非整秩次秩和比法評價計劃生育出生統計質量

楊永傳

出生人口數據是制定人口政策的重要依據之一，及時、準確和完整地統計出生人口數據是計劃生育工作的重要內容，提高出生統計質量、減少統計誤差一直是計劃生育部門目標管理考核的重要內容之一。本文運用非整秩次秩和比法，對寧波市下屬各縣市區2010―2016年的有關出生統計指標進行綜合評價和分析，以期了解和掌握各地的統計質量水平，為下一步工作規劃和分類指導提供決策依據?，F報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 寧波市下屬各縣市區作為研究對象，資料來源于寧波市計劃生育WIS數據庫（截止到2017年12月31日，包括了歷年補報和清查數據）。

1.2 分析方法

1.2.1 確定統計指標 因為2017年開始有3個地區進行了區劃調整，同時考慮到多年的平均指標綜合性更強，所以采用2010―2016年的平均指標。選用出生漏報率（X1）、出生當年上報率（X2）、出生上報及時率（X3）、計劃內外誤差率（X4）及出生性別誤差率（X5）共5項指標。在報表中未上報，事后在WIS庫中錄入的個案認為是漏報，據此計算出生漏報率；出生后3個月內上報的認為及時上報，據此計算出生上報及時率。因為報表數據每年上報后已經固化，所以把報表數據作為基準，然后把寧波市計劃生育 WIS數據庫個案和當年報表上報的個案進行比對，計算出上述5個反映統計質量的指標，再對該5個指標進行綜合評價分析。其中X2和X3為高優指標，其余為低優指標，見表1。

表1 寧波市各區縣市計劃生育出生統計質量指標%

表2 寧波市各區縣市計劃生育出生統計質量指標秩次

表3 RSR值的分布

1.2.2 計算平均秩次（RSR） 采用非整秩次RSR法的編秩方法，即高優指標用如下公式計算秩值：R=1+（n―1）×（X―Xmin）/（Xmax―Xmin），低優指標采用如下公式計算秩值：R=1+（n―1）×（Xmax―X）（/Xmax―Xmin），然后運用秩和比計算公式RSR=R（/m×n）計算最后結果（表2），其中R為某地區某指標的秩次值，m為指標個數，n為分組個數，X為原始指標值，Xmax、Xmin分別是最大、最小的原始指標值，RSR值越大越優。

1.2.3 計算回歸方程 根據RSR的大小，確定其分布，計算累積頻數和累計頻率，再根據百分數與概率單位對照表查出概率單位Y值（表3）。以概率單位Y為自變量，RSR為因變量，采用 IBM SPSS 24進行回歸分析，可以求得回歸方程RSR =－0.2528+0.1868Y，F=82.527，P＜0.01，表明該回歸方程有統計學意義。

2 結果

根據合理分檔原則，擬將統計質量分為三檔。根據回歸方程，把相應的概率單位值代入回歸方程，推算出對應RSR估計值，再根據該估計值進行排序和分檔。代碼為330209、330211兩個縣市統計質量一般，代碼為 330206、330213、330205、330210、330203、330208、330204、330202、330214 九個縣市區的統計質量良好，代碼為330201、330207、330212三個縣市區統計質量優秀。見表 4。用 IBM SPSS 24對三檔RSR值進行方差分析，差異有統計學意義（F=20.9792，P ＜ 0.01），見表 5，據此得出的結論是合理的。

3 討論

秩和比法是一種簡易、靈活、實用、有效的統計分析方法，集中了非參數統計與參數統計各自的優勢，適用面廣，功能強，大量應用于衛生醫療領域，對衛生信息資源的開發、利用和分析產生了深遠的影響。本文嘗試把秩和比法應用于計劃生育統計領域，運用秩和比法對影響出生統計質量的多項指標進行綜合性分析。

秩和比法要取得好的應用效果必須選好相關指標，本文在選取指標時，既考慮了在考核中常用的指標，如出生漏報率、計劃內外誤差率和出生性別誤差率，又考慮到了不常用的出生當年上報率和出生上報及時率，盡可能從各個方面反映統計質量；另外，為了消除年度間的波動可能帶來的影響，采用了7年的平均指標。

表4 RSR值的排序與分檔

表5 各檔RSR方差分析結果

秩和比法在把指標值轉化為秩次值時會喪失一部分原始資料的信息，為了盡可能保留這部分信息，本文采用了非整秩次秩和比法，此方法用類似于線性插值的方式對指標值進行編秩，所編秩次除了最大值和最小值為整數外，其余基本上為非整數，而且和原指標值之間存在定量的線性對應關系。因此，非整秩次秩和比法適用性更強、效果更好。

RSR值反映了被評價對象的相對優劣程度，本文通過非整秩次秩和比法獲得的評價結果與平時實際工作中所掌握的情況基本相吻合，表明該方法用于出生統計質量的評價是可行的，是符合客觀實際的。

參考文獻：

[1]田鳳調.秩和比法及其應用[M].北京:中國統計出版社,1993:1-82.

[2]冉崇宏.非整秩次RSR法在臨床科室工作績效評價中的應用[J].中國衛生統計,2016,33(5):876-877.