中国医院杂志

期刊简介

杂志概要 中国医疗领域的权威性期刊 《中国医院》杂志2001年经国家科技部和新闻出版总署批准,1997年6月正式面向国内外公开发行。 《中国医院》由中华人民共和国卫生部主管、中国医院协会(原“中华医院管理学会”)主办,是 中国医院协会会刊。 《中国医院》具有行业指导性和权威性,被中国科学技术信息研究所收录为中国科技论文统计源期 刊(中国科技核心期刊),是中国医疗卫生领域强势媒体。 《中国医院》高度准确的市场定位与其一贯为读者竭诚服务的务实风格,使其成为连接相关厂商与 中国医疗机构的便捷桥梁,传播中国医院信息的主流期刊。 《中国医院》使用中文出版,面向国内外发行,月刊,大16开本,内文铜版纸印刷,四封及目次、 插页彩色印刷,内文双色印刷。 杂志宗旨 创新 厚载 求实 贴近医院 服务医院 《中国医院》秉承创新、厚载、求实,贴近医院、服务医院的编辑方针,始终以读者为本,引领潮流。传播现代经营理念,报道学科重大进展,交流先进经验,发布权威信息,融导向性、先进性、学术性、权威性与实用性为一体。 《中国医院》以学术论文和实地采访报道相结合的形式,依托中国医院协会及其二十多个分会/专业委员会,聚集全国大型医院院长和医院管理专家学者,组成权威性编委会,与各省市自治区医院管理学会、协会联系紧密。其以高品质的编辑和印制质量,全面的资讯服务,成为读者十分信赖的读物。 《中国医院》的报道内容包括:医疗卫生领域权威人士访谈或论述、就医院管理经营焦点或热点问题的特别策划、政策法规及权威信息发布、著名医学专家的从医感悟、医院管理创新、管理实务、医疗机构维权与自律、医院质量、医院评审、医院安全、医院护理、医院IT、医院药事、医院文化、医患之间、学科建设、医院与法制、医院人力资源、医院后勤、医院感染管理、病案管理、门急诊管理、实验室管理、医院建筑、院长之声、医院采风、海外视窗等。 发行分布 传播中国医院信息的主流期刊 《中国医院》面向县级以上医疗机构的医院管理工作者、医疗机构科室主任、护理管理工作者、卫生行政管理人员、医务人员以及热心和关注医疗服务的各界人士。 《中国医院》杂志社办理邮购业务,自办发行。 《中国医院》在中国各地数以万计的邮局办理订阅。 《中国医院》通讯员遍布全国31个省市自治区和香港、澳门的医疗机构、卫生行政部门、医学院校,他们在及时向杂志社传递本地医疗机构运营动态的同时,随时征求读者对杂志的意见和建议,并负责向本地医疗机构宣传征订本刊。 《中国医院》同享、传阅率: 7~8人,月均读者总数:255600人。 编委会主任委员 曹荣桂 社长、主编 张宝库 编辑部主任、副主编 郝秀兰 法律顾问 郑雪倩 发行总监 郝秀兰(兼) 美术主管 吴亦锋 广告部经理 袁英君 网站管理 吴亦锋(兼) 编 务 赵 珊 杂志官网 www.chaj.com.cn 广告经营许可证 京宣工商广字第0056号 出 版 中国医院杂志社 印 刷 北京华联印刷有限公司 发 行 国内:北京报刊发行局 国外:中国国际图书贸易总公司 订 阅 全国各地邮局(代号:2-743) 邮 购 中国医院杂志社 100078,北京市南三环东路27号院6号楼402室 电话:(010)87677703 传真:(010)87677705 定价:每期16.00元,全年192.00元 中国标准刊号 ISSN 1671-0592 CN11-4674/R

如何判断数据分析过程中是否存在数据偏差?

时间:2024-11-28 16:28:49

观察数据分布特征

直方图与密度图:绘制数据的直方图或密度图来直观地查看数据分布。正常情况下,如果数据是从一个稳定的总体中抽样得到,其分布应该相对规则。

箱线图检查异常值比例:箱线图可以展示数据的四分位数范围(IQR)以及异常值(通常定义为小于 Q1 - 1.5IQR 或大于 Q3 + 1.5IQR 的数据点,其中 Q1 是下四分位数,Q3 是上四分位数)。如果箱线图中异常值的比例过高,或者箱线图的箱体(代表中间 50% 的数据)过短或过长,都可能暗示数据存在偏差。

对比统计量与预期值

均值、中位数和众数关系:对于对称分布的数据,均值、中位数和众数应该比较接近。如果这三个统计量之间存在较大差异,可能提示数据存在偏差。

方差和标准差评估离散程度:比较数据的方差和标准差与理论预期或类似研究中的参考值。如果方差或标准差过大或过小,可能表示数据存在问题。

检查数据一致性和逻辑性

变量间逻辑关系验证:根据业务知识和领域常识,检查变量之间的逻辑关系是否合理。

跨数据集一致性检查:如果有多个来源或不同阶段收集的数据,要检查它们之间是否一致。

通过模型诊断工具(如果使用了模型)

回归模型残差分析:在进行回归分析后,检查残差的分布情况。残差应该是随机分布且均值接近零。如果残差呈现出明显的模式,如曲线形状、随着自变量增大而增大或减小的趋势,可能表明数据存在偏差或者模型设定错误。

聚类分析结果评估:在聚类分析后,查看每个聚类内部的数据是否具有一致性,聚类之间是否有明显的差异。如果聚类结果不符合预期的业务逻辑或领域知识,可能是数据偏差导致的。

与外部标准或其他研究对比

行业标准和规范参照:将数据与行业标准、法规要求或公认的最佳实践进行对比。

同类研究数据对比:查阅相关的学术文献或其他权威研究,比较自己的数据与已有研究的数据是否一致。