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ｈ指数和ｇ指数评价实证研究
——
—基于ＣＳＳＣＩ的统计分析
丁楠潘有能（浙江大学公共管理学院信息资源管理系浙江杭州３１００２８）
摘要：文章首先对ｈ指数和ｇ指数的概念与特点作简要介绍，随后通过ＣＳＳＣＩ２００１－２００５年间的引文数据，统计分析了图书情报学领域影响力较大的部分专家学者的论文和著作在５年内的被引用情况，分别计算出其ｈ指数和ｇ指数并加以分析探讨，最后运用ＳＰＳＳ软件对ｈ指数、ｇ指数和被引总次数之间的相关性进行了分析。
关键词：ｈ指数ｇ指数信息计量学
中图分类号：Ｇ３５３．１文献标识码：Ａ文章编号：１００３－６９３８（２００８）０２－００７９－０４
ＡｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＳｔｕｄｙｏｆＨ－ｉｎｄｅｘａｎｄＧ－ｉｎｄｅｘＢａｓｅｄｏｎＣＳＳＣＩ
ＤｉｎｇＮａｎＰａｎＹｏｕｎｅｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｕｂｌｉｃＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉ－ｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ，３１００２８）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｓａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈ－ｉｎｄｅｘａｎｄｇ－ｉｎｄｅｘ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｑｕｏｔａｔｉｏｎｓｏｆｐａｐｅｒａｎｄｂｏｏｋｓｗｒｉｔｔｅｎｂｙｔｈｅｅｘｐｅｒｔｓｗｈｏｈａｖｅｌａｒｇｅｒｉｎｆｌｕｅｎｃｅｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆＬｉｂｒａｒｙａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｑｕｏｔａｔｉｏｎｄａｔａｉｎＣＳＳＣＩｆｒｏｍ２００１ｔｏ２００５，ａｎｄｗｏｒｋｅｄｏｕｔｔｈｅｉｒｈ－ｉｎｄｅｘａｎｄｇ－ｉｎｄｅｘ，ａｎｄｔｈｅｎｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅｕｔｉｌｉｚｅｄＳＰＳＳｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｉｔｙａｍｏｎｇｈ－ｉｎｄｅｘ，ｇ－ｉｎｄｅｘａｎｄｔｏｔａｌｑｕｏｔａｔｉｏｎｎｕｍｂｅｒ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｈ－ｉｎｄｅｘ；Ｇ－ｉｎｄｅｘ；Ｉｎｆｏｒｍｅｔｒｉｃｓ
ＣＬＣｎｕｍｂｅｒ：Ｇ３５３．１Ｄｏｃｕｍｅｎｔｃｏｄｅ：ＡＡｒｔｉｃｅｌＩＤ：１００３－６９３８（２００８）０２－００７９－０４
１引言
自２０世纪５０年代美国著名情报学家ＥｕｇｅｎｅＧａｒｆｉｅｌｄ提出引文索引法以来，引文分析就一直是信息计量学的重要研究领域，尽管引文分析的主要关注点在于对学术机构和学术期刊的评价，以及整个国家的科研产出或期刊的质量和影响力，但还是有一小部分的引文研究专注于通过引文统计考查研究者个人的成就，一些学者对此产生质疑，如１９９２年Ｓｅｇｌｅｎ著文反对采用引文分析来评价个人。［１］传统引文评价方法如总被引次数、篇均被引次数等对专家学者学术影响力的评价效果不能让人满意，２００５年，物理学家Ｈｉｒｓｃｈ提出ｈ指数作为评价研究人员科学产出的标准，［２］２００６年，比利时著名科学计量学家Ｅｇｇｈｅ提出了ｇ指数。［３］ｈ指数和ｇ指数提出后，在国外广受关注，已经成为信息计量学研究的前沿领域。但是在国内，研究尚未充分展开，相关论文很少，本文拟通过对国内图书情报学领域部分专家学者ｈ指数和ｇ指数的计算分析进行实证研究。
２ｈ指数和ｇ指数概述
ｈ指数就是指某位作者有ｈ篇文章每篇被引至少ｈ次，而其他的文章每篇被引都少于ｈ次。在实际操作时，通常把论文按被引次数自高而低排列，当论文序号首次大于对应被引次
基金项目：本文系国家自然科学基金项目“ｈ－指数和类ｈ－指数的机理分析与实证研究”（７０７７３１０１）和浙江大学挑战杯项目“基于ｈ指数的社会科学评价实证研究”的系列研究成果之一。
收稿日期：２００７－０６－１４；责任编辑：刘全根
数时，该序号减１就是ｈ指数。ｈ指数具有以下一些特点：（１）和传统的引文分析法相比，ｈ指数兼顾个人科学产出的质量和数量，得出的影响力评价更为合理。
（２）ｈ指数是动态的，不是静止不变的，单个人员的ｈ指数总是不断上升的：一方面随着时间推移，科研人员会产出更多的成果；另一方面科研人员的以往成果在未来的岁月中引用次数会只增不减。这对科研人员不啻为一个极好的激励。
（３）ｈ指数很难通过自引达到膨胀，正如Ｈｉｒｓｃｈ所说：“你无法伪造它，因为它依赖的运作机制需要有个时间跨度。”研究过科学引文统计学的波斯顿大学的物理学家ＳｉｄｎｅｙＲｅｄ－ｎｅｒ也表示同意：“想要操纵整件事非常困难。”［５］
（４）在做出最终选择或形成判断之前，个体极少能获得所有有用信息。而ｈ指数只需得到所有有效的文献计量信息中的一个子集，就可以通过计量进行判断，因此在提供精确结果的同时，大大节省了认知耗费和信息检索的努力。［６］（５）长期以来，人们利用期刊影响因子作为期刊评价的重要指标，现在ｈ指数也可成为期刊影响因子的有益补充。首先，它是钝感的，某些意外的、无引用的文章，一篇或者少数几篇引用次数奇高的论文对它影响极小；其次，它综合考虑数量和质量，减少对一些小期刊明显过高的评价。［７］Ｈｉｒｓｃｈ是一个物理学家，他认为成功的科学家在２０年的科研后ｈ指数应该达到２０，杰出科学家则应达到４０。但是他也指出不同的学科有不同的引文模式，所以每个领域都需要不同的门槛。如果有了限制性的条款，这个方法就可以跨学科使用。［８］很明显，图书情报领域的指标应该低于物理学领域。事实上，根据从１９９２到２００５年１０月期间的ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据集中采集的数据进行分析可知，排名最高的英国情报学家ＰｅｔｅｒＷｉｌｌｅｔｔ的ｈ指数为３１，ＥｕｇｅｎｅＧａｒｆｉｅｌｄ作为现代引文分析的创始人，其ｈ指数更高一点，是３６。［９］
２００６年，Ｅｇｇｈｅ在分析ｈ指数评价效果时，提出了一种基于学者以往贡献的ｇ指数——
—将论文按被引次数由高自低排序，将序号平方，被引次数按序号层层累加，当序号平方等于累计被引次数时，该序号则为ｇ指数。［１０］如序号平方不是恰好等于而是小于对应的累计被引次数，则最接近累计被引次数的序号即为ｇ指数。和ｈ值一样，ｇ值越大说明该学者的学术影响力越大、学术成就越高，通常作为ｈ指数的补充或提高。
３ｈ指数和ｇ指数的计算与分析
在国外，科研人员对部分国家或地区特定研究领域（如物理学、化学、图书情报学等）的ｈ指数进行了试验，绝大部分研究的数据源都选择了ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ。在我国，鉴于ＣＳＳＣＩ（中文社会科学引文索引）作为我国第一个大型中文社会科学引文数据库，来源期刊选择较为严格，代表性较好，且兼具检索、查新和评价等多种职能的特点，［１１］因此选择其作为本文统计数据的来源。
首先本文借鉴南京大学苏新宁教授在《图书馆、情报与文献学学术影响力研究报告（２０００－２００４）——
—基于ＣＳＳＣＩ的分析》中的统计结果，选取２０００到２００４年间图书情报学在ＣＳＳＣＩ中被引最多的５０位学者，［１２］统计其在２００１－２００５年期间的被引总次数和被引篇数（被引次数≥１），并计算每个学者的篇均被引次数、ｈ指数和ｇ指数，得到的结果见表１：
表１２００１－２００５年
图书情报学部分学者ｈ指数和ｇ指数
姓名
被引
总次数
被引篇数（被
引次数≥１）
篇均被
引次数
ｈ指数ｇ指数邱均平７７５１７２４．５１１３２２张晓林７３５１３８５．３３１３２２马费成５４７１１７４．６８８２０吴建中４８８８９５．４８１０２０吴慰慈４５８１１１４．１３１０１８黄宗忠４４６１０７４．１７１０１７蒋永福３６９７０５．２７１１１６胡昌平３６２５６６．４６１０１６孟广均３１７３９８．１３５１７黄俊贵３１４７５４．１９９１３张琪玉２９４１０９２．７０７１２严怡民２７７３２８．６６４１６乌家培２６３１０４２．５３７１１肖希明２５４７１３．５８８１３王知津２５３７３３．４７８１１卢泰宏２５０９４２．６６６１１王世伟２４８８２３．０２８１１马海群２３６７２３．２８８１１程亚男２３２４７４．９４８１３范并思２２６７３３．１０７１１包昌火２２１５７３．８８７１２王崇德２２０７４２．９７６１１霍国庆２２０６５３．３８６１１程焕文２２０８５２．５９６１０彭斐章２１６６１３．５４８１２王子舟２１４４７４．５５８１０盛小平２１０５０４．２０９１１初景利２０８３６５．７８７１３
结合数据统计过程中的一些发现对表１进行分析，可以得出以下论点：
（１）在考察某领域内专家学者的学术影响力时，被引总次数这个指标比较有利于发文较多的作者，而篇均被引次数则有利于发文较少的作者。这两个指标均无法十分有效地衡量专家学者的学术影响力，而ｈ指数和ｇ指数则较好地解决了这个问题，平衡发文的质量和数量，评价效果较好。
（２）ｈ指数最早在自然科学领域得到验证，取得了较好的效果，但当其被推广到人文社会科学领域时，却出现了不少反对的声音。本文在对图书情报学领域进行计算分析时，发现确实存在一些问题，例如：自然科学领域的主要产出为论文，而人文社会科学领域除论文外，著作也十分重要，且著作的被引次数往往超过普通论文，一些经典著作更是为其作者带来了长久的影响力。而在ｈ指数的计算中，这些著作的影响力并没有得到充分展示，而ｇ指数由于其和ｈ指数不同的计算机制，在这方面表现较好，如表１中的孟广均、严怡民、戴龙基、徐引篪等著名学者虽然ｈ指数不高，但ｇ指数非常突出，体
现了其在图书情报学领域中的影响力。
（３）在对作者影响力进行评价时，是否排除自引一直是个具有争议性的话题，所以很多时候评价作者影响力的论文不得不同时给出排除自引和不排除自引得到的两种结果。在对ｈ指数和ｇ指数进行计算的过程中发现，这两个评价指数对于自引具有较好的鉴别作用，虽然个别作者的自引数量较多，但对ｈ指数和ｇ指数影响不大。
４相关性分析
４．１ｈ指数和总被引次数的相关性分析
根据表１，可以得到ｈ指数和被引总次数的关系，如图１所示：
图１ｈ指数和被引总次数关系图
利用ＳＰＳＳ软件进行相关性分析，经检验，ｈ指数和总被引次数均符合正态分布，因此可以选择Ｐｅａｒｓｏｎ相关来衡量相关性的强弱。经计算，得到ｈ指数和总被引次数相关系数大小及显著性检验结果如表２所示：
表２ｈ指数和被引总次数相关性分析
＊＊Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｔｔｈｅ０．０１ｌｅｖｅｌ（２－ｔａｉｌｅｄ）相关分析是一种基于假设检验的统计分析方法，而显著性水平（Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｅｖｅｌ）反映了拒绝某一原假设时所犯错误的可能性。在本检验中，显著性水平设为０．０１，也即在原假设事实上正确的情况下，研究者接受这一假设的可能性为９９％。本文的原假设是“相关系数为零”（即ｈ指数和被引总次数之间不存在显著的相关关系），经计算，统计量的相伴概率（即某特定取值及更极端可能值出现的准确概率，用ｐ表示，
徐引篪１９３１５１２．８７５１３陈传夫１９６５７３．４４６１１戴龙基２０２１５１３．４７４１４柯平１８３
８６
２．１３
７８赖茂生１８０
３９
４．６２
６１２岳剑波１７１２２７．７７７１２陈光祚１６９
５４
３．１３６１０赵继海１５８
２０
７．９０７１２黄晓斌１５２６３２．４１６７汪冰１４３３４４．２１５１０邹志仁１４１４３３．２８６９董小英１３８４０３．４５７１０刘嘉１３７２８４．８９７１０谭祥金１３６２８４．８６６１０肖珑１３４３１４．３２６１０于鸣镝１２６８１１．５６３５刘兹恒１２５３９３．２１５９文榕生１２５７７１．６２４４索传军１２３２２５．５９５１０陈树年１２１３４３．５６５９高文１１８１２９．８３３１０吴志荣
１１４
１７
６．７１
５
１０
姓名被引总次数被引篇数（被引次数≥１）
篇均被引次数ｈ指数
ｇ指数
ｈ指数
总被引次数
ｈ指数
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
Ｓｉｇ．（
２－ｔａｉｌｅｄ）Ｎ
总被引次数
ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
Ｓｉｇ．（
２－ｔａｉｌｅｄ）Ｎ
．７９８＊＊．０００５０
在表３中即Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ））为０，低于０．０１，因此可以认为“相关系数为零”的可能性很低，ｈ指数和被引总次数之间存在显著相关关系，相关系数ｒ＝０．７９８。
４．２ｇ指数和总被引次数的相关性分析
根据表１，可以得到ｇ指数和被引总次数的关系，如图２所示：
图２ｇ指数和被引总次数关系图
利用ＳＰＳＳ软件进行相关性分析，得到ｇ指数和总被引次数相关系数大小及显著性检验结果如表３所示：
表３ｇ指数和被引总次数相关性分析
＊＊Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｔｔｈｅ０．０１ｌｅｖｅｌ（２－ｔａｉｌｅｄ）
由表３可知，ｇ指数和被引总次数之间存在显著相关关系，相关系数ｒ＝０．８９１。
４．３ｈ指数和ｇ指数的相关性分析
根据表１，利用ＳＰＳＳ统计软件进行相关性分析，得到ｈ指数和ｇ指数相关系数大小及显著性检验结果表（见表４）。
表４ｈ指数和ｇ指数相关性分析
＊＊Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｔｔｈｅ０．０１ｌｅｖｅｌ（２－ｔａｉｌｅｄ）
由表２可知，ｈ指数和ｇ指数之间存在显著相关关系，相关系数ｒ＝０．６９４。
５结论
通过以上的相关性分析，可见ｈ指数、ｇ指数与传统引文评价的关系十分密切，相关系数也很大，ｈ指数在评价学者的影响力时较好地综合了学者科学产出的质量和数量，而ｇ指数则在ｈ指数的固有优势的基础上进一步优化了评价指标，使其更趋于科学化。有理由相信，在不久的将来，ｈ指数和ｇ指数将会结合传统的引文评价系统更加科学、有效的评价学者的科学产出。一些默默无闻的学者可能因此进入人们的视线，而一些受到社会肯定的学者们将会更加充满自豪地投入社会的科学文化事业。
参考文献：
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作者简介：丁楠（１９８０－），女，浙江大学信息资源管理系２００６级硕士研究生；潘有能（１９７７－），男，浙江大学信息资源管理系讲师，博士。
ｇ指数总被引次数
ｇ指数ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＳｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
Ｎ
总被引次数ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
Ｎ
．８９１（＊＊）
．０００
５０
ｈ指数ｇ指数
ｈ指数ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＳｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）Ｎ
ｇ指数ＰｅａｒｓｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
Ｎ
．６９４（＊＊）
．０００
５０
网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容：
?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一 天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复 访客数量。
学术论文的h指数（H index）是一个混合量化指标，它的作用是评估研究人员的学术 产出数量与学术产出水平。现在我国h指数有愈加流行的趋势，大家认为相较于影响因子，h指数能从总体上更客观地评价研究者的水平。影响因子更多地是对期刊的评价，而h指数则兼顾了研究者的被引次数和学术论文数量。 从科学发展的总体形势看，若仅以论文数量而论，我国已成功迈入世界先进行列。自2008年开始，我国每年发表的SCI论文数持续突破10万篇，名列世界第二，仅次于美国。这使很多人认为，中国的科研实力已经进入世界前列，正在成为未来的世界科技中心。然而，进一步分析论文的构成和来源，情况就不那么乐观了。从论文的“总被引次数”和“篇均被引次数”两个方面来分析：2001年至2011年间，我国共发国际论文83万多篇，被引510余万次，排世界第7；2011年我国SCI论文篇均被引 6.21次，和同年世界平均水平10.71次相比，不到六成，但比上一年有两个百分点的进步。2001年至2011年，我国高被引论文数排世界第6位，排在中国之前的国家有美、英、德、法和加拿大，日本紧随中国之后。 一个缺陷是，基于不同的检索数据库如Web of Science、Scopus、Google Scholar，算出来的某个研究者的h指数常常不一样，这跟数据库的收录范围有关。这时候，我们选择用哪个？估计很多人愿意用比较高的那个。这三个里头，更多时候或许Google Scholar 给出的h指数最高，我发现它有时会将非论文的材料算作引用（如果这个材料提到了你的文章）。实情是，这些检索数据库并不能体现你文章的所有引用，比如WoS，更侧重于SCI 收录期刊的引用，直到最近才稳定的将一些中文期刊的引用算进去。另外，不同学科领域被这些检索数据库收录的程度不同，比如分类学期刊被收录为SCI的比例小，而分子生物学和医学则高很多。因此，不同领域科学家的h指数其实并没有太多可比性。 来看一个简单的例子。A和B是紧密的合作者，两者共同发表论文，共同署名了20篇引用次数超过20的文章。这时候两者的h指数都是20，表面上看好像科研水平相当。但是，在这20篇文章中，A是15篇文章的第一作者，而B只是5篇文章的第一作者。很明显，A作者应该有更大的贡献。所以，h指数倾向于对大的研究团队有利，多个合作者会共享比较高的h指数（大合作的实验学科就比常单兵或小集团作战的理论学科h指数高），这种情况下混淆了不同作者的实际贡献。 但我觉得一个更加值得关注的缺陷是：h指数没有区分作者的实际贡献。要真正衡量研究者的实际贡献，应该对h指数做适当的改进。比如，只统计某位研究者作为第一作者或通讯作者时的h指数。对于上面的例子，A的h指数就应该是15；而B是5。这个简单的改进也是很粗糙的，因为有时候难以界定研究者在非第一作者文章中的实际贡献。 为了让评价更细致客观，可以考虑在计算h指数时对不同顺序的作者有个权重3110643181扣扣学术论文发表-比如，第一作者权重为1，第二作者权重为0.7，第三作者为0.4。如果第一作者同时是通讯作者，那么权重为1；如果通讯作者非第一作者，其权重计为0.8。还是上面的例子，假定A是15篇文章的第一作者，是另5篇的第二作者；B是5篇 文章的第一作者，另15篇的第二作者。这时候计算两者的h指数：A为（15*1+5*0.7）=18.5；B为（5*1+15*0.7）=15.5。我们可以发现，用现有的计算h指数的方法，A 和B用h指数所代表的科研贡献都被高估了，并且现有的方法掩盖了A和B实际贡献的大小。 由此可见，论文总数位居世界第二并不意味着我们实际的科研水平也达到了世界第二，在我们前面，美、英、德、法等老牌科学强国仍然是我们要奋力追赶的目标，甚至日本也仍然是我们强有力的竞争对手。衡量一个国家科研水平的高低，仅看论文数量是不够的。这就如同上个世纪50年代大炼钢铁不能实现现代化是一个道理。要在科学研究上赶超世界先进水平，科学人才的持续积累与科研评价的导向就显得尤为重要。 关于科学人才，我们最近统计发现了一个有趣的现象：近10年来，中国科学院新增
医院统计分析报告 医院统计分析报告 医院会计核算与成本核算整合分析 摘要:绩效核算对于医院来说,是一种新型的经营管理理念。文章结合医院经营实践,探讨医院传统会计核算模式的不足及新时期下运用绩效管理实施成本核算的重要作用、实施要求及具体的操作办法。 关键词:会计核算成本核算医院绩效 :F230:A : 新世纪以来,医疗机构内部管理改革不断完善,医院绩效的评定开始显得愈发重要,医院的整合管理也开始面临巨大的机遇和挑战。为优化医院卫生资源配置,合理分配使用卫生资源,提高医疗保健的水平,医院急需一套科学有效的管理机制。新时期下,通过绩效管理实施医院成本核算可提高医院服务质量与水平,增强医疗机构市场竞争能力,完善激励机制,对医院管理规范性起到积极的作用。 一、明确相关部门职责,建立绩效考核体系 1.绩效成本管理部门职责。医院的成本核算部门是医院经营管理的重要部门,涉及到医院其他部门每个职工的切身利益,医院只有建 立成本核算组织及各职能部门,才能保证医院会计核算工作的顺利进行。从组织管理的架构上来说,各级职能部门对医院各项成本支出负有不可推卸的责任,但目前各部门更多的却关注临床业务管理,而忽 视了医院成本管理的责任,而且,在对各部门进行职责划分时,一定要
重视单部门管理划分原则,尽量避免多部门管理下部门相互推卸责任的情况。确定划分好各部门职责后,就要最终落实成本消耗部门与成本计划执行部门的责任。在政府财政投入不足的情况下,医疗需求与经济效益总是不可协调的矛盾。因此,在这种困境下,各科室不能只为满足医疗需求,不顾医院成本及效率与效益。医院成本核算工作应形成从领导到职工、从行政后勤到临床医技部门,全院各相关部门相互配合的成本核算系统。 2.建立绩效考核体系。责任最终落实的保障是绩效考核,没有完善的考核制度,一切责任只是空谈。绩效考核的内容可分为三类。 (1)对职能管理部门的考核。管理绩效的体现,可以分为定量与定性两方面。在定量考核上,对各部门管辖的支出制定明确的量化指标,评价各部门成本管理是否达到预定的目标;定性考核中,可以通过专家委员会评价相关管理部门的成本管理方案、管理落实情况,也可通过问卷形式,动员全体职工都参与对部门管理业绩的评价。 (2)对成本消耗部门的考核。根据成本消耗的特性,划分收益性成本消耗与非收益性成本消耗。对收益性成本消耗,实施绩效追踪考核制度。考核结果与各部门的年度评价、负责人聘任、奖金分配等相关,调动各部门积极性。对非收益性成本消耗的部门,通过专家委员会对消耗是否高于正常消耗进行评价,评价结果与各部门的年度考核、负责人聘任、奖金分配等挂钩,促使各部门重视成本效率。 (3)对执行部门的考核。执行部门涉及的成本面广,成本构成复杂,因此对其考核主要是制定总体考核指标。对于临床业务科室,可以综
《工作群体人口背景、社会融合程度和员工流动 性》分析评价 一、文献综述部分 作者在文献综述部分应用了大量的最新的和作品当时近几年的研究成果，文献的跨度集中在10年内，为1979年到1989年，只有一篇的文献为1971年。 以上文献，都涉及本文的研究内容：个人和群体人口背景特征、个体流动性、社会融合程度、离职率，就该论文的内容方面来说，寻求的参考文献适用性强，比较全面，符合文章需求。 二、问题和目的部分 论文的目的是为了深入研究工作群体人口背景、群体社会融合程度和个体流动性之间的关系，具体来说，是人口背景相同性可以增强群体社会融合性，从而降低个体员工流动性。与文献研究联系紧密。 此假设源于Pfeffer曾阐述的一个论题：年龄和加入时间相同的人们容易相互吸引，还有更容易沟通，此论点只是得到了人们的关注还未有扎实的论据。但是已显现原理的可靠性，通过Pfeffer的论题可以逻辑推理出来。 三、假设部分 本论文提出了以下两个假设： H1：群体人口背景特征相同性与社会融合性程度的提高有正向关系； H2：在工作群体中，社会融合程度越高，员工流动率越低。 上述两个假设中，清晰的阐述了三个变量之间的关系：人口背景特征越相似，社会融合性程度越高，员工流动率就会越低。 第一个假设和大多数早期研究结果保持一致。但是并未有扎根理论或者相关的文献研究，只是先前有人提出过用这种方法来研究该论题，但是没有做过任何实证检验。 第二个假设，研究者很少关注融合程度与员工流动性的关系，只是
最近一些研究间接地为融合程度与员工流动性的关系提供了一些论据。 四、方法部分 假设1中自变量为群体人口背景，因变量为社会融合程度。 假设2中自变量为社会融合程度，因变量为员工流动性。 群体人口背景采用了欧几里得差距的变异形式对年龄背景和任职年限背景相似性进行了测量。 社会融合程度反映了对群体的吸引力、对群体其他成员的满意度和群体成员之间的社会交往。社会融合程度可以用凝聚力，影响力，个人对其他成员的满意度和保持与他人关系的愿望来衡量。研究中采用了三种方法对其进行了评估：四项凝聚力指数、工作说明指数、群体成员在上个月下班时间与同事进行社会交往的次数。 员工流动性：完成初次调查5年后，由公司人事处提供研究对象的就业状况信息，对每个个体是否仍然在职或已经离职以及离职日期进行说明。 文中指出研究分别将在个体层次和群体层次上对人口背景相同性和社会融合程度的关系进行模型分析。 五、样本部分 本次研究以20个工作单位、79个个体作为调查对象，深入研究了群体人口北京、群体社会融合程度和个体流动性之间的关系。有关数据是在1979年从西部的大型连锁便利店员工中收集的。 这些群体分布的地点不同，负责各个指定区域的零售工作。所有个体的级别和职务完全相同，需要完成的工作任务相同。代表们每周至少要在同一个办公室共事两天，相互交流工作方面的事情并定期一起工作。并且，每个区的代表有一个小组办公室，公司把每个区定位一个完整的工作群体，由区经理负责领导，最终得到20个有效的工作群体，每个群体中优3-6个调查对象。后来的有关人口流动性的数据是在1985年收集的。 样本来源和选择可以较好的代表总体,但本研究选择的样本群体数
一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ?了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ?了解网站关注行业用户量的潜在规模 ?对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ?分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ?分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容： ?网站访问量信息统计的基本分析 ?网站访问量趋势分析 ?在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ?用户访问行为分析
?网站流量与网络营销策略关联分析 ?网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ?对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复访客数量。 衍生出的指标： 重复访客百分比：重复访客占全部访客的比例。
北大核心期刊遴选指标 来源：医学论文——辑文编译 北大核心期刊是北京大学图书馆联合众多学术界权威专家鉴定，国内几所大学的图书馆根据期刊的引文率、转载率、文摘率等指标确定的。确认核心期刊的标准也是由某些大学图书馆制定的，而且各学校图书馆的评比、录入标准也不尽相同，受到了学术界的广泛认同。那么怎样的论文才能被北大核心期刊收录呢?下面辑文编译小编为大家详细介绍下什么样的论文才能被北大核心期刊收录，希望对大家有帮助。 遴选指标1992年评定的3个指标，即载文量、文摘量、被索引量、被指引量。当时，合适的统计源很少，且大多为书本式工具，只能进行手工统计，统计量巨大，客观上不存在采用大多的评价指标。 1996年版和2000年版采用了6个评定指标，即被索引量、被摘量、被引量、载文量、被摘率、影响因子。这些提高了对期刊学术质量的评价作用。此时，随着计算机技术的应用和发展。开始出现了一些专门的统计源数据库，为评定指标创造了可能性。 2004年版采用了7个评定指标，即被索引量、被摘量、被引用量、他引量、影响因子、被摘录率、获奖或被重要的检索工具收录。取消了载文量的指标，以降低论文数量在评价中起的作用，增加了他引量的指标，从而进一步提高对期刊质量的评价。 2008年采用9个评价指标，即被索量、被摘量、被引量、他引量、被摘率、影响因子、获奖或被重要的检索工具收录、基金论文比、web下载量。 2011年核心期刊的评价仍采用这9个指标：被索量、被摘量、被引量、他引量、被摘率、影响因子、获奖或被重要的检索工具收录、基金论文比、web下载量，但是修改了影响因子、学科基金论文比等的计算方法，将字母从学科论文载文量，从而能更为准确的反映整本期刊对学科的影响力，取得了较好的评价效果。选作评价指标统计源的数据库及文摘刊物达到60余种，参加核心期刊评审的学科专家达8200多位。 指标计算方法：1)被索量：期刊某年发表论文被上海图书馆《全国报刊索引数据库》收录的数量。2)被摘量：期刊某年发表论文被《中国农业科技文献数据库》摘录的数量。3)被引量：期刊自创刊以来发表论文在统计年被引用的总次数。4)他引量：期刊被其它期刊引用的次数5)被摘率：该刊统计当年发表的某学科的论文被摘录的总次数/该刊统计当年发表论文的总数6)影响因子：该刊前两年发表论文在统计当年被某学科论文引用的总次数/该刊前两年所发表论文的总数7)被国内外重要检索工具收录8)学科基金论文比：该刊统计当年发表的某学科的基金论文数/该刊统计当年发表论文的总数9)web下载量：期刊1994年上网以来所登载的全部文献在统计当年被下载(包括全文浏览、转存和打印)的总次数。
H指数的内容及意义 文正学院09工商0917414001 徐红H指数的内容 H指数是美国物理学家Hirsch于2005年提出用于“评价科学家的科研绩效”。虽然其原始论文的题目及Hirsch对H指数的含义描述值得讨论，但h指数在短短几年时间内就全球风靡，很快被扩展用于期刊、研究团队、大学、科研院所、学科、国家、基金和研究热点等不同领域。 H指数的物理含义可简单的表述为：“有H篇论文被引用了不少于H次”。H指数的意义 不少学者认为H指数综合衡量了论文的数量和影响力。H指数是根据论文的“质”和“量”两个方面确定的具有创新的指标。H指数高不仅表明评价对象发表质量高，而且高质量的论文数量也多，因而弥补了传统文献计量学单项数量指标只能体现数量的遗憾，是近年来文献计量学指标研究过H值的一项重要成果和进展。赫希认为，两个有相似指标H指数的人，即使他们的论文总数或总被引次数相差悬殊，但他们在整体科学影响力方面是可比的。 有趣的是，原本人为规定的H指数居然被一些学者数学推导得出：H指数与原有的评价指标之间存在着微妙的联系。而且数据也一定程度上证实了这些联系。 H指数主要是一个影响力判定参数，其特点是关注科学家发表了多少有影响力的论文。因此，若你的研究没有一定的质量，没有引起学界的关注和交流，无论你发表了多少论文，都无法获得一个较高的H指数。H指数的测度有利于那些出精品的科学家，也可以发现哪些人是“灌水”者。H指数面前，你可以有一些文章成了“睡美人”，但要避免一辈子都怀才不遇。 因此总的来说H指数有点明显但也有其局限性。 优点：（1）H指数是一个非常简单并且易于理解的复合指标，它可以用在任何层面的评价，尤其适合对科学家个人科研成就做出评估。（2）这个指标是引文影响力和论文产出力二者结合的测度指标。（3）H指数是一个稳健的累积指标，单纯论文数量的增长对该指标不会产生直接的影响。（4）H指数能够测度科学家的持久绩效，而不仅仅是测量其科学成就的峰值。（5）H指数与其他“有意义”的文献计量学指标有显著相关性。 缺点：(1)指数对那些刚开始从事科学研究的人员是不利的，因为他们的论文产生和引文率较低。（2）这项指标可能导致科学家们躺在原来的成就上睡大觉，因为他们即使没有新的论文产生，以往的论文任然有可能获得被引量，进而引起H指数的增加。（3）这项指标是基于长期的观察。因此，由于上述同样的原因有可能导致我们看不到科学家的研究活动衰退情况。（4）H指数即便在相同学科领域进行比较都很难找到一个适当的参考标准。 虽然H指数不是尽善尽美，但不可否认的是它的确对综合衡量了论文的数量和影响力开创了新思路。
中国基本医疗保障事业发展统计报告（2019年） 一、医疗保险 2019年参加全国基本医疗保险[1]（以下简称基本医保）135407万人，参保率稳定在95%以上。2019年，全国基本医保基金（含生育保险）总收入24421亿元，比上年增长10.2%[2]，占当年GDP比重约为 2.5%；全国基本医保基金（含生育保险）总支出20854亿元，比上年增长12.2%，占当年GDP比重约为2.1%；全国基本医保基金（含生育保险）累计结存[3]27697亿元，其中基本医保统筹基金（含生育保险）累计结存[4]19270亿元，职工基本医疗保险（以下简称职工医保）个人账户累计结存8426亿元。 （一）职工基本医疗保险 1、参保人数持续增加。参加职工医保32925万人，比上年增加1244万人，增长3.9%。其中在职职工24224万人，比上年增长3.9%；退休职工8700万人，比上年增长3.9%。在职退休比为2.78，同比持平。 企业、机关事业、灵活就业等其他人员这三类参保人（包括在职职工和退休人员）分别为22267万人、6232万人、4426万人，分别比上年增加747万人、113万人、384万人，分别占参保总人数的67.6%、18.9%和13.4%，构成比例与
上年基本一致。职工医保统账结合和单建统筹参保人员分别为30235万人、2690万人，分别占职工医保参保总人数的91.8%和8.2%。 2、基金收支规模扩大。2019年，职工医保基金（含生育保险）收入15845亿元，比上年增长10.7%；基金（含生育保险）支出12663亿元，比上年增长10.4%。2019年，职工医保统筹基金（含生育保险）收入10005亿元，比上年增长10.9%；统筹基金（含生育保险）支出7939亿元，比上年增长9.4%；统筹基金（含生育保险）当期结存2066亿元，累计结存（含生育保险）14128亿元。2019年，职工医保个人账户收入5840亿元，比上年增长10.3%；个人账户支出4724亿元，比上年增长12.2%；个人账户当期结存1116亿元，累计结存8426亿元。 3、享受待遇人次增加。2019年参加职工医保人员享受待遇21.2亿人次，比上年增长7.3%，增幅下降1.7个百分点。其中：普通门急诊18.1亿人次，比上年增长5.8%；门诊慢特病2.6亿人次，比上年增长19.4%；住院0.6亿人次，比上年增长6.8%。
3、常用于文献评价的权威检索工具有哪些？ 答：目前，大多数高校科研管理部门将下列四种数据库作为文献评价的权威检索工具：SCI （科 学引文索引）、ISTP（科学技术会议录索引）、EI（工程索引）和CSCD（中国科学引文数据库）。 评价期刊最常用的检索工具: 美国《期刊引文报告JCR》、《中国科技论文统计源期刊目录》、 《中文核心期刊要目总览》。 还有一些重要的检索工具也可作为文献评价的数据源： 国外文献检索工具---美国《科学评论索引ISR》、美国《社会科学引文索引SSCI》、美国《艺 术与人文科学引文索引A&HCI》、美国《化学文摘CA》、英国《科学文摘SA》、日本《科学技术 文献速报CBST》、俄罗斯《文摘杂志AJ》、德国《数学文摘Zbl Math》、美国《数学评论MA》、 法国《文摘通报BS》、美国《生物学文摘BA》等。 国内文献检索工具---《中国科学引文数据库CSCI或CSCD》、《中文社会科学引文索引CSSCI》、 《中国人民大学书报资料中心复印报刊资料索引》。 《期刊引文报告》（SCI Journal Citation Reports，JCR）期刊引用报告（Journal Citation Reports）简称JCR，是由美国科学信息研究所（ISI）编制出版、国际上一种权威的 用于期刊评价的重要工具。JCR从1975开始，ISI在《科学引文索引》(SCI)年度累积本中，增加 “期刊引用报告”部分。JCR提供的信息包括：每种期刊在当前年被引用的总次数(Total Cites)、 每种期刊的影响因子(即该刊前两年发表的文章在当前年的平均被引次数(Impact Factor))、每 种期刊当前年发表的文章在当前年的平均被引次数(Immediacy Index)、每种期刊当前年的文章 总数(Articles)、每种期刊论文研究课题的延续时间(Cited Half-life)、每种期刊的引用期刊 列表(Citing Journal)、每种期刊的被引用期刊列表(Cited Journal)、每种期刊的影响因子在
第17卷第4期2006年 8月 水资源与水工程学报 Journal of Water Resources&Water Engineering Vol.17No.4 Aug.,2006 基于多元统计分析的水质综合评价 李传哲1,于福亮1,刘佳1,鲍卫锋2,杜子芳3 (1.中国水利水电科学研究院水资源所,北京100044;2.武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室, 武汉430072;3.中国人民大学统计学院,北京100872) 摘 要:以延河为例,运用因子分析方法和聚类分析方法就各监测断面水质污染程度和污染相似性进行定量化的综合评价。提出水质污染的逐步回归分析方法,并以年水质综合污染指数为例,对其进行逐步回归分析。为合理评价延河水环境状况提供一定的科学依据。 关键词:水质污染;因子分析;聚类分析;逐步回归分析 中图分类号:X824 文献标识码:A 文章编号:16722643X(2006)0420036205 Comprehensive evaluation of water quality based on multivariate statistical analysis LI Chuan-zhe1,YU Fu-liang1,LIU Jia1,BAO Wei-feng2,Du Zi-fang3 (1.Department of Water Resources,China Institute of Water Resources and Hydropower Research,Beijing 100044,China;2.State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science,Wuhan University,Wuhan430072,China;3.School of Statistics,Renmin University of China,Beijing100872,China) Abstract:Using the methods of factor analysis and cluster analysis,the paper has made the quan2 titative analysis and comprehensive assessment for the polluting status in degrees and in similari2 ties of monitoring sections in Yanhe River.A method of stepwise regression analysis on water polluting is discussed with examples of the comprehensive water polluting index.It can be pro2 vided some scientific bases to assess the water environment situation of Yanhe River. Key words:water pollution;factor analysis;cluster analysis;stepwise regression analysis 0 引 言 延安市的水资源问题制约着整个城市的发展,影响着整个市区的环境景观和人民的健康。如何科学准确评价母亲河——延河的水质状况,已成为延安市环保和水利等部门的重要课题。水质评价包含两方面内容:一是水质污染相似性的分类研究;二是水质污染程度的评价。水质系统是由多种因子构成的复杂系统,水质质量受到诸多指标(污染物含量或指数)的影响,每项指标从不同角度反映水质污染状况。本文运用因子分析方法将所取断面进行水质污染程度的综合评价、分析,确定影响水质质量状况的综合因子;以聚类分析方法对各断面水质污染相似性进行研究,给出分类处理结果;应用逐步回归的数理统计方法,寻求主要污染指标与水质综合污染指数间的关系。 1 断面和指标的选取 延安市地面水常规监测的主要河流为延河。根据《水环境监测技术规范》的要求,设1号杨家湾断面、2号柳树店断面、3号点四联队断面、4号点七里村断面、5号点王家川断面,共5个断面,均为省控断面,监测河段长80km。本文选取的监测指标为悬浮物、总硬度、高锰酸盐指数、生化需氧量、非离子氨、亚硝酸盐氨、硝酸盐氨、挥发酚、砷、六价铬、石油类等11项。数据资料为2002年这5个监测断面11项监测指标的年平均值,见表1。 收稿日期:2006202215; 修稿日期:2006203216 基金项目:延安市水资源综合规划项目;全国水资源综合规划专题(01-06-02) 作者简介:李传哲(19832),男(汉族),湖北荆州人,硕士研究生,主要从事水资源合理配置、规划评价等方面的研究。
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
2013年度医疗统计分析报告 综合全年医疗统计数字，对比去年同期，对期内统计数据做以分析，为医院综合工作提供参考，进一步提高医疗服务质量和工作效率。 工作效率分析，即运用统计指标来分析和评定医院工作效率，可以了解医院科室人员、设施、设备、技术、物资的利用情况。反映医院管理方面的成效和问题，对改进医院管理有重要意义。 按照国家对二级甲等医院临床医疗质量与工作效率的指标，实际床位使用率应≥85%，从此数据反映平均每天使用床位与实有床位的比例情况;平均住院日≤12天，超过则说明病床负担过重；术前平均住院日＜3天，反映了术前诊断质量、术前准备质量、手术室管理水平。 我们通过分析认为，我院2013全年床位使用率还是低于范围值，平均住院日及术前住院日都在允许范围内。积极深入查找原因，及时反馈有关部门，在保证医疗质量的前提下，提高床位使用率，不仅能节省床位投资，使现有的卫生资源得到充分有效的利用，也使我们医院的技术优势能够得到充分的发挥。 一、床位使用率、平均住院日、术前平均住院日分析 1、资料与方法 资料来源于我院病案统计2013年与2012年统计数据汇总。 2、结果 表一： 3、分析 由表一可以看出：我院2013年总体床位使用率为57.40％，虽比2012年同期上升12.7％，但是离国家卫生主管部门规定≥85%的标准差距太大，依然处于低效率运行状态。 我院2013年出院病人平均住院日10.14天，同比2012年同期下降0.27天，低于规定≤12天标准，处于正常效率运行状态。
我院2013年术前平均住院日2.04天，低于规定＜3天标准，处于正常效率运行状态。 从表上数据看我院2013年床位使用率低效率运行科室是妇产科和五官科。妇产科孕产妇就诊率极低，与市里专业性极强的妇、产医院竞争，实力明显薄弱。五官科亦面临同样的问题。 结果分析反映出： 我院2013年床位未得到充分利用，出院病人平均住院日处于正常效率运行状态，而床位使用率处于低效率运行，说明住院病人率低。 建议：加大人才培养力度，广招贤能充实医院卫生专业技术人员队伍，选派技术骨干进修学习，提高医疗技术水平、强化优质服务和管理力度，合理用药合理医治，降低患者治疗成本，吸引患者，提高床位运行效率。 我院2013年同比2012年同期的术前平均住院日，均处于正常效率运行状态，它反映术前诊断质量、术前准备质量、手术安排合理性、手术室管理均达到标准水平。 二、门诊诊疗工作状态分析 1、来源：门诊工作数据来源主要通过门诊电脑就诊挂号系统提取，并每月定期收集门诊专家工作日志，深入查看门诊患者的入住率。 2、结果：2013及2012年门诊工作量对比 表二 3、结果分析： 2013年我院门诊工作量同比2012年同期增长21.80%。 门诊量增长幅度不是太大，因素：2013年上半年诊疗工作在老院，下半年10月搬迁入新住院楼，千头万绪，新环境、新设备，医务人员缺口大，业务工作于2013年年底才基本进入有序轨道运行。 建议：2014年国家还会加大医疗保险的投入，社会保险人群大幅度增加，尤其是新农合报销比例也在不断增加，大形势越好竞争也就越激烈，我们还得在宣传力度和医疗技术与服务上投大力气、下大功夫吸引患者，加上我院几年来一直深入农村、村屯、各农牧场开展免费诊疗，随队人员都是主任医师、副主任医师，我们一定能克服客观困难，争取提高工作量。 三、临床诊断质量分析 1、来源：医疗统计系统提取报表数据 2、对照
水质综合污染指数 飞水质综合污染指数的计算 水质综合污染指数是在单项污染指数评价的基础上计算得到的。考虑到上海地表水污染特点，在计算水质综合污染指数时通常选择上海市具有代表性的污染物，包括高锰酸盐指数、五日生化需氧量、化学需氧量、氨氮、石油类、挥发酚、总磷和汞。也可以根据需要选择必要的污染物参与评价。 Ci Pi = Si
其中，O-污染物实测浓度; &-相应类别的标准 综合污染指数的计算方法: 应该注意到，水质综合污染指数的计算与水质类别标准密切相关，因此综合污染指数的比较只能在同一类别标准基础上进行。 1、水质污染程度的判别 根据水质综合污染指数来判别污染程度是相 对的，即对应于水体功能要求评判其污染程度。如 II类水体的水质要求明显高于III类、IV类、V类水体，假如不同类别水体的水质相同，则要求越高的水体，其对应的污染程度越严重。根据水质综合污染指数判别水质污染程度必须基于下列条件： （1）污染程度是对应于相应类别的水质要求的。 （2）污染程度的分级是为了定性反映水质的现状， 水体污染说明该水域原定的功能不能安全、全面地 发挥效应，其功能得不到保证。不同功能水体即使达到相同的污染程度，其危害和影响也是各不相同的。
（3）根据水质综合指数的大小可将水体分为合格、基本合格、污染和重污染四类。当采用上述八项污染物进行评价时，不同类型水体相对应的综合指数和水质现状阐述如下： 合格：P W0.8各项水质指标基本上能达到相应的功能标准，即使有个别指标超标，但超标倍数较小（1 倍以内），水体功能可以得到充分发挥，没有明显的制约因素。 基本合格：0.8
学术期刊评价指标从21个方面来说明： 分别是：期刊被引频次、影响因子、平均引文率、反应速率、期刊他引率、期刊被引半衰期、基金项目论文比例、国际著者论文数、SCI、CSCI、标准规范化、论文平均发表周期、编校质量、装帧印制质量、人才培养、间接经济效益、现代化建设、优秀期刊获奖情况和发行量平均增长率。 具体如下： 1．期刊被引频次（cited numbher of journal） 可测度期刊自创刊以来的学术影响力，是从信息反馈的角度评价期刊的基本指标之一。该项指标从历史的角度，用期刊论文被引用的数量直接反映了期刊在科学发展和文献交流中所起的作用。 定义：自期刊创刊以来全部论文在某一年被引用的总次数（绝对数量指标）。 2．影响因子（Impact Factor） 可测度近年期刊的学术影响力。该项指标用论文平均被引率反映了期刊近期在科学发展和文献交流中所起的作用。 定义：期刊前2年发表论文的被引次数占前2年论文总量的比例（相对数量指标）。 某刊前两年发表的论文在该年的被引用次数 公式：影响因子=——————————————————— 该刊前2年发表的论文的总数 3．平均引文率（mean citing rate） 可测度期刊的平均引文（引证文献）水平，考察期刊论文吸收他人学术思想的水平。平均引文率通常可以反映期刊吸收信息的能力以及科学交流程度的高低。 定义：在给定的时间内，期刊篇均参考文献量（相对数量指标） 期刊参考文献总数 公式；平均引文率=———————— 期刊论文总数 4．反应速率（Anm3lacy index） 可测度期刊论文被利用的速度以及期刊对学科发展过程中新的科学问题的快速反应程度。 定义：期刊前1年发表论文在评价当年的被引次数占前1年论文总量的比例（相对数量指标）。
统计学综合指标 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
第四章 统计综合指标 一、单选题 1.某企业某种产品计划规定单位成本降低5%，实际降低了7%，则实际生产成本为计划完成度的（ A ） A. % B. 140% C. % D. 2% 2.某月份甲工厂的工人出勤率属于（ A ） A. 结构相对数 B. 强度相对数 C. 比例相对数 D. 计划完成相对数 3.按全国人口平均的粮食产量是（ B ） A. 平均指标 B. 强度相对指标 C. 比较相对指标 D. 结构相对指标 5.若某总体次数分布呈轻微左偏分布，则有（ B ）成立。 A. x > e M >o M B. x 6.已知某企业职工消费支出，年支出6000元人数最多，平均年支出为5500元，该企业职工消费支出分布属于（ A ） A.左偏分布 B.右偏分布 C.对称分布 D.J形分布 7.用组中值代表组内变量值的一般水平有一定的假定性，即（ B ） A.各组的次数必须相等 B.变量值在本组内的分布是均匀的 C.组中值能取整数 D.各组必须是封闭组 8.加权算术平均数不但受标志值大小的影响,而且也受标志值出现的次数多少的影响。因此，下列情况中对平均数不发生影响的是（ D ） A.标志值比较小而次数较多时 B.标志值较大而次数较小时 C.标志值较大而次数较多时 D.标志值出现的次数相等时 9.已知某市场某种蔬菜早市、午市、晚市的每公斤价格，在早市、午市、晚市的销售额基本相同的情况下，计算平均价格可采取的平均数形式是（ C ） A.简单算术平均数 B.加权算术平均数 C.简单调和平均数 D.加权调和平均数 四种中文核心期刊评价体系资料介 绍 对中国内地出版的期刊中核心期刊的认定，目前国内比较权威的有以下几种版本： 第一种是中国科技信息研究所（简称中信所）每年出一次的《中国科技期刊引证报告》（限理工科期刊，以下简称《引证报告》）。中信所每年第四季度面向全国大专院校和科研院所发布上一年的科研论文排名。排名包括SCI、Ei、ISTP 分别收录的论文量和中国期刊发表论文量等项指标。《引证报告》以1300多种中、外文科技类期刊作为统计源，报告的内容是对这些期刊进行多项指标的统计与分析，其中最重要的是按类进行“影响因子”排名。 第二种是北京大学图书馆与北京高校图书馆期刊工作研究会联合编辑出版的《中文核心期刊要目总览》（以下简称《要目总览》）。《要目总览》不定期出版，1996年出版了第一版，2000年出了第二版。《要目总览》收编包括社会科学和自然科学等各种学科类别的中文期刊。其中对核心期刊的认定通过五项指标综合评估。 《引证报告》统计源期刊的选取原则和《要目总览》核心期刊的认定各依据了不同的方法体系，所以二者界定的核心期刊（指科技类）不完全一致。 在《引证报告》和《要目总览》中每次都被评为核心期刊的期刊在其刊名前面加注了“#”，共597种。被《要目总览》1996年版，2000年版都定为核心期刊的社科类期刊，加注“=”，共434种。此外，被1999年EI和SCI收录的期刊，分别注以“+”(71种)或“ &”(28种)。 第三种是中国科学引文数据库(http://159.226.100.178/html/lyqkb.htm，限于理工科期刊)。它是由中国科学院文献情报中心建立的, 分为核心库和扩展库。核心库的来源期刊经过严格的评选,是各学科领域中具有权威性和代表性的核心期刊。我校在科研成果认定中把中国科学引文数据库核心库中的刊物均认定为核心期刊。 第四种是《中国人文社会科学核心期刊要览》。它是由中国社会科学院文献信息中心和社科文献计量评价中心共同建立的核心期刊库，我校在科研成果认定中均认定为核心期刊。 国内核心期刊，我院以最新版（目前以2004版）《中文核心期刊要目总览》为基础，在此基础上将核心期刊分为A、B、C、D四类。 国际国内重要检索系统简介四大中文核心期刊评价体系
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