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文档简介
第七章卫生信息分析与决策1卫生信息管理学学习目标掌握各种卫生信息分析方法和卫生决策方法。熟悉卫生信息分析的概念、步骤,决策的类型、步骤。了解卫生信息分析的特点,信息分析方法的体系结构及演变,决策支持系统的特征、分类及结构等方面内容。2卫生信息管理学主要内容第一节卫生信息分析概述第二节卫生信息分析方法第三节卫生决策3卫生信息管理学第一节卫生信息分析概述主要内容:一、卫生信息分析的概念二、卫生信息分析的步骤4卫生信息管理学一、卫生信息分析的概念(一)信息分析1.信息分析(informationanalysis)信息分析是一种以信息为研究对象,根据拟解决的特定问题的需要,收集与之有关的信息进行分析研究,旨在得出有助于解决问题的新信息的科学劳动过程。卫生信息管理学5一、卫生信息分析的概念2.信息分析的主要内容(1)从混沌的信息中利用比较、判别、检索、相关分析等方法获取或提炼出有针对性的、有助于解决问题的信息。(2)通过聚类分析、内容分析等方法,从表层信息中发现隐藏信息,从离散信息中识别聚类信息。卫生信息管理学6一、卫生信息分析的概念2.信息分析的主要内容(3)利用预测方法从过去和现在的信息中推演出未来信息,使用统计、系统辨识、内容分析等方法从部分信息中推出总体信息,从不完整、不充分的局部信息中得出整体的状态。(4)利用模型方法、关联树法等揭示相关信息的结构和变化规律。卫生信息管理学7一、卫生信息分析的概念(二)卫生信息分析1.卫生信息分析(healthinformationanalysis)卫生信息分析是对卫生、医疗、保健等领域中产生的信息活动的各种因素(包括信息、技术、人员、机构等)进行提炼、加工、鉴别和筛选,经分析研究得出有助于解决问题的新信息,为与卫生事业相关的活动提供决策服务的科学劳动过程。卫生信息管理学8一、卫生信息分析的概念(二)卫生信息分析2.卫生信息分析的特点共性:针对性与灵活性系统性与综合性智能性与创造性预测性与近似性科学性与特殊性循环性与连续性卫生信息管理学9特性:应用性私密性一、卫生信息分析的概念(二)卫生信息分析3.卫生信息分析的功能与作用:整理功能评价功能
预测功能反馈功能
卫生信息管理学10二、卫生信息分析的步骤卫生信息管理学11选题撰写分析报告信息整理鉴别与分析收集信息制订研究计划(一)选题信息分析的课题主要是为了解决卫生保健服务实践中遇到的具体问题。选题是课题成败的关键,也是研究水平的标志。选题时要考虑到需要与可能、求实与创新、战略与战术、长远与当前等诸多关系,做到审时度势、扬长避短、讲究效益。选题一般要经过提出课题、分析课题、初步调查和撰写开题报告等步骤。卫生信息管理学12二、卫生信息分析的步骤(二)制订研究计划信息分析是一项研究型活动,和其他科研活动一样,也要有详细的研究计划。计划的内容要阐述课题目的、制定调查大纲、选定研究方法、预计成果形式、明确人员分工和完成时间与实施步骤、制定课题计划表。卫生信息管理学13二、卫生信息分析的步骤(三)收集信息信息分析所要收集的信息可以分为文献信息和非文献信息两种。文献信息根据载体的不同,可分为印刷型、缩微型、机读型、声像型、网络型等;根据编辑出版形式不同,可以分为图书、期刊、报纸、研究报告、会议文献、专利文献、标准文献、政府出版物等。非文献信息包括实物信息、口头信息。对非文献信息主要通过社会调查法获取。卫生信息管理学14二、卫生信息分析的步骤二、卫生信息分析的步骤(四)信息整理、鉴别与分析信息整理的过程就是信息组织的过程,使信息从无序变为有序,成为方便利用的形式;信息整理一般包括形式整理与内容整理两个方面。鉴别的过程就是剔除质量低劣、内容不可靠、偏离主题或者重复的资料,也是区别重要信息与次要信息的过程,以便在选用信息资料时做到心中有数。鉴别时需考虑信息的可靠性、新颖性、全面性和适用性等指标。卫生信息管理学15(四)信息整理、鉴别与分析分析的过程是对整理、鉴别之后的信息进行系统分析,通过定性或定量的方法,提出观点、得出结论,形成新的增值信息产品。分析是整个信息分析流程中最重要的一环,是一项综合性很强的思维活动,需要运用多种方法、手段将获得的经整理鉴别后的信息进行定性或定量分析,得出结论。信息分析的智能性和创造性的特点正是通过该阶段才充分体现出来的。卫生信息管理学16二、卫生信息分析的步骤(五)撰写分析报告任何研究成果,最终总是要用文字记录下来,一方面便于得到社会的认可,另一方面可以使其进入科学交流系统,发挥更大的社会作用。因此,编写研究报告是信息分析工作的最后一道工序,也是很重要的一个工作环节。卫生信息管理学17二、卫生信息分析的步骤(五)撰写分析报告分析报告由题目、绪言、正文、结论、附录和参考文献几部分组成。1.绪言:阐明课题的基本情况,包括课题目前的研究水平和发展概况,可能遇到的困难和各种限制条件,本课题与其他问题的关系等。绪言还应当交代选题目的,说明对原始信息选择和收集的原则与依据以及收集的时间、地理范围等。卫生信息管理学18二、卫生信息分析的步骤(五)撰写分析报告2.正文:是研究报告的核心部分。主要是作为论证或预测所依据的事实和数据,论证或预测所采用的方法以及详细的推演、论证及预测过程。3.结论:结论部分一般是对报告中最重要和最新颖的数据和事实进行分析研究,将研究结果用简洁明了的文字表达出来。卫生信息管理学19二、卫生信息分析的步骤(五)撰写分析报告4.附录:把一些经常引用的图、表、数据以及技术经济指数等重要资料作为附录,统一集中放在结论或者建议部分的后面。5.参考文献:研究报告的最后要列出撰写这篇报告时所参考的文献目录,目的是为别人进行类似课题研究提供线索,同时也提高用户对于研究报告的信赖程度。卫生信息管理学20二、卫生信息分析的步骤第二节卫生信息分析方法主要内容:一、信息分析方法体系简介二、信息分析方法21卫生信息管理学一、信息分析方法体系简介(一)信息分析方法的体系结构信息分析方法的来源是多方面的,为了能系统、全面地认识和掌握各种分析方法,许多学者对信息分析的方法体系进行了研究,这些方法体系为建立新体系提供了基础,其中有代表性的有:层次性的方法体系、流程与方法集成的方法体系和功能与结构对应的方法体系。这些方法体系都认为信息分析方法分为定性分析法、定量分析法及定性和定量相结合的分析法。卫生信息管理学221.层次性的方法体系(卫生信息管理学232.流程与方法集成的方法体系卫生信息管理学243.功能与结构对应的方法体系卫生信息管理学25(二)信息分析方法的演变伴随着计算机软硬件技术的飞速发展,现代信息分析方法和手段也愈加趋于自动化、智能化。1.计算机辅助信息分析计算机辅助信息分析代表了信息分析发展的重点和未来方向,其实现及发展大体可分为三个阶段:(1)计算机辅助数据处理阶段(2)系统支持阶段(3)人工智能阶段卫生信息管理学26一、信息分析方法体系简介(二)信息分析方法的演变2.基于数据仓库的信息分析方法3.基于数据挖掘和知识发现的信息分析方法4.其他方法卫生信息管理学27一、信息分析方法体系简介二、信息分析方法(一)信息计量学方法信息计量学(informetrics)是一门采用定量方法来描述和研究情报(信息)的现象、过程和规律的学科,是情报学关于定量分析的分支学科,它是由数学、统计学、运筹学等与情报学紧密结合而成的,具有交叉学科的性质。信息计量方法中最经典的当属洛特卡定律、布拉德福定律、齐普夫定律3大定律。卫生信息管理学28(一)信息计量学方法1.洛特卡定律(Lotka'slaw)
洛特卡定律
是描述文献著者分布理论中影响最大的定律,它揭示科学生产率以及作者与论文数量之间的关系。1926年,洛特卡在其“科学生产率的频率分布”一文中提出“科学生产率”的概念,即科研人员在科学上所表现出的能力和工作效率,通常用其发表的科学文献的数量来衡量。在文中,他描述了作者频率与论文数量关系的一般公式,还阐述了科学生产率的平方反比律,他的研究成果被称为洛特卡定律。卫生信息管理学29二、信息分析方法(一)信息计量学方法1.洛特卡定律(Lotka'slaw)
(1)洛特卡定律的数学表达式f(x)=C/x2
(7-1)式中,x表示论文篇数;f(x)表示发表x篇论文的著者占著者总数的百分比;C为某主题领域的特征常数。通过级数求和可以得出C=6/π2=0.6079=60.79%,即写一篇论文的著者占全部著者总体比例的60%左右。卫生信息管理学30二、信息分析方法(一)信息计量学方法1.洛特卡定律(Lotka'slaw)
(1)洛特卡定律的数学表达式由于C在数值上等于f(1),故式7-1可变为:f(x)=f(1)/x2
(7-2)式中f(x)为发表x篇论文的著者数量。该式在实际中更常用和方便。卫生信息管理学31二、信息分析方法(一)信息计量学方法1.洛特卡定律(Lotka'slaw)
(2)洛特卡定律的应用在信息分析与预测方面,可以预测发表不同数目论文的著者的数量和特定学科的文献数量,便于搜集信息、掌握信息流的变动规律、预测科学家数量的增长,从而进行文献情报的科学管理以及情报学理论研究等。在科学学和人才学方面,通过对科学论文著者结构、著述特征的统计和计量分析,可以了解科学活动的特点,掌握科学发展的规律,合理地组织科研团队,为整个科学学和人才学的研究提供新的途径和手段。卫生信息管理学32二、信息分析方法(一)信息计量学方法2.布拉德福定律(Bradford'slaw)
布拉德福定律是定量描述学科专业论文在相关期刊中集中—分散状况的规律。由英国著名文献学家B.C.布拉德福于二十世纪30年代率先提出的描述文献分散规律的经验定律。其文字描述为:每种科技期刊都隶属于某一学科分类,如果将科技期刊按其刊载某学科专业论文的数量多少,以递减顺序排列,那么可以把期刊分为专门面对这个学科的核心区、相关区和非相关区,各个区的文章数量相等,此时核心区、相关区、非相关区的期刊数量n1,n2,n3之间存在如下关系:n1:n2:n3=1:α:α2
(α>1)
(7-3)
式中α为布拉德福常数。卫生信息管理学33二、信息分析方法(一)信息计量学方法2.布拉德福定律(Bradford'slaw)
布拉德福定律可用于确定核心期刊,指导读者利用重点文献;指导期刊订购,进行动态馆藏维护;在文献检索时考查检索工具的完整性等。卫生信息管理学34二、信息分析方法(一)信息计量学方法3.齐普夫定律(Zipf'slaw)齐普夫定律是揭示文献的词频分布规律的基本定律。由美国学者G.K.齐普夫于20世纪40年代提出,它可以表述为:如果把一篇较长文章(约5000字以上)中每个词出现的频次统计起来,按照高频词在前、低频词在后的递减顺序排列,并用自然数给这些词编上等级序号,即频次最高的词等级为1,频次次之的等级为2,......,频次最小的词等级为D,那么等级值和频次值的乘积是一个常数。卫生信息管理学35二、信息分析方法(一)信息计量学方法3.齐普夫定律(Zipf'slaw)(1)齐普夫定律的数据表达式若用f表示频次,r表示序号,则有f×r=C(7-4)式中C为与样本有关的常数。卫生信息管理学36二、信息分析方法(一)信息计量学方法3.齐普夫定律(Zipf'slaw)(2)齐普夫定律的应用齐普夫定律对于提示书目信息特征、设计情报系统、制定标引原则、进行词汇控制等具有理论指导意义;在科学评价和科技管理领域,通过主题词或关键词的计量分析,可以了解某一学科或专业领域的发展阶段和发展动向。
卫生信息管理学37二、信息分析方法(一)信息计量学方法4.引文分析法(citationanalysis)
所谓引文分析法是指利用各种数学及统计学方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法,对文献的引用与被引用现象进行分析,以便揭示它们所蕴涵着的研究对象具有的规律的一种信息计量学方法。引文分析法也是信息计量学中非常常用的方法。卫生信息管理学38二、信息分析方法(一)信息计量学方法4.引文分析法(citationanalysis)
(1)引文分析法的步骤卫生信息管理学39选取统计对象得出结论引文分析统计引文数据二、信息分析方法(一)信息计量学方法4.引文分析法(citationanalysis)
(1)引文分析法的步骤1)选取统计对象:根据所要研究学科的具体情况,选择该学科中有代表性的权威期刊若干,确定一定时间范围内相关论文作为统计对象。2)统计引文数据:从选取的相关论文中,分项统计每篇论文所附引文的数量、出版年代、发表期刊、语种、类型、引文作者、论文作者和自引量等。在进行引文数据统计时,必须注意选准统计对象。卫生信息管理学40二、信息分析方法(一)信息计量学方法4.引文分析法(citationanalysis)
(1)引文分析法的步骤3)引文分析:在获取的引文数据基础上,根据研究目的,对引文的各种指标进行分析。4)得出结论:根据引文分析原理和其他一般原则进行判断和预测,得出分析结论。四步当中,最关键的当属统计引文数据,因为无论何种类型的引文分析,都必须以统计得到的引文数据为基础。目前,最常用的可供进行引文分析的工具主要是美国的WebofScience数据库、期刊引证报告(JCR)等。卫生信息管理学41二、信息分析方法(一)信息计量学方法4.引文分析法(citationanalysis)
(2)引文分析法的应用测定学科的影响和重要性;研究文献老化和情报利用规律;研究情报用户的需求特点;进行科学水平和人才评价。卫生信息管理学42研究学科结构;研究学科情报源分布;确定核心期刊;研究科学交流和情报传递规律;二、信息分析方法(二)聚类分析方法1.聚类分析的定义
聚类分析(clusteranalysis)是将一组物理的或抽象的对象,根据它们之间的相似程度,分为若干组,使得同一个组内的数据对象具有较高的相似度,而不同组中的数据对象是不相似的。相似或不相似的描述是基于数据描述属性的取值来确定的。通常利用(各对象间)距离来表示。卫生信息管理学43二、信息分析方法(二)聚类分析方法
(1)聚类与分类聚类分析与分类不同。对于分类问题,事先了解训练样本的分类属性,将数据对象分到不同的已知类中,如在人口统计中将每个调查对象分类到老年组、中年组等;而聚类分析,则是在划分的分类体系未知的情况下,将数据对象分成不同类,需在训练样本中找到这个分类属性。卫生信息管理学44二、信息分析方法(二)聚类分析方法
(2)聚类数据用于聚类的数据通常为一个对象-属性结构的数据矩阵,由n个对象组成,利用p个属性来进行n个对象的描述,数据矩阵采用形式为n×p矩阵来表示。卫生信息管理学45二、信息分析方法(二)聚类分析方法(3)卫生信息分析中的数据变量区间标度变量:是一个粗略线性标度的连续度量,比如重量、高度、温度等二元变量:只有两个状态,取0或1值,其中0代表(变量所表示的)状态不存在,而1则代表相应的状态存在
标称型变量:是二元变量的一个扩展,可以对两个以上的状态进行描述本部分内容重点在于说明聚类分析的原理,故仅以连续型数据作为样本。卫生信息管理学46二、信息分析方法(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(1)计算对象间的相似性(2)将聚类对象分到各个类别卫生信息管理学47二、信息分析方法(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(1)计算对象间的相似性
聚类分析所依据的基本指标是聚类对象的相似性,而相似性的描述是基于数据描述属性的取值来确定的。通常利用(各对象间)距离表示。欧几里得(euclidean)距离比较常用,其公式为:
其中i=(xi1,xi2…xip)和j=(xj1,xj2…xjp)
是两个p维的数据对象。卫生信息管理学48二、信息分析方法(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(1)计算对象间的相似性
经计算后,数据矩阵转换成相似矩阵卫生信息管理学49二、信息分析方法(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(1)计算对象间的相似性
卫生信息管理学50二、信息分析方法
矩阵中d(i,j)是对象i和对象j之间的相似性的量化表示(欧几里得距离的数值),通常为一个非负数,d(i,j)=d(j,i),d(i,i)=0。对象i和对象j越相似,d(i,j)越接近0;对象i和对象j差异越大,该数值d(i,j)越大。
(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(1)计算对象间的相似性
卫生信息管理学51二、信息分析方法值得注意的是,数据矩阵的行和列分别代表不同实体,有时也称为二模矩阵,而相似矩阵的行与列代表相同实体,有时也称为单模矩阵。许多聚类算法以相似矩阵为基础。如果数据是以数据矩阵形式给出,则往往需用距离公式计算,将数据矩阵转换为相似矩阵。在运用聚类分析软件进行聚类分析的时候,要分清软件需要输入的是哪一种类型的矩阵。
(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(2)将聚类对象分到各个类别(以层次聚类法为例)卫生信息管理学52二、信息分析方法层次聚类方法(hierarchicalclustermethod)就是通过分解所给定的数据对象集来创建一个层次,直到满足某种条件为止。依层次分解形成的方式,可以将层次方法分为自底向上和自顶向下两种类型。(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(2)将聚类对象分到各个类别(以层次聚类法为例)卫生信息管理学53二、信息分析方法自底向上的层次方法也叫凝聚的方法,从每个对象均作为一个单独的组开始,逐步将这些(对象)组进行合并,直到组合并在层次顶端或满足终止条件为止;自顶向下层次方法也叫分裂的方法,从所有对象均属于一个组开始,每一次循环将其组分解为更小的组,直到每个对象构成一组或满足终止条件为止。
(二)聚类分析方法2.聚类分析的基本步骤(2)将聚类对象分到各个类别(以层次聚类法为例)卫生信息管理学54二、信息分析方法在聚类的过程中,随着单个的对象组合成为一个类别,需要重新计算其他聚类对象与新生成的类之间的距离,四个广泛使用的计算聚类间距离的度量方法如下:最小距离:
最大距离:
平均值的距离:
平均距离:
其中|P-P’|为两个数据对象或点P和P’之间的距离,mi是聚类Ci的平均值,ni是聚类Ci中的对象个数。(三)关联规则挖掘方法1.关联规则与关联规则挖掘关联规则(associationrule)是指在同一个事件中出现的不同项的相关性。关联规则反映了一个事件和其它事件之间依赖或依存的关系,如果我们确定两项或多项属性之间存在着关联,那么我们就可以根据其中一项的属性值来预测其它属性的值。关联规则挖掘就是从大量的数据中挖掘出描述数据项之间相互联系有价值的知识。卫生信息管理学55二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法2.关联规则挖掘的意义购物篮分析:关联规则挖掘中的经典案例,在美国的沃尔玛连锁超市发现,每逢周末,位于某地区的沃尔玛连锁超市啤酒和尿布的销量很大,通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着内在联系,一些年轻的父亲下班后经常去超市买婴儿尿布,在购买尿布的年轻父亲中,有30%~40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起,明显增加了销售量。卫生信息管理学56二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法2.关联规则挖掘的意义在生物医学领域,很多中医药学者利用关联规则挖掘中药方剂的配伍规则,如四君子汤类方药物配伍规律、急性冠脉综合征遣药组方规律、肝脾不调证中药配伍规律、明清脾胃湿热方用药关联规则等。临床上,也有应用关联规则对医学图像进行智能分类,挖掘脑部医学图像中的关联规则,构建图像数据挖掘的模型。基础研究中,有学者应用关联规则挖掘分析基因表达数据,如构建人小脑发育的基因表达关联网络,也有挖掘基于功能模块组织癌细胞系基因表达谱的关联规则。卫生信息管理学57二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法2.关联规则挖掘的意义对于卫生信息分析,可以从大量医疗门诊以及传染病报告的记录中发现有意义的关联关系,可以有助于医疗诊断和治疗决策,提高医疗服务治疗并降低医疗服务费用。卫生信息管理学58二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法
3.关联规则的表现类型关联规则是一种形如XY的规则,其中X和Y是项目的集合。它说明如果X在数据库中发生,那么Y也会以一定的概率发生。
卫生信息管理学59二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法3.关联规则的表现类型(1)根据规则中所处理的值类型:如果规则考虑的关联是项的在与不在,则它是布尔关联规则,如:性别=“女”职业=“秘书”;如果规则描述的是量化的项或属性之间的关联,则它是量化关联规则,如:性别=“女”avg(收入)=2300。卫生信息管理学60二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法3.关联规则的表现类型(2)根据规则中涉及的数据维:如果关联规则中的项或属性每个只涉及一个维,则它是单维关联规则,如啤酒
尿布;如果规则涉及两个或多个维,则它是多维关联规则,例如:性别=“女”职业=“秘书”,是一个二维关联规则。卫生信息管理学61二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法3.关联规则的表现类型(3)根据规则集所涉及的抽象层:有些挖掘关联规则的方法可以在不同的抽象层发现规则。若规则涉及不同抽象层的项或属性,规则内容描述由于涉及多个不同抽象层次概念,则称所挖掘的规则为多层关联规则,如:台式机Sony打印机。如果在给定的规则集中,规则不涉及不同抽象层的项或属性,仅涉及单一层次的概念,那这样的关联规则就称为单层次关联规则。如:IBM台式机Sony打印机。卫生信息管理学62二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法4.关联规则挖掘的基本过程:(1)找出所有频繁项集:根据定义,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持计数一样。(2)由频繁项集产生强关联规则:对于给定的一个事务集D,挖掘关联规则就是支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的强关联规则。卫生信息管理学63二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法4.关联规则挖掘的基本过程:评价关联规则的两个重要的指标:支持度:P(A∪B),即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。用来描述一个规则的重要性。可信度:P(B|A),即在出现项集A的事务集D中,项集B也同时出现的概率。用来描述规则发生的可能性。卫生信息管理学64二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法4.关联规则挖掘的基本过程:设置支持度和置信度的意义在于支持度很低的规则可能只是偶尔出现,支持度通常用来删去那些不令人感兴趣的规则,而可信度则是用来筛选出通过规则进行推理的可靠性。一般我们用0和100%之间的值表示支持度和可信度。卫生信息管理学65二、信息分析方法(三)关联规则挖掘方法4.关联规则挖掘的基本过程:关联规则挖掘算法中最重要的部分是发现频繁项集,该过程受到用户给定的最小支持度的影响。同时满足最小支持度阈值(min-sup)和最小可信度阈值(min-conf)的关联规则称作强关联规则。
卫生信息管理学66二、信息分析方法卫生信息管理学67第三节卫生决策主要内容:一、决策与决策支持系统概述二、卫生决策与卫生决策支持系统三、决策支持系统的发展卫生信息管理学68(一)决策与决策系统决策(decision)就是人们为了达到一定的目标,运用科学的理论与方法,系统地分析各种条件,从得出的若干个可能的策略(例如行动、方案等)中选取效果最好的策略的过程。简言之,决策是在分析信息的基础之上选择最佳行动方案的过程。决策的基本要素包括决策者、决策对象和决策方法。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学69(一)决策与决策系统决策系统是决策者、决策对象和决策方法在一定条件下构成的统一体。决策是决策者的思维活动过程,而决策系统是在此过程中为决策者提供数据、信息和分析方法的信息系统。一个决策系统可包括多个子系统。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学70(二)决策的分类1.根据决策活动特征分类
可将决策分为非结构化决策、结构化决策和半结构化决策。(1)非结构化决策:缺乏决策准则,决策过程没有规律可循,解决方法具有较强的不确定性,只能根据当时情况和现有资料,凭决策者的经验、智慧进行决策。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学71(二)决策的分类1.根据决策活动特征分类
(2)结构化决策:决策目标明确,决策过程是常规的,可事先确定一系列决策准则,按照这些准则能够得到明确的决定。(3)半结构化决策:介于非结构化决策与结构化决策之间,一些决策阶段是非结构化的,还有一些决策阶段是结构化的,这样的决策活动称为半结构化决策。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学72(二)决策的分类2.根据决策者在组织中的地位分类(1)战略决策:该决策活动会对组织的整个活动造成较大的影响,是全局性的,重点在于系统的方向与目标的选定,具有全局性、方向性、战略性和长期性等特点。通常属于非结构化决策或半结构化决策。决策过程中各阶段的输入输出结果无明确规定,会对组织全体产生很大的影响,因而无法预测每一步的结果,也没有标准的解决过程。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学73(二)决策的分类2.根据决策者在组织中的地位分类(2)作业决策:是对常规问题的决策,在系统的方向与目标确定以后,选择达到目标的方法等手段的决策,带有局限性,常常不断变化和调整。这类决策符合结构化决策的条件。(3)战术决策:指为了保证战略决策的实现而制定的,是对局部的战术性问题的决策,具有局部性、暂时性和策略性等特点。处于战略性决策和作业性决策之间,其中一部分属于结构化决策。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学74(二)决策的分类3.根据决策条件分类
(1)确定型决策:所面临的各种条件和因素以及结果都准确知道时,这类问题的决策称为确定型决策。这类决策问题只可能有一种状态,状态变量只能取一个值,一般可通过数学上求最优解的方法来选择方案。这是一种理想的状态,而现实中的大多数问题是不能用确定型决策解决的。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学75(二)决策的分类3.根据决策条件分类
(2)风险型决策:若每一种方案的可能结果有两种或两种以上,且知道每一种结果发生的可能性(概率),这类问题的决策称为风险型决策。各种结果出现的可能性可以通过预先估计或用历史的资料测算来得到。但无论选择哪一种方案,都可能冒一定的风险。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学76(二)决策的分类3.根据决策条件分类
(3)不确定型决策:每种方案所需的条件及可能带来的结果都不可能确定的决策称为不确定型决策。不确定型决策对每种方案的各种可能的结果无法得到具体的发生概率,也不宜对这一概率做出主观上的估计,易受决策者心理导向的影响。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学77(三)决策的步骤一、决策与决策支持系统概述确立目标选择方案评估方案拟订方案收集信息分析预测执行方案评价与控制卫生信息管理学78(三)决策的步骤1.确立目标
首先必须明确要解决的问题。管理中的问题是指在组织目标的实现过程中需要研究讨论并加以解决的矛盾、疑难点,在明确问题的基础上确立决策目标。决策目标必须明确,要在时间、地点、数量等方面加以确定。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学79(三)决策的步骤2.收集信息分析预测
预测是计划和决策的前提和基础,没有科学的预测,就不会有科学的决策和成功的计划。要解决问题,首先要分析问题。因此,要求在已确立的决策目标的基础上,有目的、有针对性地收集内外信息资源,分析所掌握的信息,找出问题产生的原因以及未来可能的影响因素,从而为决策活动做好基础性工作,为决策提供一个活动范围。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学80(三)决策的步骤3.拟定方案
找出能够解决问题的所有可能方案,针对每个具体问题的解决方案可能有几种,而决策所依据的就是这些方案。因此,在这一阶段,决策者在知道什么是他们的目标,并且就明确的计划工作的前提条件取得一致意见的情况下,就要拟定出各种备选方案。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学81(三)决策的步骤4.评估方案
就是对所拟订的备选方案进行评价和估计。应分两步进行:首先,经过初步分析,淘汰一些,并补充修改一些方案;然后把主要精力放在几个可能是最有效的方案的分析上。评估的标准或依据应该是各种方案的预期结果,从经济、学术、社会价值来衡量各方案的远、中、近期效果。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学82(三)决策的步骤5.选择方案
是决策过程中最关键的一步,需要从几个有效的备选方案中选取一个最佳方案,需要考虑方案实施后的各种结果。6.执行方案
在实际中应用最终选取的最佳方案,要制订实施计划,明确分工,按时、按质地实施。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学83(三)决策的步骤7.评价与控制
对方案的实施效果及实施过程中遇到的问题进行分析处理,提出改进措施,为新一轮决策提供必要的信息,保证决策方案正确执行和决策本身的正确。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学84(四)决策支持系统决策支持系统(decisionsupportsystem,DSS)是一个辅助决策者实现科学决策的综合集成系统,它利用数据库、人机交互进行多模型的有机结合。它是管理信息系统(MIS)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,调用各种信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学85(四)决策支持系统1.决策支持系统的特征
①对决策者提供支持,而不是代替他们的判断;②支持解决半结构化和非结构化决策问题;③支持决策过程的各阶段;④支持决策者的决策风格和方法,改善个人与组织的效能;一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学86(四)决策支持系统1.决策支持系统的特征
⑤支持所有管理层次的决策,进行不同层次间的沟通和协调;⑥易于非计算机专业人员以交互对话方式使用;⑦需要用户通过对问题的洞察和判断来加以控制;⑧强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学87(四)决策支持系统2.决策支持系统分类
(1)按系统特征分类:①面向数据的决策支持系统:主要用于大量数据处理,其重要功能是进行数据检索和数据分析。②面向模型的决策支持系统:主要提供基于模型的分析功能,如模拟功能、优化功能等,这类决策支持系统通常有很强的模型库管理系统,针对某一类问题,用户可在线进行模型操作,在与系统交互过程中找出问题的解决方案。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学88(四)决策支持系统2.决策支持系统分类
(2)按使用形态分类:①制度化的决策支持系统:通常用在反复出现的决策环境中;②动态的决策支持系统:常用来处理很少重复的问题,必须具有快速构造模型的能力。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学89(四)决策支持系统3.决策支持系统的结构决策支持系统的基本结构主要由四个部分组成:①数据部分:是一个数据库系统②模型部分:包括模型库及其管理系统③推理部分:由知识库、知识库管理系统和推理机组成④人机交互部分:是决策支持系统的人机交互界面,用以接收和检验用户请求,调用系统内部功能软件为决策服务,使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一,有效地解决决策问题。一、决策与决策支持系统概述卫生信息管理学90(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法判别分析(discriminantanalysis)是一种根据观测变量判断研究样本如何分类的多变量统计方法,它对于需要根据对样本中每个个案的观测来建立一个分组预测模式的情况是非常适用的。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学91(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法判别分析的分析过程基于对预测变量的线性组合产生一系列判别函数,但是这些预测变量应该能够充分地体现各个类别之间的差异。判别函数是从一个每个个案所属的类别已经确定的样本中拟合出来的,并且生成的函数能够运用于同样进行了预测变量观测的新的样本点,以判断其类别归属。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学92(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法判别分析的基本原理:在一个P维空间R中,有K个已知的总体G1,G2,G3,……,GK,同时有样本点X(X1,X2,X3,……,XP),它属于且仅属于这K个总体中的一个,判别分析所要解决的问题是确定这个样本点X具体应该属于哪一个G总体。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学93(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法判别分析的过程分为两个部分:首先是依据已知样本及其预测变量建立起一系列分类规则或判别规则;其次是运用这一规则对样本的原有分类进行检验以确定原有分类错判率。同时如果原有分类具有较低的错判率,则建立起来的分类规则可以应用于实际工作中。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学94(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法常用判别分析方法:(1)Bayes判别(2)Fisher判别二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学95(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法(1)Bayes判别:是一种概率型的判别分析,在分析过程开始时需要获得各个类别的分布密度函数,同时也需要知道样本点属于各个类别的先验概率,以建立一个合适的判别规则;而分析过程结束时,则计算每个样本点归属于某个类别的最大概率或最小错判损失,以确定各个样本点的预测类别归属。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学96(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法(1)Bayes判别1)完全情报:正确的决策来源于可靠的情报或信息。情报、信息越全面、可靠,对自然状态发生的概率的估计就越准确,据此做出的决策也就越合理。能完全肯定某一状态发生的情报称为完全情报,否则称为不完全情报。有了完全情报,决策者在决策时即可准确预料将出现什么状态,从而把风险型决策转化为确定型决策。实际上,获得完全情报是十分困难的,大多数情报属于不完全情报。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学97(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法(1)Bayes判别2)先验概率和后验概率:在风险型决策中,有时不可能得到完全情报,有时为了得到完全情报花费的代价太大而无法承受。这种情况下,如果需要改进原来的决策结果,可以采用抽样检验、请专家估计等方法,采集不完全情报作为补充情报,以此来修正原来的概率估计。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学98(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法(1)Bayes判别2)先验概率和后验概率:通常,把根据补充情报进行修正之前的各自然状态的概率估计称为先验概率,而把根据补充情报进行修正之后的各自然状态的概率估计称为后验概率。一般来说,后验概率要比先验概率更加准确可靠。和完全情报相类似,获取不完全情报也要付出一定的代价,也有一个是否值得的问题。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学99(一)常用卫生决策方法1.判别分析方法(1)Bayes判别3)当某个样本点的判别得分为A时,则它属于第i个类别的概率为:
(i=1,2,…,n)式中:事件Bi表示自然状态,(B1,B2,…,Bn)是两两互斥的完备事件组。P(Bi)是自然状态Bi出现的概率,即先验概率。P(A|Bi)是自然状态Bi出现的情况下,事件A发生的条件概率。P(Bi|A)是事件A发生的情况下,自然状态Bi出现的条件概率,即后验概率。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学100(一)常用卫生决策方法1.判别分析方(2)Fisher判别法是依据方差分析原理建立起来的一种判别分析方法。它的基本思路就是投影,针对P维空间中的某点x=(x1,x2,x3,…,xp)寻找一个能使它降为一维数值的线性函数y(x):y(x)=ΣCjxj然后应用这个线性函数把P维空间中的已知类别总体以及求知类别归属的样本都变换为一维数据,再根据其间的亲疏程度把未知归属的样本点判定其归属。二、卫生决策与卫生决策支持系统卫生信息管理学101(一
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