基于logistic模型对器官移植和捐献认知度的研究

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1、基于Logistic模型对器官移植和捐献认知度的研究谢钱姣陆玉玲朱家明安徽财经大学统计与应用数学学院摘要:针对器官移植和捐献认知度的研宂,运用非参数检验、方差分析、Logistic回归的方法,建立了器官捐献的认知度在不同人群的差异性、二分类Logistic回归等模型,结合SPSS、EXCEL等软件,得到不同年龄和宗教信仰的人对器官捐献认知具有显著性差异,且文化程度、职业等是认知度的主要影响因素,并就器官捐献提出了合理化建议.关键词:器官捐献;认知度;非参数检验;方差分析;Logistic回归;SPSS;作者简介:谢钱姣(

2、1996—),女,安徽芜湖人,安徽财经大学统计与应用数学学院木科在读,主要从事数学与应用数学的研究.作者简介:朱家明(1973_),男,安徽泗县人,安徽财经大学统计与应用数学学院副教授,硕士,主要从事应用数学与数学建模的研宂.收稿日期:2017-04-05基金:W家自然科学基金资助项目(11301001)StudyonorgantransplantationandcontributioncognitionbasedonLogisticmodelXIEQianjiaoLUYulingZHUTiamingSchoolofSt

3、atisticsandAppliedMathema/tics,AnhuiFinanceandEconomicsUniversity;Abstract:Studyonorgantransplantationanddonationawareness,byusingnonparametrictest,analysisofvarianceandLogisticregressionmethod,awarenessoforgandonationmodelinthedifferencebetweendifferentgroups,tw

4、oclassificationLogisticregressionwasestablished,combinedwithSPSSandEXCELsoftware,differentageandreligiouspeoplehavesignificantdifferencesonorgandonationthecognitiveandculturallevel,occupation,etc.arethemainfactorsaffectingcognition,andputsforwardsomerationalsugge

5、stionsonorgandonation.Keyword:organdonation;cognition;nonparametrictest;varianceanalysis;Logisticregression;SPSS;Received:2017-04-05随着医学技术的发展,器官移植成为治疗终末期器官功能袞竭患者的重要手段.近几十年来,随着血管吻合技术、器官和细胞分离保存技术、免疫抑制药物及移植免疫学棊础的发展,器官移植技术得到Y长足进步,由此活体捐献和身后捐献己成为医学界的热点.器官移植技术在发展过程中,由T越

6、来越多的患者需耍进行器官移植,器官的供需矛盾日益加重,这导致许多患者失去了生命.在我国,很多民众对器官移楨和捐献感到迷茫,他们没有器官捐献的意识,更加地不了解如何捐献器官,因此对我国公民器官捐献的认知度进行调査了解具冇一定的现实意义.:据来源及模型假设木文研宄的课题及相关数据来源于安徽财经大学暑期第四次模拟试题.为了便于解决和研究问题,提出以下几条假设:(1)所有问卷填写有效,数据真实可靠,不含人为修改或虚报数据;(2)样本量的确定是合理的,能够反映器官捐献的情况;(3)样本的选择是随机抽样的.2器官移植和捐献调查样本的

7、统计分析2.1研宄思路根据问卷调查结果,首先对问卷结果进行判断,剔除无效的数据;其次对题目的选项进行分析,对填写的结果进行汇总归类;最后利用SPSS软件对数据进行描述性统计分析.2.2研宄方法经过数据的初步分析,所有样本数据中,有效的样本为1350份.将样本的基本信息进行汇总分析,对基本信息分别进行逻辑赋值统计,性别记“男性=1,女性=2”;将年龄进行分层,记“18岁以下=1,18-30岁=2,31-45岁=3,46-60岁=4,61岁及以上=5”:由于宗教信仰分类众多,因此对于信奉佛教和基督教多人分别计数,其他类型的信

8、仰归为一类,记“无=1,佛教=2,基督教=3,其他=4”;婚姻状况记“己婚=1,未婚=2,离婚=3,丧偶及其他;文化程度记“小学=1,中学=2,大学=3,硕士研宄生及以上=4”;将职业划分为三层,“非医务人员=1、医务人员=2”.根据SPSS的结果,所调查的样本男性的比例为46.4%,女性的比例为53.6%,男性与女

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