多因素案例分析
5M因素法(鱼骨图)分析案例
运用5M因素法（鱼骨图）分析及解决问题的实际操作案例背景：某民营房地产集团公司下属商贸分公司，在自有房产基础上经营有超市5家，经营业种以生鲜食品、传统食品、日用日化为主，总营业面积10000平方米；百货一家，主要经营业种为服装针织、皮具、皮鞋、化妆品，小吃，营业面积4500平方米；正在筹备中的购物中心18000平方米。
问题1 :经过统计商贸公司2001年9月一2002年3月的销售，总体毛利率为不到8%，注意：此毛利率是在公司无低毛利的家电以及百货毛利率近20%的基础上产生的总体毛利率，相对于市场状况以及竞争对手来讲，此毛利率偏低，从中反映了占销售比重近80%的超市经营毛利不正常。
问题2 :经过进一步的市场调查，针对超市每个业种安排如下数量的市调（按销售数量排名），得出以下数据比较：注：甲连锁店为一国营零售企业，在本地有34家连锁店，拥有诸多食品、日化产品的代理批发权；乙连锁店为一民营连锁零售企业，现有18家分店，拥有部分食品、日化产品的批发代理权；丙为一家200平方米左右的便利店；将市调数据经过进一步分析，发现价格问题----[b]我司进价比竞争对手售价高[/h]的情况如下（先忽略在正常供价基础上零售价格异常状况）：感觉到问题的严重性，公司紧急召开了采购人员的专项会议，要求在规定时间内（一周）针对以上问题各采购主任做出解释并及时与供应商进行谈判，希望能得到实质性的解决。
一周过去了，供价问题依然没有得到明显的改善，高出比例依然居高不下。
总结各采购主任的解释，主要如下：1、甲、乙对手拥有诸多敏感商品的控制权，近水楼台先得月，人家有权利及有实力去进行降价；2、公司政策对于供应商的通道利润要求过高，厂商在无奈情况下，只有提高供价，保持其基本利润，如果要求供应商降价，只有舍弃部分通道利润才可行；3、公司要求的经营方式过于呆板，竞争对手部分商品是从批发市场上进行铲货来冲击市场，而公司没有此先例，都是以正常方式进行经营；4、公司的付款方式问题：由于现金进货与押款进货的供价有区别，但是公司最低的付款要求为7 天付款，因此在价格上没有办法降低；5、竞争对手的恶意竞争行为：牺牲利润，亏本赚吆喝；6、人手不够，杂事多，没有办法集中时间与精力与供应商谈判。
多角度分析药家鑫案件
多角度分析药家鑫案件虽然药家鑫已经受到了法律的制裁，他的罪孽也从他执行死刑的那一刻起被清除了。
但这件事件对我们社会大众的影响却是持久深刻的。
很多人会想，为什么一名在老师眼中成绩优秀、品学兼优的大学生会作出这么残忍的事情，是什么因素造就了这场人间悲剧的发生。
一、从个人身心健康角度分析根据教育学的有关原理，一个人某种行为的产生与他的身心健康程度有关。
一个身心健康的人，在面对不同的生活、学习情境时，能够做出理性、符合社会规范的行为，在自己道德观念的支配下从事活动。
即使有时候人们在遇到刺激情境使，会出现紧张、慌张、不知所措，但也会因为出于内心的基本道德规范，而做出在情理之中的行为，而不会像药家鑫那样做出杀人的偏激行为。
一些违背伦理道德的行为的产生，如药家鑫残忍地捅死张妙，可以推导出在这个人在成长过程中，身心的某一些方面出现了一些问题。
尽管这些问题可能不会影响到正常的日常生活，但在出现意外的强烈的刺激条件时，就会被激发。
过去我们关心的健康是身体的健康，但现在健康不仅涉及身体健康，还有心理健康、社会适应性、道德健康。
这些统统构成了评价人的健康标准。
人的身心健康受到很多因素的影响。
根据辩证唯物主义的观点，一个人的身心发展受多种因素的影响，与个体的内在因素与外部环境两者的相互作用有关。
内外因相互作用时，内因是根据，外因是条件，外因是通过内因而起作用的。
药家鑫的疯狂的行为，与他自身的内在因素有很大关系。
其中，最为关键的是他的道德品质方面的问题。
一个人如果缺失了人之为人的基本道德观念，就会做出一些违背社会道德准则的行为，会危害到社会的健康发展。
药家鑫在面对一个被他撞伤的妇女时，不是及时对其施救，反而拿出随身携带的刀，把受害者捅死。
可见，作为一名正常的人的基本道德观念、思想，在他身上没有很好地形成。
他的道德判断水平相当于科尔伯格提到的前习俗阶段的相对功利的取向阶段。
不仅如此，药家鑫是一名大学生，他的心理发展处于青年期，青年期的道德品德一般趋于成熟，为什么药家鑫却没有形成较成熟的伦理品德呢？这可能个人心理发展的不平衡性有关。
安全员总结：多因素引发事故案例分析与解决方案总结
安全员总结：多因素引发事故案例分析与解决方案总结。
一、多因素引发事故案例分析1.食品加工企业爆炸事故该企业是一家食品加工厂，事故当天由于在工厂厨房里燃气管道老化，由于采用了不符合标准的厂内报警装置，导致工作人员未及时发现燃气泄漏和积气点，引起燃气泄漏爆炸。
该事故的直接原因是燃气泄漏爆炸，但其背后的安全管理漏洞为：未及时维护老化的燃气管道和更换新的厂内报警装置，同时在日常生产中未对员工进行足够的安全教育和培训。
解决方案：企业需要加强设备检修和维护管理，充分发扬“安全生产，人人有责”的安全观念，同时加大员工培训投入。
2.深圳大厦火灾事故2010年，深圳市一家市级文化中心大楼发生严重火灾，导致9人死亡，34人受伤。
火灾的原因是电缆线路老化，在高负荷运行中过热燃烧所致。
该事故的导火索为电缆老化，但其主要原因为：建筑物消防设施不完善，疏散通道堵塞，安全管理制度不健全，安全人员缺乏安全责任心。
解决方案：企业需要健全消防设施和安全管理制度，安排安全专人进行消防巡查，并组织演练。
同时，安全人员要加强安全意识培养，定期进行安全演练和各项风险评估。
二、安全员解决方案总结1.加强设备维护和管理在企业的生产秩序和安全生产中，设备维护和管理是至关重要的。
企业需要定期对生产设备进行全面检修、维护和更新。
同时，对设备的安全保护系统也需要进行监控和维护，确保企业生产设备的正常、安全运行。
2.制定完善的安全管理制度完善的安全管理制度是企业安全生产的基础。
企业应该建立并持续完善制度，包括安全培训、安全巡检、安全责任体系等，确保安全责任到位、控制风险、降低风险。
3.进行安全演练和应急预案制定安全演练和应急预案制定是企业安全防范的重要组成部分。
企业需要定期进行安全演练，提高员工安全意识，熟悉应急处理程序。
同时，应该制定完善的应急预案，确保在紧急情况下能够及时有效地进行应对。
4.培养员工安全意识企业应该密切关注员工的安全意识和责任心。
通过举办安全教育培训课程、组织安全演习、加大安全奖励和惩处力度等方式，逐步加强员工安全责任心，建立安全文化。
因素分析案例
• 分析过程
• 1．昌荣面粉厂近两年经营情况
• 报告年度比上年度的利润减少71万元， 主要是由于销售收入减少使利润减少61 万元，由于总成本增加使利润减少14万 元。销售收入为什么会出现骤减呢？
• 2.销售收入变动的影响因素 • 由于报告年度面粉销售量比上年度减少1760
吨，使销售收入减少197万元，由于面粉出 厂价格上涨28.67%，使销售收入增加136万 元。两个因素增减相抵，销售收入减少61万 元。总成本为什么增加呢？
• 电单耗全国最低320度/吨，全国平均水平为430度/ 吨，而该厂的电单耗达 570度/吨，比全国平均水 平高32.56%。如果电单耗降至全国平均水平，仍 以年产量 6500吨计算，可节约电91万度，可节约 电费23万元。
• 3．总成本变动的影响因素
• 报告年度的单位成本达到 1400元，比上年 度967元上升433元，由于单位成本上升使 总成本增加184万元，由于产量减少使总 成本减少170万元，增减相抵，总成本增 加14万元。单位成本为什么增加呢？
• 4．单位成本的影响因素
• 单位变动成本报告年度为1063.3元，比上 年度的738.6元增加324.7元，由于单位变 动成本的增加，使总成本增加138万元。 单位固定成本报告年度为336.7元，比上 年度的228.4元增加108.3元，由于单位固 定成本的增加，使总成本增加46万元。 单位变动成本为什么大幅度上升呢？
• 钢材消耗总量=产量×单位产品材料消耗量
=产量×（单位产品净重量+单位产品工艺 损耗量+单位产品非工艺损耗量）
• 第二层，将单耗提高而多消耗的钢材分解为 如下三个因素，用连环替代法分析：
由于单位产品净重增加而多耗钢材84吨： 420×（1344/420-1200/400）=84吨； 由于单位产品工艺损耗量增加而多耗钢材 63吨： 420×（273/420-200/400）=63吨； 由于单位产品非工艺损耗量增加而多耗钢 材210吨： 420×（420/420-200/400）=210吨；
spss相关分析案例多因素方差分析【范本模板】
本次实验采用2005年东部、中部和西部各地区省份城镇居民月平均消费类型划分的数据(课本139页），将东部、中部和西部看作三个不同总体，31个数据分别来自于这三个总体。
本人对这三个不同地区的城镇居民月平均消费水平进行比较，并选取人均粮食支出、副食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、衣着支出、日用杂品支出、水电燃料支出和其他非商品支出八个指标来衡量城镇居民月平均消费情况.在进行比较分析之前，首先对个数据是否服从多元正态分布进行检验，输出结果为：表一如表一，因为该例中样本数n=31〈2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。
由正态性检验结果的sig。
值可以看到，人均粮食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、水电燃料支出和其他非商品支出均明显不遵从正态分布(Sig.值小于0.05,拒绝服从正态分布的原假设），因此，在下面分析中，只对人均副食支出、衣着支出和日用杂品支出三项指标进行比较，并认为这三个变量组成的向量都遵从正态分布,并对城镇居民月平均消费状况做出近似的度量.另外，正态性的检验还可以通过Q-Q图来实现，此时应判别数据点是否与已知直线拟合得好。
如果数据点均落在直线附近，说明拟合得好，服从正态分布，反之，不服从。
具体情况这里不再赘述。
下面进行多因素方差分析：一、多变量检验表二由地区一栏的（即第二栏）所列几个统计量的Sig.值可以看到，无论从那个统计量来看，三个地区的城镇居民月平均消费水平都是有显著差别的（Sig。
值小于0。
05，拒绝地区取值不同，对Y,即城镇居民月平均消费水平的取值没有显著影响的原假设）。
二、主体间效应检验表三Tests of Between—Subjects EffectsSource Dependent Variable Type III Sum ofSquares df Mean Square F Sig。
Corrected Model 人均副食支出(元/人) 11612.395a 2 5806.198 8.880 .001 人均日用杂品支出(元/人）66.367b 2 33.183 4.732 .017人均衣着支出（元/人) 107。
多因素案例分析
PART 03
案例分析方法
定性分析方法
描述性分析
通过详细描述案例背景、过程和结果，对案例进行全面深入的理 解。
归纳推理
从案例中归纳出一般性规律或结论，用于解释和预测类似情境。
因果分析
探究案例中各种因素之间的因果关系，以解释事件发生的原因。
定量分析方法
统计分析
运用统计学方法对案例数据进行分析，以揭示数据背后的规律。
建议3
强调解决方案和实施建议的重要性和必要性，以引起相关人员的重 视和关注。
PART 06
案例总结与展望
案例总结
案例背景
介绍案例发生的背景，包括时间、地点、涉 及的主要人物和事件等。
案例描述
详细描述案例的具体情况，包括问题的提出、 解决方案的制定和实施等。
案例分析
对案例进行深入分析，包括对问题的识别、 解决方案的有效性评估等。
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2023 WORK SUMMARY
多因素案例分析
REPORTING
目录
• 案例背景介绍 • 影响因素分析 • 案例分析方法 • 案例分析过程 • 案例分析结果 • 案例总结与展望
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PART 01
案例背景介绍
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2023 WORK SUMMARY
THANKS
感谢观看
REPORTING
ABCD
政策法规
政府政策和法规的变化，可能影响组织的合法性和运营 方式。
技术发展
新技术的出现和应用，可能带来组织变革和竞争优势。
直接因素
市场需求
市场需求的变化，直接影响组织的销售和盈 利能力。
客户需求
客户需求的多样性和变化，直接影响产品或 服务的改进和创新。
（整理）多因素分析1.
（整理）多因素分析1.多因素分析研究多个因素间关系及具有这些因素的个体之间的一系列统计分析方法称为多元（因素）分析。
主要包括：多元线性回归（multiple linear regression ）判别分析（disoriminant analysis ）聚类分析（cluster analysis ）主成分分析（principal component analysis ）因子分析（factor analysis ）典型相关（canonical correlation ）logistic 回归（logistic regression ）Cox 回归（COX regression ）1、多元回归分析（multiple linear regression ）回归分析是定量研究因变量对自变量的依赖程度、分析变量之间的关联性并进行预测、预报的基本方法。
研究一个因变量对几个自变量的线性依存关系时，其模型称为多元线性回归。
函数方程建立有四种方法：全模型法、向前选择法、向后选择法、逐步选择法。
全模型法其数学模型为：εββββ++++=p p x x x y 22110式中 y 为因变量， p x x x 21, 为p 个自变量，0β为常数项，p βββ 21,为待定参数，称为偏回归系数（partial regression coefficient ）。
p βββ 21,表示在其它自变量固定不变的情况下，自变量X i 每改变一个单位时，单独引起因变量Y 的平均改变量。
ε为随机误差，又称残差（residual）, 它是在Y的变化中不能为自变量所解释的部分例如：1、现有20名糖尿病病人的血糖（Lmmoly/,）、胰岛素（LmUx/,1）及生长素（Lgx/,2μ）的数据，讨论血糖浓度与胰岛素、生长素的依存关系，建立其多元回归方程。
逐步回归分析(stepwise regression analysis)在预先选定的几个自变量与一个因变量关系拟合的回归中，每个自变量对因变量变化所起的作用进行显著性检验的结果，可能有些有统计学意义，有些没有统计学意义。
多因素分析课程设计案例
多因素分析课程设计案例一、课程目标知识目标：1. 让学生理解多因素分析的概念，掌握其主要原理和应用场景。
2. 使学生掌握多因素分析的基本步骤，包括数据收集、数据处理、因素提取和因素旋转等。
3. 帮助学生掌握多因素分析结果的解释方法，并能够将其应用于实际问题。
技能目标：1. 培养学生运用统计软件进行多因素分析的操作能力。
2. 培养学生独立分析问题、解决问题，将多因素分析应用于实际案例的能力。
3. 提高学生的团队协作能力和沟通能力，能够就多因素分析结果进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数据分析的兴趣，培养其主动探索科学问题的精神。
2. 培养学生严谨的科学态度，注重数据的真实性和分析结果的客观性。
3. 增强学生的社会责任感，使其认识到多因素分析在解决实际问题中的价值。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，以实际案例为载体，注重培养学生的数据分析能力和实际问题解决能力。
在教学过程中，关注学生的个体差异，充分调动学生的主观能动性，提高其团队协作和沟通能力。
通过本课程的学习，使学生能够掌握多因素分析的基本原理和方法，并在实际问题中运用所学知识，达到学以致用的目的。
二、教学内容1. 多因素分析基本概念：因素分析的定义、类型和适用条件。
2. 多因素分析原理：主成分分析、因子分析的基本原理和数学模型。
3. 多因素分析步骤：数据收集、数据预处理、因素提取、因素旋转和结果解释。
4. 多因素分析应用案例：选择与学科相关的实际案例，分析案例背景、数据来源和因素分析过程。
5. 软件操作：使用统计软件（如SPSS、R等）进行多因素分析的具体操作步骤和技巧。
6. 结果解释与应用：多因素分析结果的解释方法，如何将分析结果应用于实际问题解决。
教学内容安排与进度：第一课时：多因素分析基本概念及原理介绍。
第二课时：多因素分析步骤及案例讲解。
第三课时：软件操作教学与实践。
第四课时：结果解释与应用，案例分析讨论。
教学内容参考教材相关章节，结合课程目标进行整合，确保学生能够系统、全面地掌握多因素分析的知识点，为实际应用打下坚实基础。
法律风险因素分析案例(3篇)
第1篇一、背景介绍某房地产公司（以下简称“甲公司”）近年来在市场上取得了不错的业绩，为了扩大规模和市场份额，甲公司决定并购一家陷入困境的房地产公司（以下简称“乙公司”）。
乙公司因经营管理不善，负债累累，资产质量较差，但其在某些区域拥有较好的土地储备和项目资源。
甲公司认为，通过并购乙公司，可以快速进入新市场，同时消化乙公司的优质资产。
二、法律风险因素分析1. 尽职调查风险在并购过程中，尽职调查是关键环节，它有助于甲公司全面了解乙公司的法律状况、财务状况、经营状况等。
以下为尽职调查中可能遇到的法律风险：（1）虚假陈述风险：乙公司可能存在虚假陈述、隐瞒重要事实的情况，如隐瞒债务、夸大资产价值等。
（2）法律诉讼风险：乙公司可能存在未知的法律诉讼，如合同纠纷、侵权纠纷等，这些诉讼可能给甲公司带来巨额赔偿或诉讼费用。
（3）合规风险：乙公司可能存在不符合相关法律法规的经营行为，如环保违规、税收违规等，这些行为可能导致甲公司面临行政处罚或刑事责任。
2. 合同风险合同是并购过程中最重要的法律文件，以下为合同中可能存在的法律风险：（1）合同条款不明确：合同条款可能存在模糊不清、表述不准确的情况，导致双方对合同内容的理解产生分歧。
（2）违约责任不明确：合同中对违约责任的约定可能过于宽松或过于苛刻，不利于维护甲公司的合法权益。
（3）保密条款风险：合同中的保密条款可能过于严苛，限制甲公司对乙公司商业秘密的使用。
3. 股权交割风险股权交割是并购过程中的关键环节，以下为股权交割中可能存在的法律风险：（1）股权瑕疵风险：乙公司股权可能存在瑕疵，如股权存在争议、股权被冻结等，导致股权无法顺利过户。
（2）股权过户登记风险：股权过户登记过程中可能存在程序违法、材料不齐等问题，导致股权过户受阻。
（3）股权激励风险：乙公司可能存在股权激励计划，如期权、限制性股票等，这些计划可能对甲公司产生不利影响。
4. 员工安置风险并购过程中，员工安置是敏感环节，以下为员工安置中可能存在的法律风险：（1）劳动合同风险：乙公司可能存在劳动合同签订不规范、劳动合同解除程序违法等问题，导致甲公司面临劳动争议。
案例事件分析加法律分析(3篇)
第1篇一、案例背景某公司是一家从事化工生产的国有企业，主要从事化学品的研发、生产和销售。
该公司拥有一套完整的安全生产管理体系，但在实际生产过程中，由于员工违规操作，导致一起重大事故的发生。
二、案例事件分析1. 事故发生过程2019年5月，某公司一生产线在进行常规生产时，员工甲在操作过程中违反操作规程，擅自调整了生产设备的安全参数。
在未进行任何安全确认的情况下，启动了设备。
由于安全参数设置错误，设备在运行过程中发生了爆炸，导致现场一片狼藉，造成3人死亡，8人受伤，直接经济损失达500万元。
2. 事故原因分析（1）员工甲违规操作。
根据调查，员工甲在操作过程中违反了公司操作规程，擅自调整设备安全参数，是导致事故的直接原因。
（2）安全管理制度不完善。
公司虽然建立了安全生产管理体系，但在实际执行过程中，存在制度落实不到位、监督不力等问题。
（3）员工安全意识淡薄。
员工甲在操作过程中，未充分认识到违规操作可能带来的严重后果，安全意识淡薄。
三、法律分析1. 违反安全生产法律法规根据《中华人民共和国安全生产法》第二十四条规定，生产经营单位必须建立健全安全生产责任制，落实安全生产责任制，加强安全生产管理。
某公司在事故发生前，虽然建立了安全生产管理体系，但在实际执行过程中，存在制度落实不到位、监督不力等问题，违反了安全生产法律法规。
2. 违反劳动法律法规根据《中华人民共和国劳动法》第五十六条规定，用人单位必须为劳动者提供符合国家规定的劳动安全卫生条件和必要的劳动防护用品。
某公司在事故发生前，未为员工提供必要的劳动防护用品，违反了劳动法律法规。
3. 责任追究（1）员工甲违反操作规程，擅自调整设备安全参数，是导致事故的直接原因，应对其进行严肃处理，包括但不限于解除劳动合同、追究刑事责任等。
（2）公司作为生产经营单位，未履行安全生产责任，导致事故发生，应对公司负责人和直接责任人进行责任追究，包括但不限于罚款、行政处分、追究刑事责任等。
多因素实验设计案例
溜号行为的情境差异非常显著 其他典型行为受情境的影响不明显。
讨论
结论
3~6岁幼儿坚持性的发展具有年龄特征 教师的态度表现对3~6岁幼儿坚持性的发展影响存在差异 教师的言语指导方式对3~6岁幼儿坚持性的发展影响存在差异
结果与分析 3.教师态度与言语指导方式的交互作用的简单效应分析
结果与分析 3.教师态度与言语指导方式的交互作用的简单效应分析
一次指导语——不同教师态度——幼儿坚持性相关显著 教师积极态度 > 教师消极态度 多次指导语——不同教师态度——幼儿坚持性相关显著 教师积极态度 > 教师消极态度
结果与分析 4.不同情境以及年龄对幼儿坚持性行为的影响 幼儿的4种典型行为的年龄差异均显著 随着年龄的增长，幼儿的溜号行为、求助行为、自言自语及拾取方法的表现均有所变化。
研究方法
结果与分析——描述性统计结果
重要他人 V.S 依恋类型 存在显著的交互作用 （F(3,187)=2.93,p<0.05) 依恋类型 主效应不显著 （F(3,187)=0.27,p>0.05) 重要他人 主效应显著 （F(3,187)=3.78,p<0.05)
目标承诺
重要他人
依恋关系
1
多因素实验设计 两因素&三因素实验设计案例
202X
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问题提出
研究方法
结果与分析
讨论
结论
三因素实验设计 教师态度与指导方式对幼儿坚持性影响的实验研究
因变量 幼儿坚持的时间
幼儿年龄
教师态度
言语指导
多因素分析 案例
多因素分析案例案例1 某医生为研究乳腺癌彩超血流显像的相关因素，检测了121例乳腺癌患者，其中血流丰富者68个，中等血流者48个，无血流者5个。
选择患者的年龄、乳腺癌的大小、组织学分类、导管内癌和浸润性导管癌组织学分级及雌激素受体，孕酮受体等因素，进行了多因素logistic回归分析。
结果显示，对血流程度有影响的因子，其作用从大到小依次为：肿块大小（OR=5.931），肿块分好程度（低分化OR=4.318，中分化OR=1.681），患者年龄（OR=0.949）。
其余因素对血流程度无影响。
问题：本案例中的涉及到了哪些变量？分别属于什么类型？因变量自变量分别是什么？本案例可否用直线相关或者回归分析？为什么？在进行多因素logistic回归前，是否应该先进行单因素分析？如何分析？单因素logistic回归分析与多因素logistic回归分析有何区别？能否直接做多因素logistic回归分析？得到logistic回归分析结果后，如何解释？如何应用这个结果？案例2 某研究者观察了确诊后采取同样方案进行化疗的26例急性混合型白血病患者，欲了解某种不良染色体是否会影响患者病情的缓解，于是将治疗后120天内症状是否缓解作为结果变量y（缓解=0，未缓解=1），有无不良染色体chr（有=1，无）作为研究因素，数据收集后（详细数据见表19-5）进行一系列统计分析，请结合以下问题，对分析结果进行恰当的评价。
表19-5 急性混合型白血病患者化疗后观察数据age bl cd chr sex t y age bl cd chr sex t y 28 0 0 1 0 3 0 48 1 0 1 1 15 0 33 1 1 1 1 120 1 48 1 0 1 0 120 1 35 0 0 1 0 7 0 48 1 0 1 0 120 139 0 0 1 0 5 0 49 1 0 0 0 120 140 0 0 1 0 16 0 54 1 1 0 0 120 0 42 0 0 1 0 2 0 55 0 1 0 1 12 042 1 1 0 1 120 1 57 1 1 0 1 116 043 0 1 1 1 120 1 60 1 1 0 1 109 044 0 0 1 0 4 0 61 0 1 1 0 40 0 44 0 0 1 0 19 0 62 0 0 1 0 16 044 0 1 1 0 120 1 62 0 1 1 0 118 045 1 0 0 0 108 0 63 1 1 0 0 120 1 47 0 0 1 0 18 0 74 0 0 1 0 7 0(1)按照有无不良染色体分组比较缓解率，考虑到例数较小，采用Fisher精确概率法，得到P值为0.667，此时的结论如何？（2）考虑到有无不良染色体并非研究人员可以随机分配的处理，所以比较组之间其它影响患乾缓解的因素不一定均衡，因而需要考虑平衡其他可能的影响因素的作用。
多因多果法律案例(3篇)
第1篇一、案件背景2018年5月20日，发生了一起交通事故，导致多人受伤，财产损失严重。
事故发生后，涉及多方当事人，包括肇事司机、受害者、保险公司等。
本案涉及的法律关系复杂，涉及多个法律问题，是一起典型的多因多果法律案例。
二、案情简介2018年5月20日，张某驾驶一辆小型客车行驶至某路段时，因超速行驶，与前方行驶的李某驾驶的摩托车发生碰撞。
事故发生后，张某的车辆失控，继续向前行驶，又与前方行驶的王某驾驶的电动车发生碰撞，导致王某受伤。
随后，张某的车辆继续失控，冲向路边，造成路边行人陈某、赵某受伤，同时损坏了路边的一辆轿车。
事故发生后，受害者陈某、赵某、王某以及受损轿车车主向张某索赔。
张某辩称，自己并非故意肇事，而是由于超速行驶导致事故发生。
同时，张某还辩称，自己已经投保了机动车交通事故责任强制保险，应由保险公司承担赔偿责任。
三、争议焦点1. 张某是否应当承担赔偿责任？2. 保险公司是否应当承担赔偿责任？3. 受害者之间是否存在责任划分？四、案例分析1. 张某是否应当承担赔偿责任？根据《中华人民共和国侵权责任法》第六条规定，行为人因过错侵害他人民事权益，应当承担侵权责任。
本案中，张某因超速行驶，违反了道路交通安全法规，导致事故发生，对受害者造成了损害，张某的行为构成侵权，应当承担侵权责任。
2. 保险公司是否应当承担赔偿责任？根据《中华人民共和国保险法》第六十五条规定，保险人应当按照合同的约定，及时支付保险金。
本案中，张某已经投保了机动车交通事故责任强制保险，且事故发生在保险期间内，保险公司应当按照合同约定承担赔偿责任。
3. 受害者之间是否存在责任划分？根据《中华人民共和国侵权责任法》第十一条规定，二人以上分别实施侵权行为造成同一损害，每个人的侵权行为都足以造成全部损害的，行为人承担连带责任。
本案中，张某的侵权行为足以造成陈某、赵某、王某受伤以及车辆损坏，因此，张某应当对陈某、赵某、王某及受损轿车车主承担连带赔偿责任。
多因素实验设计案例
多因素实验设计案例实验设计是科学研究中非常重要的一部分，通过设计合理的实验，可以解决研究中的问题，并得出科学的结论。
多因素实验设计是一种考虑多个因素影响的实验设计方法。
下面将介绍一个多因素实验设计的案例。
假设我们想要研究不同养殖环境对鸡蛋孵化率的影响。
我们认为孵化率可能受到环境温度、湿度和光照强度等多个因素的影响。
我们选择了温度、湿度和光照强度作为研究因素，并设计了一个三因素二水平的实验。
首先，我们需要确定温度、湿度和光照强度的两个水平。
根据之前的研究和经验，我们选择了25°C和30°C作为温度的两个水平，60%和70%作为湿度的两个水平，5000 lx和7000 lx作为光照强度的两个水平。
接下来，我们需要确定实验的处理组合。
因为是一个三因素二水平的实验，所以总共有2^3=8个处理组合。
我们列出所有的处理组合如下：温度（A）湿度（B）光照强度（C）25°C 60% 5000 lx25°C 60% 7000 lx25°C 70% 5000 lx25°C 70% 7000 lx30°C 60% 5000 lx30°C 60% 7000 lx30°C 70% 5000 lx30°C 70% 7000 lx然后，我们需要随机分配实验单元到不同的处理组合中。
为了消除可能的混杂效应，我们可以采用随机化的方法。
将每个处理组合写在一张卡片上，然后将这些卡片放入一个袋子中，并在实验开始前适当搅拌袋子，然后取出一张卡片，即为一个处理组合。
在实验开始前，我们需要确定每个处理组合的重复次数。
根据实验资源的限制和统计学原则，我们选择每个处理组合的重复次数为3次。
也就是说，我们需要在每个处理组合中重复实验3次。
在实验进行过程中，我们需要记录每个处理组合的孵化率。
我们可以通过统计每个处理组合中鸡蛋的成功孵化数量并除以总的鸡蛋数量来得到孵化率。
双因素和三因素分析例子
例1.某省三种出口商品的统计资料如表7—6所示，要求据此分析出口价、出口量的变动对出口额的影响。
出口商品因素分析表这是总量指标的两因素分析，先写出分析的指数体系：∑q1p1 ∑q1p0 ∑q1p1———=———×———∑q0p0 ∑q0p0 ∑q1p0依指数体系系列计算栏q1p1、q1p0、q0p0 有：∑q1p1 25 480 000（1）出口额指数：———=————— =124.96%∑q0p0 20 390 000∑q1p1—∑q0p0=25 480 000—20 390 000=5 090 000（美元）∑q1p0 24 410 000（2）出口量指数：——— =——————=119.72%∑q0p0 20 390 000∑q1p0 —∑q0p0=24 410 000—20 390 000=4 020 000（美元）∑q1p1 25 480 000（3）出口价指数：———=——————=104.38%∑q1p0 24 410 000∑q1p1 —∑q1p0=25 480 000 — 24 410 000 = 1 070 000（美元）分析：由于出口价格上升4.38%，出口额增加了107万美元，由于出口量上升19.72%出口额增加了402万美元,两者共同影响,三种商品的出口额上涨了24.96%,即增加509万美元。
例2．假设某厂生产产品的有关资料如表，要求运用指数体系，分析产品产量，单位产品原材料消耗量及单位原材料价格对原材料费用总额的影响。
某厂产品产量及其原材料单耗情况表原材料费用总额因素分析计算表故有：（1）产品产量指数∑q1m0p0 17 000= = 87．18%∑q0m0p0 19 500∑q1m0p0 —∑q0m0p0 ＝17 000—19 500＝-2 500（元）（2）原材料单耗指数：∑q1m1p0 15 300= = 90．00%∑q1m0p0 17 000∑q1m1p0－∑q1m0p0=15 300-17 000=-1 700（元）（3）原材料价格指数∑q1m1p1 14 400= = 94．12%∑q1m1p0 15 300∑q1m1p1-∑q1m1p0=14 400-15 300=-900（元）（4）原材料费用总额指数：∑q1m1p1 14 400= = 73．85%∑q0m0p0 19 500∑q1m1p1-∑q0m0p0=14 400-19 500=-5 100（元）（5）综合影响：各因素指数连乘积=原材料费用总指数87．18%× 90．00%×94．12% = 73．85%各因素影响绝对额之和=原材料费用减少额（-2 500）+（-1 700）+（-900）=-5 100（元）分析，由于生产量减少12．82%，少支出的费用为2 500元；由于单位产品原材料消耗降低10%，少支出费用1 700元；又由于原材料价格下降5．88%，少支出费用900原。
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表18-13不同体质指数高血压患病率
体质指数 （X）
调查人数 患病
未患病
患病率
（ Y=1 病 例 ）（ Y=0 对 照 ）（%）
超重或肥胖 （X=1暴露） 正常 （X=0非暴露） 合计
4148
1656(a)
2492(b)
39.92
6792
1331(c)
5461(d)
19.6
10940 2987
7953
甲医师以生存结局为观察指标，整理得A、B两 组死亡情况（表19-2）。考虑到例数较少， 采用Fisher确切概率法，得P＝0.097，说明 两种治疗方法疗效差别无统计学意义。
乙医师以生存时间为观察指标，考虑到肾功能是否异 常为可能混杂因素，采用多重线性回归进行校正混杂 因素后的组间生存时间比较，结果见表19-3。说明校 正肾功能是否异常后，两种治疗方法疗效差别无统计 学意义，与甲医师的结论一致。
延续到两周内=2，慢性病持续到两周 内=3
1.该赋值方式是否恰当？
发病时间的设置不恰当，虽然‘发病时间’为有序 多分类资料，但是不能确定数据中的数值可以真实 反映其测度，故以最高值为参照水平，产生两个哑 变量。
X 7
“发病时X 间71 ”哑变量X：72
1
1
0
2
0
1
3
0
0
2.并说明各种变量赋值方法主要的利弊。
（2）针对原始数据和分析目的，指出正确的分析 方法并说明理由。
➢ 由原始数据可知，共有group、kidney、time、 status四个变量，其中time、status 为因变量；
➢ 本题的目的在于评价A、B两种治疗方案对某病 的治疗效果，所以因变量应包含生存结局变量 （是否死亡）和生存时间变量；
1、等级变量：（有序多分类变量）可以按等级的 秩次赋值
2、二分类变量：用0、1赋值 3、多分类无序变量：多分类无序变量需要转换成
哑变量，k个类别需要k-1个哑变量 （当样本含量足够大，且对变量的作用方式
不准时，哑变量是最好的选择。逐步回归要求 哑变量座位一个整体进行筛选。然而当哑变量 数目太多，要求过大的样本含量。）
➢ 综上分析，应采用Cox回归； ➢ Cox回归以生存结局和生存时间为因变量，同时
分析众多因素对生存期的影响，控制非研究因 素的影响，分析带有删失生存时间的资料，且 不要求资料类型。
案例19-1
某医师收集30例肺癌术后患者的生存情况，有1 例由于电话和地址错误无法随访到患者，他设 计了以下几种处理方法：① 把该病例去掉；② 把这例患者写入SPSS数据，但末次随访时间空 白，让SPSS自动去分析；③ 因为某一天（比如 2006年9月1日）想随访这例患者但是没有随访 到，所以将末次随访时间写为随访当天的日期。 另欲分析肺癌术后患者的中位生存期，计算结 果为10个月，但是检查原始数据发现，生存时 间为10个月的这个患者一直存活到随访结束， 似乎与中位生存期的定义相矛盾。
多因素案例分析
1
2
3
4
5
案例18-1
某研究者为探讨帕金森病(PD)与吸烟的 关系,采用以人群为基础的病例-对照研究,调 查某市PD病例共114例,以及对照205例 (性别、民族及居住于与病例相匹配)。采用 非条件logistic回归分析，结果见表18-1。 请根据所提供信息，分析该研究中存在的主 要统计学缺陷。
3.由表可以看出在年龄这一行中P值 =0.032<0.05接受原假设，OR值的 95%CI中包含1拒绝原假设，所以说两处矛 盾。
4.变量设计不合理，没有充分的为我们研究提 供帮助。
案例18-2
为探讨超重和肥胖对高血压病的影响， 2004年，某研究者采用整群抽样的方法， 对某地6个镇35周岁以上的常住人口进 行高血压普查，同时收集了身高、体重等 相关信息。体质指数BMI≥25判为“超 重或肥胖”，BMI<5为“正常”；收缩 压≥140mmHg和（或）舒张压 ≥90mmHg判为“高血压”。整理后资 料见表18-13。
表18-3 居民两周患病未治疗的影响因素及其赋值
变量 性别
年龄 年人均收入（元） 医疗保障 距就近医疗点时间 自感疾病严重程度 发病时间
赋值
男=0，女=1
实测值
实测值
有=0，无=1
<10分钟=1，10分钟~=2，30分钟~=3 不严重=1，一般=2，严重=3 急性病两周内发生=1，急性病两周前发生
请问：
（1）甲医师和乙医师所采用的统计分析方法是 否恰当？为什么？ ➢ 都不恰当； ➢ 该题目的目的是评价A、B两种治疗方案对某病 的治疗效果，所以因变量应包含生存结局变量 （是否死亡）和生存时间变量，所以，甲、乙 医师采用的统计分析方法不恰当，考虑片面； ➢ 乙医师采用多重线性回归未考虑到其使用条件： 生存时间变量一般不满足正态性，从此方面看 采用多重线性回归也不恰当。
该患者属于第三种情况，故作为删失数 据处理。
（3）该医师的发现是否与中位生存期的定 义相矛盾？为什么？
该医师的发现与中位生存期的定义并不矛盾， 中位生存期不能与个体生存时间相混淆。
➢ 中位生存期：
又称半数生存期，表示恰有50%的个体尚 存活的时间；
案19-2
评价A、B两种治疗方案对某病的治疗效果， A组（group＝0）12人，B组（group ＝1）13人。患者分组后检查其肾功能 （kidney），功能正常者记为0，异常者 记为1。治疗后生存时间为time（天）， 生存结局status＝0表示删失，status＝ 1表示死亡。原始数据见教材表19-11。
单因素logistic所得OR值为2.727， 根据公式计算2*2表所计算的OR
OR a /b c/d
=2.727
与单因素logistic所得到结果一致
案例18-3
为研究居民两周患病未治疗的影响因素， 采用单纯随机抽样，对某地11790名农村 居民进行了调查。调查内容包括性别、年龄、 年人均收入、医疗保障、距就近医疗点时间、 自感疾病严重程度、发病时间。变量赋值见 表18-3。请评述该赋值方式是否恰当？并 说明各种变量赋值方法主要的利弊。
请问： （1）该医师对这例失访患者的处理是否恰当？
为什么？正确的处理方法是什么？
该医师对这例失访患者的三种处理都不恰当。 应作为截尾病例，删失生存时间的计算为从 手术切除到最后一次随访的时间。
（2）另有1例患者死于脑梗死，生存分析时应 如何处理？
删失数据产生的原因：
1、研究结束时终点事件尚未发生； 2、失访； 3、病人死于其他原因而终止观察等；
27.3
自变量X为体质指数，X=1表示“超重或肥 胖”，X=0表示“正常”；因变量Y为是否患 病，
Y=1表示“患病”，Y=0表示“未患病”。X 对Y影响的单因素logistic回归结果见表1814。(课本404)请问该二分类单因素 logistic回归所得OR值与采用2*2表所计算 的OR有何关系？
表18-1
PD与吸烟关系的非条件logisti回归分析
该研究中存在的主要统计学缺陷。
1.我们研究的是PD和吸烟的关系，而设计变 量中含有喝茶和饮酒这两个变量，这些因素可 能成为混杂因素或者交互因素。
2.设计性别这一个变量与案例的前提有冲突， 案例中给定了205例(性别、民族及居住于与 病例相匹配)。所以不应设为变量来分析。