下载文档原格式
实习7 社区卫生服务相关案例分析案例1我国开展社区卫生服务时间不长，大部分群众对这一新型服务还很陌生；有些人一谈起全科医生，就以“万金油"呼之，认为水平太低，不屑一顾，让上门家访的医护人员吃“闭门羹”。
社区卫生服务工作人员对此也很苦恼，有些人下社区已经一、两年了，还是门庭冷落，惨淡经营。
怎样才能让居民尽快地认识我们的能力、欢迎我们的服务昵?要想让群众认识我们的服务能力和水平，首先要从大多数人的最基本卫生服务需求——看病、就医入手，做好每一个上门病人的接待和诊治。
如何迅速打开局面?（以人为中心的健康照顾）一位83岁男性高血压及糖尿病患者，来到社区站。
病人：我患高血压、糖尿病和冠心病二十多年了，到你们这里就是量量血压，血糖都不用你们量，因为怕你们量不准。
护士(瞥了他一眼)：那我先给您建份病历吧?病人：我不建，我不在你们这里看病。
(护士一转身进里屋了)医生：想量血压没问题，但需要先休息一会。
您坐下来好吗?病人：我家离你们这里很近，3-5分钟就到了，一点都不累，不用休息!医生：不是因为您身体感到劳累了，是因为您刚刚活动以后，心脏的活动是比安静情况下增强的，这样测量的结果就不准了。
所以，您需要坐5分钟，行吗?(病人就坐下了。
医生趁机详细询问了他的家庭情况、患病经过、治疗情况等，顺手记录在健康档案里) 医生(看表)：好，5分钟到了，现在给你测量血压吧!(帮病人脱下袖子测量血压，紧接着进行了心肺听诊等检查，之后又搬了一个凳子过来) 医生：请把鞋子脱了，我要查一下您的足背动脉。
病人：什么“足背动脉”?医生(表情惊讶)：您得糖尿病20多年了，还不知道什么是足背动脉吗?病人：20多年我一直在大医院找专家看病，可没有人说过这事啊?医生(诚恳地)：糖尿病时间久了会影响您的动脉血管、造成脚部溃烂一一您到大街上看看，三个截肢的人就有一个是因为糖尿病引起的!您不想发展到这一步吧?那就得学会检查自己的足背动脉呀!(病人顺从地脱下鞋袜，接受了检查．医生嘱咐他今天晚上睡前自己练习触摸足背动脉，病人担心记不住正确位置，医生让护士用龙胆紫在足背动脉位置上做出了标记。
相关性分析(correlation analysis)➢概述相关性分析可以用来验证两个变量间的线性关系，从相关系数r我们可以知道两个变量是否呈线性关系、线性关系的强弱，以及是正相关还是负相关。
➢适用场合·当你有成对的数字数据时；·当你画了一张散点图，发现数据有线性关系时；·当你想要用统计的方法测量数据是否落在一条线上时。
➢实施步骤尽管人工可以进行相关性分析，然而计算机软件可以使计算更简便。
按照以下的介绍来使用你的软件。
分析计算出相关性系数r，它介于－l到1之间。
·如果r接近0则两个变量没有线性相关性；·当r接近－l或者1时，说明两个变量线性关系很强；·正的r值代表当y值很小时x值也很小，当y值很大时r值也很大；·负的r值代表当y值很大时x值很小，反之亦然。
➢示例图表5.39到图表5.42给出了两个变量不同关系时的散点图。
图表5.39给出了一个近似完美的线性关系，r＝0.98；图表5.40给出了一个弱的负线性相关关系，R=－0. 69，与图表5.39比较，数据散布在更宽的范围内；在图表5.41中，两个变量不相关，r＝0.l5；在图表5.42中，相关性分析计算出相同的r值——＝0.15，但是，在这个情况下显然两个变量是相关的，尽管不是线性的。
➢注意事项·如果，r＝0，则变量不相关，但是可能有弯曲的相关性，如图表5.42那样。
为避免这种情况，首先画出数据的散点图来判断它们的关系。
相关性分析只对于存在线性关系的变量有意义。
·相关性分析可以证实两个变量间关系的强弱，但不能计算出那条回归线，如果想找到最符合的线，请参阅回归分析。
·对于系数的决定，回归分析中使用r2，它是相关系数r一的平方。
END。
一、典型相关分析的概念典型相关分析(canonical correlation analysis ) 就是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。
它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1 (分别为两个变量组中各变量的线性组合)，利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。
二、条件：典型相关分析有助于综合地描述两组变量之间的典型的相关关系。
其条件是，两组变量都是连续变量，其资料都必须服从多元正态分布。
~*、相关计算如果我们记两组变量的第一对线性组合为U1 1X V1 1Y1(a11 1 1 a21 , , a p1 )1 (11 ,21 , ,q1 )Var (U1) 1Var (X ) 111 1Var (V1) 1Var (Y ) 1 1 22 1 1典型相关分析就是求和，使二者的相关系数达到最大。
1 1典型相关分析希望寻求 a 和b 使得p 达到最大，但是由于随 机变量乘以常数时不改变它们的相关系数， 为了防止不必要的结 果重复出现，最好的限制是令 Var(U) =1和Var (V ) = 11.实测变量标准化;2.求实测变量的相关阵R;XXl，…,X3.求A 和B;A1XXXY 1YYYX B1YY YX1XXXY4、求A 和B 的特征根及特征向量;A 关于 ，的特征向量(a i ,比，…，ap )，求B 关于i的特征向量(bi 1, b i2, •…bi P ) 5、计算Vi 和Wi ；V i b i1X 1 b i2X 21X Y Y Yrp1!qqb ip X p Wiai1Y 1ai2丫 2a iq Y qR「i6、Vi 和Wi 的第i 对典型相关系数应用典型相关分析的场合是：可以使用回归方法, 但有两个或两个以上的因变量；特别是因变量或准则 变量相互间有一定的相关性，无视它们之间相互依赖 的关系而分开处理，研究就毫无意义。
《关于两组数据的相关性分析》我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。
通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解.研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验.选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析.典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系.典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出.在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性.例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系.首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现.其次是样本数据的收集.最后，利用典型相关分析的原理进行研究.相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.第二篇：两化融合的数据分析资料相关关系概念：相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一对应的。
相关分析的作用：（1）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法。
（2）把握相关关系的方向与密切程度。
相关分析方法在进行相关分析时，我们需要选择合适的方法来进行数据的处理和分析。
相关分析方法主要包括相关系数分析、回归分析和因子分析等。
下面将对这些方法进行详细介绍。
首先，相关系数分析是一种用来衡量两个变量之间相关程度的方法。
在相关系数分析中，我们通常会使用皮尔逊相关系数来衡量两个变量之间的线性相关程度。
相关系数的取值范围在-1到1之间，当相关系数接近1时，表示两个变量之间存在较强的正相关关系；当相关系数接近-1时，表示两个变量之间存在较强的负相关关系；当相关系数接近0时，表示两个变量之间不存在线性相关关系。
相关系数分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而为后续的分析提供参考。
其次，回归分析是一种用来研究自变量和因变量之间关系的方法。
在回归分析中，我们通常会使用最小二乘法来拟合回归方程，从而得到自变量和因变量之间的函数关系。
通过回归分析，我们可以得到自变量对因变量的影响程度，进而进行预测和控制。
最后，因子分析是一种用来识别变量之间共同因素的方法。
在因子分析中，我们通过对变量进行降维，找出变量之间的共同因素，从而简化数据分析的复杂度。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的内在结构，发现隐藏的规律和特征。
综上所述，相关分析方法包括相关系数分析、回归分析和因子分析等。
这些方法可以帮助我们理解变量之间的关系，发现变量之间的规律和特征，从而为数据分析和决策提供支持。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的需求选择合适的分析方法，从而更好地理解数据，做出准确的分析和预测。
第八章相关分析【教学目的与要求】通过本章的学习，使学生了解相关关系和相关分析基本概念,掌握相关分析理论。
学生必须深刻领会相关关系的概念,弄清相关分析和回归分析之间的关系，掌握相关分析和回归分析的统计分析方法。
【重点和难点】相关分析的概念相关系数的含义与计算回归方程的建立回归系数的含义【课堂讲授内容】前述分析方法如综合分析法、动态分析法、因素分析法、抽样推断法均是对同一现象的数量特征进行描述和分析，而相关分析与之最大区别为相关分析侧重于两个现象之间的数量联系的研究，当然也不排除时间数列的自相关分析。
相关分析有广义与狭义之分,广义的相关分析还包括回归分析，本章的相关分析是广义的概念。
第一节相关分析概述一、变量关系的类型在大量变量关系中，存在着两种不同的类型:函数关系和相关关系.函数关系是指变量之间存在的一种完全确定的一一对应的关系，它是一种严格的确定性的关系。
相关关系是指两个变量或者若干变量之间存在着一种不完全确定的关系，它是一种非严格的确定性的关系。
两者之间的联系：①由于人类的认知水平的限制，有些函数关系可能目前表现为相关关系。
②对具有相关关系的变量进行量上的测定需要借助于函数关系。
二、相关关系的种类按照相关关系涉及的因素的多少，可分为单相关复相关按照相关关系的方向，可分为正相关负相关按照相关的表现形式，可分为直线相关曲线相关按照相关的程度，可以分为完全相关完全不相关不完全相关三、相关分析的内容对于相关关系的分析我们可以借助于若干分析指标（如相关系数或相关指数）对变量之间的密切程度进行测定，这种方法通常被称作相关分析 （狭义概念），广义的相关分析还包括回归分析。
对于存在的相关关系的变量，运用相应的函数关系来根据给定的自变量,来估计因变量的值 ,这种统计分析方法通常称为回归分析。
相关分析和回归分析都是对现象的之间相关关系的分析。
广义相关分析包括的内容有：确定变量之间是否存在相关关系及其表现形式狭义相关分析确定相关关系的密切程度确定相关关系的数学表达式回归分析确定因变量估计值误差的程度第二节 一元线性相关分析一、 相关关系密切程度的测定在判断相关关系密切程度之前,首先确定现象之间有无相关关系。
企业成本分析说明及相关证明材料一、前言非常荣幸有机会参加本工程项目的投标，能承接本工程是我司的愿望.若有幸承接本项目的施工，在为服务建设单位的同时，也在为我公司带来良好的经济效益和社会效益。
为此我公司将发扬“一次建成用户满意品质工程”的工作精神，把本工程作为我公司一个企业创信誉、树形象的窗口工程，并且将该项目列入公司重点创优名牌工程,作为我公司的重点项目来对待，同时借此工程项目展示我公司能工巧匠的精湛技艺，树立我公司施工一流的企业形象。
二、成本分析接到本项目的招标资料后，我公司经营管理部门组织专业人员到实际施工地点进行了深入勘察，在结合我公司现有的企业综合实力情况下，本着我公司“保本微利”的业务经营原则,经公司高层领导同意，决定本项目以投标最高限价下浮24。
5%的报价进行竞争性投标。
投标报价存在经营风险，但本次投标报价这个风险对我公司来说是属于可控制范围,虽说我公司的报价低于招标文件中所说的最高限价80％，但经测算是不低于我公司真正的企业成本价,总体来说主要是这几个方面来保障：1、前期我公司已派专人深入了解本项目的实际情况,包括周边环境特点,为我公司专业人员测算本工程的成本价提供了真实可靠的依据。
2、我公司在本项目施工地点附近有在建项目，如:文华路污水干管工程（丰收涌至石角泵站)、劳动力、机械设备可从附近调遣过来，减少二次搬运，节省了成本。
3、本工程工期较短，我公司可在施工现场仅设置现场材料堆放场及办公临设，生活临设可利用我公司附近完工待验收项目那边的项目部进行合理安排处理,节省了企业开支。
4、经过多年在佛山的创业与发展，我公司与周边材料供应商的关系一直比较好，在相关建筑材料供应商圈子中口碑较好，这一点可保证材料得到及时供应及可以得到更优惠合理的材料供应报价，使我公司可以获得更大的竞争优势.5、经过多年在佛山的创业与发展，我公司在佛山各工地均陆续购有相关施工机械设备，本工程所需的关键机械设备我公司均自有，节省了租赁的中间环节，节省了企业成本。
数学建模SPSS双变量相关性分析
关键词：数学建模相关性分析SPSS
摘要：在数学建模中，相关性分析是很重要的一部分，尤其是在双变量分析时，要根据变量之间的联系建立评价指标，并且通过这些指标来进行比对赋值而做出评价结果。
本文由数学建模中的双变量分析出发，首先阐述最主要的三种数据分析：Pearson系数，Spearman系数和Kendall系数的原理与应用，再由实际建模问题出发，阐述整个建模过程和结果。
r s=
∑(P i−P ave)(Q i−Q ave)√∑(P i−P ave)2(Q i−Q ave)2
在SPSS中打开数据，点击：分析—>相关—>双变量，打开对话窗口，选择需要分析的两个变量、Spearman秩相关系数分析以及双侧检验。
需要说明两点：
（1）因各体重与各体质数据之间的相关性正负未知，需选用双侧检验；
（2）除了数据满足非正态分布以外，Spearman秩相关系数分析还需要数据分级，以计算秩。
但在SPSS中程序会自动生成秩，无需再手动分级。
注意要保证总体相关系数ρ与样本相关系数r保持一致，还须考虑Sig值。
由数据，Sig<0.5表示接受原假设，即Rho>|r|。
Sig<0.5则拒绝原假设，两者不相关。
而r值则代表了正负相关性，以及相关性大小。
结果见表。
