DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 实施岗位层级对应的绩效考核前后护士离职率比较 如表4所示，实施岗位层级对应绩效考核后护士离职率降低，差异有统计学意义(p < 0.05)。 3.2. 实施岗位层级对应的绩效考核前后患者对护士工作满意度比较 如表5所示，实施岗位层级对应绩效考核后，患者对护士工作的满意率提高，差异有统计学意义。(p < 0.05)。 3.3. 实施岗位层级对应的绩效考核前后护理质量评分比较 如表6所示，实施岗位层级对应绩效考核后护理质量的评价指标如住院病人管理、病区管理、急救管理、护理文书、专业技能及消毒隔离6个维度得分均高于实施前，差异均有统计学意义(p < 0.05)。 3.4. 实施岗位层级对应的绩效考核前后护士、医生对护理工作满意度比较 如表7所示，实施岗位层级对应绩效考核后，护士、医生对护士工作的满意率提高，差异有统计学意义(p < 0.05)。 3.5. 实施岗位层级对应的绩效考核前后护士工作绩效自评情况比较 如表8所示，实施岗位层级对应绩效考核后，护士工作绩效自评情况提高，差异有统计学意义(p < 0.05)。 3.6. 实施岗位层级对应的绩效考核前后护士工作绩效他评情况比较 如表9所示，实施岗位层级对应绩效考核后，护士工作绩效他评情况提高，差异有统计学意义(p < 0.05)。
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user: 摘 要 埃博拉病毒是一种致命性的传染性疾病，严重危及人类的生命安全。准确预测传染病的发展趋势，对于及时配置和调集相关医疗资源、制定合理应对策略，解决卫生部门在应急处理中的经验误区有至关重要的意义。为有效控制该病毒的扩散，本文采用不同的方法建立埃博拉病毒传播预测模型，分别包括概率模型、病程发展模型和系统动力学模型。通过对该病毒的扩散历史中相关时序变量进行研究，寻找其传播规律，构建埃博拉传染病预测模型，可以对该病毒的未来传播情况做出预测，并对不同防控干预措施进行模拟仿真，检测不同措施的效果，为疫情区所在国家制定有效应对方案，健全公共卫生体系，为相关部门提高应急管理能力提供技术支撑和相关建议。此外，本文所构建的模型将一些现实影响因素，如药品配送难易程度，疫情区卫生服务水平等因素考虑在内，对模型进行改进，从而更为真实的模拟埃博拉病毒的蔓延扩散过程。 关键词 :埃博拉病毒，概率模型，病程发展模型，系统动力学模型
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user: 1. 引言 埃博拉病毒(或称埃博拉出血性发热)是一种由埃博拉病毒引起的人类和灵长类动物疾病。埃博拉病是一种致命性的病症，其致死率高达90%。这种疾病主要可以导致人类和灵长类动物(如猴子，大猩猩和黑猩猩)感染，其传播途径为，人类通过野生动物感染该病毒，并且在人与人之间进行传播。埃博拉首次出现在1976年，由于经常爆发在偏远地区，因此并没有引起太大的影响。但是最近爆发的埃博拉病毒感染却发生在西非一些人口密集的市区，并于2014年3月发现第一例感染者，随后从几内亚开始，跨越国界蔓延到塞拉利昂和利比里亚，又通过空中传播到尼日利亚，并由陆路传播到塞内加尔。这次爆发的埃博拉病毒感染事件是继1976年埃博拉被发现以来最大的一次感染事件，也是最复杂的一次，此次爆发导致病例数量快速增长而且死亡率很高 [ 1 ] ，并已引起国际社会各方的高度重视。 针对埃博拉病毒的近期较大规模爆发，各国都在研制相应的疫苗或者治疗药物以尽快遏制该病毒的蔓延。在所有应对政策中，对传染病蔓延和发展态势的预测是疫情处置当中的重要一环，研究传染病传播规律，并进行预测与风险评估，有助于在疫情发展早期为公共卫生部门制定防控策略和科学配置应急资源提供辅助决策支持，能够对应急物资调配，应急措施制定，人群疏导等政策制定提供重要指导，也为其他国家的防疫部署提供借鉴 [ 1 ] 。 由于传染病种类(如非典，甲流等)较多，近些年来传染病爆发频率逐步上升，目前与流行病预测相关的研究已经较为丰富。针对西非所爆发的埃博拉疫情，美国CDC制作出埃博拉病毒扩散仿真工具EbolaRsponse [ 2 ] 并利用该工具对埃博拉疫情的未来发展趋势进行预测，由于此工具所能考虑到的各种影响因素较少，模型较为简单，所得预测结果与实际值相比偏高 [ 3 ] 。文章接下来将对现有研究进行梳理和总结。 从研究内容上说，现有预测研究主要包括三大类型，一是对传染病的病程发展进行阶段划分并且构建模型，常见的有SIR，SIRT等；二是对传染病疫情发展规律进行研究，包括对各种病理参数进行估计，如基本再生数 [ 3 ] [ 4 ] ，潜伏期长度 [ 4 ] - [ 7 ] 及概率分布和传染期长度及概率分布 [ 2 ] [ 4 ] [ 8 ] ，发病率 [ 2 ] ，死亡率估计 [ 2 ] 等；三是对传染病爆发过程进行仿真模拟，研究人群的行为和政策措施的效果。 从预测研究的模型上进行分类，主要包括病程发展模型，时间序列模型和仿真模拟模型。其中病程发展模型已经较为成熟，从最初提出来的SIR [ 9 ] [ 10 ] 模型，到SEITR [ 4 ] 模型，后来又发展到SEIHFR [ 5 ] 模型。其中Chowell采用SEIR病程发展模型，主要引入了控制措施如对病人进行隔离等来研究该措施对感染者的接触传播率的影响 [ 4 ] 。在此基础上，Legrand将该模型进一步细化，根据埃博拉病毒的特性和传播机理将传染期的病例分为社区中的感染者(I)、医院中的感染者(H)、未入葬死尸传染源(F)这三个类型，也就是SEIHFR模型 [ 1 ] [ 5 ] ，而这种分类与西非的医疗条件和当地习俗较为切合 [ 1 ] ，并在美国CDC构建的埃博拉传播建模工具中也得到应用 [ 2 ] 。这些研究传播规律的微分方程模型 [ 11 ] - [ 13 ] 也称为仓室模型，并且已经在传染病预测研究中得到广泛应用 [ 4 ] [ 5 ] [ 14 ] 。而时间序列建模方法在传染病预测领域也有很多应用，如吴家兵等探讨了应用时间序列ARIMA模型鉴定传染病发病率预测的可行性 [ 15 ] 。魏珊采用时间序列分解法，对我国乙类法定报告传染病近八年来的发病趋势和发病季节性进行验证和探索 [ 16 ] 。 目前较为著名的埃博拉传染病预测和仿真模拟模型有美国CDC发布的疫情模拟工具EbolaResponse [ 2 ] ，其建模中也用到了前面所提到的仓室模型。此外，EpiFast [ 17 ] 和EpiSimdemics [ 18 ] 建模平台采用了Agent建模方法，并基于社会接触网络构建，并且由于ABM建模方法的特殊优势，这两个平台能够赋予模型中的个体更多现实特征。其中Agent建模方法在很多病毒扩散模型中有很多应用 [ 19 ] - [ 21 ] 。对于其他仿真模型，如系统动力学(System Dynamics)仿真在传染病模拟和预测中的应用也很多，如Mecoli等采用系统动力学模型对蚊媒疾病的传播进行模拟仿真，来研究相关疾病控制策略的有效性 [ 22 ] 。Huang等建立系统动力学模型区别不同年龄组的人群对川崎病流行病进行研究，并进而模拟医疗推进措施对该疾病发展趋势的影响 [ 23 ] 。 综合以上论述，现有研究对于传染病的病理规律和相关参数的估算研究较为充足，但是与非药物干预措施的有效性相关的研究明显不足，而且大多数研究在模型设置上比较简单，没有考虑疫情区的很多实际影响因素对疫情发展，应急物资调配等的影响。本文采用三种不同的建模方法(概率模型、病程发展模型、系统动力学模型)来对埃博拉病毒的发展态势进行模拟和预测，并根据疫情区的现实情况来对模型进行改进，以最大化模拟现实情景，从而比较不同方法和模型的优劣以及在实践中的意义。值得注意的是，传统的数值模型(包括概率模型和SIR病程模型)不能捕捉到除数据含义以外的其他属性特征，而系统动力学模型综合了数值模型和概念模型的优势，能够处理非线性多元数据及复杂的多属性混合系统，探究事物发展的内在机理，研究传染病在传播过程中与系统内各影响因素之间的作用关系。 此外，由于仿真模型能够很好的模拟不同政策措施对疫情发展的影响，可以根据现实政策环境的变化不断对模型进行修正，而系统动力学模型作为一种专门分析研究复杂反馈系统动态行为的系统科学方法，在实际应用中更为简便，而且在政策模拟中能够发挥其显著的优势。因此通过对埃博拉病毒的特定传播机理进行分析，本文建立埃博拉系统动力学仿真模型研究不同疾控措施(包括药物措施与非药物措施)对疫情发展的影响，从而为以后的研究提供参考，也为相关部门制定最优疾控策略提供技术支持。
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user: 2. 模型框架 首先，根据现有文献资料，传染性疾病的传播过程一般经过三个状态，即由最初的几例染病患者，通过接触等方式传播给其他易感人群，并且随着染病人数的增多，传染病进入爆发状态，传播速率加快，而后这些已经染病的患者经过一定的感染期长度转入移除状态(康复状态或者死亡状态)，传染病进而由爆发状态转入衰减状态。本文的分析框架正是围绕着易感人群–染病人群–移除人群这一传播机理展开。 其次，从世界卫生组织官方网站可以获取埃博拉病毒扩散相关时序数据，通过对数据的整理和分析，挖掘数据的模式特征和本质特征，并综合不同的数据类型，选取合适的模型。本文通过对时序单元数据进行整合形成多元数据，从而实现了由数值模型(包括概率模型和SIR病程模型)向仿真模型(系统动力学模型)的过渡。不同模型各有其不同的优势和劣势，在实际应用中可以根据不同需要进行选择。 最后，基于所构建的不同模型，可以分别完成对埃博拉病毒扩散时序数据的预测，检验和比较不同应对措施的效果，并将成果应用到科学研究以及疾病防控实践之中，健全公共卫生体系，提高相关部门公共卫生管理能力。 通过以上分析，本文的框架图如图1所示。 图1. 文章框架图
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user: 3. 概率模型 3.1. 模型设计 相对于经典的SIR埃博拉病毒模型需要建立一系列复杂的方程式而言，我们寻求到一种更为简便的方法，那就是通过计算概率来解决对该病毒传播的预测问题。因此，我们首先建立一个概率模型，来寻求易感人群的感染率与疫情严重程度之间的关系；其次加入药物措施干预，研究其对疫情传播的影响。针对药物干预措施，我们考虑添加一个最优的药品配送中心，并进而将配送药品至不同区域的难易程度考虑在内。该模型的假设条件如下： 1) 一个地区中患病人群普及率与本地区的易感人群的被感染概率之间的关系满足指数函数关系。 2) 制药厂对研发投资的能力是固定的。 3) 药品生产之后都是首先送到药品配送中心，然后再由配送中心送往各个疫情区。 4) 药品配送的难易程度由一个难度系数来评估。药品配送中心与配送地点的距离越远，该难度系数就越小。该难度系数的值处于0与1之间。 5) 假设每个地区的人口总数是固定的，也就是说不考虑由出生、死亡、人口迁入与迁出等因素带来的人口数量变化。 6) 有且只有一个药品配送中心站点。 3.2. 变量 模型Ⅰ所涉及的变量如下： 1) 地区i ( )的患病人群普及率为 ； 2) 药品每周供给的总数量为C，配送到每个地区的不同药品数量为C i ； 3) 每个地区所现有的健康人群(易感人群)被感染的可能性或者感染概率为 ； 4) 药品配送难度系数为 ，每个地区的难度系数用 表示； 5) 不同国家的人口总数为A i ； 6) 疫情区的患病人口数量为B，不同地区的患病者人数为B i ； 7) 药品投入之后，易感人群的被感染概率为 ，不同疫情区用 表示； 8) 由M代表药品配送中心位置，其坐标表示为(x， y)； 9) 用m i 代表不同疫情区，坐标表示为(x i ， y i )； 10) 用G代表配送中心与各疫情区的距离之和的最小值。 该模型旨在通过最优的药品配送系统来使所有地区的易感人群的感染数量P达到最小，即： (1) 3.3. 模型构建 从世界卫生组织官方网站获取的相关数据，我们可以拟合出一个地区易感人群被感染的概率 与该地区患病者普及率 之间的关系方程，即 。 针对埃博拉病毒的药品生产出来之后，世界药品协会根据不同疫情区的疫情严重程度来配送不同数量的药品。加入药物措施干预之后，易感人群的被感染概率 降低，这意味着易感人群中被感染者的数量 下降。假定制药厂每周可提供的药品生产总数量是C，并且所有的药品都会被分配到不同的疫情区，那么有如下关系式： 此外，送往不同疫情区的药品数量由不同疫情区的病患数量所决定，因此有： (2) 因此，我们假定抗病毒药品投入使用以后，不同疫情区易感人群的被感染概率可以表示为： (3) 其中不同疫情区药品配送难度系数 由疫情区和药品配送中心的距离决定。 3.4. 结果分析 根据WHO官网数据，我们对利比里亚，塞拉利昂和几内亚这三个国家的病例数和死亡人数进行统计，并分别对易感人群的被感染概率与疫情区患病人群比例(患病人群普及率)之间的关系进行拟合，得出不同国家相应的拟合方程。其中 代表利比里亚国家的相关变量， 代表塞拉利昂国家的相关变量， 代表几内亚国家的相关变量，拟合结果如下： 利比里亚： (图2)。 塞拉利昂： (图3)。 几内亚： (图4)。 然后，我们可以根据公式(2)得出配送至这三个地区的不同药品数量： 利比里亚： ；塞拉利昂： ；几内亚： 据公式(3)，我们可以得出这三个疫情区的易感人群被感染概率(假设不同疫情区难度系数同为1)： 利比里亚： ；塞拉利昂： ；几内亚： 最后，我们可以根据公式(1)得到三个区域总的易感人群中被感染人数P： (4) 3.5. 模型改进 在3.3所介绍的基本模型中，当寻找最优配送中心地点的时候，没有考虑不同疫情区的具体情况所带来的影响，因此，在该改进模型中将会把这一重要因素考虑进来。假设： 1) 不考虑药品配送运输途中的地势地形问题，也就是说，假设在配送中心与疫情区收货地点之间的运输路线是直线。 2) 假设每个疫情区所报道的患病者人数是准确的。 3) 其他假设与3.1中基本模型的假设相同。 用 代表药品配送中心的坐标，即锚定区域的重心位置。该改进模型建立了一个囊括每个疫情区的多边形区域。根据重心算法的特征，三角形的重心位置满足三个顶点到重心的距离之和为最小。同样的，假设该模型中，多边形的所有顶点与重心的距离之和为最小。因此，在该模型中，药品配送中心的位置就是此处所建立的多边形的重心位置。 图2. 利比里亚概率模型 图3. 塞拉利昂概率模型 图4. 几内亚概率模型 假设该多边形具有 条边，利用基本模型与改进模型中所设置的变量，我们可以得到重心的位置为： (5) 考虑到不同疫情区的具体情况，我们定义一个权重值，即： (6) 因此，我们可以获得改进模型的重心位置 (7) (8) 接下来，由 代表不同疫情区和药品配送中心的距离，由 代表药品配送中心和不同疫情区的真实地理距离。因此，在基本模型中提到的不同疫情区药品配送难度系数 可以表示为： (9) 根据基本模型中的公式(3)，不同疫情区的易感人群被感染概率可以表示为： (10)
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user: 4. 病程发展模型 4.1. SIR模型 病毒的扩散过程是一个非常复杂的过程，会受到很多社会因素的限制和影响，例如，传染病患者的数量，传染速率，出生率，死亡率，疾病预防意识强弱，个体差异等等。为了简化这个问题，我们利用经典的传染病扩散模型，SIR模型来研究，该模型只需考虑易感人群(S)、染病人群数量(I)以及移除人群(R)这三个变量。该模型的假设条件如下： 假定模型中总的人口数量不变。此外，根据埃博拉病患者的特征，染病者在病毒潜伏期并不会表现出任何症状，这类人群并不能被准确识别，因此我们将这部分处于传染病潜伏期的人群归类到易感人群中，这样我们就得到下面经典的埃博拉传染病扩散模型。 4.2. 变量 该模型变量包括：易感人群S(t)、染病人群I(t)、移除人群(病愈后康复者或者死亡者)R(t)、接触传播率 ，康复率 。其中接触传播率 是由易感人群到感染者的转移速率，粗略来说就是，易感人群在与感染者的一次接触中可能患病的概率。康复率 是由感染者到康复者的转移速率，如果感染者患病期限(平均传染期长度)用D表示，那么 ，意思就是一个感染者在D单位时间里得到一次康复。 4.3. 模型构建 (11) 将方程组(11)转化为如下差分方程的形式： (12) 该模型由Kermack和Mckendrick二人共同于1927、1932和1933年发表的3篇运用微分方程方法研究传染病在人群中传播规律的论文构成 [ 11 ] - [ 13 ] ，该模型假定人群是均匀混合的，且疫情持续时间较短。该系统是一个非线性系统，并且不存在一个通用的解析解。然而，通过推导分析还是可以得到一些显著的结果。 4.4. 结果分析 首先由世界卫生组织官方网站获取相关数据，然后对数据进行处理： 步骤一：根据公式(12)，我们对每一组数据求出每个时间点对应的接触传播率 和康复速率 。然后我们通过一个指数方程拟合出满足 和 这两个参数的一般方程。 步骤二：计算出染病人群 以及死亡病例的人数。其中由于实际数据中，现阶段的康复者人数很小，大部分患者都会死亡，因此 代表死亡病例人数。 步骤三：搜集从2014年3月22日以来的患病者人数和死亡病例的人数。由于从该时间点开始阶段的数据及其不稳定，数据的准确性难以保证，而从真实数据趋势图(图5)可以看出从第147个数据点(即2014年8月16日)开始，数据稳定性较好，因此，我们将该时间点视为我们原始数据的起点。 采用指数方程形式对数据进行拟合，可以得到接触传播率： 其中x代表从计数点(2014年3月22日)开始的天数。通过假设检验，F = 381。将接触传播率的拟合结果曲线和真实数据进行比较，如图6所示。 同样采用指数方程形式对数据进行拟合，可以得到康复率： 通过假设检验，F = 67。将康复率拟合结果和真实数据进行比较，得出图7。 据此，我们可以根据差分方程(12)对感染者病例数进行预测。例如，到2015年3月1日，染病人群数量达到22653，死亡病例人数(移除人群)达到9390。 同样的，根据以上介绍的思想与方法，我们可以预测几内亚，利比里亚，塞拉利昂等国家的埃博拉病毒传播情况，因为这三个国家中患病者数量非常庞大。而还有一些国家例如尼日利亚，塞内加尔，美国，西班牙，马里，英国等国家，由于感染者数量比较小，没有再出现新的感染病例，我们暂且认为这些国家的疫情处于稳定状态。 图5. 接触传播率拟合结果 图6. 接触传播率拟合结果与实际值对比图 图7. 康复率拟合结果与实际值对比图 1) 几内亚(图8，图9) 据此，我们可以依据差分方程(12)来预测几内亚感染者的人数。例如，至2015年3月1日，感染者病例达到3001，而死亡者人数达到2110。 2) 利比里亚(图10，图11) 据此结果，我们可以预测利比里亚的病毒感染情况，例如，到2015年3月1日，感染者病例为8772例，死亡人数为3846例。 3) 塞拉利昂(图12，图13) 因此，可用该结果来预测塞拉利昂的病毒感染情况，例如，至2015年3月1日，感染者人数达到10，908人，而死亡病例的人数为3507人。 4.5. 改进模型：SIRT模型 在SIR模型中，模型假设总的人口数量保持不变，是一个封闭的仓室模型。而在现实情景中，疫情爆发时期依然存在着人口数量的流动，因而此处改进的模型将人口的迁入与迁出因素也考虑进来。目前，所有的国家对移居人口和感染者都采取了相对较好的隔离措施，假定移居人口不携带埃博拉病毒，得到如下的改进模型： 其中 代表迁居到该国的人数。然而，当埃博拉病毒爆发之时，由于无法获知每个国家移居的人口数量，因此暂时无法模拟测算该模型。
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user: 5. 系统动力学模型 5.1. 因果回路图 根据埃博拉病毒的传播和蔓延特征，绘制出系统的因果回路图，如图14所示。 B1：易感人群的数量越多，潜在的可以被感染的人越多，感染速率就越大；感染速率越大，越多未受感染的人成为染病的人，从而未受感染的人越少。这是一个平衡回路，它使得感染速率不会一直上升，从而使得传染病的传播具有S型增长特征，在染病人群达到峰值以后，感染速率将会下降。 R1：染病人群越多，就有越多的人可以去传染给那些还处在健康状况的易感人群，感染速率就会升高；而感染速率越高，就会使更多的人从易感人群成为染病人群。这是一个加强型回路，它在传染病开 图8. 几内亚接触传播率拟合结果与实际值对比图 图9. 几内亚康复率拟合结果与实际值对比图 图10. 利比里亚接触传播率拟合结果与实际值对比图 图11. 利比里亚康复率拟合结果与实际值对比图 图12. 塞拉利昂接触传播率拟合结果与实际值对比图 图13. 塞拉利昂康复率拟合结果与实际值对比图 图14. 埃博拉病毒传播系统因果反馈回路图 始时使易受感染的人数增加越来越快，从而使得传染病的传播在初期呈现出指数增长的模式。 B2：染病人群数量越多，移除该系统的人数也就越多，由于埃博拉病毒致死率较高，移除人群主要是死亡人群；死亡的人越多，染病人群的数量就开始下降，这样使得移除速率不会一直升高。这也是一个平衡回路，它控制了染病人群的数量不会一直增加。 5.2. 系统流图 根据因果回路图绘制出系统流图。如图15所示。 埃博拉病毒爆发的初期阶段，只有小部分人患病，大部分都是健康人群，属于潜在的易感人群(S)，染病人群(I)的数量虽然很少，但是由于R1加强回路的影响，大量的易感人群，通过接触等方式感染病毒，从而转为了染病人群，推动感染速率(IR)升高，导致染病人群数量急剧指数上升(图15中所侧箭头所示)。 随着染病人群的数量(I)越来越高，那些患病者经历平均传染期长度(DT)之后，成为移除人群(R)，大部分埃博拉病患者会死亡，从而使得一大部分染病者转移成为死亡人群(图15中右侧箭头所示)，移除速率表示为RR。 其主要方程式如下： (13) (14) (15) (16) (17) (18) 其中，方程(13)、(14)、(15)是三个状态变量LEVEL对速率变量RATE的积分方程，而方程(16)、(17)是速率变量的表达式，接触得病速率(VC)、人口总数(Num)以及平均感染期长度(DT)都是辅助变量。 5.3. 政策模拟 埃博拉病毒爆发之后，随着对该病的认识与研究的深入，政府及卫生部门将会采取相应的应对措施，一般来说分为药物措施和非药物措施(如隔离)。其中药物措施中又包括预防药物(如疫苗)和治疗药物。由于用于治疗的药物研发所需时限较长，且在整个传染病发展过程中属于较为被动的应对措施，因此，本文着重研究时效较短且用途较为广泛的药物应对措施——疫苗接种。 图15. 埃博拉病毒传播系统流图 5.3.1. 药物措施–接种效果模拟 通过对易感人群进行疫苗接种，感染速率能够得到很好控制，从而能够避免传染病的大规模爆发。但是该措施在具体实施过程中仍然面临着一些现实困难。由于在传染病爆发阶段，短期的疫苗需求量急剧增长，疫苗的配送(lamda)和供应(VS)难度会相应增加，同时由于每日接种能力和容量(Nma)有限，整个疫情区的医疗资源将会十分紧张，疫苗接种速率(VV)会受到限制，这些因素都将影响接种措施的实际效果。 此外，疫苗研制和应用初期，资金投入较大，对于成本较高的疫苗可以通过控制疫苗接种人群的比例，达到疾病传播控制和成本节约的双重目标。具体来说，当一个地区的已接种人群占人口总数的比例(PI)降到一定程度时，接触感染速率(VC)已经很低，从而能够大大降低感染速率，即便不对所有易感人群进行接种，传染病也能够得到有效的控制。接种措施下的系统流图如图16所示。 接种措施下的主要方程如下： (19) (20) 其中方程式(19)表示，当该地区总人口接种比例超过预定的成本控制比例阀值(PI)时，已经接种的人群比例已经很高，大部分人已经不会再被感染，传染病将会无法流行起来，此时停止接种，接种速率为零，可以有效节约总的疫苗成本；而当接种比例未达到该预定阀值时，疫苗接种速率(VV)将受限于当地卫生服务能力的最高容量(Nma)和疫苗供应速率(VS)的大小。 方程式(20)表示疫苗供应速率(VS)由该地区人口占总的疫情人口的比重(w)、疫苗的总供给量(Supply)、疫苗配送难度系数(lamda)、以及该地区疫情严重程度(即染病人群比例( ))共同决定。 通过对接种比例阀值(PI)、疫苗配送难度系数(lamda)以及每日接种最大容量(Nma)的取值进行多种情景设定，选取不同应对策略进仿真分析，可以比较不同策略的优劣和效果，有助于传染病最优控制策略的制定。其中增加疫苗购买资金投入可以提高接种比例阀值(PI)；提高卫生服务能力(包括调集医务人员，增扩接种场地等)可以提高每日接种最大容量(Nma)；投入资金改善医疗资源配送条件(如增派直升机空运疫苗，购买冷藏贮存设备等)可以降低疫苗配送难度系数(lamda)。 5.3.2. 非药物措施–隔离效果模拟 相对于药物控制措施来说，非药物措施如隔离具有成本低，操作简便等优点，在传染病防控管理中具有广泛应用。首先，隔离就是将具有传染性的染病患者隔离到一定的空间中，避免与外界(易感人群)接触，从而降低感染速率(IR)和染病人群(I)总数，控制传染病的大规模扩散和传播。即便如此，当传染病爆发较为迅速和突然的状况下，短期内对医疗医护人员和隔离所需空间场地(Space)、医疗工具等的需求 图16. 采用接种措施下的埃博拉病毒传播系统流图 将会急剧增长，因此在实际应用中，这些因素往往会对隔离措施的效果，即隔离速率(QR)有很大影响。从节约成本的角度考虑，通过设定每天隔离染病人群的不同比例(PQ)可以模拟出最优比例，从而达到节约成本和控制传染病传播的目标。隔离措施下的系统流图如图17所示。 隔离措施下的主要方程设定如下： (21) (22) (23) (24) (25) 其中，方程式(21)代表状态变量染病人群(I)对流率变量的积分，其中感染速率(IR)为流入速率变量，移除速率(RR)及隔离速率(QR)为流出速率变量。 方程(23)代表感染速率(IR)由接触得病速率(VC)及未隔离染病人群(I-Q)决定。方程(24)代表隔离措施下，移除速率由隔离染病人群(Q)和未隔离染病人群(I-Q)的总数及平均感染期长度(DT)决定。 方程(25)表示，当隔离比例已经达到预定阀值比例(PQ)时，停止隔离；否则，将继续实行隔离，隔离速率(QR)受到当地医疗条件如医务人员队伍和隔离场地的限制，因此将由每天规定比例的隔离人群和每天最高隔离人数容量(Qma)两者中的较小者决定。其中，每天隔离人数容量将会因政府资金投入和医疗资源调配能力提高而得到改善，改善状况由新增医疗资源速率(VA)代表。 通过对隔离比例阀值(PQ)、新增医疗资源速率(VA)的取值进行多种情景设定，选取不同应对策略进仿真分析，可以比较不同策略的优劣和效果，从而制定出最优的传染病传播控制系统。
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user: 6. 模型比较与评价 1) 概率模型 该模型的优势有如下三个方面： 图17. 采用隔离措施下的埃博拉病毒传播系统流图 ① 数据获取容易。在上文所提到的SIR模型和系统动力学模型中，诸如处于潜伏期人口的数目，移居人口的数量，接触得病速率等无法直接获取，但是在概率模型II中，我们只需要感染者数据和总的人口数目，并且各疫情流行区之间的协调也很容易搜集。 ② 简捷性。相比于上文所提到的SIR模型和系统动力学模型，概率模型很容易计算和理解，不需要计算复杂的差分方程和使用仿真软件，这种模型思想简单。 该模型的缺点有以下几点： ① 模型仅仅考虑只存在一个药品配送中心的情况，没有考虑成本、药品的数量、生产的速度和很多其他因素。 ② 只考虑了由患病者比例来决定疫情严重程度，实际上，在不同地区，由埃博拉病毒引发的灾难的严重程度系数应该将诸如经济环境、人口密度、受该病毒影响的区域面积等因素考虑进去。然而，如果这样考虑将很难决定准确的系数，因此我们只是简单将感染率作为系数来进行研究。 2) 病程发展模型 该模型的优势有如下四个方面： ① 该模型是基于大量数据建立的。由于拟合出来的方程，结合了很多地区的众多数据点，数据的轻微波动不会给最终结果造成显著的影响。 ② 本节中的SIR模型是由传统的模型改进得到的，因此该模型具有很高的可信赖度。 ③ 模型构建中所选取的数据相对比较稳定。模型舍弃了埃博拉病毒突然爆发时最初阶段的数据点。因此，我们模拟的数据结果与真实结果相比误差幅度较小。 该模型的缺点有以下几点： ① 为了简化该问题，SIR模型没有考虑一部分变量，例如总人口中出生率和死亡率(包括患病死亡和自然死亡)的影响、以及每个疫情区所在国家控制疫情传播的能力的差异。 ② 模型假定药品生产速度完全满足不同疫情区对药物的需求。如果现实中药品生产速度远低于理想水平，那么我们需要更深入的优化研究。 ③ 埃博拉病毒可能对新药物存在抗药性。在我们的模型中，假定药物疗效保持在稳定状态。然而，在现实中，埃博拉病毒自身的变异可能会带来更多的问题。 3) 系统动力学模型 该模型的优势有： ① 系统动力学作为一种复杂的反馈性系统，能够很好的模拟非线性，高阶次，多重反馈和时间延迟的复杂时变社会系统。 ② 能够非常方便的对不同政策措施进行模拟，将众多现实因素(如医疗服务水平，疫苗供应速度，政府调配资源的能力，政府资金投入能力等)考虑在内，实现数据的多元化。 ③ 可以通过表函数的形式对某些无规律性变量进行建模，因此数据更为真实。 ④ 提供因果回路图、系统流图以及政策仿真流图，便于梳理逻辑，思路清晰直观。 该模型的缺点有： ① 前期梳理工作较重，需要绘制各种图形。 ② 需要搜集大量数据，有些辅助变量如疫苗配送难度系数，新增医疗资源速率等数据难以获得。 ③ 需要准确识别变量之间的因果关系，建立一系列的方程，工作量较大。
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user: 7. 结论 传染病的爆发和蔓延对人类的生命构成严重威胁，做好对传染病的预测，有助于在疫情发展早期为公共卫生部门制定科学合理的防控策略和优化应急资源配置提供辅助决策支持，为公共卫生决策提供重要的参考依据。本文首先对以往传染病发展趋势预测的相关研究进行梳理，总结不同方法的优势与不足，然后基于历史资料和数据，构建不同的预测模型，并根据现实情况对其进行改进，从而最大程度的模拟现实情景中埃博拉病毒的传播过程，最后对一些重要防控措施，如接种预防、调配医疗资源和隔离传染源等措施的有效性进行仿真模拟。 通过对比，本文所构建的三个模型各有优劣，其中概率模型通过寻找疾病的传播规律，建立患病人群普及率与易感人群的感染概率之间的关系，并能够利用这种关系来预测未来感染者的数量，从而决定对抗病毒药品的需求。该模型虽然简单但是不够精确。而病程发展模型历经多年的发展和改进已经非常成熟，构成了流行病学的基石，该模型是基于大量数据拟合得出，具有较高的稳定性和可信度，能够很好的模拟和预测传染病的发展过程和趋势，为流行病学提供了重要的技术参考。由于考虑到疫情区人口数量的流动问题，文章在4.5节对原有的封闭式仓室模式进行改进，并提出SIRT模型。最后，在以上两个模型的基础上，又构建了埃博拉病毒传播系统动力学模型，将众多现实影响因素考虑在内，弥补了前两个模型的很多不足之处，进而更为真实的模拟埃博拉的传播过程，并对不同干预措施的有效性进行情景仿真，寻求最优的传染病控制策略。 综上所述，本文所构建的模型能够进一步细化现有传染病模型，考虑到更多现实影响因素，从而更真实的反映埃博拉病毒的扩散过程，其中通过对不同防控干预措施的效果进行仿真，能够为相关部门提供最优控制决策支持和技术指导，而不同模型中对现实因素的考虑也能够为今后的研究提供参考。然而，现实中仍然有很多需要考虑的因素，其中规律性变量例如抗病毒药品的疗效，药品配送中心的位置和当地国家的经济环境等因素，是未来我们继续对模型进行进一步优化的努力方向。
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user: 内部薪酬差距对企业绩效的影响分析
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user: 摘 要 近年来，企业高管和普通员工之间的薪酬差距不断加大，薪酬差距和公司绩效之间的相关性也备受关注和争议。尤其是个别国企爆出的高管天价薪酬事件更是引起民众的热议和不满，以至于监管部门出台相关文件来限制国企高管的过高薪酬。本文选取2014年100家央企上市公司的样本数据对高管薪酬、高管与员工薪酬差距与企业绩效之间的关系进行综合性的分析。研究结果显示：多数上市央企高管的薪酬并不高，需要重点关注个别行业和公司。且一定程度的提高高管薪酬和扩大内部薪酬差距对企业的绩效有正向的影响作用。符合目前流行的锦标赛理论。 关键词 :高管均酬，员工均酬，薪酬差距，企业绩效
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user: 1. 引言 改革开放以来，随着经济体制的改革和现代企业制度的建立，我国企业的薪酬制度改革取得了很大的进展。在规范收入分配秩序和理顺收入分配关系及调动广大劳动者工作积极性方面发挥了巨大的作用。原来以平均主义为主要特征的薪酬分配制度逐渐被以经营绩效为基础的薪酬分配制度所代替 [ 1 ] 。改革开放以来的巨大经济成就也在一定程度上佐证了这种薪酬分配制度的合理性和积极性。但随着市场经济的深入发展，限制生产力发展的平均主义虽然被打破了，随之而来的就是衍生出了高管人员与普通员工之间的薪酬差距过大的问题。尤其是在个别市场和资本化程度较高的国企上市公司，这种现象更为明显 [ 2 ] 。引起了公众和政府的广泛关注和质疑。鉴于此，为了减少薪酬差距过大所造成的负面影响，人力资源和社会保障部等六部门联合出台《关于进一步规范中央企业负责人薪酬管理的指导意见》 (简称“限薪令”)，规定国企高管年薪不得超出职工平均工资的20倍。 高管团队与普通员工之间的薪酬差距对企业的绩效到底有怎样的影响呢？有差别的薪酬制度是不是刺激了人们的工作积极性和经济的发展呢？如果是，那么薪酬差距是不是越大越好呢？ 鉴于此，本文主要测评上市央企高管的平均薪酬是不是过高，与员工均酬的差距是不是过大。这种差距对企业的影响是怎样的。并且试图找出一个合理的薪酬差距范围，以达到最大程度提高企业绩效的目的。研究发现：除去个别金融公司，大多数央企上市公司的高管薪酬并不高。高管与员工之间的薪酬差距在一定范围内对企业的绩效有正向的激励作用。符合学术界普遍流行的锦标赛理论。
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user: 2. 理论背景与研究设计 2.1. 理论背景 已有文献主要是从锦标赛理论和社会比较理论两个方面来论证企业的内部薪酬差距和企业绩效之间的关系的。锦标赛理论认为：与既定晋升相联系的工资增长幅度，会影响到位于该工作等级以下的员工的积极性；只要晋升的结果尚未明晰，员工就有动力为获得晋升而努力工作。因此，该理论主张企业通过晋升激励员工。刘春、孙亮(2010)同样利用国企的数据，发现企业高管和职工之间的内部薪酬差距与企业业绩正相关，也认为是因薪酬差距释放了高管积极性而提高企业业绩 [ 3 ] 。而社会比较理论认为每个个体在缺乏客观的情况下，利用他人作为比较的尺度，来进行自我评价 [ 4 ] 。每个人对自己薪酬的高低感受都是通过与其他人的比较而来的 [ 5 ] 。在社会比较理论的框架下，较小的薪酬差距能够产生持续的凝聚力，增进员工满意度，从而提高企业绩效 [ 6 ] 。同时，过大的薪酬差距则容易滋生员工的不满情绪，并进而对企业绩效产生负面影响 [ 7 ] 。实证研究同样为社会比较理论提供了一定的经验支持。 2.2. 研究设计 1) 样本选择 本文选取2014年沪深两市A股100家上市央企为研究对象。剔除了金融类上市公司；剔除了ST、*ST类上市公司；剔除了高管平均薪酬小于或等于员工平均薪酬的上市公司；剔除了相关数据缺失及异常的上市公司。所有数据均来自相关公司的公开财务报告。数据处理采用的是SPSS20.0及Excel。 2) 变量设计 本文根据研究需要设计了高管均酬、员工均酬、薪酬差距、企业绩效四个变量 a) 公司绩效(performance)：采用总资产收益率(ROA)来衡量，ROA为公司当年的年末净利润除以年末公司的平均总资产。即，ROA = 年末净利润/年末平均总资产 b) 高管均酬(MW)：采用的是上市公司高管人员中薪酬排名前三的薪酬之和除以3。即，MW = 前三名高管报酬/3。 c) 员工均酬(T2)：T(1)表示企业一般员工的年度总薪酬，可由现金流量表中“支付给职工以及为职工所支付的现金”项目T减去公司年报中所披露的高管层总薪酬来估算。在现金流量表中的“支付给职工以及为职工所支付的现金”科目中，包括企业为职工所支付的养老保险金等社会基本保障费用。因此，我们也考虑扣除这些社会保险费用后所得到企业净内部薪酬差距。所以， d) 薪酬差距(NW)：此时我们采用的是相对薪酬差距即高管均酬与员工均酬的比值。 即，NW = MW/T(2)。
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user: 3. 上市央企薪酬差距的基本情况分析 通过对百家央企上市公司内部薪酬差距的计算分析，得出百家央企上市公司内部薪酬差距分布统计表如下。 由表1中的统计数据分析可知：央企上市公司内部薪酬差距在10倍以内的有69家公司，平均为6.32倍，占百家公司的69%。在10至20倍的有24家公司，平均为15.4倍。占百家公司的24%。在20倍以上的公司有7家公司，薪酬差距的平均值为33.35倍，占百家公司的7%。也就是说，在这100家样本单位中，有93家单位的薪酬差距是在20倍以下的。 同时根据上表的统计结果进一步对这100公司的相关资料进行分析发现：薪酬差距在10倍以下的公司主要从事的是劳务、化工、高端产品零配件的生产销售、一般设备制造、炼焦、供应、原料生产等行业，公司所在地主要分布在陕西、山西、黑龙江、贵州、宁夏、内蒙、山东、合肥等地区。差距在11至20倍的公司主要从事的是通用设备制造、船舶、汽车、大宗商品批发、零售、化学原料及非金属矿物的生产等行业，公司所在地主要分布在保定、洛阳、成都、焦作、长沙、南昌、等地区。差距在20倍以上的公司主要从事的是制药、投资、地产和通信设备制造等行业，公司所在地主要分布在北京、上海、深圳等地区。 Table 1 Table of central enterprises listed companies’ internal compensation gap distributio 差距倍数 5倍以内 5~10 10~15 15~20 20~25 25~30 30~35 35~40 40以上 差距均值 4.64 8 12.73 18.06 25.01 27.24 33.75 38.74 41.99 公司数 31 38 14 10 2 1 2 1 1 百分比 31% 38% 14% 10% 2% 1% 2% 1% 1% 表1. 百家央企上市公司内部薪酬差距分布统计表 以上分析表明，大多数高管与员工的内部薪酬差距在20倍以内，达到93%。并没有超过相关文件的规定。而且其多数分布在欠发达地区的低端产业链上。在20倍以上的单位仅有7家，主要分布在发达地区高端产业链上，且对高管人员的专业知识、信息把控以及形势的决断能力都有较高的要求。也就是说内部薪酬差距与企业所处地域行业具有一定的相关性。但其真实情况怎样还有待进一步分析。
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user: 4. 高管薪酬、员工薪酬、薪酬差距与企业绩效的影响分析 4.1. 薪酬差距与企业绩效的关系分析 根据图1中的曲线分析，可以看出整个曲线呈抛物线状态，随着薪酬差距的加大，企业的总体绩效是逐步增加的，大概在15到25倍之间达到峰值，25倍以后开始逐步下降。此图告诉我们，要提高央企的整体绩效，高管与员工的平均薪酬差距在20倍左右是最佳的。由此可以看出，把高管与员工的薪酬差距硬性限制在20倍以内，应当是相对合适的选择。这个结论，支持了人力资源和社会保障部等六部门联合出台《关于进一步规范中央企业负责人薪酬管理的指导意见》 (简称“限薪令”)，规定国企高管年薪不得超出职工平均工资的20倍。进一步分析企业薪酬差距的具体分布，绝大部分企业的薪酬差距在5到15倍之间，并未达到绩效最优的薪酬差距范围。 4.2. 高管均酬与企业绩效的关系分析 根据图2中的曲线分析，可以看出整个曲线呈抛物线状态。随着高管薪酬的增加，企业的绩效是增加的。一般来讲，高管薪酬在250万左右，企业绩效达到峰值。此后，随着高管薪酬的增加，企业的绩效反而是逐步下降的。从散点分布来看，绝大多数高管的薪酬在100万以内，高于200万的是极个别的。因此对央企来讲，提高上市高管薪酬还是有巨大空间的。 4.3. 员工均酬与企业绩效的关系分析 根据图3中的曲线分析，可以看出员工的平均薪酬与企业绩效总体具有正相关关系，从曲线的变化趋势看，当员工平均薪酬超过20万的时候很可能与企业绩效是负相关的。当然，这是基于目前的现实数据得出的结论。由图可以看出，绝大部分企业员工的平均薪酬在5到10万之间，这也告诉我们，从目前的形式来看进一步提高员工的平均薪酬能够促进企业绩效的提高。 4.4. 高管薪酬、员工薪酬、薪酬差距与企业绩效的影响分析 通过运用统计分析软件对高管薪酬、员工薪酬、薪酬差距与企业绩效的影响进行分析，具体相关关系如下： 从相关方程中可以看出，高管薪酬。员工均酬对企业的绩效影响很小，而薪酬差距对企业绩效具有较大影响。这说明，高管和员工薪酬的多少对企业的绩效几乎没有影响，这进一步验证了上市公司高管 图1. 高管与员工薪酬差距倍数与企业绩效的关系图 图2. 百家上市央企高管平均薪酬与企业绩效的关系图 图3. 百家上市央企员工平均薪酬与企业绩效的关系图 薪酬的多少与企业的绩效不相关的结论。这也是进一步改善高管薪酬管理机制增强其积极性进而提高企业绩效需要改善之处。
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user: 5. 结论与建议 1) 从第三部分高管薪酬、员工薪酬以及高管与员工薪酬差距分别与企业总体绩效的对应分析可以看出，要进一步提高央企的绩效，绝大部分企业仍然需要进一步提高高管与员工的薪酬绝对值，进一步拉大高管与员工的薪酬差距。但从三个因素与企业绩效的相关分析看，高管均酬员工均酬对企业的绩效影响很小，而薪酬差距对企业绩效影响较大。 2) 从图一中分析，把高管的薪酬与员工薪酬的差距限定在20倍以内，从实际情况来看是有一定的道理的。但是，如果低于15倍并不利于企业绩效的提高。因此，建议央企高管薪酬与员工平均薪酬的差距限定在15到25倍之间是合理的。是一个多赢的局面。 3) 通过工资调整调动高管和员工的积极性进而提高企业的绩效，即是一项科学的工作又是一项艺术的工作。实际操作的难点是如何调整薪酬才能使三个反面与企业的绩效都达到最优状态。 4) 由于本研究所选取的数据为2014年的静态面板数据，所以其研究结论是否完全成立有待根据对动态数据的综合分析，进行进一步的验证。
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user: 精神疾病态度与刻板印象量表的编制
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user: 摘 要 本研究旨在以自编式量表“精神疾病态度与刻板印象”为主轴，针对国外学者所编制量表重新翻译、整理。就研究者所知，因亚洲地区咸有编制精神疾病刻板印象量表，虽国外研究较为多元，但因文化差异而缺少量表使用的适切性。为解决此研究限制，本研究加入更适合亚洲族群的题项，并以情境(setting)划分方式，做为此领域研究前所未有的亮点。运用SPSS统计软件进行描述统计、信度分析、以及探索性因素分析……等方式，以便取得量表适用性之结果，更将各情境中所得出的因素加以命名、归类。整体而言，本量表在精神疾病态度和刻板印象的测量具有相当高的适配性，最后亦对未来研究提出讨论及建议，希望能做为往后临床实务应用之参考，其他详细内容与结果请参见本文。 关键词 :态度量表，探索性因素分析，精神疾病，刻板印象，问卷调查
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user: 1. 引言 目前咸少有编制精神疾病刻板印象量表的研究，现有的研究多数仅为针精神疾病患者态度的探讨。然而，刻板印象(stereotype)主要是强调认知–信念(belief)的层面，则有别于态度(attitude)是强调对于特定对象的评价，故若能编制以精神疾病态度为主，而以刻板印象为辅的量表，将可对一般民众针对精神病患的观感进行了解。过去林信佑与孙旻暐(2008)参考并翻译Singh、Baxter、Standen及Duggan (1998)所使用的Attitude to Mental Illness Questionnaire (AMI)，进而尝试编制成中文版的“大学生精神疾病态度量表” [ 1 ] [ 2 ] 。故本研究更进一步邀集临床相关专业人员，采用更专业的方式翻译相关国外量表，并设定精神疾病刻板印象与态度面向，亦加入符合国内的题项，以提高区分刻板印象与态度间的适配性。此外，亦采用专家效度与增加样本来进行内部一致性考验。此标准化编制的量表将更有助于未来后续研究与临床实务方面的应用。 刻板印象是社会心理学(social psychology)重要的研究主题之一，指人们对某特定团体成员典型特性所保持的信念(陈皎眉、王丛桂及孙蒨如，2014) [ 3 ] 。McGarty、Yzerbyt和Spears (2002)亦提出三项指导性原则：1) 刻板印象是人们对外界进行解释的助力；2) 刻板印象的使用可节省人们处理事务时的精力；以及3) 刻板印象是团体间共有的信念(belief)。对特定精神疾病患者所抱持负向的看法即“精神疾病刻板印象”(mental illness stereotypes) [ 4 ] 。事实上，虽然刻板印象并非完全正确，但它仍根深蒂固地存在生活中，在各种团体间具有相当的一致性和普遍性。承如上段所提的精神疾病，人们可能对于精神疾病症状、疾病特性或疾病疗程之不了解，或是错误的认识，而造成负向的精神疾病刻板印象。 然而，何谓精神疾病刻板印象？由于多数民众并没有接触精神疾病患者的经验，所以媒体就成为精神病理学的语言、概念和影像的主要来源(Byrne， 1997) [ 5 ] 。长期以来，人们对精神疾病的误解和偏见即反映在媒体之中。Schneider (1987)指出，在电影中精神病患被分为四种形象：1) 病患被形容成疯狂的傻瓜，是社会中的边缘人；2) 极力想治好这疾病但又塑造本身为孤立地，以获得大众的同情；3) 病患被认为是反复无常、具破坏性及随时准备攻击的；此外，4) 病患是怠惰的，没有动力想治好这疾病的 [ 6 ] 。由于生活中处处充斥着负向的不正确看法，故在此无形地潜移默化下，民众便对精神疾病患者产生负向的刻板印象。然而，国内是否有适当的精神疾病刻板印象量表可供使用呢？ 就本研究所知，国内外咸少有编制精神疾病刻板印象量表的研究，多数仅为针精神疾病患者态度的探讨，例如在Singh等人(1998)则是以医科学生为样本，针对精神疾病之态度进行了解。此外，国外研究显示，即使是专业医疗人员，亦会对精神病患呈现出不同行为对待方法及态度(Singh et al.)，故若国内能有套以精神疾病刻板印象及态度为辅的量表，将更可对一般民众针对精神病患的观感进行负向程度了解；更进一步，也可在进行减除刻板印象操弄后，以此量表进行客观的测量与评做指标。过去林信佑与孙旻暐(2008)参考与翻译Singh等人(1998)的AMI，并尝试编制成中文版的“大学生精神疾病态度量表”，原量表(20个题项)包含“精神疾病的成因”、“治疗与结果”及“对于个体与社会所造成之影响”三个因素，例句如：“应该劝阻精神疾病患者结婚、导致暴力行为之原因大部分来自精神疾病、精神疾病的诊断将会产生污名化作用、精神疾病常被错误地诊断、精神药物大部分被用来控制分裂型行为、电击疗法应该被禁止、服药过量的人需要富有同理心的治疗……等”。该研究在59位有效样本的内部一致性考验发现，Cronbach’s α值仅为0.59；即使删除去除掉10题低相关的题项后，Cronbach’s α值也只提升至0.70。故本研究认为应邀集临床专业人员先设定欲包括精神疾病刻板印象的面向，除采用更专业地翻译Swaran等人的量表外，亦加入较符合国内现况的题项，尤其在区分刻板印象与态度间时减少文化上的差异；此外，亦可以采用专家效度及使用更多样本数来进行内部一致性效度的考验。这样采用更为标准化所编制出的量表，将更有助于本计划未来后续研究之使用。本研究具有以下之重要性：1) 精神疾病患者友善程度的调查；2) 精神疾病患者污名化现象与程度的检视；3) 创新以临床心理系与社会心理学的跨领域合作之结合；以及4) 建立具有创新性的系列相关研究。
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user: 2. 量表编制 2.1. 各分量表简介 本量表要分为九大部分，第一部分“对象A的角色说明”是提供研究参与者关于对象A的描述与重要讯息，如：家庭背景、在学校和职场与人互动的状况、医疗记录……等。主要是营造对精神疾病患者的印象，并在往后的问卷题目进行评估。在描述文章下方有四道关于人物描述的选择题，目的为加深研究参与者其精神疾病患者印象的操弄，并提供操弄检测(manipulation check)，若任一选择题答错，就可藉此证明研究参与者可能没有仔细阅读人物描述或题目，即为无效问卷。 而第二到第七部分，则是让研究参与者试着将对象A (为指称之特定对象)带入不同情境(setting)中，想象他(她)在特定情境中，将会用何种态度对待A？会如何与A相处？此称做“情境式问卷”，关于情境式问卷。此量表共提供六个情境，分别为：1) 工作情境里的人际互动，此情境希望研究参与者把自己当作为职场主管，而对象A是他的员工；2) 同样也是工作情境里的人际互动，但设定研究参与者能把对象A当作自己的同事；3) 学校里的人际互动，此情境设定研究参与者要把对象A当作自己的同学，并评估在学校与他(她)相处的状况；4) 小区里的人际互动，研究参与者必须将自己当作是对象A的邻居，或是任何在居住小区中会遇到的人，并评估自己会如何与对方相处。在这个情境中，研究参与者与对象A的相处意愿是十分值得关注的一个重点。5) 家庭里的人际互动，对象A被设定为研究参与者的家人；最后，6) 医院里的人际互动，此情境中假设研究参与者为对象A的医疗人员。 第八部分则是研究参与者对精神疾病患者的看法，题项包含普罗大众对精神疾病患者持抱持的刻板印象，同样的，研究参与者必须依据各题项的描述，以1到7程度勾选出最符合自己的看法。 本问卷采李克特七点量表(likert-typed scale)，每个情境都包含20至29个题项，研究参与者需针对每个情境中的题项做答，其依变项为自己与对象A的互动意愿与程度勾选：1为“一点也不同意”，7为“非常同意”。最后，则是填写个人基本数据。除此之外，更有5个题项是针对研究参与者自己本身对精神疾病的认识和熟识度所做的调查，就如同众多文献所支持的说法，亲身接触的经验和认识程度(熟识度)都是影响精神病患者态度的重要决定因子(Veer， Kraan， Drosseart， & Modde， 2006) [ 7 ] 。 本问卷亦设计“反向题”，例如：A听得懂我的指令、A能够完成他的工作…等。由于本问卷是测量大学生对精神疾病患者的污名态度(即负向态度)，若在题目中参杂加入几道反向题，既可以使问卷内容较趋于中性、较无偏颇的投射，更可以藉此查证研究参与者是否随意、不经思考的勾选答案。 2.2. 情境式反应行为量表之特点 为取得研究参与者的“情境式行为反应”，本量表依邱亮儒、陈语箴和孙旻暐(2012)的“情境式行为反应量表”为基础架构 [ 8 ] ，且先前研究所使用的量表并不完善，因为情境(settings)可能成为会影响人类行为反应的重要指标，而目前量表正缺乏情境对行为反应的影响进行深入的探讨。因此“情境式行为反应”量表提供假想情境的目的，是最能够将研究参与者带到欲观察的特定情境变项。假想情境会帮助研究参与者在营造出来的情境中更容易、更适切的作答，而且这些情境都是日常生活中很容易遇到的情况，并不会让研究参与者难以想象。
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user: 3. 研究方法 3.1. 研究参与者 本研究研究参与者均为年龄18岁以上大专院校学生，所有的样本(N = 215)都在中山医学大学通识课取得。 3.2. 施测过程 取得同意后，研究人员在通识班级中进行团体施测。所有参与者都必须签署“研究参与同意书”，完成签署后方可开始填写问卷。当每位参与者完成问卷作答以及个人资料的填写后，研究人员取回同意书和问卷，并给予研究释疑，向参与者说明此研究目的。 3.3. 资料分析 本研究参考邱亮儒等人(2012)研究定下问卷筛选原则：即题目有任何一题漏答与一页中有10题以上勾选一样答案。当达任一项筛选原则该份问卷则不采用。问卷筛选后，以SPSS 20软件分析进行描述统计、信度分析及因素分析。