关丽征,金 岳,滕 菲,王亚东

联合分析法是集设计、数据收集乃至统计分析为一身的一种研究方法[1]。它是由数理心理学家 R.Luce和统计学家J.Tukey在 1964年提出的[2]。联合分析是通过假定产品具有某些特征属性,对现实产品进行模拟,然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价,并采用数理统计方法将这些属性与属性水平的效用分离,从而对每一属性以及属性水平的重要程度做出量化评价,从而得出消费者的偏好的研究方法。

在过去的十几年中,联合分析法是在测量评价消费者偏好结构中很受欢迎的方法,它的应用日趋广泛,例如将联合分析法应用于工业方面[3]、公共政策方面[4]、医疗保健方面[5]等。病人是特殊的消费群体,对于医疗服务的需求也具有特殊的偏好,因此也有学者把联合分析法用于研究病人对医疗服务的偏好。近年来,国家越来越重视基础医疗的发展。作为基层医疗服务中心,政府希望社区卫生服务中心/站能够以较低的门诊医药费用提供更加系统、连续、以病人为中心的服务。所以,政府或者院方需要进一步了解病人喜欢什么样的卫生机构,只有这样才能有针对性地建设能满足病人需求的社区卫生服务系统。本研究通过对联合分析法的综述,了解联合分析法的方法步骤,重点分析联合分析法如何应用于测量病人对于社区卫生服务的选择偏好中。

1 研究对象与方法

本研究综述的文献主要来源于中国期刊全文数据库和 Science Direct西文数据库。在中国期刊全文数据库中键入 “联合分析”作为检索项,范围全部,精确匹配,1979—2010年共搜到一千二百余篇中文学术文献,其中关于医学、卫生方面的有四百余篇。在 Science Direct西文数据库中搜索 “Conjoint A-nalysis”,共有一万余篇英文学术文献,其中卫生方面有五百余篇。本研究以了解联合分析的发展、方法和具体应用为目的,针对联合分析在卫生方面的具体应用,选择出描述联合分析发展历程、方法学文献以及医药卫生方面的文献作为参考,对联合分析法进行总结和分析。

2 病人偏好的概念及研究意义

病人偏好是指病人对于不同健康状况和医疗服务的倾向性认知,包括对生理、心理、情感、社会支持等各方面的价值取向。在就医过程中,具体表现为病人对诊疗方法、医疗设施、医护人员等属性的需求倾向。影响病人偏好的因素有很多,如病人的种族、年龄、性别、文化程度、社会经济地位等[6]。不同病种的病人偏好有明显的差别,例如癌症、慢性病、性病等病人常有某些特殊倾向,所以这些病种往往成为单独研究的对象。

研究病人偏好在卫生服务中有着重要的作用。首先,在选择临床诊疗方案时了解病人的偏好才能提供相对高质量的治疗,才能实现 “以病人为中心”的现代医学管理模式。其次,病人偏好在一定程度上反映了病人对于卫生服务的需求,能够为评估卫生服务工作、完善有关卫生政策提供参考依据。最后,病人的偏好研究对于医院管理决策也能提供一定的参考。通过调查病人对于医院不同属性 (如医院水平、服务态度、费用和等待时间[7])的满意程度,可以了解病人对于医院提供卫生服务的需求,从而为医院今后的管理和发展提供参考。

3 结果

3.1 联合分析的方法和步骤 联合分析的步骤具体见图 1。

图 1 联合分析的步骤Figure 1 The stepsof conjoint analysis

3.1.1 确定研究对象 联合分析的研究对象很广泛,涉及产品服务 (e.g.网络协议电视服务[8])、行业 (e.g.工业领域应用[3])、公共服务以及政策 (e.g.预防医学服务的效用[5])等方面。研究对象必须具有可以识别的基本特征,而且这些特征的不同水平将对消费者或者被调查者对该产品或服务的偏好程度产生差异性影响。

3.1.2 确定产品或服务的属性和水平 联合分析的第一步是确定产品或服务的属性,确定的属性应该是显著影响消费者对该产品偏好的属性。属性的数量不宜太多也不宜太少。通常情况下,联合分析属性的个数一般不超过 6个,属性和水平的组合数量不超过 16个,平均属性水平的数量为 2～4个。杨强[9]在研究中提出属性 3个水平为最佳。

在一项研究中[10],研究者建立了一个 3个属性的联合分析,包括等待时间、首次预约地点、第二次预约地点,其中第1个属性分为4个水平 (4个月、8个月、12个月、16个月),而后两项分为两个属性 (医院、当地)。研究通过对于 3个属性各个水平的重要性分析建立起人们对于畸齿矫正治疗的偏好。Biesma等[11]的研究中共有 5个属性,前 4个属性有两个水平,而第 5个属性分为 3个水平,他们通过设置属性及其水平研究招收公共卫生研究生时的选择偏好,也就是探讨具有什么能力的人更容易被录取。2009年,Jiwoong Song等[8]以韩国的互联网协议电视 (IPTV)服务为研究对象应用联合分析法进行研究。其目的是估计消费者对于该服务的偏好以及各因素的相关重要性。他们选取了四个属性:视频点播服务,安装成本,信息服务,附加服务。这些属性影响着消费者对于互联网协议电视服务的偏好程度。在研究者设计的联合分析中,4个属性各包含着 3个水平。属性的水平可能是连续的也可能是非连续的,如姜苏华[7]在 2005年关于 《联合分析方法在研究居民医疗消费选择偏好中的应用》一文中设置的门诊费用中的40元、90元、140元就是连续的,而医疗机构种类中的社区医疗中心、区 (县)级医院、市级医院就是非连续的水平。对于连续性的数据来说,如果属性水平过少,该研究的信度就值得怀疑。而如果属性过多,又会增加研究的难度和成本[12]。

之所以控制属性的数量是因为:从一方面讲,随着属性个数的增加,分析研究的难度和复杂性也会增加,而模型预测的精确性可能会降低;另外,过多的属性会使被调查者感到评价过程复杂,增加选择评价的时间,从而产生厌烦感甚至退出调查。这样会影响调查结果和应答者评价的有效性。有文献说明,当联合分析应用于实际研究时,应答者不小于 75人[13],由于全轮廓法构成的轮廓数量很可观,所以通常情况下会采用正交设计法在保证有效性的前提下,尽可能减少模拟轮廓的数量[9]。

3.1.3 偏好模型 要计算每个产品或服务在消费者心目中的效用,先要计算组成该产品的每个属性水平的分值效用值,其效用值越大,说明被调查者对该属性水平越偏好。通常有三种方法:矢量模型 (vector model)、理想点模型 (ideal point model)与分值函数模型 (part-worth functionmodel)。有时也可以将它们混合起来综合运用 (hybrid model):例如一些属性用分值函数模型来计算,而另一些属性用矢量模型或者理想点模型。

3.1.3.1 矢量模型 线性矢量模型中,随着一种产品某一属性数量的增加,消费者对它的偏好也会线性增大。分析对于耐久性、等待时间的偏好时,可以使用矢量模型。

3.1.3.2 理想点模型 理想点模型比较适用于定性研究,例如对于口味和气味的分析,它需要在选择参数和权数的距离间确定一个理想模型,而理想的属性水平就构成了曲线的 “理想点”[14]。当选择物品的适当大小水平,例如选择汽车的理想大小型号 (e.g.马钧等[3])时可以使用理想点模型。Susanne等[15]使用理想点模型分析了消费者对于奶酪口味种类的偏好分析,从而了解奶酪销售市场的细分情况。

3.1.3.3 分值函数模型 分值函数模型也称为效用函数模型,它对函数关系没有特殊的规定,是三个模型中限制最少的、最灵活的。属性的每个水平都单独作为一个变量进入模型。在一些情况中分值函数模型则比较适用:有人不倾向于茶的最低和最高温度,但对介于中间的温度水平有一个较高的偏好。有研究在论述联合分析发展时说明:对于应答者的评价性判断,分值函数模型受到普遍欢迎。Jiwoong Song等[8]的研究就是通过分值函数模型进行人们对于互联网协议电视不同属性偏好效用值的分析和计算的。

结合以上讨论我们能够了解,偏好模型的灵活性按照矢量模型、理想点模型和分值函数模型的顺序依次变大,而模型的可靠性则依次变小。从预测的有效性来看,三个模型的可取性不太明显。在不确定联合分析模型的选择时,先选择使用分值函数模型能够帮助研究者进行分析判断。如上所言,矢量模型和理想点模型是分值函数模型的特殊形式,研究者可以将分值函数模型作为判断的指标,根据具体情况进行分析[16]。

3.2 数据收集 在研究中,研究者通常采用简单随机抽样的现场调查方式收集被调查者对于产品或者服务的描述评价以及偏好。将产品的不同属性与属性水平进行组合,会生成一系列的模拟产品,被调查者被要求从中选出自己更加倾向的产品或者服务。描述具有不同属性水平的产品的方法主要有三种方法:权衡矩阵法 (trade-offmatrix)、配对法 (pair-wise)和全轮廓法 (full-profile)。

3.2.1 权衡矩阵法 被调查者每次只对一组属性各个水平的不同组合进行评估和排序,然后再对下一组属性进行比较。在进行评价时,每次只对一组属性进行评估。在应用权衡矩阵法时,需要一系列的矩阵来测试每两种属性对于被调查者来说哪个更重要,也就是说当面对两种属性时被调查者可能会为了保留其中一种而放弃另一种属性。

3.2.2 配对法 (两两比较法) 被调查者对每两个产品进行比较,对产品的属性组合进行评价 (e.g.Mandy Ryan等[10];Anthony Scott等[17];Biesma等[11])。也就是说应答者被要求在两个备选项中选出他/她更加喜欢的产品或者服务。

3.2.3 全轮廓法 对每种产品的属性水平都做出简明的描述,要求被调查者对全部产品同时做出评价。Jiwoong Song等[8]的研究中使用了全轮廓法,研究者将应答者对于产品服务的 15个轮廓平均评价进行分析,发现视频点播服务的相对重要性最高,说明人们对于有该项服务的产品更加喜欢。

3.3 联合分析的信度与效度

3.3.1 信度 (reliability) 即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具 (问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。

确定一组回答是否有效并能够被纳入研究中是一项困难的工作,而且这项工作并没有一个科学的规定来规范。联合分析结果的借鉴者需要清楚地了解回答的有效性取决于研究者确定有效因素的能力。而且,他们也需要知道,研究者有时会希望尽可能多的把问卷的回答都纳入研究之中,特别是回应者很少的时候。

就研究者而言,他们需要了解调查的信度以确定研究分析的数据是否有意义,大多数情况下他们通过检验一致性的方法确定信度。Michael Clark等[18]通过检验应答者回答一致性的方法检验该研究的信度,研究者发现只有 13%的回答显现出不一致,不一致回答数量较少,说明文章采用全数据分析法是有意义的。在 Mandy Ryan等[19]的研究中,研究者运用重测信度法 (test-retest)进行信度的分析。研究者在首次问卷调查后的 11至 60天中,从 297位被调查者中随机选出 47位进行了第二次问卷调查,82%的回答是一致的,重测信度系数为0.64。

以上方法也可以用于检验联合分析应用于社区卫生服务领域的信度。研究者可以对数据进行一致性分析。在首次收集数据完成一段时间之后,研究者可以随机抽取部分应答者进行第二次回答。将回应者的首次回答与第二次回答的答案相比较,如果结果没有统计学差异则能证明研究中数据的可靠性。

3.3.2 效度 (validity) 是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。

任何市场研究方法都需要通过所做出的市场决策来证明它的价值。因为联合分析法能够让我们预测消费者的购买行为和偏好,我们就需要评价这种方法预测的效度,或者说评价预测选择与实际情况的契合程度。我们通过观察消费者的实际行为(市场份额,市场渗入,使用率等)来判断预测的有效性。在实际应用中,由于联合分析模拟了一个假设的市场情况,很多因素相较于真实情况过于理想化,所以直接衡量预测效度有一定的困难[20]。

联合分析在市场研究中具有一定的威力——Benbenisty在1982的研究中预测 AT＆T公司进入数据终端市场后的份额将是 8%,而四年后 AT＆T的实际市场份额很接近 8%。Vavra,Green和 Krieger(1999)应用联合分析法预测消费者对于美国东北地区的电子收费技术是否将会发展为 EZPass技术的看法。联合分析的估计结果说明将有大概 50%的目标市场将采用 EZPass技术。

总的来说,联合分析的效度还是较高的。研究者可以将预测的偏好结果与一定的指标的实际情况进行比较。如果选择指标与实际无明显差异则能证明该研究的有效性。

3.4 医药卫生服务领域中的应用 从七十年代中期,国外开始出现联合分析用于医药卫生的报道。联合分析通过模拟人们的就医行为,以个体反应为中心,综合分析影响人们对于卫生服务或产品的选择的属性,并建立偏好模型。联合分析应用于医药卫生服务领域的各个方面,它不仅应用于测量人们对于卫生机构的选择偏好,也应用于卫生领域的其他方面。

从 1999年开始,国内逐渐将联合分析应用于卫生领域。近十年来,联合分析已经广泛应用于医药卫生领域,包括内科学、外科学、预防医学、临床医学、药学等多种领域。通过这些研究,我们可以了解联合分析在医药卫生中的具体应用。下面主要对联合分析在就医偏好、临床医学、卫生服务以及卫生保健体系和医疗保障体系建立方面的应用进行简要概述。

3.4.1 就医偏好方面的应用 田考聪等[6]应用联合分析法对住院病人的就医偏好进行分析,从而得出医院的特色专科、技术力量、就医距离、服务态度、卫生状况和收费情况这六个属性对于住院病人的相对重要性。研究者应用主效应方差分析模型对数据进行分析。通过分析,研究发现在住院时,病人认为医院的卫生状况、收费情况、服务态度和技术力量作为重要的属性,而认为就医的距离和医院的特色专科的重要性相对较低。文章阐述了住院病人对于医院属性的偏好,并为医院今后的发展方向提供了参考。

姜苏华[7]2005年应用联合分析方法分析居民医疗消费的选择偏好。研究者将选择医疗机构的因素总结为 4个属性:医院水平、服务态度、费用和等待时间。应用正交设计选出不同属性及其水平,形成多属性的组合。应用问卷调查的方法了解居民对于各个属性组合的偏好程度。研究发现人们选择医疗机构的偏好程度依次为服务态度、医院水平、费用和等待时间。为了解消费者对于医疗服务消费的心态提供了借鉴。

当需要了解人们选择卫生服务机构时的选择依据和对于卫生服务机构各属性及水平的偏好时,联合分析法是一个较为有效的研究方法。它通过将病人对于各属性水平的评价数据进行整合分析的方式找出病人偏好的不同属性水平的组合,从而为卫生服务机构的发展方向提供借鉴和指导。当医疗机构能够提供与病人偏好属性水平相应的服务时,人们就会倾向于选择该机构就医。通过了解人们对于卫生服务机构各属性的偏好,更有助于各机构在卫生服务市场中的竞争。

3.4.2 临床医学方面的应用 在九十年代,将联合分析应用于临床医学的研究在国外出现较多。而这种应用方法在 2000年后也广泛出现在国内的一些研究中。

近几年,Fraenkel等[21]使用适应性联合分析问卷调查了狼疮性肾炎妇女对于治疗方案的喜好是否有显著差异。文章应用联合分析法探讨了患有狼疮性肾炎妇女在治疗时药品选择的偏好。数据也反映了病人对于规避风险的偏好,其中有 28%的人为风险寻求者,她们更希望使用环磷酰胺 (治疗药物)进行治疗,而另一部分人为风险规避者,她们希望使用咪唑硫嘌呤 (免疫抑制剂)。研究者使用 t检验和 χ2检验比较病人对待风险的态度,并使用方差分析测量病人对于不同药品的选择偏好强度。

由上述可知,联合分析法可以用于提供临床决策的选择。通过分析病人对于某些治疗方式、药物、手术方式等方面的喜好倾向,可以为临床研究者探索新的技术和方法提供借鉴。根据病人对于治疗方法的偏好,研究者可以了解病人对于生理状况改善的需要,并分析他们对于预后的心理期待,从而可以发现病人需要什么样的治疗方法。这对医务工作者今后能够提供更有效的治疗具有一定的参考作用。

3.4.3 卫生服务方面的应用 Anthony Scott等[17]使用联合分析估计人们对于全科医生工作时间外提供保健服务的偏好。研究者要求父母假设他们的孩子有呼吸道症状需要治疗,评价不同的工作时间外保健服务模型,并选出他们偏好的模型,每个模型以等待时间、是否是其就医的卫生服务中心的全科医生、就医地点以及医生是否能够倾听病人描述为属性。通过回归分析的统计学方法进行数据分析,发现人们关注于医生是否能够倾听他们的描述,这也说明了医患沟通的重要性。人们偏好的属性组合为:到医院的急诊室就医,尽可能快的接受治疗,提供治疗的医生是该卫生服务中心的医生而且他能够耐心倾听病人和家属对病情的描述。由此,我们通过联合分析法得到了一个理想的卫生保健服务模型,它能够在一定程度上为医疗服务机构和政策制定机构提供指导参考。

就卫生服务市场而言,联合分析不仅仅可以针对消费者进行调查,也可以调查服务的提供者对其提供的产品或者服务的价值的评估,也就是分析卫生服务的成本效益、经济价值。Berg等[22]于 2005年描述了如何应用联合分析法测定一个非正式护理模式的经济价值。与其他测量方法如机会成本方法和代理比较法相比,联合分析法能够更好地描述非正式护理与日常家务之间的区别,研究说明了服务提供者普遍认为非正式护理服务在工作重要性、意义和难度上都高于日常家务服务,因此,其经济回报也应高于日常家务服务。联合分析被看做是一个对确定非正式护理经济价值的很有前景的测量方法。

联合分析法在卫生方面的应用较为广泛。通过分析人们对于卫生服务的偏好,可以发现一般情况下人们认为及时的治疗,医生的服务态度以及服务的连续性是很重要的。除此之外,联合分析法还能通过应答者对于不同服务经济价值的评价而判断各服务对于应答者来说的偏好程度和重要性。这不仅能为卫生服务机构提供借鉴,也能为卫生服务政策的制定者建立高质量的卫生服务体系提供参考。

3.4.4 卫生保健体系和医疗保障体系建立方面的应用Mandy Ryan等[19]运用联合分析法估计社会关怀的实施质量和结果。为了反映六十岁以上人群对于社会关怀的需要,研究者使用了五个维度的衡量资料——食品和营养、个人保健、安全、社会参与性以及日常生活的可控性。研究者通过调查,得到 326份有效数据,通过回归分析方法将数据进行分析发现:人们认为个人保健最为重要,社会参与性、日常生活的可控性其次,而人们认为安全需要的重要性最小。

Qian Li[23]通过联合分析法探讨了美国的老年人如何选择自己的医疗保健计划以及他们的选择如何影响总体处方药的开支。研究假设老年人有能力全面评估他们的健康计划,并能够选出最好的方案。研究者为了简化老年人的选择状态,将研究范围缩小至研究老年人如何筛选他们的医疗保健计划。结果发现,老年人是根据保险费用是否合理和该处方药是否在保险范围内这两个标准进行选择的。研究应用贝叶斯参数法对收集的数据进行估计和比较。通过分析,研究说明了老年人对医疗保健计划各属性水平的偏好程度,并说明了他们进行选择的依据。

联合分析法能够通过分析人们对于卫生保健项目或者医疗保险项目的选择偏好发现人们对于该项目的关注点。而卫生保健和医疗保障体系的建立者也能够以此作为重要参考,从而提高服务质量以满足更多人的需要。

4 小结

社区卫生服务是社区建设的重要组成部分,是在政府领导、社区参与、上级卫生机构指导下,以基层卫生机构为主体,全科医师为骨干,合理使用社区资源和适宜技术,以人的健康为中心、家庭为单位、社区为范围、需求为导向,以妇女、儿童、老年人、慢性病人、残疾人、贫困居民等为服务重点,以解决社区主要卫生问题、满足基本卫生服务需求为目的,融预防、医疗、保健、康复、健康教育、计划生育技术服务功能等为一体的,有效、经济、方便、综合、连续的基层卫生服务,具有公益性、主动性、全面性、综合性、连续性、可及性等特点。

近年来,人们生活水平稳步提高,社区卫生服务质量逐步提高,社会医疗保险制度不断发展,人们选择社区卫生服务站(中心)就医的可能性也大大提高了。医疗保险覆盖面不断扩大,北京市规定针对在职人员和退休人员,医疗保险的门诊费用报销起付线分别为累计1 800元和 1 300元。医保的起付线对于需要常年接受药物治疗的慢性病病人来说较容易达到。慢性病病人平均每个月需要到医院开一次药,而且很少进行药品种类的调换,因此相比三级医院繁琐的就医流程、长时间的等待以及高价位的药品,社区卫生服务站 (中心)相对来说具有一定的优势。通过选择社区卫生服务站 (中心)的特征属性,并将不同水平的属性进行组合,让病人选出他们认为最想就医的机构,这样能够了解病人倾向于什么样的机构,找出理想机构与实际机构的差别以利于目前的社区卫生服务建设,也利于吸引病人就医。

本研究为了阐述联合分析法及其应用,将联合分析法的起源、发展、方法步骤和应用进行了综述。随着科学技术的发展,联合分析的偏好模型、数据收集方法、分析方法以及精度都在不断改进提高。经过 40多年的发展和应用,联合分析法作为消费者偏好研究的有力支撑能够广泛应用于多个领域。在医药卫生领域,尤其是社区卫生服务中,研究者将病人作为特殊的消费人群,通过联合分析能够有效地分析病人选择医疗机构、药品、保健方案的偏好,并为卫生服务事业的发展和完善提供指导。

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