作者:申西芬 杨瑞琰 徐佑兰
【摘要】 针对湖北省部分口腔医院的医护人员接受培训和学术方面做了一个调查,并应用SPSS软件和EXCEL软件对调查数据进行了系统的处理,通过对数据的整理、系统的分析,反映出当前口腔医院的护理人员的整体受训情况不佳,整体素质也有待提高,要更好的服务病人就要求一支掌握专业理论和技术的口腔医疗护理队伍,而对护理队伍的专业培训显得尤为迫切和需要。
【关键词】 SPSS; EXCEL; 相关性分析;口腔护理人员
SPSS (Statistical Product and Service Solutions,统计产品和服务解决方案)是由美国SPSS公司20世纪80年代初开发的大型统计学软件包。它是目前世界上最新、最流行、最受欢迎的统计软件包之一。它包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等基本功能。SPSS统计分析过程包括统计、均值比较、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等[1]。 EXCEL是美国微软公司推出Office软件系列中的计算机应用软件,它具有强大的数据处理能力和图表输出展示功能,在各行业中均得到普遍的应用。在医疗调查报告中,往往需要对大量冗杂的数据进行详细的计算处理,需要统计数据的算数平均值、不同数据分布的类型、各个调查因子之间的相关性等,因此该过程势必是一项相当繁杂的工作,如果能有效地联合运用SPSS和EXCEL软件,则会大大降低统计工作的工作量。本文就是利用这两个软件对口腔护理人员基本情况调查的数据进行相关的处理[2]。 下面主要对湖北省口腔护理人员在年龄、职称、工作年限、所在单位、岗前培训、岗前培训时间、近5年来参加口腔医疗专业学习班情况、外出学习情况、护理人员对本单位继续教育培训情况的满意度、护理人员对护理培训的兴趣情况、个人订阅杂志情况、近5年内发表论文情况、对培训感兴趣的类别13个方面的数据进行具体地应用处理。
1 基本情况
1.1 调查对象
本研究的抽样调查对象包括湖北省的83家医疗单位,发放问卷340份,回收问卷323份,有效率95%。其中口腔专科医院共抽样护士91人,综合医院口腔科抽取229人,口腔门诊3人。中专89人,大专140人,本科90人,硕士4人;年龄20~54岁,平均年龄33.48岁。
1.2 研究方法
采用问卷调查法。问卷是在参考国内外相关文献的基础上,结合口腔专科实际工作自行设计,并请有关专家进行审阅及修改。内容包括3部分,13个方面:①基本资料:年龄、职称、学习经历;②培训情况:岗前培训、近5年来参加口腔医疗专业学习班情况、学习内容、培训内容、外出学习情况;③个人反馈信息:护理人员对本单位继续教育培训情况的满意度、护理人员对护理培训的兴趣情况、个人订阅杂志情况、近5年内发表论文情况、对培训是否感兴趣。
1.3 处理方法
为获取真实可靠的调查数据,需要对统计数据进行缺失值、奇异值和极端值的处理。对缺失值采用线形回归法进行估计和替代,对奇异值和极端值采用QQ图提出飞点法。
本研究的数据统计均是在EXCEL2003和SPSS13.0软件中操作的,对于数据相关性的检验是在0.01水平下检测的。
2 数据处理
2.1 剔除异常数据
2.1.1 缺失值处理
缺失值是数据分析中一个非常常见的现象, 此处出现的主要原因有是拒绝回答等,对此应对缺失值的进行检测,SPSS 默认缺失值以黑点表示,可以通过快速浏览数据列表发现, 记录下缺失值所在的变量即数据的列。对于缺失值的处理方式有以下3种:剔除有缺失值的观测单位,即删除SPSS数据列表中缺失值所在的数据行;在SPSS的统计分析程序中,打开options 按钮,便会出现缺失值的处理栏, 可分别选择下列选项:“剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位”、“剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位”。虽然这种做法可以为执行许多统计分析命令扫清障碍,但这要求每一步统计分析都联系于特定的有效样本容量,而样本容量不能稳定会给整个分析带来不便。对缺失值进行估计后补上,主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计;二是用SPSS 提供的工具进行估计。在“transform”菜单下的“replace missing values”列出了5 种替代的方法:① series mean:以列的算术平均值进行替代;② mean of nearly point :以缺失值邻近点的算术平均值进行替代;③ Median of nearly point :以缺失值临近点的中位数替代;④ linear inter pol ation:根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代;⑤ linear trend at poi nt :用线形回归法进行估计和替代[7]。本研究采取的方式为调查单位如果缺失两个以上的变量则剔除该调查单位,否则采用“near inter pol ation”的方法,根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代。
2.1.2 奇异值和极端值的处理
奇异值和极端值是指各变量中与整体数据相距太远的极值, 由于它的夸大作用,常常会歪曲统计结果,导致犯一类和二类错误。通常有4种原因可导致奇异值和极端值的出现:① 数据输入时出错;② 在不同数据格式之间进行转换时,缺失值处的数码代号被当成了实际观测值;③ 出现奇异值的样本并非属于所要考察的总体;④ 考察的样本相对于正态分布有比较多的极值。在描述统计分析菜单下,点击Explore ( 探索性分析) 对话框后把变量选入Variables框中,单击统计量选择描述统计量,单击图可以选择箱形图、茎叶图、直方图与正态检验的QQ 图等检测有无极端值和奇异值[7]。
2.2 基本统计量
经过对有效数据的统计,得出此次调查对象的平均年龄为33.48岁,最小年龄为20岁,最大为54岁,平均工作年限为14.27年;硕士学历的仅占1.18%,本科学历的占26.47%,大专学历的占41.18%,其余的为中专学历;主任护师有0.59%,副主任护师5.59%,主管护师38.24%,护师20.29%,护士34.98%;其中75.59%的人受过岗前培训,岗前培训时间在1周以内的达27.06%,在1个月的达27.94%,2个月的占7.64%,3个月的占20%,半年以上的达到17.36%,近5年内有49.41%的人员接受过培训,护理工作人员中有过出境学习经历的占28.24%,仅仅有0.59%人的不订阅杂志;70%的人员没有发表过论文,仅有7.4%的人员发表3篇以上的论文;67.94%的对护理培训是感兴趣的,仅有2.64%的人对培训是不感兴趣的。
2.3 调查各元素相关性的比较分析[3~6]
此次调查的13个元素之间是否是相关的,存在怎样的相关性,下面将使用SPSS软件处理这一问题。
首先将筛选后的有效数据加载到SPSS界面上,调整为规范数据格式(统一用1表示‘是’,2表示‘否’)。
如图2所示,从菜单中选择Analyze→Correlate→Bivariate,弹出Bivariate Correlations(双变量相关分析)主对话框(图5),选取护理人员的职称、学历两个变量放进variables,点击Options(选项)按钮,弹出Options(选项)对话框,选择Means and standard deviations 和 Exclude cases pairwise, 如图3。
图1 QQ 图演示‘飞点’(略)
图2 双变量相关分析主对话框(略)
图3 相关分析选项对话框(略)
输出结果为:(略)
图4 两变量的基本统计量(略)
图5 Pearson相关分析(参数方法)(略)
图5是Pearson相关分析(参数方法)的结果,“年龄”与“职称”的相关系数r=0.713,P=0.000,两者存在显著相关关系。也就是说在现有的医院里面,护理工作人员的职称是和年龄密切相关的。
按照同样的方法和操作过程,我们可以将本调查中的13个变量分别进行相关性的处理分析,从而找出护理工作人员受训情况。通过SPSS13.0的处理得出个变量之间的相关性如下:
表1 发表论文与其他变量间的相关性(略)
由此可以得出护理人员所发表的论文的数目和年龄、工作年限、学历、职称、岗前培训时间、5年内是否受过培训,外出学习情况是显著相关的,因此医疗单位若想要提高护理人员的理论水平,专业水平则需要增加对他们的培训时间和力度,增加外出学习的机会。对于护理人员个人如果要提升个人的业务水平则要提高个人的文化程度,增加工作经验,力争多受到培训、增加外出学习的机会。
3 结论
本研究通过对湖北省口腔护理工作人员的抽样调查数据的统计处理分析得到以下结论:①整个护理工作人员队伍的整体素质不佳,包括平均年龄较高,整体学历较低;②培训情况较差:近5年内仅有不到一半的人员参加受训,科学技术是不断发展的,口腔医疗方面的技术日新月异,工作人员一定要及时的接受新的技术和方法的培训和更新,才能配合医生更好的为病人服务;③培训时间较短:82.64%的护理工作人员接受培训的时间不到半年,较短的时间内她们不能很好的掌握业务知识;④外出学习机会较少;随着我国医疗卫生事业的发展,口腔医疗保健服务不断向国际接轨,应该创造并增加外出机会;⑤学术氛围不佳:70%的人员没有发表过论文,仅有7.4%的人员发表3篇以上的论文,对此,单位应该加强对学术氛围的营造。总之,通过此次调查,可以发现护理人员对培训的兴趣还是很浓厚的,只是需要相关培训方面的加强,缺乏外出学习交流的机会,没有浓厚的学术氛围,单位应该针对这些方面着手制出相应的对策。
参考文献
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