多元统计学分析

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多元统计学分析范文第1篇

医用多元统计分析属于应用性的方法学科，课程性质要求学生在学习多元统计方法之后，要具备将各种多元统计分析方法应用到医疗卫生领域数据中的能力。培养学生的实践能力，仅从理论授课上下功夫提高学生实践能力是远远不够的，必须在理论授课、实验教学和课程考核等各个教学环节中都不脱离实践能力培养的主线。在理论课上讲授的内容一般包括原理方面的知识和如何分析实际数据两个方面。提高学生实践能力要求教学过程中淡化数学原理方面的知识，而将重点放置在如何分析实际数据上，即该多元统计分析方法使用的前提条件是什么，如何使用该方法以及分析结果如何解读，在具体研究的医学问题中此结果具有什么样的意义。尽管在现代教学方法中有体验式教学的渗入，但相对于实验课的实际体验来讲，学生对于数据何时采用、如何采用某种多元统计分析方法，还是保持在似乎知道，但又不完全明确的模糊阶段。很多原理方面的知识，尽管不是重点，但也需要学生了解一下，才能有助于把握整体脉络、合理应用，通过实验课的亲身体验，能直观观察到相对模糊的原理知识得到验证的过程，从而心服口服地从心底接受没有经过手工计算而呈现的分析结果。并且多元统计分析的实验课本身就是让学生去体验各多元统计分析方法怎样应用于实际数据的过程，从而使学生实践能力大大提高。一般课程考试比较侧重理论原理的考核，而医用多元统计分析授课的目的就是给学生讲授多元统计方法应用于医药卫生领域数据的实践过程，学习课程之后学生必须具备这种实践能力，否则就根本没有实现开设这门课程的初衷，没有达到教学目的。因此，课程考试也应侧重在学生实践能力的考核上。课程考核一般有试卷考核、平时实验成绩和上机考核三种形式，而以试卷考核的形式居多。对于医用多元统计分析课程，平时实验成绩考核和上机考核也应该是必须选择的考核形式，除此以外，在试卷考核中也可通过适当的题型体现对学生实践能力的考查。比如，将多元数据分析的结果展示在试卷上，让学生回答此分析结果对于研究目的反映出什么；或者指出研究目的，让学生回答选用何种多元统计分析方法，为何选用这种方法；或者从展现的结果让学生判断是否适用某种多元统计分析方法等多种题型来考查学生的实践能力。通过考核反馈出实践能力欠缺的部分，从而给予相应的应对措施。

2通过教学软件提高教学效率多元统计分析

建模一般都要经过逆矩阵、相关系数矩阵的计算，求解特征根与特征向量等过程，这些过程没有扎实的数学功底是根本不可能完成的。即便能完成这些运算，但也是相当耗时的过程。就运算相对简单的多元统计分析方法而言，如果采用人工计算器计算的话，也需要大约五个学时的时间才能完成，复杂的多元统计方法需要学时数就更多了。假定学校能够安排充分的学时数，学生也必须有足够的能力和耐心去完成这些运算。可见，统计软件和多元统计分析方法教学的结合是非常必要的。目前，常用的统计分析软件有SAS、SPSS和STATA。对于医学专业本科生和研究生的统计分析要求来讲，简单掌握每个软件基本功能就可以满足数据分析的需求，但对统计学专业的研究生而言，一般需要用到可编写程序的SAS软件，并且要深入学习，进行数据的模型拟合分析。各医学院校可根据自己的办学条件、师资力量、教材的情况、授课对象等因素综合考虑本院校采用医用多元统计分析的软件。借助软件在很短的时间能完成模型的建立、模型拟合检验等分析过程，通过分析结果中呈现的模型建立中间步骤，了解矩阵运算，求解特征根与特征向量的信息，把握前因后果、各步骤间的相互关系，大量时间的节余可用在多元统计分析方法的专业应用上。

3通过适宜教材激发学习兴趣多元统计分析

原理部分的繁琐复杂性对该课程的学习形成很大阻碍，且原理部分又不是医学专业学生学习的重点，这提示了教材选择的重要性。合适的教材不应该花费很大的篇幅在理论推导和模型建立的过程上，否则只会增加学生对该课程的畏惧心理。教材应当侧重于多元统计方法的应用部分，应用部分和学生专业的相关性越强，就越容易激发学生学习兴趣。上文中提到学习医用多元统计分析教学要结合统计分析软件，因此，教材中最好在每个多元统计方法的介绍之后都安排一个章节，说明这种多元统计方法通过统计分析软件如何实现，以及软件运行结果如何解读。医学各专业学生一般都未经过系统的统计软件的学习，因此，教材中软件相关内容的安排就尤其重要，不仅要有这样的章节，而且要通俗易懂，适合医学专业学生的初次统计软件学习，在每一种多元分析方法数据集的录入、软件实现的步骤、一些常用选择项的介绍、软件运行结果的每个部分的解读以及结合专业知识后的结论等各个方面都要有详尽的解释。医学可以划分成很多不同的专业，如公共卫生、医药和临床专业等，就公共卫生专业又可以进一步详细划分成劳动卫生、儿少卫生和营养等专业。目前的医用多元统计分析教材没有具体针对各个专业的多元统计分析教材，能选择到和医学专业接近的教材充其量也就是医用多元分析的教材了，因此，通过教材提高学习的积极性还是存在一定的局限性，但这种局限可以通过案例教学来弥补。在授课过程中，授课教师可能通过案例式教学，选择和授课学生专业休戚相关的例子来进行讲解，就格外能吸引学生的注意力。

4通过教学设计引导学生主动学习多媒体技术

在教学中的应用极大优化了教学过程。随着多媒体技术的发展，教学过程中“传统的PPT教学”逐渐形成新的多媒体教学形式——微课件。微课件是指使用多媒体技术在五分钟内就一个知识点进行针对性讲解的一段视频或音频。基于教学设计，微课件可用于难点讲解、内容小结等各个环节。如在教学导入阶段，教师根据新课知识点设计新颖的问题，通过简短的视频的形式展现。微课件以视频的形式吸引学生的注意力的同时，将教学问题引入，让学生带着问题去听完一堂课，从而起到引导学生主动学习、增强听课效果的作用。布置课后作业也是一种很好的引导学生主动学习的途径。以往教学中教师一般也布置作业，但布置的作业大多是多元分析方法基本思想和原则之类的思考题。笔者在教学实践中，将课后布置作业题目设定为“收集适用本次理论课医用多元分析方法的自己专业相关数据，并预计数据分析后可能的结果”。学生在收集数据的过程中，就必须去主动思考这种多元统计分析方法的基本思想、适用原则等问题，并且会进一步产生通过软件分析此数据的欲望。在实习课上，除了教师规定的实习题目之外，学生一般都会主动完成自己专业数据的分析，和教师探讨此数据分析的结果和对专业的指导意义。

5总结

多元统计学分析范文第2篇

关键词：多元统计分析；教学内容；教学方法

中图分类号：G424.21 文献标识码：A 文章编号：

多元统计分析是统计学中的一个重要分支，是收集、处理和分析多维样本数据的统计方法。特别是随着计算机技术的发展，计算软件的普及，多元统计分析已成为分析多元数据的一个重要工具，在自然科学、管理和社会科学、经济领域等都有广泛的应用。

多元统计分析是我校财经管理类本科生大部分专业的一门必修课程，总学时为45学时，其中理论教学时数36学时，实践教学时数时。该课程涉及到许多数学知识，有大量的理论和公式推导，且计算量比较大。同时，本课程的学生为财经管理类的本科生，大多数学基础不好，且学生基础差异较大，部分学生感觉本门课程学习有困难。本文根据本学科的特点和学生的实际情况，结合自己从事多元统计教学的实践和体会，提出几点思考，以供同行参考，共同探讨。

一、重视统计方法的应用

针对财经管理类本科生数学基础较弱的情况，在教学过程中，理论推导部分不必讲解过多，也不应该过分强调复杂的数学证明和公式推导。对于多元统计分析的每一种统计方法，重点阐述它们的统计思想，结合实例介绍涉及到的背景，在实际应用中需要解决什么问题，如何用这种统计来解决这些问题，用了这种统计方法后可以得到什么结果。以及各种方法应用的前提条件、适用范围和局限性等，教学重点从理论转移到实际应用中。为了加深学生对概念的理解，适当做一些数学推导，可以省略复杂的证明。例如在聚类分析的教学中， 借助“物以类聚，人以群分”的道理给出了“就近原则”， 聚类分析的基本思想就容易被学生接受， 然后再逐步引入为了实现就近原则的度量远近的距离及各种具体聚类方法。学生在短时间内就对统计方法有了理解，效果非常明显。

二、重视各种多元统计方法的联系

各种多元统计分析方法虽各自具有不同的特点，但它们彼此之间均有着紧密的联系。在解决实际的问题中，也需要用多种方法结合起来解决问题，对于这一点一定要讲清楚。在聚类分析和判别分析的介绍中，我们介绍了在度量工具选择上两种方法的共同点。同时，聚类分析与判别分析有以下的不同点：①聚类分析可以对样本进行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本进行判别归类；②聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道应分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别；③聚类分析直接对样本进行分类，而判别分析根据训练样本建立判别函数，然后对新的观测对象进行判别归类。在实际问题处理中，针对聚类分析归类，判别分析分类的特点，常常将两种统计方法结合使用。在因子分析的基本思想、数学模型、因子载荷矩阵的估计方法、因子得分等几个环节的学习中， 我们随时将主成分分析的相关内容拿来与之比较分析， 分析了两种方法在模型、参数唯一性、取舍因子等问题上的不同与使用环境等方面的共同之处， 学生不仅对因子分析有了深入理解，而且对主成分分析的内容有所复习，更容易实现对着两种统计方法的掌握。

三、重视统计软件地使用

各种多元统计方法解决的是大量多维数据的分析问题，自然离不开复杂数据的计算，所以在教学中必须重视统计软件的学习，完成大量的计算过程。SPSS软件简单易学，操作方便、功能强大、应用广泛，可以进行大部分多元统计分析方法的操作，基本能满足教学和实践上计算的需要。且在多元统计分析课程之前，学生已学过SPSS课程，对软件的应用也基本掌握。在教学过程中，当介绍每一种统计方法的基本思想、原理后，先对教材上的已有详细步骤和结果的例题进行操作，使学生将统计软件操作结果与其进行比较。进一步要求学生针对某一专题或结合自身专业，对某一实际问题收集数据，整理数据，利用软件进行具体分析操作，得到自己需要的结果。但是在教学过程中，需要让学生知道统计软件只是一种分析工具， 重点还是掌握各种统计分析方法的基本原理和科学选用上。同时，结合自己的一些研究课题，与学生一起探讨、研究，培养学生初步的科研能力。

四、合理制定考试方式和内容， 科学评定学生成绩

针对多元统计分析课程的特点，本门课程考核不仅要注重基本知识点的掌握，也要包括各种统计方法的理解、分析和应用。在考试的方式上，可以采用闭卷考试，开卷考试和课程论文相结合，从而多角度、全方位对学生的学习成绩给予综合评价。通过以上多种方式，考察学生理解能力、跨学科综合能力、解决实际问题的能力及创新能力。在考试的内容上，闭卷考试着重考查学生对各种统计方法和理论知识的掌握程度，并对量不大的数据进行处理；开卷考试以学生上机操作的方式进行，着重考查学生利用统计软件处理多元数据的熟练程度，以及对统计软件输出结果进行分析判断和解释说明的统计素养；课程论文侧重于考查学生运用多元统计方法解决实际问题的能力及创新能力。总成绩则有闭卷考试成绩（占60%）、开卷考试（占20%）和课程论文成绩（占20%）三部分组成，从而科学评价学生对本门课程的掌握情况。

多元统计分析作为多元数据处理的一个重要工具， 必将随着社会的需要而不断的有广泛的应用。多元统计分析教学模式的选择必须根据教学的需要和学生的实际接受水平发生改变。而作为教师，需要不断地总结经验，完善自己的教学，不懈努力，传授给学生正确的统计思想， 实用的统计方法和综合的统计能力。

参考文献：

1何晓群. 多元统计分析[M]. 中国人民大学出版社，2012.

2任雪松，于秀林. 多元统计分析[M]. 中国统计出版社，2011.

3苏金明，傅荣华等. 统计软件SPSS系列应用实战篇[M]. 北京: 电子工业出版社，2002.

4张文彤，邝春伟.SPSS统计分析基础教程[M]. 北京:高等教育出版社，2011.

5吕洁. 多元统计分析课程教学探讨[J].中国成人教育，2007 ( 8): 153- 154.

6陶胜，胡明颖. 多元统计分析课程教学研究与实践[J]. 集美大学学报， 2011( 2): 99- 102.

多元统计学分析范文第3篇

统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文

摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。

关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩

为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。

一、数据选取

回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。

选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。

二、建立多元线性回归模型1及数据分析

运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：

（1）

线性回归模型通常满足以下几个基本假设，

1.随机误差项具有零均值和等方差，即

（2）

这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。

2.正态分布假定条件

由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。

从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。

回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：

y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3

+0.334x4+0.347x5

从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。

三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析

从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：

y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）

在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。

四、结束语

通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。

通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。

统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文

摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。

关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学

一、引言

通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。

二、课程教学探讨

针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。

（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。

（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。

（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。

（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。

（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。

三、教学效果评估

经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：

（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。

（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。

（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。

（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。

教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。

多元统计学分析范文第4篇

【摘要】目的：讨论多元化护理应用于重症监护室的护理效果进行分析。方法：选取我院2008年10月—2009年10月，在重症监护室进行急诊救治的患者86例，随机分为两组，甲组患者44例采用多元化护理措施进行重症患者的监护；乙组患者42例采用常规性护理措施进行重症患者的监护；对比两组患者护理差错及医疗纠纷的发生率，患者的满意度进行统计和分析。结果：甲组患者的护理差错及医疗纠纷的发生率，显著低于乙组患者，差异性具有统计学意义（P

【关键词】多元化护理；重症监护室；护理效果；常规性护理措施。

重症监护室(intensivecare unit，ICU)主要收治病情危重或有潜在生命危险的患者，是对疑难危重病例进行病情监测和积极治疗的单元，其护理模式具有严格的封闭性［1］ 。由于患者的特殊性，对护理工作人员的要求也较高，为更好的为重症监护室的患者提供专业护理，现对在我院重症监护室86例患者，采用多元化护理措施及常规性护理措施，两种护理方法，对其护理疗效及满意度等方面进行统计和分析，现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般临床资料

选取我院2008年10月—2009年10月，在重症监护室进行急诊救治的患者86例，其中男患52例，女患34例，年龄36—72岁，平均年龄50.5±8.5岁。随机分为两组程度、年龄、性别、病程时间等方面均无显著性差异，不具备可比性，无统计学意义（P>0.05）.

1.2 方法

甲组患者44例采用多元化护理措施进行重症患者的监护；乙组患者42例采用常规性护理措施进行重症患者的监护；比较两组患者护理差错及医疗纠纷的发生率，患者对护理工作的满意度进行统计和分析。

1.3 统计方法

统计学分析选用SAS8．0统计软件，以 x±s表示计量资料，应用t检验，差异有统计学意义为P

2 结果

甲组患者的护理差错及医疗纠纷的发生率，显著低于乙组患者，差异性具有统计学意义（P

3 讨论

多元化护理措施的主要内容为：①加强护理工作人员的责任感，提高护理工作人员的责任心，大部分重症监护室患者严格限制其活动或是失去活动能力，所以要加强卧床患者的护理［2］ ，对大小便失禁或是意识状态模糊的患者，要及时的清理，以免造成污染；进行定时的翻身及轻柔的按摩防止褥疮的发生。保持室内的清洁。②保持和谐的护患关系，护理工作人员要积极的同患者及家属进行沟通，态度要谦和，不可语气生硬［3］ ，对患者及家属的误解，要及时的沟通，避免误解升级导致纠纷的发生。对待患者要积极热情的服务［4］ ，提高相互信任程度，改善护患的紧张关系，提高患者及家属对护理及临床治疗的依从性，能有效的提高患者疾病的恢复时间。③对重症监护室环境进行改善，重症监护室的环境应保持干净整洁，要定期进行通风和消毒处理；视野要开阔、明亮，颜色要温馨，适当则增加室内鲜花的摆设，提高患者的舒适度及幸福感，是患者保持一个愉快的心情。对待适宜的患者可播放旋律舒缓的音乐，缓解患者在ICU中的紧张情绪。在室内尽量减少使用电话等电子通讯设备，以免产生干扰杂音影响心电、血压、血氧饱和度及心率的监测的正常监测。④在进行抢救治疗时，一定多次核对所采用的抢救方法及药物剂量，以免忙中出错的发生。⑤提高同语言障碍患者的交流，详细观察语言功能障碍患者的一般情况，注意其意思的表达，并准确的做出判断，及时的进行回应。⑦合理安排患者的休息时间，注意保持患者一定时间的休息，在夜间及患者熟睡的时候，进行护理操作及进出ICU的时候，走步动作要轻缓以免影响患者的正常休息。

本文中对两组患者进行两种护理方式，其中甲组患者护理差错及医疗纠纷明显少于，其护理满意度明显高于乙组患者差异性显著，据有统计学意义（P

总上所述，多元化护理措施应用于重症监护室可有效的提高护理效果，能有效的减少护理中出现的可以避免的护理性差错、医疗纠纷；大部分的患者的患者对护理工作人员满意度显著提高，能有效的加速病程，辅助临床治疗，有效的提高患者的生活质量。

参考文献

［1］ 储静， 曹宝花．重症监护室的多元化护理价值取向探讨［J］．护理杂志，2010,27(10)：793-794．

［2］ 王惠， 王淑莲．开展多元化护理角色的影响因素及对策［J］．健康必读（中旬刊），2011(4)：70．

多元统计学分析范文第5篇

关键词：心理资本；工作倦怠；心理资本问卷；工作倦怠量表

[中图分类号]B84-0

[文献标识码]A

[文章编号]1672-8602（2015）04-0034-01

“工作倦怠”一词最早是在1974年由美国临床心理学家Freudenberger提出的。20世纪80年代Maslach提出工作倦怠的定义被广泛引用，认为其是指与工作情境有关的心理上的综合病症，包括三个维度：情绪衰竭、去个性化、成就感降低。工作倦怠在当今社会中已成为众多职业常见的问题，护士更是其中的高发人群，应引起健康心理学的高度关注。而“心理资本”为个体在成长和发展过程中表现出来的一种积极心理状态，主要包括4个维度：自我效能、乐观、希望和韧性。当前学术界仍缺乏护士心理资本对工作倦怠影响的研究。笔者通过分析护士心理资本与工作倦怠的关系，意图找寻降低护士职业倦怠水平的有效措施。

1 资料与方法

1.1一般资料

随机抽取本院护士120名，均为女性。其中学历：本科及以上28人（23.3%），专科及以下92名（76.7%）；婚姻：已婚32人（26.7%），未婚88人（73.3%）；职业：护士64人（53.3%），护师44人（36.7%），主管护师12人（10%）；工作年限：1-5年68人（56.7%），6-10年24人（20%），11年以上28人（23.3%）。

1.2方法

1.2.1心理资本问卷（PCQ-24）

Luthans编制、李超平等翻译，包括自我效能、乐观、希望和韧性4个维度，共24题，采用Likert6点计分，1为“非常不同意”，6为“非常同意”，分数越多，代表心理资本水平越高。

1.2.2工作倦怠量表（MBI-GS）

Maslach等编制、李超平等修订，包括情绪衰竭、去个性化、成就感降低3个维度，共15题，采用Likert7点计分，0为“从来没有”，6为“每天都有”，部分项目反向计分。

1.2.3调查方法

采取无记名发放问卷，告知被调查人调查目的、内容、填写方法，获取被调查人同意，使其以匿名方式独立完成。发放问卷120份，回收有效问卷108份，有效回收率90%。

1.3统计学分析

采用SPSS17.0统计分析软件包对数据进行分析处理，用t检验，方差分析，多元回归分析，以P

2 结果

2.1工作倦怠相关性分析

不同职称护士在成就感降低维度得分上组间比较有统计学差异，护士和护师个人成就感降低得分高于主管护师；不同学历及婚姻状况护士的工作倦怠得分相比，P>0.05，差异无统计学意义。

2.2心理资本相关性分析

不同学历护士心理资本的自我效能得分组间比较有统计学差异，本科及以上学历护士自我效能得分明显高于大专及以下学历；不同职称护士自我效能、韧性维度得分组间比较有统计学差异，且主管护师乐观维度高于护士和护师；不同工作年限护士心理资本的自我效能维度组问比较有统计学差异，工作时间越长，自我效能得分越高；不同婚姻状态护士心理资本得分无显著性差异。

2.3工作倦怠多元性回归分析

除心理资本的希望维度和工作倦怠的去个性化维度相关性不显著外，心理资本其他维度与工作倦怠其他维度均呈负相关。如表1

3 讨论

护士长期需与患者接触，其承受的职业压力往往大于一般职业。而工作倦怠不仅会影响护士身心健康，还会使其丧失工作热情，甚至导致医疗差错和事故，形成恶劣影响。另外，还可能造成护士职业满意度降低，造成人员流失频繁。护士工作倦怠与心理资本有着一定的相关性，能提升护士工作绩效，使其重拾职业自豪感，提升个人成就感。

本研究结果显示，不同学历护士工作倦怠得分差异无统计学意义，这与以往学者研究结果一样。与此同时，本研究结果还显示，不同婚姻状况的护士在工作倦怠组间比较无统计学意义。在职称上，护士和护师的个人成就感降低维度得分比主管护师高，这与前人研究的结果一致。