[發明專利]一種用于醫生勝任力模型構建的數據處理方法

在審

• 申請號: 201410465407.1
• 申請日: 2014-09-15
• 公開（公告）號: CN104239504A
• 公開（公告）日: 2014-12-24
• 發明（設計）人: 金阿寧
• 申請（專利權）人: 金阿寧
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種數據處理方法，尤其涉及一種用于醫生勝任力模型構建的數據處理方法。?

背景技術

關于醫學人才培養模式研究的文獻有很多，大多通過制定專門性培養方案、培養模式、師資建設、建立健全保障體系等措施培養卓越醫師。在對醫生勝任力評價體系中，需要對大量的復雜統計數據進行篩選處理，從而剔除相對無效的數據，減小數據處理的工作量，提高數據處理的效率。現有技術的研究重點是對如何優選數據。但是，無論如何優選，只要剔除數據，就會對樣本本身所要體現的信息產生偏差影響，無法實現樣本信息的充分利用。?

發明內容

本發明的目的就在于為了解決上述問題而提供一種用于醫生勝任力模型構建的數據處理方法。?

本發明通過以下技術方案來實現上述目的：?

本發明包括以下步驟：?

(1)數據篩選：先后使用KMO數據值、巴菲力特球形檢驗數據對源數據進行篩選，選取KMO數據值大于0.5和巴菲力特球形檢驗數據小于0.05的數據為有效數據，其余數據為無效數據；?

(2)數據分解：將所有數據按照數據內容的不同分成若干個維度；?

(3)無效數據二次篩選：篩選出有效數據中每個數據維度的最大值和最小值，然后使用無效數據每個維度中的數據單元與相同維度中有效數據的最大值和最小值進行比較，若無效數據中的數據單元位于有效數據的最大值和最小值?之間，則將這一無效數據中這一維度的數據單元標記為有效數據單元，否則，繼續標記為無效數據單元；?

(4)有效數據單元的二次融合：計算每個有效數據各維度的平均值，然后將無效數據中標記為有效數據單元的數據代替相應維度的平均值，其它維度仍然使用本維度的平均值，形成一個新的有效數據單元，將所有新得到的有效數據單元使用第一加權因子進行加權處理后，融合入原有的有效數據單元中；?

(5)無效數據單元的處理：將步驟C中仍然標記為無效的數據單元按照維度的相關性進行重新排序，然后對各個維度進行權重排序，按照維度權重值由低到高的順序依次選取各個維度的無效數據單元作為目標值對其相鄰的無效數據單元進行線性擬合，擬合出的各個維度的數據組成的曲面作為醫生勝任力模型構建的二次檢查標準。?

進一步，步驟(4)中，第一加權因子的計算公式為：?

a=1/e|x12+x22+...+xn2-y12+y22+...+yn2|.]]>

步驟(4)中，將融合后形成的新的有效數據再次進行步驟(1)中的篩選過程，如果符合步驟(1)中的標準，則無需追加處理，如果不符合步驟(1)中的標準，則對第一加權因子進行調整，直至新的有效數據符合步驟(1)的標準。對第一加權因子進行調整的步驟為：選取第一加權因子的1％作為迭代步長，任意選取正向或負向迭代，通過迭代前后的結果變化率和迭代結果與目標結果差值的絕對值的計算，確定下一次迭代變化量，其關系為，?

q＝D/k。?

本發明的有益效果在于：?