三、医患关系综合指标体系建立
（ 一） 指标体系构建原则
为使医患关系评价指标体系全面系统地反映医患 关 系 现 状，指 标 体 系 构 建 需 要 遵 循 以 下 原则[17,21 - 22]: （1） 系统性。由于医患关系受多个相关主体影响，指标设置应具有一定的逻辑关系，并从不同角度反映医患关系主要特征，形成有机系统。（2） 科学性。指标体系应反映评价对象的系统性质和结构特征，符合客观规律。每个指标的设置都应该有明确的意义和科学解释，从而使指标体系的评估工作更客观并切合实际。（3） 目标性。医患关系综合评价的目的是探索影响医患关系和谐的因素，从而为医患关系的改善提供依据。因此，指标体系中各个指标都应围绕既定目标设置，才能得到有效评估结果。（4） 独立性。各指标之间相互独立，不存在包含与被包含的关系，避免指标冗余。
（ 二） 指标体系的提出
医患关系指标体系可根据研究主体细化为患者视角、医务人员视角、医院管理视角、政府视角、媒体视角和通用指标体系。其中通用指标体系的研究又包括多视角通用和跨地域通用。并且通用指标体系的研究是分视角指标体系的基础，分视角体系可根据通用指标体系进行对应视角的指标调整。笔者着重研究通用指标体系，根据研究目的，即探索医患关系影响因素，按照五大影响主体（ 医务人员影响因素、患方影响因素、医院管理影响因素、政府影响因素、媒体影响因素） 将指标归类。通过梳理大量文献[7 - 17,21,23 - 29]和部分专家及患者意见，初步提出医患关系综合指标体系（ 表1）。
（ 三） 基于因子分析的指标筛选
因子分析是多元统计分析的一个重要分支，本文以因子分析方法对指标进一步筛选，以考察其结构效度。通过删除因子负荷较小或有高度因子重叠的指标，保证筛选出的指标对评价结果均有显着影响。本文采用最常用的主成份分析法萃取特征根大于1的因子，用最大方差法进行因子旋转，通过坐标的正交变换使因子更容易解释。按照每一个指标只能在其中一个因子上的载荷大于0. 5,在其他所有因子上的载荷都小于0. 4,否则将该指标修改或删除的原则对指标进行筛选。数据以问卷调研形式获得，问卷采用五级量表形式，分别为1、3、5、7、9依次代表“非常不符合”到“非常符合”.
选取成都市6家具有代表性的医院作为通用指标体系在特定地域的试点，通过分析其调研结果，为通用指标体系的构建和更广范围的应用做准备。调查了试点医院医务人员、医院管理人员及患者，发出调研问卷300份，回收有效问卷278份。数据KMO值为0. 932（ 大于0. 8） ,同时Bartlett球体检验统计值的显着性概率为0. 000（ 小于0. 01） ,适合做因子分析。因子分析后，按照筛选原则，不符合标准的指标如表2所示。
其中指标29在设计时属于患者因素，而分析结果显示其与媒体因素指标分入一类，虽在指标载荷上分布合理，但与理论不符，故将其列为问题指标。对指标进行逐步删除，直至得到较为合理的因子分析结果。因子分析旋转成份矩阵见表3,删除指标7.29.31.由表3可看出，绝人多数指标均只在一个因子上有高载荷，尽管指标9、25、28仍在两个成份上有较高载荷，但根据理论分析，这三项指标对医患关系有重大影响，且不可被其他指标替代，故对该三项指标仍予以保留。此时，根据指标含义，可将五大影响因素归纳为五个主要因子，分别为：F1医务人员因素、F2政府因素、F3医院管理因素、F4媒体因素、F5患者因素。
通过因子分析，从医患关系初始指标体系34个指标中筛选出31个。保留的指标在表1中第五列以“保留”字样标出，保留指标形成最终指标体系。
四、基于解释结构模型的指标体系分析
（ 一） 矩阵推导
通过因子分析指标筛选，得到修正后医患关系的通用指标体系。为了梳理医患关系影响因素的层次结构，便于更透彻地理解分析医患关系，本文采用解释结构模型对指标体系中的二级指标进行结构整理。二级指标编号如下：1.政府医疗法制建设；2.政府医疗体制建设；3.政府卫生管理机制建设；4.医院文化及体制建设；5.医务人员激励机制；6.医疗技术管理；7.医务人员诊疗技术与态度；8.医务人员沟通技能与态度；9.医务人员职业修养；10.媒体报道客观性；11.媒体职业操守；12.患者风险态度；13.患者就医态度；14.医患关系。邀请了卫生管理专家对各因素之间的关系进行宏观判定，形成关联矩阵。按照解释结构模型的方法及布尔运算法则，用MATLAB软件对关联矩阵迭代运算。将关联矩阵加上单位矩阵进行n - 1次迭代 后，得 到 可 达 矩 阵M.此 时，（A + I）2≠（A + I）3≠ … ≠（A + I）n - 1 =（A + I）n,M =（A + I）n - 1.在可达矩阵M中，“1”表示行元素与列元素有连接关系，“0”表示没有关系。
