因變量的關系類型分為線性和非線性回歸分析。回歸分析可用于醫院管理中多因素對某一因素的影響程度，還可用于醫院床位利用率、業務收入、病床周轉次數影響因素分析中，是一種比較科學、實用的方法。
四、結語
總之，新形勢下，醫院的統計分析工作是十分必要的，也是順應醫療改革發展趨勢的需要，只有不斷將新的統計方法運用到統計工作中去，才能得出準確的統計分析結論，準確反映醫院的真實情況，為醫院管理機構提供科學決策的依據，從而更好的為醫院發展服務。
參考文獻：
[關鍵字]縣級統計分析 方法 步驟
一、縣級統計分析的含義與特征
(一)縣級統計分析含義
縣級統計分析是指根據統計研究的目的，利用統計調查整理所掌握的大量數據及相關資料，運用統計所特有的方法，對客觀存在的經濟現象及關聯現象進行分析研究，透過客觀現象的數量表現認識事物的本質及其發展變化規律性，從而揭示矛盾，分析原因，提出解決問題措施的一種對現象的研究過程及對現象深入的認識過程。統計分析是統計實踐活動過程的一個重要階段，是統計設計、統計數據收集和統計數據整理的延續和深化，是完成課題研究的必經階段。
(二)縣級統計分析的特征
根據上述縣級統計分析含義可以看出，縣級統計分析具有如下特征：
1.數量性。縣級統計分析首要特點就在于它是對事物的數量方面進行研究。它的分析對象就是在信息搜集過程中獲得的大量數據資料。統計分析的過程和結果都是通過數字、符號、公式和圖表等數學語言表達的。統計分析的目的就是要反映這些數量的現狀和發展變化趨勢。
2.工具性。縣級統計分析只是一種調查研究的方法和工具，它本身既不是調查的目的，也不能代替調查研究本身。它受到調查研究的對象、目的和任務的嚴格制約。調查研究的具體課題決定了統計分析的具體目的和任務，決定了它所要采取的具體方法、程序和指向。
3.客觀性。縣級統計分析只能如實地反映繁雜的數量資料所體現的內在特征和規律。縣級統計分析的基礎是客觀存在的原始信息，研究者不能根據自身的好惡進行取合。統計分析的客觀性使得分析結論具有廣泛的應用價值。
4.綜合性。縣級統計分析的對象是事物的總體數量特征，其構成是多層面、多角度的，而且影響總體數量特征變化和發展是多因素的。它們之間既相互聯系、相互影響，又相互制約。統計分析可以綜合、全面、系統地分析所獲得數據的所有變量，所有因素，全面描述、推斷事物現象的總體數量特征。
5.科學性。縣級統計分析是建立在數學科學基礎之上的，它所采用的方法、程序都有科學依據作保障。統計分析的運算結果、推論是可靠的，在預測時，既能計算出指標值的范圍，又能指出其可靠程度。
二 縣級統計分析的方法與步驟
(一)縣級統計分析的方法
1.大量觀察法。大量觀察法是指對現象總體足夠多的單位進行調查與分析，以認識事物的總體特征與規律性的方法。縣級統計分析運用大量觀察法是由于分析研究對象的大量性、復雜性與分析研究的目的所決定的。大量的復雜的社會經濟現象是在諸多因素的錯綜作用下形成的，各單位特征及其數量表現有很大的差別，縣級統計分析的目的是認識所研究現象總體特征與規律性。因此，不能利用對個別單位、少數單位的數量特征的觀察分析來判斷總體特征與規律性。
2.統計分組法。統計分組法是指根據現象的內在性質和縣級統計分析研究的任務要求，將總體各單位按照某種標志劃分為若干組成部分的方法。統計分組法是分析總體內部差異的重要方法，通過分組可以分析總體中不同類型的性質以及它們的分布情況以及內部的構成和比例關系。通過分組還可以分析現象間的依存關系與量變界限。統計分組法在縣級統計分析中有著非常廣泛的應用，正確使用統計分組法進行縣級統計分析的關鍵是科學選擇分組標志。
3.綜合計算分析法。綜合計算分析法是指運用各種綜合計算的統計指標數據，反映、分析現象總體的一般數量特征和數量關系的方法。對大量的原始數據經過整理匯總，計算各種綜合指標，可以顯示出現象在具體時間、地點條件下的總量規模、相對水平、集中趨勢、離中程度，具體包括對比分析法、集中趨勢分析法和離中程度分析法；描述現象的動態發展過程以及現象間的數量依存關系，預測未來的發展趨勢，包括動態趨勢分析法，指數分析法和相關與回歸分析法；還可以根據部分單位的計算分析數據科學推斷總體數量特征，包括抽樣推斷法，等等。
(二)縣級統計分析的步驟
1.確定縣級統計分析的目的和任務。確定縣級統計分析的目的和任務是進行縣級統計分析首先要解決的問題。縣級統計分析是為調查研究服務的一種統計工具，必須根據調查研究的目的和任務確定縣級統計分析對象，進行縣級統計分析設計，合理選擇統計分組標志、數量界限以及綜合計算分析的方法。必須使縣級統計分析圍繞調查研究的課題展開。
2.統計資料整理。在進行統計分析之前，必須對原始資料進行審核、整理和加工，使之系統化和條理化。統計資料整理的核心工作是統計分組，統計分組的關鍵是正確選擇分組標志。統計資料整理是統計分析的基礎工作。
3.根據變量值特點選擇計算分析方法。統計調查中所得到的數據有不同的分布特點和類型，要針對具體情況選擇相應的計算分析方法，將現象的數據特點、類型與計算分析方法的適用條件相匹配。否則統計分析出的結果可能會歪曲事實，不能客觀、公正地描述現象的存在狀態和準確預測、推斷未來。
4.計算統計分析數據。計算統計分析數據是統計分析的中心任務。根據統計資料整理的結果與選擇的計算分析方法，圍繞調查研究的目的和任務，計算分析反映現象對比關系、集中趨勢、離中程度、相關程度、動態變化等的指標值，以此使原始數據中所包含的信息特征顯示出來，概括描述出總體的靜態數量特征和動態趨勢性等。
5.提出統計分析報告。統計分析報告是統計研究分析過程的概括總結，是統計分析結果與結論的重要表達方式，是統計研究分析的工作成果。統計分析報告的寫作以統計研究的任務、目的為出發點，從分析現象基本的數量關系人手，對統計調查整理的資料、數據進行科學的歸納、綜合、推斷和論證，科學描述所研究課題的現狀或預測未來，推斷總體，闡述觀點，提出建議。
參考文獻
關鍵詞:財務分析;聚類分析;因子分析;財務指標;上市公司
中圖分類號:F23文獻標識碼:A
一、財務狀況評價指標體系的確定
單個指標只能揭示出公司財務狀況的某一方面,無法反映出財務狀況全貌。為了全面、完整地評價上市公司的財務狀況全貌,本文按照《企業財務通則》和《工業企業財務制度》的規定,選取一套財務比率作為財務綜合評價指標體系,包括以下4大類8個財務指標變量。獲利能力指標:凈資產收益率、加權平均凈資產收益率;償債能力指標:流動比率、速動比率;經營能力指標:應收賬款周轉率、總資產周轉率;發展能力指標:營業利潤增長率、凈利潤增長率。
二、多元統計分析方法進行財務綜合評價
(一)樣本的確定和數據來源。從中國上市公司資訊網中選取了60家上市公司在2007年的有關數據,這些是實證研究的重要數據來源。為了保證研究數據的客觀性和有效性,在確定研究范圍時考慮到以下幾點:(1)本文僅以工業類上市公司的財務指標作為研究對象,這樣能體現較大的可比性;(2)我們數據用的是2007年的,沒有用2008年的數據。我們知道,2008年美國次級債危機導致上市公司財務數據的大幅變動,這樣處理使數據更加有參考性。
(二)因子分析的主要步驟。樣本的數據矩陣為:
X=
其中,p表示財務指標的變量數;n表示上市公司的樣本數。主要步驟如下:(1)由樣本矩陣X計算樣本均值、樣本離差陣及相關矩陣;(2)求R的特征值和方差貢獻;(3)確定公共因子的個數m。通常要選取的主因子數所反應的信息量占原始數據總信息量的85%以上,即選取m個因子使累積方差貢獻達到85%; (4)因子載荷矩陣方差最大旋轉,因子分析的目的不僅是求出公共因子,更主要的是應該知道每個公共因子的實際意義,但是初始載荷矩陣并不滿足“簡單結構準則”,因而容易使公共因子的實際意義含糊不清,不利于對因子進行解釋。為此,必須對因子載荷矩陣施行旋轉變換,使得各因子載荷矩陣的每一列各元素的平方按列向0或1兩級轉化,達到其結構簡化的目的。得到最終旋轉因子的載荷矩陣為A;(5)對m個公共因子做解釋。求出載荷矩陣A后,即得到p個可測變量由m個不可測的公共因子及各自特殊因子的表達式,并解釋這m個公共因子表示的經濟意義;(6)樣本的因子得分。在因子載荷矩陣A和特征因子方差已知的情況下,使用加權最小二乘法得到每個樣本的各個因子得分:F=ARX;(7)樣本的綜合得分SWF(i=1,2,…,n)。其中,W為各主因子權重,由旋轉后主因子所解釋的方差求得,F為每個樣本的各主因子得分;(8)綜合排名。根據求得的上市公司綜合財務指數得分數按從大到小的順序進行排名。
(三)財務綜合評價實證分析
1、根據上述步驟及有關數據,應用SPSS統計分析軟件進行因子分析
(1)得到因子特征值。從中選取4個特征值大于1的因子,其累積方差貢獻率達85.021%,可以解釋9個財務指標的大部分差異。特征值碎石圖的“陡坡檢驗”證明4個因子是決定9個財務指標的主要因子。(圖1)
(2)對因子載荷矩陣施行旋轉變換,得到各主因子旋轉成分矩陣。旋轉成分矩陣,在各主因子上選取載荷大于0.5的財務指標對各主因子做比較明確的解釋。第一個因子F1∽0.986(凈資產收益率)+0.990(加權平均凈資產收益率),該因子可以解釋為盈利能力因子,它主要解釋了財務指標中載荷高的凈資產收益率和加權平均凈資產收益率;第二個因子F2∽0.950(流動比率)+0.913(速動比率),該因子可以解釋為償債能力因子,它主要解釋了財務指標中載荷高的流動比率和速動比率;第三個因子F3∽0.908(營業利潤增長率)+0.927(凈利潤增長率),該因子可以解釋為發展能力因子,它主要揭示了財務指標中載荷高的營業利潤增長率和凈利潤增長率;第四個因子F4∽0.845(應收賬款周轉率)+0.606(總資產周轉率),該因子可以解釋為營運能力因子,它主要解釋了財務指標中載荷高的應收賬款周轉率和總資產周轉率。
綜上,可以驗證與財務分子中衡量各項能力的指標一致。
(3)旋轉平方和載入。可以計算出四個因子的權重,第一個因子權重:
w==0.296
同理可得第二個因子權重:
w=0.286;w=0.234;w=0.165
(4)得到各個樣本的因子得分系數矩陣。因子得分系數和原始變量的標準化值可以計算每個觀測值的各因子的得分數:
F=0.490X+0.494X+0.080X-0.110X-0.018X+0.000X+0.001X-0.015X
F=-0.006X-0.029X-0.143X+0.202X+0.489X+0.480X+0.015X+0.055X
F=-0.004X-0.004X-0.102X+0.065X-0.004X+0.048X+0.524X+0.558X
F=0.014X+0.000X+0.779X+0.518X+0.052X-0.119X+0.049X-0.123X
再根據所求因子權重可得到各公司綜合財務指數S:
S=WF=0.296F+0.286F+0.234F+0.165F(j=1,2,…,n)
(5)得到部分上市公司財務狀況排名(限于篇幅,結果略)。
2、應用SPSS統計分析軟件進行系統聚類分析。通過分析,了解到各個公司的優勢,認為因子得分較相似的樣品有一定的相似性,通過聚類分析驗證。通過系統聚類法,選擇離差平方和法,用歐式距離定義樣品之間的距離。限于篇幅我們只將30家上市公司進行系統聚類,所得聚類譜系圖(結果從略),從聚類譜系圖可以看出,金柴動力和新華醫療首先聚在一起,它們在償債能力方面和綜合排名很相似。通過對圖標的進一步分析會發現,結果和因子得分的排名之間的關系很相符。另外,在有了聚類分析的前提下,我們可以進一步依靠聚類分析的分類結果建立判別函數,將我們所希望了解的公司的各個方面的指標帶入進行判別歸類,從而可以使投資決策更加方便快捷。
通過上述分析,我們發現多元統計分析中的因子分析、聚類分析、判別分析等都可以運用到財務分析中,為分析指標的選擇,綜合因子得分函數的確定,將具有相似性的企業聚成一類,建立判別函數,為以后評價企業的類型提供依據。但是,由于企業經營環境及資本結構、競爭對手等不斷改變,建立的判別函數需根據情況的變化而進行不斷地調整。
(作者單位:福建農林大學計算機與信息學院)
主要參考文獻:
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[2]葛文雷.現代公司財務學.上海:中國紡織大學出版社,1997.
[3]陳文浩.公司財務.上海:上海財經大學出版社,2003.
關鍵詞：動載試驗；沖擊效應；回歸分析
中圖分類號：U448.22+1文獻標識碼：文章編號：
1引言
行駛的車輛會對其通過的橋梁產生動力沖擊作用，結構產生振動，一定程度影響了橋梁結構的工作狀態和使用年限，所以科學評價結構的動力效應是必要的，但是檢測規范中并沒有相關指標來評價實測沖擊系數取值范圍及其合理性。撓度沖擊系數是評價動力效應的一個關鍵指標，但由于測試條件和方法的限制，現場試驗往往沒有采集橋梁在動載荷作用下的撓度時程曲線，而是以應變增大系數代替。利用收集到的大量上承式拱橋動力試驗報告，整理出各橋實測頻率及應變增大系數，建立最優的上承式混凝土拱橋實測基頻-應變增大系數關系函數，為科學評價上承式混凝土拱橋動力效應提供依據。
2試驗數據
為了客觀分析拱橋在汽車作用下的沖擊效應，整理出19座拱橋實測應變增大系數及結構自振頻率。實測沖擊系數與結構體系、橋面平整度、行車速度、車輛特性等諸多因素有關，同時試驗檢測結果也具有一定程度的隨機性。各樣本跑車速度為20km/h、30km/h、40km/h、50km/h不同車速通過橋梁，下表中實測應變增大系數為不同車速下最大實測值。
表1鋼筋混凝土上承式拱橋實測沖擊系數統計表
3回歸分析
由表1中各樣本實測基頻及應變增大系數，可以建立幾種常見的數學模型。模型分別采用了二次曲線、復合曲線、增長曲線、S曲線、對數曲線、冪函數曲線、三次曲線、指數曲線模型并得到各個模型的特征參數，由曲線趨勢及特征參數選取最優數學模型。圖1~圖4各描述了8種模型曲線。曲線模型的Sig值均小于上限值0.05，說明模型差異顯著并且方程有效。
（1）指數函數及冪函數模型
指數函數數學模型為，函數在樣本擬合中趨向線性，在2.6Hz~3.5Hz取值范圍為0.297~0.418，增長過快，故排除冪函數數學模型。
（2）復合曲線及二次曲線模型
復合曲線數學模型為，二次曲線線形接近于線性，在2.6Hz~3.5Hz取值范圍為0.339~0.514，取值過大，故排除二次曲線數學模型。
（3）增長曲線及對數曲線模型
增長函數數學模型為，sig值為0，R2為0.677。曲線在2.6Hz時取值過大，接近0.4，故排除增長函數數學模型。對數函數數學模型為，sig值為0.001，R2為0.576。對數曲線在模型在χ=0.5Hz時y≈0，故排除對數曲線數學模型。
（4）三次曲線及S曲線模型
為三次曲線數學模型，sig值為0.006，R2為0.637。三次曲線模型在0.5Hz~2.6Hz取值范圍為0.063~0.299，但是當χ接近3.5Hz取值反而降低，故排除三次曲線數學模型。S曲線模型為，sig值為0.001，R2為0.588，，曲線趨勢符合實際規律且特征參數符合要求，最終選定S曲線數學模型為實測基頻-應變增大系數關系函數。
在分析樣本的基礎上，得到了以上不同數學模型，最終選定S曲線數學模型為實測基頻-應變增大系數關系函數。S曲線取值及走向趨勢符合應變增大系數變化規律。基于實測系數樣本的S曲線函數曲線模型為。但S曲線χ≤1Hz時y值較小，故參照設計規范JTG D60-2004[5]做如下修正：當時，；當時，， 圖1為修正后擬合曲線與現行設計規范（JTG D60-2004）對比圖。可以將橋梁實測應變放大系數同擬合后函數取值進行比較，來科學評價鋼筋混凝土上承式拱橋實測動力效應。
圖1 修正后擬合曲線與規范中沖擊系數取值對比圖
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交通部頒 公路橋涵設計通用規范（JTG D60-2004）
董繼承（1984-），男，大學本科，研究方向：橋梁試驗技術
一、選好命題,主導思想要明確
統計分析的“實招”必須是企業經營者或管理人員感興趣的領域,能夠直擊企業發展的瓶頸,引起他們的注意及采納,因此,選擇合適的題材成為“實招”發揮作用的關鍵一環。統計分析能否成功,選題是第一位的,選題的主導思想要新,思想不能陳舊,觀念不能落后。不能用歷史的、陳舊的經驗來對待已經發展變化了的形勢。選題時首先要明確服務對象,即明確給誰看,然后“換位思考”,選企業管理者最關心的問題;接下來才是確定內容,針對企業當前生產經營過程中的難點、熱點、焦點問題進行分析,才能有的放矢,針對性強。
善于提煉內容,精準選題。分析要透過現象看本質,增強分析的針對性,善于捕捉領導的“關注點”。分析報告的目的在于應用,對統計部門來說,就是要將研究成果轉換為領導決策。為了實現這種“轉換”,應增強觀察和分析問題能力選擇領導最為關心的問題,避免簡單羅列,避免數字文字化,瞄準影響當前企業發展的重點、熱點和難點問題進行研究,選題要大小適中,題目不要太大,要切實可行,考慮客觀條件,盡量“小題大做”。研究角度要有新意,要從新的角度去研究、研究以前沒有人研究過的問題,或者是研究過探討過但說法不一的問題去分析論證,才會得出與眾不同的結論,才會見出新意。。
二、打牢基礎,保證數據的準確性
準確是統計分析報告乃至整個統計工作的生命。失去準確性,再精心準備的“實招”也將成為無源之水,無本之木。統計分析報告要堅持客觀公允態度,發揚唯實精神,講實話,報實情,在保證數據準確的基礎上,以科學求實的精神,對當前企業生產經營運行狀況提出恰當的分析,為領導決策提供科學的數據和理論依據。統計分析的準確性除了數字準確,不能有絲毫差錯,情況真實,不能有虛假之外,還要求論述有理,觀點正確,不能出現謬誤,建議可行,不能脫離實際。
三、增強邏輯,應用合適的統計方法
統計分析是由數字形成概念,從概念形成判斷,由判斷進行推理,并由此得出結論。統計分析的基本原則是依數成理,論據就是統計數據,而統計學的不斷發展為統計研究提供了更多可供選擇的方法,將各種經濟學、統計學知識應用在統計分析中,更加透徹地研究經濟現象。判斷是以準確的統計數字為依據,嚴密的邏輯性是統計分析成本一個整體的紐帶,是產生“實招”的順延。統計方法要為統計分析結論服務,不能因形式而傷害要義,一切為了“實招”的產生及合理性為目的,切忌為嘩眾取寵而羅列深奧的數理公式,“先進”的數據模型,從而使統計分析“產品”不明所以,導致統計分析面目可憎,讓人敬而遠之。合適的統計方法可以為“實招”得到認可、推廣及應用增加可信度。但是在統計分析過程中,必須保證推理是以充分的依據為前提,正確的判斷和推理就是要有合乎事實的邏輯性,判斷推理的結果前后不能矛盾,不能脫節,要如實反映客觀事物的內在聯系。因此,統計分析報告要結構嚴謹、條理清晰。
四、注重時效,發揮統計分析的實用性
“想實招”要把統計分析定位于為管理者服務。統計分析報告有著明顯的目的性、針對性,只有統計人員在擬定統計分析時,時刻牢記“想實招”,把統計分析定位于為管理者服務,才能發揮統計分析的作用。企業統計分析,首要目的就是為企業管理者服務,幫助管理者正確認識企業所處的內外部環境、自身的生產經營秩序,采取正確的戰略戰術,保證企業正常生產運行,提高全單位的經濟效益。這就決定了企業的統計分析必須緊密結合企業經營的重點、熱點和難點問題進行分析,為管理決策提供科學依據。
瞬時萬變經濟形勢,決定了統計分析及時性的重要。統計分析的針對性和實用性越強,就越要快速反映,適時為領導送上“及時雨”。統計分析要想領導之所想,急領導之所急。統計人員要有“一葉知秋”、“見微知著”的敏感,要有爭分奪秒的時間觀念,兵貴神速,充分利用豐富的統計信息和大量的第一手資料的優勢,在盡量短的時間內完成分析報告的撰寫,迅速及時地向領導發送各種新鮮動態信息和經濟運行狀況的監測預警分析報告,以便領導及時掌握情況,指揮全局,爭取“雪中送炭”,避免“雨后送傘”。
五、立足實用,增加建議的可操作性
統計分析在在“新”字上下功夫,分析要有“新鮮感”。切忌沒有自己主見的“對策建議”,不能過多重復一般概念和別人說過的話,對問題的研究要與時俱進,有新角度,要有獨到見解,不僅立題要“新”,而且見解更要“新”。對策建議要增強針對性,提高可操作性。對策建議要具有可操作性,就是把“想實招”落到實處,統計分析報告不只是簡單的提出問題和局限在數字文字化的表述上,要在深刻總結的基礎上,提出有一定量化依據和可操作的具體實施意見,針對企業當前生產經營存在的問題,結合外部經濟環境,吃透國家政策方向,追蹤產業政策導向,研究企業發展策略,落足于統計分析的實招,提出可操作性的對策,使統計分析成果迅速得到應用。
宏觀經濟統計分析是建立在經濟學、統計學基礎上，伴隨中國社會主義市場經濟發展而逐步完善起來的。近年來，隨著市場化進程的加快，特別是在信息技術的推動下，大數據時代的到來，對于宏觀經濟統計分析提出了更多挑戰。面對新的情況，如何從統計學知識體系來滲透經濟分析方法，并從宏觀經濟統計分析中的問題來探討其發展趨向，對于提升我國宏觀經濟統計分析的科學水平具有重要的現實意義。
關鍵詞：
宏觀經濟統計分析；統計方法；關鍵問題
從概念上來看，宏觀經濟統計分析是建立在經濟學、統計學知識體系基礎上，以統計知識為核心，圍繞經濟學知識進行研究和分析。在我國社會主義市場經濟體制下，宏觀經濟統計分析的內容也經歷了幾個不同發展階段。在以計劃經濟為主時期，宏觀經濟統計分析主要運用計量經濟學知識，利用數理統計和模型分析，來完成對國民經濟運行系統的優化和平衡。同時，借助于政府統計系統，從國民經濟運行相關數據分析中，對計劃執行情況進行研究，改進下一階段計劃經濟重大問題。這一時期的計劃經濟為宏觀經濟統計分析提供了基礎數據，但是，對于統籌兼顧、優化管理為主體的計劃經濟管理思想是一以貫之的。從我國統計學發展歷程來看，對于宏觀經濟統計分析的內容，概況的講，主要是圍繞國民經濟主要經濟指標來展開，如利用國民經濟賬戶、投入產出、資金流量表、國際收支平衡表等，從各個核心部門、核心指標、核心統計體系中來分析國家、產業的發展狀況，減少經濟危機的發生。改革開放以后，我國宏觀經濟統計分析，借鑒了馬克思社會再生產、計劃經濟管理理論，同時借鑒了國民經濟核算體系理論思想，完善了我國國民經濟綜合平衡統計方法，逐步實現了財政、信貸、外匯、物資的四大平衡。在以信息社會、大數據時代為特征的第三階段，宏觀經濟統計分析將實際問題作為研究重點，特別是經濟學與現實問題的關聯，大數據環境下數據的可比性，統計分析方法的科學性和實效性等。
一、宏觀經濟統計與宏觀經濟統計分析概念研究
我國國民經濟統計主要依托國民經濟核算體系，包括經濟循環理論下的宏觀經濟統計指標體系，以及各類標準、統計分類等內容。宏觀經濟統計，從概念上理解為從宏觀上來探討經濟運行過程及結果的統計測度理論和方法。從統計范圍來看，主要從經濟活動中來獲取統計數據，包括各類經濟活動的信息整理、也包括各類統計部門設計的用于統計實際數量的調查資料。統計學是依據統計學理論，運用統計學方法來對各類經濟信息進行統計分析，如利用抽樣調查來進行統計分析，以實現對樣本總量的推斷；在獲取相關統計數據內容時，常用的統計方法有分類法、關聯統計法、變化率統計法、總量統計法、結構統計法等。信息化社會的發展，特別是基于網絡技術的電子商務平臺的建設，使宏觀經濟統計分析的獨立性和地位更趨重要。概括來講，經濟統計分析從統計方式、統計數據上來全面認識經濟獲得，并從有效分析中提升經濟發展水平.宏觀統計數據的測度方式及搜集方法，與傳統的調查方法，如普查、抽樣調查、統計報表相類似，在現代經濟統計中，增加了軟統計內容，如抽樣問卷、心理量表等。宏觀經濟統計分析是建立在宏觀經濟統計基礎上，利用統計學理論和方法，以實證經濟分析來處理統計結果。從概念上來看，廣義的宏觀經濟統計分析包括的經濟活動較多，不僅有重要的宏觀經濟指標內容，還有其他與國民經濟管理相關的統計分析。微觀來講，宏觀經濟統計分析主要從經濟問題的統計分析研究中，來構建統計分析模型，并從統計分析變量或指標中探析統計數據所反映的結果。
二、宏觀經濟統計分析體系研究
1.宏觀經濟統計分析內容
宏觀經濟統計分析體系包括宏觀經濟學目標、宏觀經濟管理目標和宏觀經濟統計目標三項內容，對于宏觀經濟學目標，主要從宏觀經濟統計分析對象，如社會總供給、總需求等建立均衡統計分析，從國民收入分配統計分析中來構建各項統計指標，如產業結構統計分析、經濟周期統計分析、知識經濟發展與創新統計分析、消費-投資需求分析、通貨膨脹統計分析等等。宏觀經濟管理目標主要從宏觀經濟運行體制及組織結構上，圍繞國家經濟社會重大戰略開展統計分析。如創新型國家經濟戰略、科教興國戰略、財政政策、貨幣政策、城鎮化區域發展戰略、可持續發展戰略等等。宏觀經濟統計目標主要從國家統計、部門統計、行業統計、區域統計等層次化統計數據基礎上來開發，圍繞社會創新、政府管理、科學研究等內容展開統計方法創新。
2.宏觀經濟統計分析問題
宏觀經濟統計分析是政府統計工作的重要內容，一方面歸結為制度化的統計分析工作，另一方面表現為專題型或問題型統計分析工作。在制度化統計分析工作中，圍繞政府統計調查指標體系，從宏觀經濟運行過程及結果中來搜集數量特征、數量關系，并從宏觀經濟運行情況綜合表現上來剖析主要問題和成功之處；對于各項宏觀經濟政策措施的執行情況進行跟蹤，對執行效果進行對照分析，并從存在問題中來提出應對建議。如國家統計局和各下屬統計單位，每年要對上一年度的統計工作進行匯報，以經濟分析白皮書形式進行綜合。制度化宏觀經濟分析工作，能夠從社會生產、市場供需、收入分配、金融市場化、國際收支等多方面進行呈現，既有動態指標，也有近期、中長期發展趨向分析。宏觀經濟專題統計分析具有靈活性和變化性，主要是圍繞不同時期的經濟工作，從經濟問題中來展開針對性調查統計分析。其特點表現在：一是對所研究的問題或專題具有較深的研究；二是多采用多重調查方法來實現對專題問題的全面分析，如抽樣調查、軟實力調查、問卷調查等的綜合使用；三是運用現代信息技術來提升統計分析能力，特別是用網絡化平臺技術來彌補傳統調查方法的不足，改善數據質量等。
三、宏觀經濟統計分析方法研究
宏觀經濟統計分析方法具有多樣性，針對不同問題，有搜集數據、整理數據方法，也有針對經濟問題的分析方法，還有基于統計描述和探索性數據分析方法。總的來看，對于宏觀經濟統計分析工作，多種方法的綜合運用有助于提升宏觀經濟統計分析的科學性和有效性。對于宏觀經濟統計分析，不同領域所涉及的統計方法具有交叉性。但對于宏觀經濟分析中動態經濟分析、靜態經濟分析、比較動態經濟分析、比較靜態經濟分析方法所反映的經濟學問題，能夠從全面質量管理方法中體現目標、過程、方法、績效、因素等統計描述信息，改善統計分析的應用實效性。主要常用的方法有因素分析法、指數分析法、彈性分析法、時間序列分析法、應用回歸分析法和多元統計分析法等。對于不同經濟變量體系的描述，根據經濟運行過程及數量特征，從所選定的指標變量上來進行估計，包括推算、核算和估算等方法。描述性統計分析方法是基于統計分析應用，從構建基本邏輯架構中來分析客觀存在的相關變量之間的關系；由于經濟活動中各經濟關系之間存在動態性，需要從經濟分析的聚類、因子分析等方法中，運用分層回歸、分位回歸以及協整分析方法來轉換，以促進對各項分析指標體系進行綜合評價和反映。同樣道理，在宏觀經濟統計分析方法研究中，面對大量微觀性數據，如何發揮統計變量測度及過程變量特征分析優勢？實踐中常用統計系統描述方法，將系統分類及歸納至分位、分層、立體、動態的復雜系統中，從探索各關系變量及因素之間關系上來進行描述性分析。如在人口普查以及經濟普查中，對于各類模擬系統方法的運用，主要從各因素的順序識別和組內方差縮小、組間方差擴大上來實現動態過程的科學推斷，提升核心主體的統計分析精度。
四、宏觀經濟統計分析的趨向研究
從宏觀經濟統計分析的應用來看，當前社會環境下面對更多挑戰，其主要研究方向有以下幾點：一是做好對國家經濟社會發展管理的重要決策導向研究，特別是在信息技術快速發展背景下，從海量數據分析中來挖掘科學的信息資源，來優化和輔助市場化競爭、產業競爭及區域、國際間的競爭需要。哈佛大學加里·金（GaryKing）提出“信息革命背景下，對于海量數據資源的統計分析，將席卷商業界、學術界和政界”。建立在大數據基礎上的精細化測量行為研究，從經濟領域、商業領域來拓寬延伸，以促進社會發展；二是順應大數據時代的發展機遇，在中國特色社會主義市場經濟轉型關鍵期，從協同政府、行業、經濟、社會發展關系的角度，以政府公共數據共享平臺建設來完善社會發展科學管理水平，從中長期發展政策分析中來進行科學謀劃和實施。對于統計信息平臺中的活動、業務、行政記錄、財務信息等資料，要按照統計數據的統一化要求進行科學轉換，增強宏觀經濟統計分析的決策科學化能力；三是強化創新型國家建設統計分析工作，圍繞國家創新能力、國家創新體系建設發展要求，從國家科技政策制訂，到各項經濟統計工作的實施，都應扎實推進宏觀經濟統計分析在經濟建設中的核心和驅動地位；四是構建高端化的產業結構統計分析模型，圍繞我國全面轉型過渡期的產業結構現狀資料，從構建“三高一低”產業結構高端化統計目標入手，加大對信息化金融產業的創新，延長產業價值鏈，增強產業輻射及帶動作用，優化產業結構向高端化進程轉移；五是注重金融統計分析，完善我國金融管理體系，提升金融管理效率。在建設金融服務業與其他產業的協同發展上，發揮統計手段來全面跟蹤和優化我國貨幣政策服務環境，挖掘金融數據，加大金融風險監測和防范；六是注重宏觀經濟空間統計分析，依托大數據時代數據集中化平臺，為宏觀經濟統計分析創造有利環境，實現大數據的共享、合作和協同發展，真正實現大數據的整體效益。
參考文獻：
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