29路径分析

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临床路径工作总结分析(精彩)

临床路径工作总结分析(精彩)

临床路径工作总结分析(精彩)我院于20xx年x月按卫生行政部门的要求开始了新的一轮临床路径的工作。

临床各科室的临床路径小组加强质控,科主任组长、护士长担任副组长,临床医生及护理人员为小组成员,负责本专业相关病种临床路径的实施和相关资料填写、收集、整理工作,并参与临床路径实施效果评估与分析。

第一季度临床路径工作,取得了一些成绩和经验,总结汇报如下:1、建立管理组织,健全工作制度。

根据卫生部颁布的《临床路径管理指导原则》和市卫生局《关于实施临床路径管理试点工作的通知》等文件精神,我院进一步加强了临床路径管理小组,进一步完善临床路径管理制度,明确了实施方案,定期与医院个案管理员沟通、协调工作。

2、确定病种,进入临床路径。

根据卫生部《临床路径管理指导原则》和卫生局相关通知,及医院指导意见,结合实际,确定18个病种:慢性鼻—鼻窦炎、老年性白内障、子宫腺肌病、计划性剖宫产、肺炎支原体肺炎、腹股沟疝、门静脉高压、慢性硬膜下血肿、股骨颈骨折、踝关节骨折、肋骨骨折合并气胸、良性前列腺增生、大肠息肉、终末期肾脏病、急性ST段抬高心肌梗死、短暂性脑缺血发作、社区获得性肺炎、1型糖尿病及2型糖尿病开始实施临床路径管理试点工作。

下面就近3月来我院路径情况进行分析:3、实施效果评价及分析。

我院对实施临床路径的病种相关指标进行收集、整理,对中途退出路径的病例,科室临床路径管理小组织对相关病例进行讨论,分析退出路径原因及存在问题。

对成功实施的病例,通过分析治疗过程、患者转归情况、总体费用对比情况、患者满意度及认可度等指标实施效果评价。

通过临床路径工作的开展,我们进一步优化了医疗流程,规范了医护人员的医疗行为,提高了整体医疗质量,减少了不合理的检查、治疗、用药,降低了总体治疗费用,缩短了平均住院天数,病种同比总费用、住院天数均较未进入路径者减少,提高了工作效率。

进一步增强了医患沟通,科室医务人员医患沟通能力有了明显提高,密切了医患关系,减少了医疗投诉和纠纷。

粒子群算法解最短路径.

粒子群算法解最短路径.

摘要粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是由美国的Eberhart和Kennedy在1995年提出的一种高效的并行优化算法。

由于该算法具有深刻的智能背景,且简单、易实现,因此,一经提出便引起了许多学者的广泛关注,并在短短的几年里出现了大量的研究成果,现已成为研究的热点。

目前,已提出了多种PSO的改进算法,被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制等领域。

但其应用大多是连续优化问题,很少被用来解决离散问题,而现实生活中的许多工程实例只能抽象出离散模型,如典型的旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)、加工调度(Job-slmp)问题、最短路径问题等。

最短路径问题是图论中的一个典范问题。

从网络模型的角度看最短路径分析就是在指定网络的两节点间找一条阻碍强度最小的路径。

最短路径问题的研究在汽车实时导航、应急救援等领域有广泛的应用。

经典的Dijkstra 算法是应用最短路径解决实际问题的理论基础。

但是算法在具体的城市道路网络中执行的效率比较低,无法满足实时高效的应用需求,因此国内外很多学者开始了最短路径问题的粒子群优化算法研究。

本文主要是研究在最短路径问题中的粒子群算法。

文中给出了基于交换序的基本的粒子群算法,并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。

基本的粒子群算法是在计算完粒子速度之后再更新粒子的位置,改进算法则是计算粒子速度的同时更新粒子的位置。

文中还引入自适应惯性权重的改进策略,使粒子在开始时惯性速度大,能快速的向最优值点运动,而在粒子迭代过程中惯性速度越来越小,从而使粒子能更好的接近最优值点。

引入罚函数,把约束优化问题转化为无约束优化问题来解,从而减化求解过程。

本文用实例对基本的粒子群算法和改进粒子群算法进行了对比分析,并得出了改进算法确实存在优势的结论。

文中还对算法的主要参数如何取值进行了分析,并结合经验给出了总结。

第29章 路径分析——【SPSS精品教程 资源池】

第29章 路径分析——【SPSS精品教程 资源池】

模块解读
• 1.变量转换 • 因为性别为属性变量,我们无法对字串变量进行回归分析,所以
需要用转换功能将性别m(男)和f(女)转换分别成虚拟数字变 量1和0。 • 单击“转换”|“重新编码为不同变量”命令,弹出变量转换对 话框,如图29-4所示。“输出变量”框中“名称”栏输入一个新 的变量“gender1”,“标签”是“性别”,然后单击“更改”。
• 6.“统计量”按钮
• 单击“统计量”按钮,弹出图29-13所示的“统计量”对话框, 选择“描述性”,单击“继续”完成选择,回到线性回归对话框 单击“确定”按钮即可计算回归系数。
实例详解
• 例29.1:我们采用SPSS软件系统自带的数据文件Employee data.sav(可 在SPSS软件的子目录下找到该数据)来进行路径分析。该数据收录了 474个员工的人事工资资料,序号为434的缺失出生日期,所以有效为 473个,在接下来的分析中,剔除该样品;该数据包含有:id(编码)、 gender(性别)、bdate(Date of Birth,出生日期)、educ (Educational Level,受教育水平)、jobcat(Employment Category,职 位类别)、salary(Current Salary,目前工资)、salbegin(Beginning Salary,初始工资)、jobtime(Months since Hire,已工作时间)
• 3.年龄转换
• 由于年龄比出生日期更简洁直观,我们把出生日期转换成年龄进 行分析,因为统计资料的时间不清楚,用现在时间计算并不影响 结果,所以算当下时间的年龄。
• 单击“转换”|“日期和时间向导”命令,弹出图29-7所示的对 话框,选择“使用日期和时间进行计算”选项,单击“下一步” 按钮,弹出图29-8所示的对话框,日期和时间向导第一步对话框。

应用PDCA持续改进临床路径管理质量

应用PDCA持续改进临床路径管理质量

临床路径管理作为新型质量管理模式,能够规范医务人员诊疗行为,促进合理检查、合理用药、合理治疗,实施标准化、精细化管理,对于推进我国公立医院改革具有重要的现实意义[1]。

从2010年开始,我院作为三级传染病专科医院,根据国家卫生计生委《临床路径管理指导原则(试行)》及《42个病种临床路径》,在传染科开展临床路径管理试点工作,制定了实施方案、路径流程图、标准医嘱、变异记录表等文件,2012年建立了临床路径电子化管理系统,临床路径病历正式运行。

几年来,所有入径病例均能按照路径的规则执行,但入径例数较少,尤其是入径率及完成率未能达到国家卫生计生委的要求。

为了更加有效管理临床路径,于2014年1月将PDCA 循环引入临床路径管理具体实践。

1计划阶段(Plan )2014年第一季度,全院临床路径病例的入径率及完成率为38.46%,23.08%,离国家卫生计生委的标准入径率50%,完成率70%相差甚远(见表1),因此需要提高我院的临床路径的入径率及完成率,规范医疗行为,降低治疗费用,同时完成上级行政部门的目标任务。

医务科首先从自身管理查找原因,组织相关会议讨论,并到病区实地考察临床路径实际执行情况,对临床路径季度入径率及完成率低的原因进行概括汇总,绘制鱼骨图(见图1)。

针对上述原因,计划采取措施:(1)对医务人员进行临床路径知识的培训;(2)加强院科两级对临床路径的管理;(3)加强临床路径信息系统的建设。

2实施阶段(Do )深入科室对医务人员进行临床路径知识的培训,使其强化临床路径的概念,规范操作,熟练掌握从进入临床路径到完成/退出的全部过程。

医务科每季度对监测信息进行汇总、分析,提出持续改进应用PDCA 持续改进临床路径管理质量章以法,曹兆兰(连云港市第四人民医院医务科,江苏连云港222000)[摘要]目的:探讨PDCA 循环在临床路径管理中的应用价值。

方法:检查连云港市第四人民医院2014年第一季度临床路径入径率及完成率。

物流配送路径优化研究论文

物流配送路径优化研究论文

物流配送路径优化研究论文摘要高效率合理的配送是物流系统顺利运行的保证,配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。

所以正确合理地安排车辆的配送线路,实现合理的线路运输可以使企业达到科学化的物流管理, 这也是企业提高自身竞争力的有效途径之一。

本文以帝峰模具有限公司的配送方案为例,对其配送现状中存在的问题进行分析,并运用节约算法、扫描算法以及改进后的最近插入法对配送线路进行优化,提出物流配送线路优化的方案,并且得到了相对满意的结果。

优化后的配送线路有效提高了帝峰模具有限公司的作业效率,降低物流成本,从而提升企业的经济效益,并让公司能够在激烈的竞争市场立足,同时,也可以给同类企业提供参考。

[关键词]:帝峰模具配送路径优化最近插入法扫描法节约算法[Abstract]Reasonable and efficient distribution is theinsurance of a smooth running logistics system,distribution line arrangement is reasonable or not has a great influence on the speed of delivery, costs and benefits.Therefore,to arrange a reasonable and correct delivery line for vehicle and achieve a reasonable transport line can enable enterprises to achieve scientific logistics management, which is one of the effective way for an enterprise to improve its competitiveness.This paper take Difeng Mold Co,Ltd. distribution as an example to analysis of the problems existing in the status of its distribution,through the saving algorithm, the improved insert method and scanning method of these three methods are optimized for distribution lines, logistics distribution route optimization scheme is put forward, and a relatively satisfactory results are obtained.Optimized distribution lines effectively improve the gravelslogistics company's efficiency, reduce logistics costs, thereby improve enterprise economic benefits, and gravels can in the fierce market competition, at the same time, also can provide a reference for similar enterprises.[Key words]Difeng Mold Co,Ltd Distribution route optimization scanning method the improved insert method the saving algorithm目录TOC \o "1-3" \h \z \u 第1章绪论 1.1 研究背景 61.2国内外研究现状7 1.2.1 国外研究现状7 1.2.2 国内研究现状9 1.3研究目的、意义和方法11 1.3.1 研究目的11 1.3.2 研究意义11 1.3.3 研究方法12 1.4本文研究内容12第2章相关理论概述2.1 物流配送14 2.1.1 物流配送的概念14 2.1.2 物流配送的功能14 2.1.3 物流配送的要素15 2.2 配送路径优化问题16 2.2.1 配送路径优化的目标16 2.2.2 配送路径优化问题的分类18 2.2.3 配送路径优化问题的解法分类192.3 本文配送路径优化方法20 2.3.1建立VRP模型20 2.3.2最近插入法21 2.3.3 扫描法22 2.3.4节约算法23节约里程算法主要步骤:24 第3章帝峰模具公司物流配送路径现状分析 3.1公司简介25 3.2 公司物流配送路径现状25 3.3 公司物流配送路径存在的问题路径分析28 3.3.1 路径迂回28 3.3.2对流运输29 3.3.3经验化操作过多30第4章帝峰模具公司物流配送路径优化策略4.1建立VRP模型优化配送路径31 4.2公司物流配送路径的优化31 4.3.1运用最近插入法优化314.3.2运用扫描法法优化35 4.2.3运用节约算法优化39 4.4三种优化方案比较分析44结论致谢参考文献第1章绪论 1.1 研究背景物流是为了满足消费者需要而进行的从供应地到接收地的原材料、中间产品、最终产品及相关信息的有效流动和储存计划、实施和控制的管理过程。

发那科仿真软件教程(一)

发那科仿真软件教程(一)

发那科仿真软件教程(一)发那科仿真软件教程介绍•发那科仿真软件是一款专业的机器人运动仿真软件,用于模拟机器人的运动规划与路径生成。

•本教程将针对发那科仿真软件的基本使用方法进行详细介绍。

安装1.下载发那科仿真软件安装包。

2.双击安装包,按照安装向导完成软件安装。

打开软件1.双击桌面上的发那科仿真软件图标。

2.软件启动后,加载仿真环境。

创建机器人模型1.点击菜单栏中的“模型”选项。

2.选择“新建机器人”选项。

3.按照提示,填写机器人的基本信息。

4.点击“确定”按钮,创建机器人模型。

设置机器人参数1.在模型列表中,选择已创建的机器人模型。

2.点击菜单栏中的“属性”选项。

3.在属性窗口中,设置机器人的关节参数、初始姿态等信息。

创建仿真场景1.点击菜单栏中的“场景”选项。

2.选择“新建场景”选项。

3.按照提示,填写场景的基本信息。

4.点击“确定”按钮,创建仿真场景。

导入机器人模型1.在场景列表中,选择已创建的仿真场景。

2.点击菜单栏中的“模型”选项。

3.选择“导入模型”选项。

4.在弹出的对话框中,选择要导入的机器人模型文件。

5.点击“确定”按钮,导入机器人模型到场景中。

进行运动规划1.在场景中选择导入的机器人模型。

2.点击菜单栏中的“规划”选项。

3.选择“运动规划”选项。

4.在规划窗口中,设置目标位置、路径约束等规划参数。

5.点击“确定”按钮,进行运动规划。

仿真结果分析1.完成运动规划后,软件将自动生成机器人的运动路径。

2.点击菜单栏中的“分析”选项。

3.选择“路径分析”选项。

4.在路径分析窗口中,查看机器人路径的参数和运动学特性。

保存和导出1.点击菜单栏中的“文件”选项。

2.选择“保存场景”选项,将当前场景保存为文件。

3.选择“导出结果”选项,将运动规划结果导出为文件。

以上就是发那科仿真软件的基本使用教程,希望能帮助你快速上手使用该软件。

如有问题,请参阅软件的帮助文档或联系技术支持。

第29届女篮亚洲杯中日女篮进攻技术分析

第29届女篮亚洲杯中日女篮进攻技术分析

682022年5月刊(总第109期)第29届女篮亚洲杯中日女篮进攻技术分析张志忠,邢金明,王文龙(东北师范大学体育学院,吉林长春130000)摘 要:本文通过文献资料法、录像观察法、数理统计法等研究方法,对第29届女篮亚洲杯决赛中国女篮与日本女篮进攻技术进行对比分析。

结果表明,中国女篮队员投篮出手速度较慢;外线队员持球进攻能力弱;外线队员冲抢篮板球不积极、内线队员卡位意识弱;后卫在紧逼防守下失误较多。

因此本文建议,中国女篮队员要改进投篮方式、提高出手速度;增强外线持球者的进攻能力;增强内线队友的卡位意识和提高外线队员冲抢篮板的意识;所有队员要加强基本功的练习和策应意识。

关键词:中国女篮;日本女篮;女篮亚洲杯;技术统计2020年东京奥运会,中国男篮由于在世界杯上的不佳表现没有取得前往奥运会的门票,中国女篮则一路以强势的表现成功杀入奥运会八强,在世界的舞台上展现了中华民族团结奋斗、勇往直前的体育精神。

中国女篮在奥运会的优异表现让国内众多的篮球爱好者对第29届女篮亚洲杯充满信心,希望在这届女篮亚洲杯的赛场上力克日本女篮,重回亚洲之巅。

第29届女篮亚洲杯,中国女篮在前几轮分别迎战菲律宾、澳大利亚等队均取得了胜利,但是在决战时刻,中国女篮以5分的劣势输给了日本女篮。

本文通过分析中国女篮对战日本女篮的比赛视频,对中国女篮在比赛中的优势、劣势进行总结分析。

1 研究对象与方法1.1 研究对象以第29届女篮亚洲杯中国女篮与日本女篮进攻技术为研究对象。

1.2 研究方法1.2.1文献资料法通过在东北师范大学图书馆、中国知网、虎扑体育等查找中国女子篮球运动、日本女子篮球运动、女篮亚洲杯的相关内容,为本文研究提供理论支持。

1.2.2录像观察法通过观看第29届女篮亚洲杯总决赛中国女篮对战日本女篮的比赛,对这场比赛的各种数据进行记录,并进行分析总结。

1.2.3数理统计法运用数理统计方法对中国女篮和日本女篮支球的二分球、三分球、罚球、篮板球、助攻与失误等数据进行统计分析。

台风“莫拉菲”移动路径和降水诊断分析

台风“莫拉菲”移动路径和降水诊断分析

第29卷第1期2011年1月海洋科学进展ADVANCES IN MARINE SCIENCE Vol.29No.1Januar y,2011台风莫拉菲移动路径和降水诊断分析*梁宏升(汕头气象局,广东汕头515041)摘要:利用11NCEP 再分析资料、卫星云图和中尺度自动站等气象资料,分析了环流背景对台风莫拉菲的路径和降水变化的影响,并对莫拉菲的降水过程的物理量特征进行诊断分析。

结果表明,500hP a 副热带高压带状分布,副高南缘偏东气流加强,台风北侧最大东风风速与南侧最大西风风速之差增大是造成台风路径变化并稳定向西北偏西方向移动的主要原因;莫拉菲在向西北偏西方向移动过程中,其水汽通量相对散度、垂直速度、涡度等各物理量场均表现出有利于强降水出现的特征,也揭示了此次台风造成的强降水出现地区性差异的主要原因。

关键词:台风;路径;强降水;水汽通量相对散度中图分类号:P732文献标志码:A 文章编号:16716647(2011)010028090906号台风莫拉菲于20090716T20:00生成于菲律宾东部海面,向西北方向移动。

17T11:00加强成为强热带风暴,17T20:00左右转为西北偏西方向移动,17T 半夜经巴士海峡进入南海东北部海面。

18T 05:00加强为台风,19T 00:50在深圳市大鹏半岛(南澳镇)沿海地区登陆,登陆时中心最低气压965hPa,中心附近最大风力13级,达到38m/s 的风速。

登陆后继续向西北方向移动,强度逐渐减弱,相继穿过东莞、广州、佛山、肇庆等市,于19T 13:40进入广西,15:00减弱为热带低压,20日凌晨在广西境内减弱消失。

登陆台风是近年来研究最多的课题之一,在研究台风登陆路径、强度变化和针对台风暴雨的物理量诊断方面我国学者积累了大量成果[14]。

本文利用11NCEP 再分析资料、卫星云图和中尺度自动站等气象资料,分析台风莫拉菲的背景环流场、云图特征及物理量场特征,初步探讨了莫拉菲的路径演变及强降水过程发生、发展和减弱的动力机制。

路径分析测试

路径分析测试

19 }
2.4.2 独立路径测试
第一步:画出控制流 图(每个圆圈代表控制流 图的节点,可以表示一个 或多个语句。圆圈中的数 字对应程序中某一行的编 码,箭头代表边的方向, 即控制流方向)
7 9
10
11
13, 14
16
18
2.4.2 独立路径测试
第二步:求出程序环形复杂度


公式1:V(G) = 9-7+2,其中10是控制流图G中边的数量, 8是控制流图中节点的数目。
2.4.2 独立路径测试

例2-6:下面是一个Java语言程序,用于统计 一行字符中有多少个单词,单词之间用空格 分隔开
2.4.2 独立路径测试
程序2-2:
1 public static void main(String args[]) 2 { 3 4 5 6 7 8 9 int num1=0, num2=0, score=100; Scanner scan=new Scanner(System.in); int i = scan.nextInt(); String str = scan.next(); while (i<5) { if (str.equals(“T”))
8, 12, 15, 16, 18, 20, 21, 8, 12, 13, 16, 18, 33, 34,
30
2.4.2 独立路径测试
测试用例设计
31
2.4.2 独立路径测试
测试分析
独立路径测试的理论基础保证了测试的完备性 和无冗ห้องสมุดไป่ตู้性 基于独立路径的测试适用于多个判定节点串联 和存在循环的情况 避免引入不可行路径是程序优化的思想 基于程序图和环复杂度的独立路径测试仅关注 结构的测试覆盖

临床路径-29个常见病种

临床路径-29个常见病种

目录轻症急性胰腺炎临床路径一、轻症急性胰腺炎临床路径标准住院流程(一)适用对象。

第一诊断为轻症急性胰腺炎(ICD-10:K85.001/K85.101/K85.201/K85.301/K85.801/K85.802/K85.901)(二)诊断依据。

根据《临床诊疗指南-消化系统疾病分册》(中华医学会编著,人民卫生出版社),《实用内科学(第12版)》(复旦大学医学院编著,人民卫生出版社),《临床消化病学》(天津科学技术出版社)1.临床表现:急性、持续性腹痛(偶无腹痛)。

2.实验室检查:血清淀粉酶活性增高≥正常值上限3倍。

3.辅助检查:影像学提示胰腺有或无形态学改变。

(三)治疗方案的选择。

根据《临床诊疗指南-消化系统疾病分册》(中华医学会编著,人民卫生出版社),《实用内科学(第12版)》(复旦大学医学院编著,人民卫生出版社),《临床消化病学》(天津科学技术出版社)1.内科治疗:(1)监护、禁食、胃肠减压;(2)维持水电解质平衡、营养支持治疗;(3)药物治疗: 抑酸治疗、抑制胰腺分泌药物、胰酶抑制剂;无感染征象的患者不建议使用抗菌药物;必要时谨慎使用镇静和镇痛药物。

2.内镜治疗:对于胆源性胰腺炎,有条件的医疗机构可采用内镜治疗。

(四)标准住院日为7-10天。

(五)进入路径标准。

1.第一诊断必须符合ICD-10:K85.001/K85.101/K85.201/K85.301/K85.801/K85.802/K85.901轻症急性胰腺炎疾病编码。

2.排除急性重症胰腺炎及有严重并发症的患者(合并心、肺、肾等脏器功能损害,合并胰腺脓肿、胰腺囊肿等)。

3.排除其他急腹症:急性肠梗阻、消化性溃疡穿孔、胆石症和急性胆囊炎、肠系膜血管栓塞、心绞痛或心肌梗死者。

4.当患者同时具有其他疾病诊断,但在住院期间不需要特殊处理也不影响第一诊断的临床路径流程实施时,可以进入路径。

(六)住院期间检查项目。

1.必需的检查项目:(1)血常规、尿常规、大便常规+隐血;(2)肝肾功能、甘油三酯、电解质、血糖、血淀粉酶、脂肪酶、C-反应蛋白(CRP)、凝血功能;(3)血气分析;(4)心电图、腹部超声、腹部及胸部X线片。

我国肺癌患者肺康复现状及路径分析

我国肺癌患者肺康复现状及路径分析

我国肺癌患者肺康复现状及路径分析作者:葛晓玲张静郭文霞章靓来源:《中国现代医生》2022年第29期肺癌是一种起源于肺部支气管黏膜或腺体的恶性肿瘤。

目前肺癌的发病率和病死率增长速度较快,据统计肺癌每年发病率约为46.08/10万,病死率为37/10万[1]。

肺癌的确切病因至今尚不完全明确,其危险因素包括吸烟、职业和环境接触、电离辐射、大气污染、既往肺部慢性疾病及遗传等。

吸烟是肺癌的高危因素,烟草中的多链芳香烃类化合物和亚硝胺具有很强的致癌活性,可导致支气管上皮细胞DNA受损,继而导致癌基因紊乱发生癌变。

手术切除原发病灶及淋巴结是目前主要的外科治疗手段,但术后并发症如合并肺炎、呼吸困难、上肢活动障碍等会对患者的生活质量造成较大影响[2]。

肺康复作为一种个体化干预方法,可在一定限度上缓解肺癌相关症状,改善肺癌患者的身体功能和心理状态,提高生活质量并促进其建立长期的健康行为[3]。

肺康复锻炼由于操作简便易懂、安全性高、经济适用等优点,已逐渐被应用至肺癌患者的治疗中。

目前常用的肺癌康复干预措施包括运动锻炼、健康教育和行为干预等,其中运动锻炼是肺康复的核心内容[4]。

目前国内的肺康复在临床上多用于肺癌患者的术后恢复,可尽快促进肺癌患者身体功能的恢复和心理状态的改善,最大限度改善、提高患者的日常活动能力,提高生活质量,最大化恢复其正常生活[5]。

1 我国肺癌患者肺康复研究现状分析1.1概述肺康复对于改善肺癌患者的呼吸功能、提高患者的生活能力及生活质量至关重要,术后加速康复(enhanced recovery after surgery,ERAS)已成为肺癌康复领域的研究热点[6]。

在围手术期运用ERAS,目的在于减少手术应激反应和术后并发症,缩短住院时间,促进患者早日康复[7,8],主要措施包括手术前的术前宣教、肺功能锻炼、不常规禁食;手术中的麻醉优化、微创手术、注意保持体温等措施;术后的加强镇痛及胸腔管引流管理、患者早期下床活动等[9]。

路径分析 PPT

路径分析 PPT

大家应该也有点累了,稍作休息
大家有疑问的,可以询问和交流
▪ 2.“旧值和新值”按钮
▪ 单击“旧值和新值”按钮,弹出图29-5所示的 “旧值和新值”对话框,此对话框可用于对目 标变量进行具体变量的转换。在“旧值”的“ 值”栏里输入需要转换的目标变量“m”,“新 值”的“值”中输入新的值“1”,单击“添加 ”按钮,再以同样方法添加“f”和“0”,单击 “确定”按钮,即生成一个新的变量 “gender1”,如图29-6所示。
▪ 如果多个路径系数同时不显著,则首先删除最不显著的路径 继续进行回归分析,根据下一步的结果再决定是否需要删除 其它原因变量。
▪ 进行调试的一般原则,实际进行调试时,还必须考虑模型的 理论基础。
▪ 作为研究焦点的因果联系必须要有足够的理论根据,即使其 统计不显著,仍然应当加以仔细考虑,并寻找其统计不显著 的原因:是否是多重共线性的影响,还是其它路径假设的不 合理而影响了该路径的显著性。
▪ 6.“统计量”按钮
▪ 单击“统计量”按钮,弹出图29-13所示的“统 计量”对话框,选择“描述性”,单击“继续 ”完成选择,回到线性回归对话框单击“确定 ”按钮即可计算回归系数。
实例详解
▪ 例29.1:我们采用SPSS软件系统自带的数据文件 Employee data.sav(可在SPSS软件的子目录下找 到该数据)来进行路径分析。该数据收录了474个员 工的人事工资资料,序号为434的缺失出生日期,所 以有效为473个,在接下来的分析中,剔除该样品; 该数据包含有:id(编码)、gender(性别)、 bdate(Date of Birth,出生日期)、educ( Educational Level,受教育水平)、jobcat( Employment Category,职位类别)、salary( Current Salary,目前工资)、salbegin(Beginning Salary,初始工资)、jobtime(Months since Hire ,已工作时间)

结构方程模型 amos,liser等

结构方程模型 amos,liser等

xinzy
路径系数
路径系数(标准化的回归系数)
自变量和因变量 (就具体的方程而言) 外源变量x和内生变量y(就整个模型而言)
路径系数的种类
由外源变量影响内生变量的路径系数( r ) 由内生变量到内生变量的路径系数(β)
下标规则:第一个下标表示结果变量,第二个下标则表示 原因变量
xinzy
效应分解
xinzy
AMOS Graphic Mode执行(2)
执行AMOS/SEM:
xinzy
AMOS報表輸出的各種統計量
利用View/Set下『Analysis Properties』中點選Output, 選 取所需統計量, 亦可點選『Output』選擇估計方法。
xinzy
AMOS路径图系数解释
下列为标准化系数
X
X
X ← →
果 , Y1 為中 介變項 回 溯因果 關係 X 與 Y 互為直 接效果, X 與 Y 具有 回 reciprocal causal effect 饋 循環效 果 循 環因果 關係 indirect loop effect
Y1 對 Y2 、 Y2 對 Y3 、 Y3 對 Y1 均 為 直 接 效
效应分解:也称相关系数分解,是将变量之间的相关系
数分解为不同的效应部分。包括直接效应和间接效应。路 径图
虚假效应和未分解效应
虚假效应:只在内生变量的相关系数的分解中出现,是 两 个内生变量的相关系数中由于共同的起因产生的部分。 未分解效应:是指一个外源变量与一个内生变量的相关系 数(总的关系效应)中,除去直接或间接的因果效应以后 剩下的部分,是由于相关的外源变量对该内生变量的影响 引起的。
y y ( 模 型 a3 與 a4)

中医院台账目录

中医院台账目录

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大学生决策过程的影响因素与路径分析

大学生决策过程的影响因素与路径分析

大学生决策过程的影响因素与路径分析大学生决策过程是一个复杂的过程,涉及到多个因素和路径。

在这篇文章中,我将探讨大学生决策过程中的影响因素和路径分析。

首先,影响大学生决策过程的因素有很多。

第一个因素是家庭环境。

大学生的家庭环境对他们的价值观和决策倾向有着重要影响。

家庭的教育背景、经济状况和家庭文化都会对大学生的思维方式产生深远影响。

例如,一个来自教育背景丰富、经济宽裕的家庭的大学生可能更加倾向于追求个人发展和职业成功,而一个来自农村贫困家庭的大学生可能更加关注家庭责任和社会公益。

第二个因素是社会环境。

社会环境包括同龄人、社会舆论和文化价值观等方面的影响。

同龄人对大学生的影响尤为明显,朋友之间的交流和互动可以对大学生的决策过程产生重要影响。

此外,社会舆论和文化价值观也会影响大学生的决策。

例如,某些社会文化环境中,大学生可能会受到就业压力和社交焦虑的影响,从而在决策过程中更加谨慎和保守。

第三个因素是个人特质和价值观。

大学生个人的自我认知、人格特质和价值观念会在决策过程中起到重要的作用。

例如,一个有冒险精神和创造力的大学生可能更加倾向于选择创业或从事创新性工作,而一个稳定和保守的大学生可能更倾向于选择稳定的就业和传统职业。

在大学生决策过程中,路径分析也是至关重要的。

决策路径分析是指分析决策者在决策过程中采取的不同路径和步骤。

一个完整的路径分析应该包括以下几个方面:首先是信息获取。

大学生在做决策之前,需要收集和获取相关的信息,这些信息可以来自于多个渠道,包括网络、媒体、学术杂志等。

信息获取的完整性和准确性将直接影响到决策的结果和质量。

第二个是信息分析和加工。

大学生在获取到信息之后,需要对这些信息进行分析和加工。

他们需要理解和评估不同信息的可靠性和可信度,进行反思和权衡。

这个过程需要批判性思维和思辨能力的支撑。

第三个是评估和选择。

在决策过程中,大学生需要评估和比较不同的选择,并最终选择最符合自身利益和价值观的决策方案。

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路径模型的假设条件和限制

(1)首先要求模型中各变量的函数关系为线性、可加;否则不 能采用回归方法估计路径系数。如果处理变量之间的交互作用 ,把交互项看作一个单独的变量,此时它与其它变量的函数关 系同样满足线性、可加。
(2)模型中各变量均为等间距测度。 (3)各变量均为可观测变量,并且各变量的测量不能存在误差

1.以“salary”为因变量 操作步骤如下: (1)单击“分析”|“回归”|“线性”命令, 弹出图29-12所示。“因变量”框中放入本次需 要比较的变量“salary”,把“educ”、 “salbegin”、 “minority”“jobcat”“gender1”“prevexp ”和“jobtime”放入“自变量”,方法选择“ 进入”。


6.“统计量”按钮
单击“统计量”按钮,弹出图29-13所示的“统 计量”对话框,选择“描述性”,单击“继续 ”完成选择,回到线性回归对话框单击“确定 ”按钮即可计算回归系数。
实例详解

例29.1:我们采用SPSS软件系统自带的数据文件 Employee data.sav(可在SPSS软件的子目录下找 到该数据)来进行路径分析。该数据收录了474个员 工的人事工资资料,序号为434的缺失出生日期,所 以有效为473个,在接下来的分析中,剔除该样品; 该数据包含有:id(编码)、gender(性别)、 bdate(Date of Birth,出生日期)、educ( Educational Level,受教育水平)、jobcat( Employment Category,职位类别)、salary( Current Salary,目前工资)、salbegin(Beginning Salary,初始工资)、jobtime(Months since Hire ,已工作时间)

完成路径图 根据以上6次回归的结果,6次输出的标准系数 即是路径系数(直接效果),我们可以完成模 型1的路径图,如图29-34所示。

图29-35所示为变量相关性列表,图29-36所示 为路径系数分解表。
THE
END

、prevexp(Previous Experience,以前的工作经验 )、minority(是否是少数民族)等10个变量。 gender为属性变量,用“f ”表示female女性,“m ”表示male男性;educ使用受教育的年数衡量; jobcat分为三类:“1”表示clerical(文员), “2”代表custodial(保管人员),以“3”表示 manager(管理人员)。当前工资和初始工资以实 际额为准。已经工作的时间和以前的工作经验均以 月为单位来衡量;是否是少数民族为“0”、“1” 变量,“1”表示“Yes”,是少数民族,“0”表 示“No”非少数民族。用出生日期的年份数来计算 出新变量年龄代替出生日期进行分析。
IBM-SPSS
第29章 路径分析

前面的多元回归分析常用于对影响因素的分 析,但由于只考察变量之间的直接作用,而实际上 变量之间的相关关系往往是一个复杂的传递过程, 因此需要一种可以全面地考察变量间的相互作用, 包括直接作用和间接作用的方法,即本章所介绍的 路径分析(通径分析)。

路径分析通过构建路径图直观地显示变量间的 结构关系,在多元回归的基础上计算变量间的相关 系数,计算结果给出的线性回归方程的标准系数( Standardized Coefficients)也就是我们需要的路径 系数。路径系数分为直接路径系数(某一自变量对 因变量的直接作用)和间接路径系数(该自变量通 过其他自变量对因变量的间接作用)两种。在一个 构造合适的路径图中,任何两个变量间的相关系数就 是连结这两点之间的所有复合链上的路径系数的乘 积之和


4.计算当前年龄 在日期和时间向导第一步对话框中选择“计算 两个日期之间的时间数”,单击“下一步”弹 出图29-9第二步对话框,把变量列表中的 “STIME”和“bdate”放入相应栏中,点开“ 单位”下拉列表,选择“年份”,在“结果” 复选框中选择“取整”。

单击“下一步”按钮,弹出图29-10第三步对话 框,在“结果变量”栏里输入计算生成的新的 变量名称“age”,“变量标签”栏中输入“年 龄”给新的变量加上标签,单击“完成”即可 生成一个新的变量,如图29-11所示。

以“jobcat”为因变量,“educ”、 “gender1”和“prevexp”为自变量,结果可 见,图29-22所示为模型汇总情况,R方=0.329 ,解释度较低,

但图29-23所示为模型方差分析结果依然有统计 学意义,P=0.00。图29-24所示为模型系数。

以“prevexp”为因变量,“gender1”和 “age”为自变量输出结果可见,图29-25所示 为模型汇总,R方=0.687,该模型对变异的解释 度尚可,

2)单击“统计量”按钮,弹出图29-13所示的 对话框,选中“描述性”项,单击“继续”按

结果解读: 图29-16所示为模型汇总,R方=0.841,说明模 型可解释的变异度较高。

图29-17所示为方差分析结果,F=358.914, P=0.000,说明回归模型有意义。源自图29-18所示为回归模型的系数。

3.年龄转换 由于年龄比出生日期更简洁直观,我们把出生 日期转换成年龄进行分析,因为统计资料的时 间不清楚,用现在时间计算并不影响结果,所 以算当下时间的年龄。 单击“转换”|“日期和时间向导”命令,弹出 图29-7所示的对话框,选择“使用日期和时间 进行计算”选项,单击“下一步”按钮,弹出 图29-8所示的对话框,日期和时间向导第一步 对话框。

5.计算路径系数 单击“分析”|“回归”|“线性”命令,弹出线 性回归对话框,如图29-12所示。“因变量”框 中放入本次需要比较的变量“salary”,把要比 较的八个因素“educ”、“salbegin”、 “minority”“jobcat”“gender1”“prevexp ”和“jobtime”放入“自变量”框中,方法选 择“进入”。

2.以“educ”为因变量 操作步骤同上,“因变量”框中放入“educ” ,自变量为“minority”、“gender1”和 “age”,输出结果图29-19所示为模型汇总, 可见R方=0.212,解释效果不是很好。

图29-20所示为模型方差分析结果,可见 F=42.098,P=0.000,模型有意义。图29-21所示为 模型系数。



作为研究焦点的因果联系必须要有足够的理论根据,即使其 统计不显著,仍然应当加以仔细考虑,并寻找其统计不显著 的原因:是否是多重共线性的影响,还是其它路径假设的不 合理而影响了该路径的显著性。
模块解读

1.变量转换 因为性别为属性变量,我们无法对字串变量进 行回归分析,所以需要用转换功能将性别m(男 )和f(女)转换分别成虚拟数字变量1和0。 单击“转换”|“重新编码为不同变量”命令, 弹出变量转换对话框,如图29-4所示。“输出 变量”框中“名称”栏输入一个新的变量 “gender1”,“标签”是“性别”,然后单击 “更改”。

,图29-26所示为模型方差分析结果,P=0.00, 反映模型有意义,图29-27所示为模型系数。

以“salbegin”为自变量,“minority”、 “educ”、“jobcat”、“gender1”和 “prevexp”为自变量输出结果,其结果解释同 上,此处不一一叙述。

以“job time”为因变量,“age”为自变量, 输出结果,其结果解释同上,此处不一一叙述 。


2.“旧值和新值”按钮 单击“旧值和新值”按钮,弹出图29-5所示的 “旧值和新值”对话框,此对话框可用于对目 标变量进行具体变量的转换。在“旧值”的“ 值”栏里输入需要转换的目标变量“m”,“新 值”的“值”中输入新的值“1”,单击“添加 ”按钮,再以同样方法添加“f”和“0”,单击 “确定”按钮,即生成一个新的变量 “gender1”,如图29-6所示。


(4)变量间的多重共线性程度不能太高,否则路径系数估计值 的误差将会很大。
(5)需要有足够的样本量。Kline(1998)建议样本量的个数 应该是需要估计的参数个数的10倍(20倍更加理想)。

路径模型的调试,过程类似于多元回归过程 的调试

如果某一变量的路径系数(回归系数)统计性不显著,则考 虑是否将其对应的路径从模型中删去; 如果多个路径系数同时不显著,则首先删除最不显著的路径 继续进行回归分析,根据下一步的结果再决定是否需要删除 其它原因变量。 进行调试的一般原则,实际进行调试时,还必须考虑模型的 理论基础。
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