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生物技术数据分析范文1
（中国矿业大学体育学院，江苏徐州221116）
摘 要：我国学生体质健康数据上报存在很大误差，主要原因为：各级领导对学生体质测试重视程度不够，测试者的准备活动不充分，测试流程不规范，测试人员态度不够认真，仪器操作能力有待提高，测试仪器系统存在误差，受试者参与程度不积极，场地布置不合理等方面，并提出了相应的改进措施。
关键词：体质健康测试；测试数据；数据误差
中图分类号：G804. 49
文献标识码：A
文章编号：1672-268X（2015）02-0069-04
国家学生体质健康测试旨在通过体质健康测试，并对测试成绩进行有效地处理分析，使每个学生都能根据自己的测试成绩，在学生体质健康测试标准数据库中为自己的体质状况找到合适的定位，更好地提高学生参加体育锻炼的积极性，养成锻炼身体的好习惯，从而提高身体素质及健康水平。学生体质健康测试工作量大、环节多、要求高，其“生命线”在于测试数据的完整性、真实性、可靠性、有效性。因此，在体质测试过程中数据的准确性是体质健康测试的重中之重。但是，在数据测试、数据处理及上报的过程中出现了诸多问题，致使数据的准确性大大下降，给国家体质健康测试的有效分析及处理带来很大困扰，本文针对这些问题进行分析并提出相应的对策。
1 学生体质健康测试数据上报情况分析
1.1 学生体质健康数据每年上报的学校数量分析
2014年4月教育部印发的《学生体质健康监测评价办法》第五条要求：各级各类学校开展覆盖学校各年级全体学生的体质健康工作，并要求将测试数据进行汇总整理上报。近几年我国学校上报情况如表1所示：2011～2014年（截止10月31日）我国学校总体上报率分别是42. 61%、56. 48%、83. 71%、90. 93%；我国各个省份上报情况也有很大差异，如201 1年江苏省上报率最高为98. 72%，新疆生产建设兵团上报率最低为3. 77%；2012年上海市上报率最高为93. 11%，北京市上报率最低为8. 60%；2013年贵州省上报率最高为99. 66%，北京市上报率最低仅为0.05%; 2014年吉林省上报率最高为100%，新疆维吾尔族自治区上报率最低为69. 95%。从以上数据可以看出：我国自2011年至2014年学校总体上报率虽呈增长趋势，但各个省市之间的上报率却相差很大，各省市上报数据失衡，严重影响了我国学生体质健康测试数据统计的准确性。
1.2 学生体质健康测试数据上报准确性分析
教育部印发《学生体质健康监测评价办法》第七条规定：教育部应进一步完善数据复查制度，各地区应结合本地区的实际情况按教育部要求进行数据抽查复核工作。2013年教育部首次委托第三方对全国学生体质健康标准测试结果进行复查，分别在全国32省市进行分层、随机抽样。抽查结果表明：抽查数据与学校上报数据有很大的出入，全国抽查测试成绩与校测试成绩的吻合度不到26%，有些省市上报数据的吻合度甚至不到10%，浙江省以76%的吻合度排名第一，江苏省仅以75%的吻合度排列全国第二名。这些数据足以证明，在现行的体质测试以及数据上报过程中存在严重的误差，影响了测试结果的可靠性及准确性。某些省份的中小学学生体质健康数据上报更是存在严重误差，有的还存在严重造假现象。
1.3 学生体质健康数据各个学校上报人数情况分析
2014年4月教育部印发《学生体质健康监测评价办法》等文件，《学生体质健康监测评价办法》第五条要求：实行全体学生测试制度，在各级各类学校要开展覆盖全校各年级学生的体质测试工作以及数据上报工作。但由于测试对象、数据处理、上报系统、学校管理等多方面原因，在数据上报过程中，有效数据人数逐级减少，对数据上报质量产生了严重的影响。以江苏省某大学2013年上报学生体质健康数据为例，我们对该校的在校生人数、参加测试人数、数据上报人数进行对比分析，发现该校当年参测人数占在校人数的86%，还有14%因为各种原因没能参加测试。我们通过问卷和访谈调查了江苏省学生体质健康10所学校数据上报状况，这10所学校不仅承担国家学生体质健康数据的测试、统计、上报工作，而且还要承担江苏省籍大学生体质健康的数据上报工作，繁重的工作负担导致了工作人员疲惫和厌烦情绪的产生，数据上报质量从而难以得到保证，其他省份中小学上报情况同样如此。
1.4 学生体质健康测试态度分析
学生体质健康测试态度决定了学生在测试过程中的尽力程度，如果学生认为测试只是在走过场，测试过程中学生很难做到尽全力参加各个项目的测试，测试数据也不能完全反映学生体质健康的真实状况。对江苏省10所高校100名测试人员及1000名受测学生进行问卷调查，经整理得到有效问卷分别为90份和971份。分析发现：有69. 8%测试人员认为体质健康测试频率较高、工作量过大、测试持续时间过长，对测试工作存在倦怠现象，测试态度不认真，操作仪器不规范，执行标准不严格，甚至谎报数据、弄虚作假等。72. 6%的受测学生认为体质测试是短期行为，对学生身体素质的促进作用不大，用“应付了事”的态度对待测试工作。极少数同学甚至通过各种方式规避测试或者测试造假，比如，通过开具虚假生病证明等方式规避测试。另外，学生在测试过程中未能按照标准进行测试，导致数据失真。譬如，在仰卧起坐测试中，多数学生借用肘部撑垫或臀部起落的力量起座；在座位体前屈测试中，部分学生膝关节弯曲、用单手前推游标或者双臂突然前伸，在做肺活量测试时不能最大吸气或呼气等。
2 学生体质健康标准测试误差原因分析
2.1我国各个省市学校上报率失衡的原因分析
由于我国地域广阔，各省市在执行教育部提出的《国家学生体质健康标准》文件时的积极性和执行力不够统一。在《全国学生体质健康标准》测试实施的过程中，部分地方相关部门对其数据录入及检测的重视程度不够，不能严格按照录入和检测标准进行操作，致使学校上报质量出现问题。其次，相关部门对学校测试工作的督导力度不够，在数据测试、统计、上报的过程中不能给予测试学校相应的指导与帮助，导致学校的数据测试、统计、上报工作难度加大、质量下降。另外，教育部规定各有关部门以及学校应通过网络窗口进行结果上报，这就要求相关部门及学校必须具备相应的网络设备、能力较强的计算机操作人员。但全国各地经济发展水平差异较大，部分地区网络设备落后，计算机操作人员能力不够，导致学校上报工作延迟等。以上均为我国各个省市学校上报率失衡的关键因素。
2.2 不正确的政绩观导致学生体质健康数据上报存在造假现象
教育部2014年6月11日颁布的《高等学校体育工作基本标准》要求“学生体质健康水平连续三年下降的学校，在‘高等学校本科教学工作水平评估，中不得评为合格等级，各省（区、市）不得批准其为高水平运动队建设学校。”为加大学校对学生体质锻炼的重视程度，增强学生自身锻炼的意识，培养学生自我锻炼的习惯，教育部每年编制和的《全国学校体育工作年度报告》将学生体质健康纳入现代化指标体系，作为考核一个地区教育发展水平的重要指标和对教育部门、学校负责人工作绩效考核的重要内容，这种对学生体质健康水平持续三年下降的地区和学校进行问责的制度，导致了很多高校存在体质健康数据造假现象。在此基础上，教育部将任务下发到学校，学校为顺利完成考核，将任务下发到各位老师，在数据上报过程中负责老师及学校为完成教学任务会出现弄虚作假、擅自更改学生成绩等行为。如：因学生测试结果较差，教师不易完成学校下发的任务，教师便将成绩更改后上报学校；部分学校如果整体成绩不理想或者是没有达到预期目标，便会修改成绩。
2.3 宣传工作不到位致使学生逃避考试
学生体质测试是教育部下发到每个学校的必要任务，每所学校都应该配备专门负责的领导老师，对测试工作进行随时检测、督查。但由于各学校领导老师工作繁重，无法分身兼顾，最后出现由某个部门领导、几个体育老师以及几十个普通学生组成测试团队。测试机构的缺乏、测试员能力的不足为体质测试工作的顺利开展带来很多困难。专门负责领导老师的缺乏将会导致学校宣传工作不到位，致使很多学生不能够认识到测试工作的重要性，利用各种理由逃避测试。测试机构匮乏及测试员能力不足将会导致测试数据可靠性降低、无效数据比例增加等等。以上原因均为上报数据与在校生数量存在较大差异的关键因素。
2.4 学生测试态度不认真导致体测数据不能真实反映学生成绩
经调查分析，72. 6%的学生对体质测试的认识不够，不能够正确了解体质测试的目的、意义以及重要性，不能认真对待测试。测试前准备活动是指在运动前所做的一系列运动练习，旨在使身体各器官系统在运动之前适当地得到活动，为各种运动动作做准备。它能够有效减小测试过程中意外事故的发生频率，也可以有效提高学生体质测试成绩的准确性。对江苏省10所高校1000名学生进行的问卷调查发现：有3%的学生在测试前做过针对性的热身活动，有13%的学生在测试前进行过简单的热身活动，84%的学生未在测试前做过准备活动。这些数据充分说明：学生缺乏测试前进行准备活动的意识，缺乏对准备活动的正确认识；另一方面也说明学生对体质测试的重视程度不够。
2.5 学生体质健康测试流程不规范导致测试数据不准确
测试流程的规范性是指：在体质测试的过程中，测试员应该按照严格的测试流程进行测试，避免测试项目之间的相互干扰，为测试数据的准确性提供最基本的保障。经研究发现：由于体质测试工作量大、工作强度较高，每所高校的测试人数大约都在10 000名以上，在测试的过程中容易造成测试点人数分配不均衡现象。测试人员往往会根据测试点人数的多少来进行测试项目的选择，以此来加快测试速度，但会导致测试程序混乱，某些测试项目之间出现相互干扰，致使测试数据出现误差。
在体制测试的过程中，场地布置的合理性也是影响数据准确性的重要因素。《国体学生体质健康标准》测试中对测试场地的布置没有明确的要求，只有个别省、自治区国民体质监测、学生体质健康监测对测试总体场地有明确的规定要求。比如江苏省国民体质监测对总体场地的明确要求是：场地宽敞、平坦、明亮，有利于仪器的摆放以及人员组织与分流。江苏省学生体质健康监测对总体场地的明确要求是：形态与测试要设置在安静的场所，尽可能是集中式靠近。由于在《国体学生体质健康标准》对总体场地没有明确的规定，所以在场地安排过程中各个省、自治区的场地布置有很大的差异。比如：立定跳测试中有沙坑和硬性场地之分；50 m测试中有逆风测试和顺风测试之分，这些因素都将间接影响体质测试数据的质量。
2.6 学生体质健康测试仪器自身存在系统误差
随着科技的不断进步，体质测试中的人力操作仪器也逐渐被电子测试仪器所取代，大大地提高了体质测试的便捷性和准确性。但是，电子测试仪器自身也存在着系统误差。比如在测试过程中由于测试数据庞大，测试仪器往往超负荷工作，缺乏必要的维护导致测试数据的准确性下降。测试仪器需要专业的技术人员进行校正维护，但由于众多的局限性学校很难配备这样专业的技术人员，也很难对仪器操作人员进行专业的培训。因此，在测试大量人员之后，仪器操作员只能够对仪器进行简单的维护处理，致使测试数据产生误差。
3 降低学生体质健康测试数据误差的措施
3.1 提高学校上报率，缩小各省市学校上报率的差距
数据上报是国家学生体质健康标准测试的重要环节，只有在数据充分、合理、精确的前提下才能对其进行有效的分析、总结，为国家制定学生体质健康相关政策提供准确的数据支撑。因此，国家有关部门应该加强各省市学校上报工作的管理，加强各省市对数据上报工作的正确认识，努力把学校上报工作纳入到各省市的常规工作中去，使其成为各省市考评指标的一部分，为数据上报工作提供有效的政策保障。同时，国家相关部门应给予贫苦地区一些相应的政策及资金支持。比如：加大政府对不发达地区进行体质测试工作的资金投入，为其配备相应的网络设施，对计算机操作人员进行专业培训等。通过以上方法与途径，以求在提高全国学校总体上报率的同时，有效减少各个省市之间学校总量上报率的差距，以此来减少因地域差异影响造成的数据误差。
3.2 加强对数据上报的审查与复查制度
为保证数据上报工作的顺利实施，提高数据上报的准确性，教育部门应完善对数据上报工作的监督与管理。首先，教育部门进一步完善上报数据的审查制度。各级地方行政部门应该督促教育部门及所属学校全面开展体质健康测试工作以及数据上报工作，并组织相关人员逐级对数据上报的完整性、准确性、真实性和有效性进行审查，经过严格审查和核准之后再进行提交。其次。教育部门应该建立对上报数据的复核制度。教育部门应该组织相关人员或者委托第三方机构对部分地方或者学校上报的数据进行数据重测，与上报数据进行复核。对上报数据准确性、真实性、有效性较高的地区以及学校进行表彰与奖励，对数据上报一致性较差的学校进行批评指正，并且责任到个人，使其负有相应的法律责任。再次，教育行政部门应该加强社会监督机构的建立，积极利用电话、新闻媒体、第三方机构对学生体质测试的监督，以此来提高数据上报的准确性以及可靠性。
3.3 加强数据测试工作的监督与管理
建立全国学生体质健康监测体系，开展学生体质健康监测工作是加强学生体质健康测试数据准确性的有效途径。在体质测试过程中要求：监测工作实施全程监控；在各级学生体质健康监测体系中增设学生体质健康监测质量监控工作组；各个学校要按要求设立学生体质健康监测质量监控小组，监测期间，要确定专人负责质量监控工作；在学生体质测试现场安排现场检测；在体质测试过程中，各级质量监控监测工作组应根据要求，成立若干个督查组对各个学校的测试工作进行督查，省级质量监控组织重点采取抽查的方式，市级以及县级质量监控组织应采取巡查或者随即抽查的的方式，来加大巡查力度。督查内容包括：监测组织工作，测试人员配备，师生员工参与度，场地设备配置，监测质量监控等各个环节。在督查的过程中，各个督查组应该深入到学校根据督查要求进行现场督查，同时应对督查情况进行及时总结，将督查结果反馈给学校，以便学校能够及时对检测工作做出整改。
3.4 增强领导的重视程度，提高测试人员的积极性及仪器操作能力
各级行政部门和学校应该经进一步增强对全国学生体质健康测试的思想认识，切实增强领导对体质健康测试的重视程度。各校应该委派校长或者副校长为学生体质健康测试的第一责任人，以安全第一、质量为先的指导思想，认真细化体质健康测试方案，协调安排各方面有效资源，指导、监督、协调学生体质健康测试工作的顺利进行。在增强领导重视程度的同时，学校应该加大体质健康测试的资金投入，增加测试人员的劳务补助，切实提高测试人员积极性等。
测试人员对仪器的熟练程度以及规范操作程度直接影响着测试数据的准确性，测试队伍的操作水平是保证测试质量的关键。在体质测试之前学校应通过PPT介绍、专业操作人员演示示范、现场实习等途径对操作人员进行仪器操作培训，以此来提高操作人员的理论水平及操作水平。在培训时，应采取测试人员、测试仪器、测试指标三固定的方式进行操作培训，不仅可以提高测试人员对测试项目的熟练程度，还可以有效减少因测试人员不同而带来的操作误差。在体质测试过程中新补充的人员必须接受过岗前培训，考核合格后方能上岗，杜绝临时学习上岗。对条件较好的学校教育部支持建立专业化的测试、服务队伍，也可以委托第三方专业人士对其进行培训、测试。
3.5 加强宣传力度，提高学生测试积极性
学校应该通过《学生体质健康标准》测试动员大会、体质测试方面的讲座、体质测试培训等各种途径来提高学生对体质健康测试的认识，使其能够正确认识到体质测试的目的、意义及其重要性。在此之余，也应使他们清楚意识到体质测试成绩与自身的切身利益密切相关，如测试不合格者不能参加校评优评先活动，连续多次不合格者将推迟毕业等。在加强宣传力度的同时，学校还应建立相应的奖惩制度，来调动受试者的积极性以及主观能动性。比如，在体质测试结束以后学校可以在各个年级根据测试成绩的情况，对成绩较好的学生和团队给予相应奖励，对成绩较差的学生和团队给予有待提高的警示。
3.6 测试教师应有效组织测试者在测试前做好充分的准备活动
充分的准备活动可以提高肌肉温度，减少肌肉组织的黏性，提高韧带组织的伸展性；充分的准备活动可以提高内脏器官的机能水平，以适应身体运动的需要；充分的准备活动可以调节心理状态，提高神经系统的兴奋性。因此，在体质测试之前，有关人员应该组织受试者针对测试内容进行有针对性的准备练习。比如：在测试之前首先组织学生进行慢跑预热；在座位体前屈测试之前进行踢腿、压腿等专项练习；在立定跳远之前进行单腿跳、跨步跳以及助跑跳练习；在50 m测试之前进行高抬腿、小步跑等专项练习。充分的准备活动还能够加快血液循环，为机体运动提供充足的氧气，延迟运动疲劳等。
3.7 规范测试流程和科学布置场地
规范的测试流程，科学的场地设置，不仅可以有效提高学生的测试成绩，还能有效保证测试数据的可靠性。在测试流程上国家虽然没有相关的文件说明，但应按照技能一形态一素质的顺序进行。如果在测试的过程中出现人员拥挤，应该在同类测试项目之间进行调整，尽量避免项目之间的相互干扰。在场地的布置上国家文件没有明确规定，但各个省市之间应相互借鉴，发扬其优点、摈弃其不足。比如：座位体前屈、身高体重测试仪器应该放置在室内通风、宽敞、明亮的场所，立定跳远测试场地应该选用沙坑场地，50m测试应选测顺风测试等。
3.8 采取措施提高测试仪器灵敏度和准确性
各学校应该严格按照教育部对仪器的规格和要求进行订购，禁止订购未经教育部认证的厂商产品。虽然绝大部分学校的测试仪器都是经过国家认证的，但是误差是任何仪器都无法避免的，每一台仪器都有一个老化、数据准确性下降的过程。因此，在测试的过程中学校测试人员应按照操作说明对仪器进行正确使用，定期对测试仪器进行检查、校对、维护，它是提高数据准确的重要途径。比如：在肺活量测试过程中要求，每10-15人测试完毕后需用棉球及时擦干气筒内部，避免污垢堵塞。在条件允许的情况下，学校应该组织测试人员对仪器设备的检查、校对、维护等多方面知识进行培训学习，或者配备专业的检测、维护人员，按照有关规定定时对仪器进行检测、维护，有效减少测试仪器自身原因造成的误差。
参考文献：
[1]董杰，大学生体质健康测试若干问题的思考一相关现状与对策[J].博硕论坛，2012（13）：3-5.
[2]王凤先．《国家学生体质健康标准》测试与数据上报存在的主要问题及其解决策略[J].体育学刊，2013（3）：90-92.
生物技术数据分析范文2
关键词：DEA；卫生资源；社区卫生服务；效率
Abstract：With the continuous development of society，social resources have always been hot spot in public concern，especially in the critical shortage of human resources.So improve the utilization rate of health resources under definite supply has been considered as an effective solution currently. This paper has firstly made a brief introduction on the basic principle of DEA，and CCR model extensively applied in practical case.Then we has introduced DEA （Data Envelopment Analysis） to cover comprehensive efficiency analysis on 6 community health service centers in Dongcheng District， which has provided data support for health resources bined with the six institutions over the past three years of service efficiency， indicating that the 2015 Temple of Heaven and the Stadium Road Community Health Service Center， the highest overall efficiency，to 1.
Key words：DEA；Health resources；Community health service；Efficiency
1 稻莅络分析（DEA）概述
1.1 DEA理论介绍 数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是著名的运筹学家A.Charnes， W.W.Cooper和E.Rhodes在1978年提出的。它是一种基于线性规划用于评价具有“多输入”和“多输出”的决策单元间的相对有效性（也称DEA有效）。这些决策单元（DMU）必须是具备相同性质的组织，例如医院、社区卫生服务中心（站）、学校及银行的各个分支机构。判断决策单元是否有效本质上是判断其是否在生产前沿面上。DEA的原理是通过保持决策单元的输入或者输出不变，借助于统计数据和数据规划确定相对有效的生产前沿面，然后将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，通过比较决策单元偏离生产前沿面的程度来评价它们的有效性。
生产前沿面是经济学中生产函数向多产出情况的一种推广使用方法和模型。它是由观察到的决策单元的输入数据和输出数据的包络面的有效部分，不在生产前沿面上的决策单元都是无效的。
1.2 C2R模型介绍 C2R模型是第一个DEA模型也是应用最广泛的模型，它由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper于1978年提出。假设有n个DMU，每个DMU有r个输入，s个输出，见表1。
2 数据处理分析
本文主要选用2013～2015年北京市东城区六家社区卫生服务机构的数据进行研究分析。目前这6家机构的服务面积及人口情况，见表2。由于研究的决策单元数量较小，且投入和产出指标数量不应大于DMU数量的50%[4]，所以为了能跟准确地反映实际医疗情况，本文选用机构在岗医务人员数及机构总支出（单位：万元）作为投入指标，诊疗人次数作为产出指标。根据DEA的C2R模型对上述数据进行计算得到各个机构的效率值，见表3和图1。
2.1就全区六家社区卫生服务中心近3年的整体情况而言，综合效率和规模效率均呈现上升的趋势，且2015年的综合效率、规模效率较前1年分别增加19.76%和23.13%；同时纯技术效率近3年比较平稳，保持在0.9～1区间内。
2.2分别对这6家机构2013～2015年的数据进行分析。东花市社区卫生服务中心的综合效率在不断增加，截至2015年已达到0.806，但投入有冗余，其中第一投入要素冗余19.6，第二投入要素冗余1081.9。龙潭中心近三年都保持着较高的综合效率，2013和2014年的效率已达到1，但2015年有所减小，且第二投入要素有9943.0的冗余。体育馆路中心近两年的综合效率均为1，比较稳定。天坛中心综合效率呈现上升趋势，2015年达到1，较前一年增加了65.80%，且没有投入冗余。朝阳门中心的综合效率在不断增加，2015年的综合效率为0.837，纯技术效率近三年来一直为1，可以增加投入来提高效率。永外中心的综合效率则在逐渐减小，2015年仅为0.791，较2013年减少了20.90%，同时第二投入要素冗余也在不断增加，2015年达到1203.2。
2.3就最近的2015年数据来看，体育馆路和天坛社区卫生服务中心的效率最高达到1，也就是DEA有效。东花市中心效率为0.806，技术效率为0.856；在岗医务人员数需要减少19.6人，机构总支出减少1081.91万元。龙潭中心效率为0.984，技术效率也不为1；第一投入要素需减小1.5，第二投入要素减少9943.0。永外中心效率最低为0.791，第一投入要素应减少64.8，第二投入要素降低1138.4。朝阳门中心综合效率为0.837，但技术效率为1，投入要素没有冗余，可以通过增加卫生资源投入提高综合效率。
3 结论
本文选用DEA应用最广泛的模型-C2R模型对东城区的六家社区卫生服务机构的服务效率进行分析研究。2015年全区的社区卫生服务中心的效率均处于较高水平，其中体育馆和天坛中心的效率值最高，达到1；同时也给出其他机构需要减少或增加投入的量来达到DEA有效。通过2013～2015年这3年的数据分析，得出了这些机构的效率变化趋势，大部分机构呈现上升趋势，达到了本文研究的目的。
参考文献：
[1]程大友.基于模型估计前沿面生产函数的探讨[J].技术经济与管理研究，2004（4）：51-52.
[2]魏权龄.评价相对有效性的DEA方法：运筹学的新领域[M].中国人民大学出版社，1988.
