【摘要】 目的：使面向医疗卫生领域的一线工作者清晰地了解秩和比(RSR)法，并将其应用于实践。方法：利用2003年SARS疫情报告卡，使用秩和比(RSR)法对几个省的缺漏项进行综合评价。结果：通过8步分析，完整的示范了秩和比(RSR)法的使用方法。结论：秩和比(RSR)法简便、易用，是一个可以满足中国基层卫生统计工作实践的统计方法。
【关键词】 秩和比法； 综合评价； 编秩
1 背景
秩和比(RSR)法是由我国著名卫生统计学家田凤调先生创立的一种综合评价方法，它最大的优点就是较其它方法易于理解、易于操作，特别适合广大基层卫生工作者。可以说，田先生的方法解决了我国卫生工作中综合评价方面的主要矛盾，这就是我国广大基层卫生工作者急需进行综合评价工作和普遍缺乏相应卫生统计学知识及人才的矛盾。然而，在应用RSR法的实践中存在各种问题，主要就是依葫芦画瓢，虽然也做出结果，但并不完全理解其中的含义，最后造成对整个方法和结果的理解偏差。另外，在RSR法中有些内容我们还可以用比较成熟的统计理论改良，而这些理论又是被大多数只有初级卫生统计学知识的人所熟知的，两者结合，有利于对RSR法的理解。本研究通过一个工作中的实例，力图完整的阐述RSR法的用法、意义及其注意事项。
2 材料和方法
这里，我们将使用RSR法对2003年SARS流行期间，各省传染病疫情报告卡的缺漏项情况进行评估。实战中，只选择了4个重要指标进行此评估。为了较方便的说明问题，我们只选择了问题较严重的9个省进行示例(由于仅为方法示例，故此处隐去各省和指标名称)。其中的数字是该指标缺失的比例(%)，当为“-”时表示该比例趋向于0。见表1。
表1 9省SARS病例报告缺漏项比例情况统计表（略）
下面，我们将对该资料进行经典的RSR法分析并加以逐步的解释，并对其内在的含义加以讨论。
3 分析过程和结果
31 评价指标的选择对于任何综合评价来说，评价指标的选择都是至关重要的，在RSR法中也是如此。选择评价指标的原则主要有：① 尽量能够全面反映整个事物，尽量选择代表性强的指标。② 在RSR法中将评估指标的区分能力分为优、偏优、稍优，不分几等，在实战中我们应尽量使用区分能力分为优等(分高低优)的指标，尽量不用不分的指标。③ 使指标间的相关性尽可能不强，如果指标间具有较强的相关性，会给最后的分析结果带来偏移。在不违反第①、②条原则的情况下，应不纳入评价系统。如果选择的指标具有较强的相关性，而实际工作中又不宜将其摒弃，就应该对这些指标加权(体现在秩次上，后述)。指标权系数Wi的确定应该从专业和相关大小等诸方面来考虑，一般来说，Wi的取值应在0~1之间，并且有ΣWi=1。一般来说是不用给被评价单位加权的，但在某些特别的情形下，如被评价单位的级别不同，则应该为其加权。对评价指标和权系数的确定方法很多，实际工作中可以酌情选用。
32 编秩在RSR法中，按各评价指标分别对被评价单位进行编秩，情况越好，秩次应编得越高。如甲的秩次为2，而乙的秩次为1，说明对甲的评价要高于乙。当有相同值存在时，应使用平均秩次。对于评价指标，从评价方向来说，分为高、低指标，前者是取值越大越好，后者反之。所以在遇到低指标时，应该反向编秩。从区分能力来说，又可分为优、偏优、稍优、不分，与方向组合就称高(低)优、偏高(低)优、稍高(低)优等，在一般情况下建议只选择高(低)优指标进行评价。这里为了示例，列举了所有情况，见表2。
表2 9省SARS病例报告缺漏项比例情况统计表（略）
注： * 原始数据其实都为高优指标，此处由于进行示例，故使用非高优的编秩方法。编秩的方法为：① 高优指标从1编到9(低优反向编)；② 偏高优先从1编到9，然后其秩次加上秩次的中位数(即1到9的中位数，这里是5，下同)，再除以2，其通式为(R+Rm)／2；③ 稍高优先从1编到9，然后其秩次加上秩次的中位数，再除以2(此时为偏高优秩次)，然后其秩次再加上秩次的中位数，再除以2，其通式为(R+3Rm)／4。另外，由于某些指标的性质不是单调的，超过太多或低于太多都不好，此时就应该设其拐点为标准值，可以用原指标值与标准值的比进行编秩。注意，通过转换原指标值与标准值的分子分母位置，保持该比值小于或等于0(高优情况下)。
33 RSR值的计算RSRj=∑m i=1Ri n×m , j=1,2,…,n(1)RSRj为秩和比，Ri为每一个被评价单位、每一个评价指标的秩，n是被评价单位数，m为指标数。公式(1)是经典的RSR计算公式，此时的秩次没有被加权，或者说它们的权重是相等的，即指标的权重都等于1／m，而被评价单位的权重都是1／n。当秩次被加权时，秩和比就要用公式(2)来计算，其中Wi,Wj分别是指标和单位的权重。见表3。RSRj=Wj ∑m i=1WiRi, j=1,2,…,n(2)对一个较简单的评价来说，此时已基本完成了初步的分析。从RSR栏可看出，乙省和庚省的RSR值最大，可认为缺漏项问题最严重；而丁省和丙省RSR值最小，可认为缺漏项问题最轻。如果我们不仅想得到直观的印象，还希望知道更为详细的信息，就需要依以下步骤进行。在经典的RSR法分析中，接下来要进行RSR分布的确定，分档等工作，此处笔者将打乱这个步骤。
表3 9省SARS病例报告缺漏项比例情况统计表（略）
34 RSR的区间估计在33中，我们对各被评价单位的RSR进行了点估计，由于误差，我们还要进行RSR的区间估计。由于RSR为0~1，可以认为是一个百分数，根据一般的分寸，我们可对RSR进行平方根反正弦变换，当RSR为1时，以(1-1/4n)代替。变换后，替代值y为0~90(按角度)，此时我们认为y近似正态分布。变换公式为：y=sin-1RSR 变换(此时算出的是弧度值，需乘以180／π以变为角度值)。此时，sy=820.7 N， 此处的N是格子数，本例即为36。此时y的区间即为：y±usy。本例中n为36，故使用上式进行变换，其中sy=4.7746，在计算y的区间后再逆推出RSR的区间即可。转贴于 酷文网-论文下载中心 http://www.coolwen.net
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