三类模型在医院患者满意度综合评价方案设计中的比较研究*

潍坊医学院公共卫生与管理学院，“健康山东”重大社会风险预测与治理协同创新中心（261053）

张利平 高倩倩 马东平 李望晨△

三类模型在医院患者满意度综合评价方案设计中的比较研究*

潍坊医学院公共卫生与管理学院，“健康山东”重大社会风险预测与治理协同创新中心（261053）

张利平 高倩倩 马东平 李望晨△

目的探索TOPSIS法、灰色关联分析法和可拓优度法在患者满意度评价建模中的适用性能、方案设计和借鉴价值。方法在原理评述基础上作建模适配性能论证，满意度指标以优序图、熵权法组合赋权；分别按算例流程实施方案设计，逐步计算得到综合评价医院满意度。结果各方法均适用但是性能不同，前两法要纳入全体医院计算相对排序，后者以预先标准对单个医院独立实施评判。围绕原理阐释、流程实现和适配性能角度进行比较，评价结果相关有统计学意义。结论各方案评价结果应结合原理解释，前两种是综合评价建模传统方法，可拓优度法新颖且有推广前景。

TOPSIS 灰色关联分析 可拓优度 患者满意度 综合评价

医疗卫生事业快速发展，医疗市场化进度明显，公众健康需求提升，社会对医院服务能力提出更高要求，公民对服务质量意识产生更高心理预期。在这种背景下，患者满意度受门诊住院量、市场竞争力和软实力声望影响，评价研究有助于医院管理者调整决策思路，为医疗服务改进和增强市场竞争力寻求对策。指标体系筛选、模型方案设计和量化测评研究将是本研究侧重方向，同时根据三种代表模型进行原理、流程和性能比较。

方法思路

1.指标体系 患者满意度一般来自现实感受与期望水平的落差比较。鉴于医疗服务行业特殊性，在文献资料［1］基础上确定医院形象、医疗质量、服务态度、就医场景、门诊程序、收费数额、诊疗效果、治疗流程、医德医风和管理状况共10个指标。20名专家分别来自卫生管理领域副高以上职称、工作10年以上。采用优序图法分析指标差异，经两两比较后计算权重。优序图为棋盘式表格，横行和纵列为待比较指标，重要性以数字填入，将比较结果按行求和并归一化为权重。这种主观权重体现指标内涵差异性，可在充分研判结果基础上计算。而客观权重体现指标测量数据分布差异性，离散分布越大则指标权重越大，计算依据是全部待评对象的测量数据，最后相结合后计算组合权重，解释指标间差异。

2.TOPSIS法

以医院患者满意度评价为例，若在医院间比较，则该法特点决定需要全体待评医院参与，对十个指标依次打分，对所有医院完成基础数据采集，由于所有指标全为正向指标且量纲相同，不再需要同向转化和无量纲处理。

3.灰色关联分析法

以医院患者满意度评价为例，该法适用于医院之间相对比较，要求全体待评医院纳入计算，对各医院进行满意度测评，十个指标测量数据排成行向量，每行表示一个待评医院，同样构建虚拟的满意度最佳医院，方法仍为按照所在列每个指标选取医院最大值，将每列最大值按序组成十维向量，然后将每个医院与虚拟最佳医院按灰色关联系数公式作向量计算，将每个待评医院测评数据全部转化为关联系数，即与指标最优值相对接近程度，关联系数与权重结合计算关联度，解释为待评医院与最佳医院接近程度，越接近则满意度越高，排序依据就是关联度值。

4.可拓优度法

以医院患者满意度评价为例，设定“不满意”、“不太满意”、“比较满意”、“满意”和“非常满意”等级，各指标满分为十分，对所有指标设定等级变化范围，也就是经典域和节域。由于满意度指标类别、属性相似，量纲相同，经典域和节域可统一表示。给出待评医院患者满意度指标测量值，借助关联函数公式，分别与各等级经典域、节域作相对计算，将每个指标值转化为与各分类关联系数，再以权重与关联系数合成加权关联度，将满意度等级顺次用数字1～5表示，则以关联度类似为概率，计算特征值作为期望等级评判依据。

算例设计与实现

将指标体系依次标记为c1～c10:医院形象、医疗质量、服务态度、就医场景、门诊程序、收费数额、诊疗效果、治疗流程、医德医风和管理状况，根据专家研讨意见，用优序图法计算权重为0.082，0.138，0.119，0.084，0.101，0.114，0.133，0.068，0.085，0.076。对 7家公立医院A、B、C、D、E、F、G进行满意度指标测评，注重抽样代表性、测评科学性，打分来自同时期门诊和住院病人测评均值，实施细节不赘述，基础数据见表1:

表1 七所医院患者满意度指标测评数据

1.计算熵权 将基础数据标记为七所待评医院十个满意度指标矩阵（xij）7×10。第 j指标熵权 hj＝权 hj为 0.00187，0.00049，0.00112，0.00050，0.00035， 0.00034， 0.00037， 0.00036， 0.00021，0.00112。计算组合权重 wj为 0.237，0.105，0.206，0.065，0.054，0.060，0.076，0.038，0.027，0.132。

3.灰色关联分析法建模。各指标全体测量数据与最优值比较，计算灰色关联系数矩阵:

4.可拓优度法建模 设定“不满意”、“不太满意”、“比较满意”、“满意”和“非常满意”等级，第 i个指标节域 Xpi≤api，bpi＞即 ＜0，10＞，等级经典域 Xji＜aji，bji＞依次为 ＜0，5＞，＜6，7＞，＜7，8＞，＜8，9＞，＜9，10＞，i＝1，2，…，10，j＝1，2，…，5。设 xi为指标 ci测量值，则等级 j关联函数:Kj（xi）＝ρ（xi，Xji）/（ρ（xi，Xpi）－ρ（xi，Xji）），xi∉Xji；Kj（xi）＝－ρ（xi，Xji）/（bjiaji），xi∉Xji。其中 ρ（xi，Xji）＝｜xi－（aji＋bji）/2｜－（bji－aji）/2；ρ（xi，Xpi）＝｜xi－（api＋bpi）/2｜－（bpiapi）/2。

其他医院的关联系数矩阵不再列举，然后分别加权合成各医院加权可拓关联度:Kj（A）＝（－0.499，－0.331，－0.047，0.045，－0.282）；Kj（B）＝（－0.440，－0.254，－0.075，0.046，－0.334）；Kj（C）＝（－0.563，－0.417，－0.266，－0.080，－0.119）；Kj（D）＝（－0.439，－0.253，0.009，－0.039，－0.341）；Kj（E）＝（－0.473，－0.297，－0.063，0.061，－0.326）；Kj（F）＝（－0.364，－0.152，－0.014，－0.120，－0.363）；Kj（G）＝（－0.450，－0.267，0.062，－0.083，－0.341）。按关联度最大原则，医院 A，B，C，E划分满意；D，F，G划分比较满意。然后将关联度经归一化处理，再计算医院 A，B，C，D，E，F，G特征值3.587，3.448，3.894，3.362，3.515，3.042，3.343。患者满意度排序为 C，A，E，B，D，G，F。

5.评价比较 对医院 A、B、C、D、E、F、G依次排出名次。TOPSIS法为2，4，1，6，3，7，5；灰色关联分析法为2，6，1，4，3，7，5；可拓优度法为 2，4，1，5，3，7，6。计算等级相关系数，TOPSIS与灰色关联分析为0.857（P＝0.014＜0.05）；TOPSIS与可拓优度为0.964（P＜0.001）；灰色关联分析与可拓优度为0.893（P＝0.0007＜0.05），说明评价结果相关性均有统计学意义。

讨 论

1.TOPSIS法与灰色关联分析法属于多指标集结算法，经高维数据融合转化为某种单值以综合衡量对象差异。它们需要纳入所有被评医院做计算比较，单个评价无法独立实施。可拓优度法是先划分满意度等级，指标关于等级对应量值区间即经典域，需要组织专业论证；然后引入关联函数，将指标测量值转化为关联系数，加权合成与各等级关联度，再与等级值求得特征值。该法不需其他对象参与，对于新对象则再次独立评判。

2.三类模型用于满意度评价建模，要结合原理对结果解释；三种代表方法评价结果相关性有统计学意义。前两法要纳入全体对象，TOPSIS是在最差与最优间确定每个对象相对位序，而灰色关联分析是确定每个对象与最优的相似度。均要对指标作同向化和无量纲化处理，鉴于预处理多样化，常会改变数据分布，当前研究却很少注意适配或解释，各种环节处理容易造成结果变化和导向偏倚。可拓优度法就是设定计算程序和单指标优劣划分标准，预设待划分等级，如果待评对象有多个，应逐个独立实施评判；该法不须指标同向化和无量纲化处理，经典域划分和关联函数计算综合兼顾了各类指标差异；在患者满意度评价中的等级划分直观解释，以独立评判和等级划分的思路特点，使得该新方法有推广意义。

［1］郭红艳，王黎，龚文涛，等.北京市公立医院患者满意度的综合评价.中国卫生统计，2014，31（3）:488-491.

［2］许建强，李望晨，王成磊，等.基于组合熵权灰色关联分析的医疗质量综合评价.中国卫生统计，2013，30（2）:247-248.

［3］郁华，石林，白莉，等.加权TOPSIS法在艾滋病实验室质量评价中的应用.中国卫生统计，2014，31（1）:98-99.

［4］阮国锋，张建明，穆彦虎，等.基于熵权物元可拓模型的冻土路基热稳定性评价.冰川冻土，2014，36（1）:123-129.

教育部人文社科基金15YJCZH087；山东省自然科学基金ZR2015HL101

△通信作者:李望晨

（责任编辑:郭海强）