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【导读】近年来，我们专注于做手术室的工作来增加收入，促进住院护理经济管理的发展，现在的经验，报告如下。
1、外科仪器和设备，加强管理和经济核算
1.1设备管理操作室配备了工程师，手术室时间引进大型设备，进行了一次由手术室的所有人员，设备科参加讲座，熟悉仪器的使用与维护。通过日常工作，负责设备的日常操作工程师检查，维护和修理工作，有效延长设备的使用寿命，同时消除设备的潜在的风险，避免一些严重的设备故障，确保手术的顺利进行。
1.2 贵重物品的保管 贵重仪器设备编号，做好仪器设备的效益分析工作。巡回护士详细记录本台手术使用的仪器及其编号，并输入电脑以记录其使用频次和效率。同时建立完善的仪器设备档案，由工程师将各台仪器的购买金额、购进时间、运行状况及维修程度和次数及时记录。
2、加强手术器械管理
2.1 固定专职护士器械的保管、保养器械包制定卡片，以便随时核对? 。手术器械一经使用放入清洗机中进行流程清洗，上保养液。常用器械每周清点保养上油一次。
2.2 丢失器械与经济挂钩 为进一步加强护士的责任心，减少器械丢失，对丢失器械的护士，给予一定的处罚，并按比例进行赔偿，同时扣工作质量分。
3、加强手术耗材管理，减少资金积压和浪费
3.1 重视一般耗材管理手术室一般耗材，如胶布、空针、棉棒、圆珠笔等丢弃、遗失现象较严重。为此，我们为每一位护士配备腰包，发给一定基数的常用耗材，使用后凭收费和外包装更换新物，取得较好的管理效果。
3.2 进一步做好贵重消耗品的管理 随着高价消耗品和植入物的使用也越来越多，我们可以请设备科支持，由供货商向我们先提供一定数量、品种的物品备用，每用掉一个付一次钱，保证了当月的收支平衡。
4、加强手术收费管理，防止漏帐
4.1 强化巡回护士的管理制定收费单，包括麻醉、手术一般用物和特殊用物以及各种仪器的收费。由巡回护士填写，上台护士和麻醉师进行监督，不漏帐也不乱收费。
4.2 加强电脑收费员的培训收费员由两名固定的高年资护士轮流担任，熟悉各类手术所需用的物品项目，熟练进行微机操作。由器械科及时输入各种物品的价格，进行网络收费。收费员输入物品的名称即可，避免了因价格变动造成的经济损失。对原始收费单仔细检查，杜绝乱收费、漏收费现象。每天核对手术总数与手术收费单数是否相符。
4.3 加强护士长对收费工作的监督管理。护士长必须掌握电脑收费技术，帮助收费员解决电脑收费中所遇到一些问题，定期对收费工作进行检查，把好收费质量关。对因疏忽而造成的漏收费，当事人应赔偿漏收费总额。
5、做好新老护士的搭配，并做好新护士的选拔与培训工作
5.1 人力的合理搭配科室的成本核算也包括人才管理。
合理搭配使用人力资源，决不能单纯追求低成本。超量使用临床经验不足的年轻护士，易导致护理质量的滑坡。
5.2 严格人员选拔根据新护士的转科工作表现情况，统一考试，选定人员。选定后，进行培训，考核理论解剖知识，由专职带教老师进行代教，加强技术指导培训，护士使能以最快速度胜任手术室的工作，发挥最大潜力。
" 多层线性模型在经济管理研究探讨 "[摘 要] 目前国内对多层线性的应用研究多集中在教育、心理学领域。本文分析了多层线性的核心思想及其在经济管理研究中应用的可行性，总结HLM在我国的应用。
[关键词] 多层线性模型(HLM) 经济管理研究 回归分析
一、前言
社会科学的发展在很大程度上依赖于研究方法，尤其是统计方法的进步。结构方程模型和多层线性模型作为新一代多元统计分析技术已经迅速发展起来，并在社会科学领域得到了广泛的应用。多层线性模型的出现主要解决了两大类问题：第一类是数据嵌套问题。在研究中有时会遇到带有层次结构的数据，令研究人员很难界定分析单位。例如在组织和管理研究中，研究者欲调查工厂的特征对工人生产效率的影响。在这种背景下，工人和工厂是分属于两个层面的数据，作为个体的工人隶属于工厂，对这两层的数据都需进行测量。这种情况下，依然采用普通的回归分析方法就只能采用两种方法，将高层变量分解到低层，例如将工厂层指标变量分解到员工层面，并在员工层进行分析，这样会造成在关注个体效应时往往忽视组效应或环境效应，使得在个体层上得到的变量间的相关系数错误，Ⅰ类错误被放大。这是由于违反了独立观察的基本假设，得到的标准误较小，导致T检验失效。另一种方法是集中数据仅在高层进行研究。例如将工人层数据聚合在一起，在工厂层进行分析。这样做就会丢失大量重要的个体层面上的数据信息。
另一类是为纵向研究或重复测量研究引入了新的方法。例如在对不同地区城市近几年房产价格的追踪研究中，研究者可以在近几年间对待考察地区进行多次统计，不同年份的统计数据形成了数据结构的第一层，而城市之间的个体差异就形成了第二层。
随后，可以在第二层中探索不同城市房产价格增长方面的差异。
如为何某些城市房价的增长比其他城市快，是哪些因素起了主导作用?还可以进一步判断发展趋势或结果上的差异是否由个体变量造成。 目前国内对多层线性的应用研究多集中在教育、心理学领域，在经济管理领域的应用研究国内还甚少。
二、多层线性模型的核心思想
多层线性模型主要用来处理具有层次结构特点的数据。它能够考虑不同层次的随机误差和变量信息，提供正确的标准误差估计;得到更有效的区间估计与更精确的假设检验，以及回归方程中截距和斜率之间的相关关系;可以分析重复测量的数据，探讨以往关于同一问题的不同研究结论是否具有一致性。
我们在运用传统的线性回归模型分析和解决问题时，必须保证所需的数据符合四个基本假设：变量间存在直线关系，变量总体上服从正态分布，方差齐性，个体间随机误差相互独立。只有在这些条件下，传统的回归系数的估计才是有效估计，检验才是精确检验。但当数据带有层次特征时，不再满足基本假设的后两条，即方差齐性，个体间随机误差相互独立。例如，不同工厂的工人可以假设相互独立，但是同一工厂的工人由于受相同工厂变量的影响，很难保证相互独立。此时随机误差有两部分构成，一部分是工人个体间差异，另一部分是工厂之间的差异。由此可见传统的回归分析方法不再适用。为了满足四条基本假设，必须将带有层次特征的数据分开在每一层上分析讨论。分层以后，第一水平个体间的测量误差相互独立，第二水平工厂带来的误差在不同工厂之间相互独立。这也就是多层线性模型的核心思想。通过在不同数据层次上分别设立模型，高层变量通过对低层方程的截距和变量施加影响，从而达到相互联系的目的。从这个意义上讲，也有人将其称为回归的回归，但它与普通的回归的回归在参数估计和验证方法上有很大的区别。多层线性模型使用的参数估计方法主要有迭代广义最小二乘法(IGLS)、限制性的广义最小二乘估计(RIGLS)和马尔科夫链蒙特卡罗法。除此之外还有期望最小二乘法(EGLS)，广义估计方程法(GEE)，经验贝叶斯估计等(MCMC)。这些方法在正态性假设成立，样本容量较大时，得到参数的一致有效的估计。而大多数线性分析依靠的是普通最小二乘估计。
三、多层线性模型在国内外经济管理研究中的应用
Cohen运用多层线性模型(HLM)在美国劳动力市场进行劳动报酬研究。Cohen在对种族，阶级和劳动力市场的研究中，关注到了美国大都市的白人工人阶级和种族构成的问题。他的研究，否认了那种认为种族歧视在当代的美国越来越淡化的主流理论，并指出了在黑人聚集区，不论是黑种男性还是女性工人的劳动报酬都比白人明显要少。并且对于收入不平等来说，种族影响要远远大于阶级影响。此外，Cohen与Huffman关于美国劳动力市场的两个研究报告，分别针对妇女劳动报酬的贬值和劳动报酬体现出的种族歧视，利用HLM方法进行了非常认真和客观的分析。 国内对于HLM的研究和应用还刚刚起步。从收集的现有资料看，实证研究多集中在教育、心理学领域。这与教育、心理学研究领域内的数据有显着的层次特性有相关。国内应用HLM在经济管理领域内进行实证分析的研究成果较少，笔者只查阅到一篇论文《高等学校工资增长趋势研究》。文中利用HLM的两层发展模型分析了1997年～2002年某高校教职工工资增长的个体差异及影响教职工工资多少和增长速度的因素。
四、HLM 应用的总结
(1)多层次线性模型虽然整体上是一种新的方法，但同时也是原有统计方法的迭加，所包含的常规统计方法的原理并没有被推翻。模型的二层或者更高层依然要做回归，HLM是多层回归，采用迭代的方式，应用条件更苛刻，所需数据量很大。《分层线性模型》的作者Bryk和Raudenbush发现，160个学校且每个学校约60个学生，??数据仅可以支持3个随机系数再加上1个随机截距的估计。当每个学校的学生数增加时，自变量也还可以增加。如果利用HLM进行纵向追踪研究，至少需要三次以上的数据。数据过少无法做出不同观测对象的发展曲线，而这恰恰是核心部分。
观测的次数越多，多层线性分析的结果就越可靠。国内研究数据的获取较为困难，大部分学者的研究主要依赖统计年鉴上获得的数据。可得到的数据种类很少，同时数据的准确性和及时性较低。
因此，目前国内利用HLM 进行实证研究的较少。
(2)HLM 软件没有中文版，对软件的使用说明国内甚少。因此，对于软件的使用，国内学者一直处于摸索阶段。比如说老版本的HLM(<6.0)不能读取新版本spss(>11.0)生成的.sav 数据格式。而只能降低SPSS版本或者升级HLM 版本到6.0以上。这些使用中遇到的问题只能慢慢摸索，这也对国内学者研究多层线性的应用研究产生了阻碍。
参考文献：
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[2]Philip N. Cohen and Matt L.Huffman. Individuals, Jobs,and LaborMarkets: The Devaluation of Women's Work (Research Report). 2002
[3]李小松等译:多水平分析模型[M].四川科学技术出版社，2000
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[9] Effects[J].AmericanSociolonicalReview,Vol.59,No.6,Dec.,1994
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