集對分析在職業衛生管理狀況聚類分析中的應用

孫愛峰，孫齊蕊.白城市衛生急救中心，吉林白城　37000；.吉林大學公共衛生學院，吉林長春　300

集對分析在職業衛生管理狀況聚類分析中的應用

孫愛峰1，孫齊蕊2
1.白城市衛生急救中心，吉林白城137000；2.吉林大學公共衛生學院，吉林長春130021

[摘要]目的探討集對分析在職業衛生管理狀況聚類分析中的應用價值。方法應用集對分析理論聚類分析我國2003 年10個調查省市職業衛生管理狀況。結果Ⅰ類職業衛生管理狀況包括地區1、2、3、5、9和10，Ⅱ類包括地區4、6和8，地區7屬于Ⅲ類。結論應用集對分析理論進行聚類分析具有一定的應用價值，其關鍵在于等級數目的確定和各等級定量觀測值范圍的合理劃分以及聯系數有效值的計算和不確定度分析，以合理劃分并觀察其類別的動態變化。

[關鍵詞]聯系數；集對分析；職業衛生管理；聚類分析

職業衛生管理是維護勞動者身體健康，預防和控制職業因素危害的重要措施。在職業衛生管理中，一般采用多指標體系描述并評價其職業衛生狀況，但由于不同評價指標觀測值的參差不齊，這需要運用相應的統計方法進行綜合評價。為此，該研究者應用集對分析對2003年我國10個調查省市職業衛生管理狀況進行聚類分析，更好地指導職業衛生管理工作，發揮職業衛生監督的作用。現報道如下。

1　資料與方法

1.1資料來源

原衛生部于2003年按不同地區經濟發展水平，分層選取10個省、直轄市（北京、廣東、福建、廣西、山東、安徽、河南、四川、吉林、湖南）20家8種類型用人單位20家，由省級衛生行政部門組織職業病防治機構的專業技術人員現場調查用人單位的職業衛生狀況。從26項基礎指標中篩選出X1-職業病防治計劃和實施方案及安全率（%）、X2-職工健康監護檔案建檔率（%）、X3-職業病危害事故應急救援預案及安全率（%）、X4-職業病危害項目申報率（%）、X5-職業病危害勞動合同告知率（%）、X6-工作場所職業病危害因素檢測率（%）、X7-上崗前職業健康體檢受檢率（%）、X8-在崗期間職業健康體檢受檢率（%）、X9-用人單位負責人職業衛生培訓率（%）、X10-勞動者上崗前職業衛生培訓率（%）、X11-健康監護費用在生產成本中列支率（%）、X12-疑似職業病病人及時安排診斷率（%）和X13-現有職業病人享受國家規定的職業病待遇率（%）13項指標作為評價職業衛生管理狀況的指標[1]，各指標的檢測值見表1。數據來自文獻，真實可靠[2]。

1.2統計方法

應用基于三元聯系數的集對分析基本原理[3]對2003年我國10個不同經濟發展水平省市職業衛生管理狀況進行聚類分析。

表1　10個調查省市13項篩選評價指標值及其等級范圍和標記

表2　不同省市不同等級對應的聯系數及其有效值和等級判定

2　結果

2.1各評價指標等級范圍的劃定和標記

由于該資料所選用評價指標均為高優，且有的指標觀測值不呈正態分布，因此按照統計學要求以均勻劃分法在劃定各指標各等級的觀測值范圍。該組研究對象為10各省市，以劃分為三個等級為宜。計算同一指標觀測最大值（Xmax）與最小值（Xmin）的差值R，則等級由低到高的區間值范圍分別為[Xmin，Xmin+R/3）、[Xmin+R/ 3，Xmin+2R/3）和[Xmin+2R/3，Xmax]。如對于職業病防治計劃和實施方案及安全率（X1）來說，等級Ⅲ的觀測值范圍為45.46～59.64，等級Ⅱ為59.64～73.82，等級Ⅰ為73.82～88.00，其余評價指標類推（見表1最后3行）對照各指標的觀測值和各等級觀測值的范圍，觀測值在相應區間范圍者標記為相應等級（見表1觀測值后的羅馬數字）。

2.2構建三元聯系數

分別計算同一調查省市各評價指標對應的等級序數與三個等級序數之差值的絕對值，數值為0、1和2者分別對應同一等級（m）三元聯系數的同部A、異部B和反部C，得到同一省市不同等級對應的聯系數Um=Am+ Bmi+Cmj，見表2。

2.3聯系數有效值的計算和等級的判定

給予該研究者既往研究及其分析，該文選用較為穩妥的中間（平均）有效聯系值來判定每個省市職業衛生管理狀況的等級：即根據集對分析之理論，令i=0，j=-1計算各聯系數的有效聯系值；對于同一地區，以數值較大者作為該地區在既定給出判定準則下的對應等級，如地區1的Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類有效聯系值分別為10、3和-10，由于Ⅰ類有效值最大，故判定該地區職業衛生管理狀況為Ⅰ類，其余地區類推，見表2。

3　討論

集對分析是趙克勤先生提出的解決確定-不確定問題的一種新的統計方法，其中介媒體為聯系數，在預防醫學領域的不同地區、不同時間衛生監督質量的排序、聚類分析和發展趨勢分析中得到一定應用[3，5-9]，以其他方法相比，結論均可接受，由于統計方法的數學原理不同，亦有不同甚或截然相反之結論出現，是值得探討的一個問題。因此，該文選擇基于聯系數的集對分析對我國10個不同經濟發展水平省市的職業衛生管理狀況進行聚類分析。

統計學中對事物進行“分類”的方法有兩種，其中判別分析是根據已知其類別的樣品，總結出類別的判定法則，用以判斷未知類別的新樣品的歸類；聚類分析是在事物分類面貌尚不清楚，甚至連總共分幾類也不清楚確定的情況下，討論事物的分類問題[10]。由該文給出的基于聯系數的聚類分析基本原理和步驟可知，兼有統計學的判別分析和聚類分析的特性，但其原理又不相同。

該文研究中，根據地區數量和數值情況，將不同評價指標的觀測值分為3個等級，亦可靈活分為其他數量的等級，以合理對研究對象進行分類。在確定各等級范圍時，要根據各指標觀測值統計分布類型的不同，選用不同的方法確定各等級的范圍，一般對正態分布資料采用均數標準差法或均值離差法，偏態分布采用均勻劃分法[11]；但對于正態分布資料來說，三種方法劃定的范圍差別不大，考慮到各指標的統計分布不都為正態分布，因此，該研究者采用更為簡單的均勻劃分法。在確定評價地區類別時，不確定性在于有效值的計算。根據集對分析的原理，對于該文選用的三元聯系數Um=Am+Bmi+ Cmj來說，異部系數j=-1是確定的，異部系數i∈[-1，1]，這使類別判定出現了不確定性，會出現莫衷一是的尷尬局面。盡管該研究者的既往研究對異部系數采用中間取值法較為穩妥，如該文Ⅰ類職業衛生管理狀況包括地區1、2、3、5、9和10，Ⅱ類包括地區4、6和8，地區7屬于Ⅲ類；但當異部系數取其他數值時，會出現不同的結論。如對于地區5，當異部系數為7/9時，難以判定其職業衛生管理狀況屬于Ⅰ類還是Ⅱ類；異部系數為-1/9時，難以判定該地區屬于Ⅱ類還是Ⅲ類。這既是該文所述方法的缺點，也是其優點，因為這可以動態判定不同地區職業衛生管理狀況的類別，可以看出當異部系數變化時類別的動態變化，為職業衛生監督管理提供一定的參考依據，以便采取得力的措施避免各地區職業衛生管理水平惡化，并逐步提高監督管理水平，為避免職業病和職業多發病的發生，維護勞動者健康，提高生產力水平奠定堅實的基礎。

還應注意的是，應用該方法進行聚類分析時，應根據比較組數和觀測值特點合理確定等級數目，一般以5個等級為限；采用不同的方法劃分相同數目等級的不同指標取值范圍，所得三元聯系數和判定的等級類別不盡相同；當為4或5個等級時，不確定度系數宜采用中間取值法計算四元或五元聯系數的有效值以合理判定所屬類別，出現不同類別有效值相同情況，應根據原始數據合理判定類別，也應如該文一樣，合理分析當不確定度系數取不同數值時類別的變化情況。

同時，根據同類別有效值的大小，可對同類別地區職業衛生管理狀況進行排序；且規定高類別在前。據此判定當不確定系數取零時10個不同省市職業衛生管理狀況排序為地區1>地區3=地區5>地區9>地區2>地區10>地區8>地區4=地區6>地區7（見表2最后一列），與TOPSIS法所得結論差異較大，原因可能與該方法計算所得聯系數較沒有充分利用原始數據提供的信息，可見排序結論較為粗糙。如應用聯系數進行排序，可應用文獻[7]的原理進行分析。

該研究與TOPSIS法[1]的綜合評價是不同的兩個方面，TOPSIS法的著重點是排序（也可根據計算得到的C值，應用基于秩和比的可信區間法或分檔法[12]進行綜合評價），該文著重點在于根據既定的等級數目和等級范圍來判定類別并進行粗糙排序，兩者的結論可以互補。實際工作中，應根據比較目的和資料的特點，合理選擇統計方法進行綜合評價，以指導具體的工作實踐。

綜上所述，應用集對分析理論進行聚類分析的關鍵在于等級數目的確定和各等級定量觀測值范圍的合理劃分以及聯系數有效值的計算和不確定度分析，只有這樣才能合理為各比較組劃分類別，并根據不確定度系數取值的不同動態觀察同一比較組的類別變化情況，合理運用基于聯系數的聚類分析。

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Application on SPA for Cluster Analysis in Occupational Health Management

SUN Ai-feng1, SUN Qi-rui2
1.Baicheng City Health Emergency Center, Baicheng, Jilin Province,137000 China；2.School of Public Health, Jilin University, Changchun, Jilin Province,130021 China

[Abstract]Objective To investigate the value on set pair analysis (SPA) for Cluster Analysis in occupational health management status. Methods Application of set pair analysis theory for cluster analysis of occupational health management status of 10 survey provinces and cities in 2003. Results ClassⅠoccupational health management status, including regional 1,2,3,5,9 and 10,Ⅱclass includes areas 4, 6 and 8, the area belongs toⅢclass 7. Conclusion Application of set pair analysis theory cluster analysis has some value, the key is reasonable in a hierarchy to determine the number and range of levels of quantitative observations and contact number of valid values and uncertainty analysis, and a reasonable division observe the dynamic changes in their category.

[Key words]Correlate；Set pair analysis；Occupational health management；Cluster analysis

收稿日期：（2015-03-24）

[通訊作者]孫齊蕊（1993-），女，吉林白城人，吉林大學公共衛生學院2012級預防醫學（醫事法學）專業在讀學生。

[作者簡介]孫愛峰（1968-），男，山東招遠人，本科，高級講師，主要從事預防醫學實踐及其教學工作。

[基金項目]吉林省衛生廳科研課題（立項編號2012R023，吉衛指標函[2012]37號）。

[中圖分類號]R132

[文獻標識碼]A

[文章編號]1672-5654（2015）06（c）-030-04