通过主成份分析法研究中国各省市医疗卫生情况

赵明豪

【摘 要】随着人类的进步和科技的发展，人们在现代关注的主要问题已经从之前的温饱变成了身体健康。医疗卫生是指以提高人民健康目标，以全民为对象的公共事业。在一些发达国家中，医疗卫生是有政府出资的。但是在中国，医疗卫生体系并没有完全完善，看病难的问题一直存在。更是有一些说法在人们之间流传：医院是给富人开的，穷人根本看不起病。这充分反映了中国目前存在的问题。本论文将根据中国国家统计局的医疗卫生统计数据，通过主成份分析法，分析出各省医疗卫生的相关情况。在31个省市自治区中，医疗卫生整体发展效果较好的为山东、河北；较差的为西藏、青海和宁夏。

【关键词】医疗卫生水平；省份；主成份分析法；健康

一、背景

一个国家的医疗卫生组织包括了该国家内所有保障和提高人民的健康、治疗疾病和受伤的人员、组织、系统和过程。我国医疗与上年（数据发表年的上年，下同）比较，医院增加1061个，基层医疗卫生机构增加16294个，专业公共卫生机构增加91个。 医院中，公立医院13542个，民营医院8437个。医院按等级分：三级医院1399个（其中：三级甲等医院881个），二级医院6468个，一级医院5636个，未定级医院8476个。医院按床位数分：100张床位以下医院13136个，100-199张医院3426个，200-499张医院3402个，500-799张医院1158个，800张及以上医院857个。 基层医疗卫生机构中，社区卫生服务中心（站）32860个，乡镇卫生院37295个，诊所和医务室175069个，村卫生室662894个。政府办基层医疗卫生机构56671个，比上年增加1064个。专业公共卫生机构中，疾病预防控制中心3484个，其中：省级31个、市（地）级399个、县（区、县级市）级2796个。已设立卫生监督机构3022个，其中：省级31个、市（地）级385个、县（区、县级市）级2538个。

即使在建设速度如此快速的条件下，仍然避免不了省份之间的发展速度问题，经济较为发达的省市，医疗卫生硬件设施建设速度相对快一些。并且由于人才流动，导致各省从事医疗卫生的人数不同，导致了各省之间的差异。以下我就将通过一系列的数据，统计分析出各省医疗卫生的状况。

二、数据分析的过程及结果

本次使用数据来自中国国家统计局网站的统计年鉴。为了反应我们所想要的结果，我们提取了医疗卫生机构数、卫生人员数、每万人拥有卫生技术人员数、村卫生室个数、卫生机构床位数、医疗卫生机构诊疗人次、乡镇卫生院诊疗人次七项数据。样本为全国31个省市自治区。

从各主成份的特征值、贡献率及累计贡献率可以看出第一主成份的贡献率为74.831%，第二主成份的贡献率为16.159%。前两个主成份的累计贡献率达到了90.990%。因此，对第三主成分以后的主成份可以完全忽略不计，用前两个主成份可以很好的概括这组数据。

表1给出了未旋转的因子载荷矩阵从前面的分析可知，用前两个主成份就可以概括这组数据，所以应该提取两个公因子t1，t2。

我们设主成份的特征值分别为，分别求出t1、t2。在这里我们给出公式：

t1=（X1/， X2/， X3/， X4/， X5/， X6/， X7/ ）

（这里的Xi是第一主成份中的数据）

t2可以通过类似的方法求出。

最后求出：

t1=（0.4063，0.4247，-0.1062，0.3858，0.4269，0.3902，0.4002）

t2=（-0.1871，0.1777，0.8670，-0.2558，0.0602，0.3216，0.0997）

由主成份向量t1，t2可以看出第一主成份中X1，X2，X4，X5，X6，X7的系数较大，第二主成份中X3系数相比其他数据很大，远远超过其他指标的影响。因此可以把第一主成份看成由医疗卫生机构数、卫生人员数、村卫生室个数、卫生机构床位数、医疗卫生机构诊疗人次、乡镇卫生院诊疗人次所刻画的反映整体医疗卫生的综合指标；第二主成份单独看成由每万人拥有卫生技术人员数的影响指标。

对应的主成份得分表达式为：

y1=0.4063X1+0.4247X2-0.1062X3+0.3858X4+0.4269X5+0.3902X6+

0.4002X7

y2=-0.1871X1+0.1777X2+0.8670X3-0.2558X4+0.0602X5+0.3216X6+

0.0997X7

接下来将我们的原始数据进行标准化，然后带入到是自中计算得出各主成份得分y1，y2。

三、结论

从表3中得出的数据我们不难看出河北、山东、河南、四川的第一主成份得分較高说明这些城市的整体医疗卫生水平较高。西藏、青海、宁夏得分很低，说明水平有待提高。北京、上海第二主成份得分较高，说明卫生技术人员所占比例较高。

我们可以发现一个问题，北京、天津这两个一线城市的第一主成份得分较低，但是第二主成份得分较高。这两个一线城市的分析结果可能不是太准确，有可能是我们分析的数据还不够全面。

参考文献：

[1]陈方樱.数据分析[M].机械教育出版社：陈方樱，2014.

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