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摘要 目的：为精确描述科室各病种平均住院日及病种例数对科室整体平均住院日的综合影响提供可行的定量分析方法。作用：通过此方法，能在科室评价数据对比参考系进行评价时，其不同病种例数及病种平均住院日两个变量出现同向和异向变化时对科室整体平均住院日的影响提供精确的影响权重指数。将此方法推广后能对类似由双变量导致的整体数据波动程度提供一个标准的定量分析方法。
关键词：平均住院日;病种;双变量;定量分析
背景：在进行科室运营数据分析时，常需要对部分关键运营指标进行量化分析，挖掘数据变化背后的原因。以科室平均住院日的异常波动为例，分析中常常需要获知是由哪些病种的变化导致的波动，同时还需要知道是这些病种本身平均住院日的变化或例数的变化导致的波动。
一、科室平均住院日變化常规分析方式
（一）由个别具有较高平均住院日病种数量或平均住院日单指标变化导致的科室平均住院日上涨
平均以某科室A为例，其历史指标显示，科室近年未曾出现较大的平均住院日变化。近年科室长期保持5天/人左右平均住院日，偶有变化，其变化幅度上下均不超过5天/人的20%。但是，在某月数据中，数据分析员观测到当月科室整体平均住院日相比上月出现超过40%涨幅，而上月数据与科室两年整体的平均数据较为接近。数据分析员需要快速而准确地了解是哪一类或多类病种的哪种变化导致的整体数据上涨。为此，数据分析员或可根据经验对比数据，检索平均住院日较高的病种例数是否出现上涨，快速寻找可能存在的原因。详见表1。
如表1所示，2月该科室整体平均住院日由1月4.54天/人上涨至5.18天/人，上涨幅度达到14.3%。而经过简单的分析，科室现有10个是个病种中，其中9个病种的例数和病种平均住院日都未出现超过20%的变化，仅病种6例数增长385%。同时，病种6平均住院日达到11天，远高于科室1月整体平均住院日4.54天。因此，可以通过上述分析快速得出结论，该科室2月相对于1月平均住院日的变化主要源于高平均住院日病种6例数上涨。
如果变化的不是例数，而是某个病种平均住院日，同样可以通过这样的方法快速得出结论。
（二）由个别病种数量和平均住院日双指标同向变化导致的科室平均住院日上涨
如果变化的是某个病种同向的病种平均住院日和例数，同样可以通过上节所述方法快速得出结论。如下表2所示。
二、常规分析方式难以分析科室平均住院日变化的情况
相比上节所述数据变化情况，实际遇到的数据变化情况更为复杂多变。这些实际的变化往往是由多类病种的双向变化组成的，其中个别病种在微观层面的某些变化或导致科室平均住院日增长;同时，另一些病种的变化会导致科室平均住院日下降;再同时，同一病种内部也会出现该病种本身平均住院日上涨，且病种例数下降的双向变化情况。
针对上述复杂的数据变化情况，数据分析员很难以常规分析方法得出造成科室平均住院日变化的可量化结论。如下表3所示。
如表3所示，科室平均住院日2月相比1月上涨23.2%，病种层面出现了4种不同类型的变化。病种2/4/6出现同向单向的变化，分别对科室整体平均住院日单方面造成了正向或负向的影响，从上表数据能将对科室平均住院日产生正向影响的病种与负向影响的病种分别分析，测算出其相互对冲掉的影响，进而了解对整体产生的影响。但是，对于病种1这类双因素双向变化对科室平均住院日造成的影响，很难直接看出其当月相比参考系的变化对科室整体平均住院日的影响是正向的还是负向的，更不清楚其影响权重。
为解决上述问题，文章采用下节所举方法。
三、双变量导致数据波动的定量分析方法
分析：为解决如何描述表3中病种1这类双因素双向变化对整体产生影响的问题，关键在于了解到病种1当月相对于参考系月的整体变化对当月数据的影响。
方法步骤：
1、为此，将采用控制变量法的思路用病种1参考系（即1月）的例数和平均住院日数据替换评价月（即2月）数据，计算出“修正后科室2月整体平均住院日”。
2、将“科室实际整体平均住院日”与“修正后科室2月整体平均住院日”作比较，计算出“科室实际整体平均住院日”相对“修正后科室2月整体平均住院日”变化率X。
3、如果变化率X大于0则说明，该病种1在2月相对1月的变化，对科室整体平均住院日产生正作用，拉高了科室平均住院日;如果变化率X小于0则说明，该病种1在2月相对1月的变化，对科室整体平均住院日产生负作用，降低了科室平均住院日。
4、逐一对科室每个病种均作上述算法，计算得每个病种修正后的科室整体平均住院日变化率X1/X2/```Xn，并将这些变化率降序排序，可按对科室整体平均住院日影响大小排列各个病种。
上述方法步骤如表4所示。
四、双变量导致数据波动的定量分析方法的其他运用
这种方法不仅可以用于平均住院日的分析，也可以用于类似的两种变量共同作用的部分与整体的变化分析。
五、双变量导致数据波动的定量分析方法的缺陷
1、通过此方法仅能看出病种层面对整体的影响，深层的原因还需要进一步挖掘。
2、通过此方法仅能对参考系和评价目标病种结构类似的对象进行比较，如果病种有较大差异，则此种方法需要作适当调整才适用。
参考文献：
[1]黄巧红，朱同玉.基于因子分析法的公立医院运营效率评价[J].解放军医院管理杂志，2019，26（12）：1101-1105.
[2]高婕.加强科室运营分析，助力医院精细化管理[J].中国总会计师，2019（08）：136-137.
[3]贾彩瑕，张宏娟，尹莎.公立医院科室经济运营指标分析体系的构建与研究——以H医院为例[J].商业会计，2018（21）：90-92.
[4]曲智丽，张海，杨絮.当前流行教育数据挖掘与学习分析工具概览[J].中国信息技术教育，2019（06）：77-80.
[5]杨凡. 从不同实验设计方案体验控制变量法在实际中的应用——创新实验教学案例的分析和研讨[C]. .第五届中国教育技术装备论坛获奖论文集（中）.：《中国教育技术装备》杂志社，2014：751-758.
作者简介：
肖晗曦，四川大学华西第二医院运营管理部。
通讯作者：孙率四川大学华西第二医院运营管理部。
关键词：平均住院日;病种;双变量;定量分析
背景：在进行科室运营数据分析时，常需要对部分关键运营指标进行量化分析，挖掘数据变化背后的原因。以科室平均住院日的异常波动为例，分析中常常需要获知是由哪些病种的变化导致的波动，同时还需要知道是这些病种本身平均住院日的变化或例数的变化导致的波动。
一、科室平均住院日變化常规分析方式
（一）由个别具有较高平均住院日病种数量或平均住院日单指标变化导致的科室平均住院日上涨
平均以某科室A为例，其历史指标显示，科室近年未曾出现较大的平均住院日变化。近年科室长期保持5天/人左右平均住院日，偶有变化，其变化幅度上下均不超过5天/人的20%。但是，在某月数据中，数据分析员观测到当月科室整体平均住院日相比上月出现超过40%涨幅，而上月数据与科室两年整体的平均数据较为接近。数据分析员需要快速而准确地了解是哪一类或多类病种的哪种变化导致的整体数据上涨。为此，数据分析员或可根据经验对比数据，检索平均住院日较高的病种例数是否出现上涨，快速寻找可能存在的原因。详见表1。
如表1所示，2月该科室整体平均住院日由1月4.54天/人上涨至5.18天/人，上涨幅度达到14.3%。而经过简单的分析，科室现有10个是个病种中，其中9个病种的例数和病种平均住院日都未出现超过20%的变化，仅病种6例数增长385%。同时，病种6平均住院日达到11天，远高于科室1月整体平均住院日4.54天。因此，可以通过上述分析快速得出结论，该科室2月相对于1月平均住院日的变化主要源于高平均住院日病种6例数上涨。
如果变化的不是例数，而是某个病种平均住院日，同样可以通过这样的方法快速得出结论。
（二）由个别病种数量和平均住院日双指标同向变化导致的科室平均住院日上涨
如果变化的是某个病种同向的病种平均住院日和例数，同样可以通过上节所述方法快速得出结论。如下表2所示。
二、常规分析方式难以分析科室平均住院日变化的情况
相比上节所述数据变化情况，实际遇到的数据变化情况更为复杂多变。这些实际的变化往往是由多类病种的双向变化组成的，其中个别病种在微观层面的某些变化或导致科室平均住院日增长;同时，另一些病种的变化会导致科室平均住院日下降;再同时，同一病种内部也会出现该病种本身平均住院日上涨，且病种例数下降的双向变化情况。
针对上述复杂的数据变化情况，数据分析员很难以常规分析方法得出造成科室平均住院日变化的可量化结论。如下表3所示。
如表3所示，科室平均住院日2月相比1月上涨23.2%，病种层面出现了4种不同类型的变化。病种2/4/6出现同向单向的变化，分别对科室整体平均住院日单方面造成了正向或负向的影响，从上表数据能将对科室平均住院日产生正向影响的病种与负向影响的病种分别分析，测算出其相互对冲掉的影响，进而了解对整体产生的影响。但是，对于病种1这类双因素双向变化对科室平均住院日造成的影响，很难直接看出其当月相比参考系的变化对科室整体平均住院日的影响是正向的还是负向的，更不清楚其影响权重。
为解决上述问题，文章采用下节所举方法。
三、双变量导致数据波动的定量分析方法
分析：为解决如何描述表3中病种1这类双因素双向变化对整体产生影响的问题，关键在于了解到病种1当月相对于参考系月的整体变化对当月数据的影响。
方法步骤：
1、为此，将采用控制变量法的思路用病种1参考系（即1月）的例数和平均住院日数据替换评价月（即2月）数据，计算出“修正后科室2月整体平均住院日”。
2、将“科室实际整体平均住院日”与“修正后科室2月整体平均住院日”作比较，计算出“科室实际整体平均住院日”相对“修正后科室2月整体平均住院日”变化率X。
3、如果变化率X大于0则说明，该病种1在2月相对1月的变化，对科室整体平均住院日产生正作用，拉高了科室平均住院日;如果变化率X小于0则说明，该病种1在2月相对1月的变化，对科室整体平均住院日产生负作用，降低了科室平均住院日。
4、逐一对科室每个病种均作上述算法，计算得每个病种修正后的科室整体平均住院日变化率X1/X2/```Xn，并将这些变化率降序排序，可按对科室整体平均住院日影响大小排列各个病种。
上述方法步骤如表4所示。
四、双变量导致数据波动的定量分析方法的其他运用
这种方法不仅可以用于平均住院日的分析，也可以用于类似的两种变量共同作用的部分与整体的变化分析。
五、双变量导致数据波动的定量分析方法的缺陷
1、通过此方法仅能看出病种层面对整体的影响，深层的原因还需要进一步挖掘。
2、通过此方法仅能对参考系和评价目标病种结构类似的对象进行比较，如果病种有较大差异，则此种方法需要作适当调整才适用。
参考文献：
[1]黄巧红，朱同玉.基于因子分析法的公立医院运营效率评价[J].解放军医院管理杂志，2019，26（12）：1101-1105.
[2]高婕.加强科室运营分析，助力医院精细化管理[J].中国总会计师，2019（08）：136-137.
[3]贾彩瑕，张宏娟，尹莎.公立医院科室经济运营指标分析体系的构建与研究——以H医院为例[J].商业会计，2018（21）：90-92.
[4]曲智丽，张海，杨絮.当前流行教育数据挖掘与学习分析工具概览[J].中国信息技术教育，2019（06）：77-80.
[5]杨凡. 从不同实验设计方案体验控制变量法在实际中的应用——创新实验教学案例的分析和研讨[C]. .第五届中国教育技术装备论坛获奖论文集（中）.：《中国教育技术装备》杂志社，2014：751-758.
作者简介：
肖晗曦，四川大学华西第二医院运营管理部。
通讯作者：孙率四川大学华西第二医院运营管理部。