老年慢性服务需求调研的数据分析方法应用案例研究

老年慢性服务需求调研的数据分析方法应用案例研究演讲人01老年慢性服务需求调研的数据分析方法应用案例研究02引言：老年慢性服务需求调研的时代意义与方法论基础03调研数据的预处理：从原始数据到分析ready数据04案例研究：XX市老年慢性服务需求调研的数据分析实践05结论与建议：数据分析驱动老年慢性服务精准化目录01老年慢性服务需求调研的数据分析方法应用案例研究02引言：老年慢性服务需求调研的时代意义与方法论基础引言：老年慢性服务需求调研的时代意义与方法论基础随着我国人口老龄化进程加速，截至2022年底，60岁及以上人口已达2.97亿，占总人口的21.1%，其中超过1.5亿老年人患有至少一种慢性疾病，慢性病已成为影响老年人健康与生活质量的核心因素。在此背景下，老年慢性服务需求调研成为优化养老服务资源配置、提升服务精准度的关键抓手。作为长期深耕养老服务领域的研究者，我深刻体会到：科学的数据分析方法不仅是揭示需求规律的“钥匙”，更是推动服务从“经验供给”向“需求响应”转型的“引擎”。老年慢性服务需求具有复杂性、动态性和个体差异性特征，其调研数据不仅涵盖人口学、健康状况等定量信息，还涉及服务体验、心理诉求等质性内容。因此，单一分析方法难以全面捕捉需求全貌，需构建“定量+定性”“描述+推断”的综合分析框架。本文将以某市老年慢性服务需求调研项目为例，系统阐述数据收集、预处理、多方法融合分析的全流程实践，旨在为行业提供可复用的方法论参考，同时通过真实案例的细节呈现，还原数据分析在解决实际问题中的温度与力量。引言：老年慢性服务需求调研的时代意义与方法论基础2.老年慢性服务需求调研的数据收集：多维度的信息捕捉数据是分析的基石。老年慢性服务需求调研的数据收集需兼顾“广度”与“深度”，既要覆盖样本的代表性，又要挖掘需求的本质内涵。结合项目实践经验，数据收集可分为三个核心环节：调研方案设计、工具开发与实施、质量控制。1调研方案设计：基于需求理论的目标拆解01科学的调研方案始于清晰的目标定位。我们以马斯洛需求层次理论和安德森行为模型为理论基础，将老年慢性服务需求拆解为四个维度：02-基础医疗需求：慢性病管理（如用药指导、血压血糖监测）、康复护理（如康复训练、居家护理）；03-生活支持需求：居家照料（如助餐、助浴、家政服务）、适老化改造（如无障碍设施安装）；04-社会参与需求：老年教育（如健康知识讲座）、文化娱乐（如兴趣社团）、社交互动（如社区活动）；05-心理慰藉需求：情感陪伴、心理疏导、临终关怀。1调研方案设计：基于需求理论的目标拆解针对各维度需求，我们采用“分层抽样+配额抽样”相结合的方法选取样本。以某市为例，按城区（核心区、城乡结合部、郊区）分层，每层按年龄（60-69岁、70-79岁、80岁及以上）、慢性病数量（1种、2种、≥3种）、居住方式（独居、与配偶同住、与子女同住）进行配额，最终纳入1200名老年人作为调研对象，确保样本结构与全市老年人口特征一致。2数据收集工具开发：定量与定性的互补融合数据收集工具需兼顾结构化数据的标准化与非结构化数据的深度。我们开发了“三件套”工具体系：2数据收集工具开发：定量与定性的互补融合2.1结构化问卷：定量数据的主载体问卷设计包含五个模块：-人口学信息：年龄、性别、文化程度、月收入、医疗保障类型等；-健康状况：慢性病患病种类（参照《国家慢性病防治规划》病种清单）、患病年限、日常生活能力量表（ADL评分）、自评健康状况（1-5分）；-服务需求与利用：现有服务利用情况（如是否接受过社区家庭医生服务）、需求强度（采用Likert5级量表，1分“完全不需要”至5分“非常需要”）、需求优先级排序（排序法选择前3位最迫切需求）；-服务满意度：对现有服务的满意度评价（如就医便捷性、服务态度）、未满足原因（多选题，如“费用太高”“信息不对称”）；2数据收集工具开发：定量与定性的互补融合2.1结构化问卷：定量数据的主载体-支付意愿：对各类服务的月均支付金额范围（0元、1-300元、301-600元、>600元）。为确保问卷信效度，我们开展了预调研（n=150），通过Cronbach'sα系数检验（总量表α=0.89，各维度α=0.76-0.92）和内容效度评价（邀请5位老年医学、社会工作专家评审），最终形成正式问卷。2数据收集工具开发：定量与定性的互补融合2.2半结构化访谈提纲：质性数据的关键补充STEP5STEP4STEP3STEP2STEP1针对问卷中难以深化的“隐性需求”，我们设计了半结构化访谈提纲，核心问题包括：-“在管理慢性病过程中，您遇到的最大困难是什么？社区或家庭曾提供过哪些帮助？”-“如果社区能提供一项新的服务，您最希望是什么？为什么？”-“您觉得现在的养老服务有哪些‘不到位’的地方？请具体举例。”访谈对象从问卷样本中purposively抽取30人，覆盖不同年龄、患病数量、居住方式，确保视角多样性。2数据收集工具开发：定量与定性的互补融合2.3实地观察表：行为数据的客观记录为弥补老年人自我报告的偏差，我们对部分样本（n=50）进行居家观察，记录其生活环境（如是否安装扶手、防滑设施）、日常活动能力（如自主穿衣、做饭能力）、与外界互动频率（如日均外出次数、社交联系人数量），形成行为数据补充。3数据收集实施：流程化与人性化的平衡数据收集的质量控制需关注“人”与“过程”两个维度。在人员培训方面，对调研员开展3天集中培训，内容包含老年沟通技巧（如语速放缓、避免专业术语）、问卷逻辑校验（如跳转规则）、应急处理（如遇到情绪激动老人的应对方案）。在实施过程中，采用“线上+线下”双渠道：线上通过社区微信群推送电子问卷（针对视力较好、能熟练使用智能机的老人），线下由调研员入户发放纸质问卷（针对高龄、独居或智能机使用困难老人）。访谈则全部采用面对面方式，在老人熟悉的社区活动室或家中进行，营造轻松氛围。质量控制节点包括：每日问卷逻辑核查（如是否存在漏答、矛盾答案）、访谈录音转写后二次核对（确保与原意一致）、观察数据双人交叉记录（一致性检验Kappa>0.8）。最终，回收有效问卷1152份，有效回收率96%；完成访谈30人，观察记录50份，形成“定量+定性+行为”的多源数据库。03调研数据的预处理：从原始数据到分析ready数据调研数据的预处理：从原始数据到分析ready数据原始数据往往存在缺失、异常、不一致等问题，需通过预处理提升数据质量，为后续分析奠定基础。预处理流程可分为数据清洗、编码与标准化、多源数据整合三个阶段。1数据清洗：识别与处理异常值与缺失值1.1缺失值处理-机制判断：通过Little'sMCAR检验判断数据是否“完全随机缺失”（MCAR），结果显示部分变量（如“月收入”）存在“非随机缺失”（MAR），因此采用多重插补法（MultipleImputation）填补，生成5个插补数据集，合并分析；对于“支付意愿”等非关键变量缺失比例<5%的样本，直接删除。-特殊值处理：针对“年龄”变量中出现“120岁”的明显异常值，回溯原始问卷发现为笔误，结合身份证信息修正为“82岁”；“月收入”变量中存在“>10000元”的极端值，保留但进行对数转换，减少对后续分析的影响。1数据清洗：识别与处理异常值与缺失值1.2一致性检验-逻辑校验：如“慢性病数量”与“具体病种”是否一致（如填写“高血压”但“病种数量”为0，则修正为1）；“ADL评分”与“日常生活能力描述”是否匹配（如ADL评分为“完全独立”但描述“需帮助洗澡”，则与调研员核实确认）。-范围校验：将“自评健康状况”的1-5分范围外的数值（如“6分”）修正为缺失值并插补。2数据编码与标准化：统一分析口径2.1分类变量编码-有序分类变量：如“需求强度”（1-5分）直接保留数值编码；“年龄”分为“低龄老人（60-69岁）”“中龄老人（70-79岁）”“高龄老人（≥80岁）”三组，赋值1、2、3。-无序分类变量：如“居住方式”（独居、与配偶同住、与子女同住、养老机构）采用哑变量编码（以“与配偶同住”为参照组）；“医疗保障类型”（职工医保、居民医保、无医保）转化为二分类变量（“有医保”=1，“无医保”=0）。2数据编码与标准化：统一分析口径2.2定性数据编码将访谈录音逐字转录为文本后，采用三级编码法：-开放式编码：逐行标注初始概念（如“开药排队时间长”→“就医等待”“时间成本”；“子女不在身边，没人提醒吃药”→“缺乏陪伴”“用药依从性差”），共生成63个初始概念；-主轴编码：将初始概念聚类，提炼核心范畴（如“就医等待”“时间成本”→“医疗服务可及性”；“缺乏陪伴”“用药依从性差”→“社会支持需求”），形成7个主范畴；-选择性编码：将主范畴关联，构建“老年慢性服务需求形成机制”的理论故事线，明确各需求维度的驱动因素（如“慢性病严重程度”正向影响“基础医疗需求”，“社会孤独感”正向影响“心理慰藉需求”）。3多源数据整合：构建统一分析平台为实现定量与定性数据的互补，我们将清洗后的数据整合至SPSS26.0（定量分析）和NVivo12（质性分析）平台：-定量数据：将1152份问卷数据导入SPSS，生成结构化数据集，变量包括人口学特征、健康状况、需求强度等42个变量；-质性数据：将30份访谈转录文本导入NVivo，与开放编码生成的63个初始概念关联，形成质性编码数据库；-关联标记：在NVivo中为访谈文本标记对应的定量样本ID（如访谈对象“Z01”对应问卷ID“0032”），实现“数据三角验证”（如定量显示“独居老人居家护理需求强度4.8分”，质性中Z01提到“自己洗澡总怕滑倒，希望能有人帮忙擦澡”）。3多源数据整合：构建统一分析平台4.数据分析方法在老年慢性服务需求调研中的应用：从“描述”到“洞察”老年慢性服务需求的复杂性决定了单一分析方法的局限性。需综合运用描述性统计、推断性统计、质性分析、高级机器学习等方法，实现“现状刻画—差异识别—机制挖掘—需求预测”的递进式分析。1描述性统计分析：需求的“全景画像”描述性统计是揭示需求分布特征的基础，通过频数分析、均值分析、交叉表呈现“谁需要什么需求”“需求强度如何”。1描述性统计分析：需求的“全景画像”1.1核心需求维度的强度排序对1152名老人的需求强度均值进行降序排列（表1），结果显示：-基础医疗需求均值最高（4.32分），其中“慢性病用药指导”（4.65分）、“居家康复护理”（4.58分）位列前两位；-生活支持需求次之（4.15分），具体为“助餐服务”（4.41分）、“居家适老化改造”（4.28分）；-心理慰藉需求（3.98分）和社会参与需求（3.76分）相对较低，但“定期心理疏导”（4.20分）、“健康知识讲座”（4.05分）的需求仍较突出。表1老年慢性服务需求强度均值排序（n=1152）|需求维度|具体服务内容|需求强度均值|标准差|1描述性统计分析：需求的“全景画像”1.1核心需求维度的强度排序|------------------|--------------------|--------------|--------||基础医疗需求|慢性病用药指导|4.65|0.58|||居家康复护理|4.58|0.62|||定期健康体检|4.35|0.71||生活支持需求|助餐服务|4.41|0.65|||居家适老化改造|4.28|0.77|||家政服务|4.12|0.83||心理慰藉需求|定期心理疏导|4.20|0.79|||情感陪伴|3.92|0.91|1描述性统计分析：需求的“全景画像”1.1核心需求维度的强度排序|社会参与需求|健康知识讲座|4.05|0.88|||兴趣社团活动|3.83|0.95|1描述性统计分析：需求的“全景画像”1.2人口学特征与需求的交叉分析通过交叉表和卡方检验，发现不同特征老人的需求存在显著差异（P<0.05）：-年龄差异：高龄老人（≥80岁）的“居家康复护理”（4.72分）、“情感陪伴”（4.35分）需求强度显著高于低龄老人（60-69岁）（4.32分、3.65分），可能与行动能力下降、社交圈缩小有关；-患病数量差异：患≥3种慢性病的老人，“用药指导”（4.82分）、“定期健康体检”（4.58分）需求显著高于患1种病老人（4.31分、3.92分），提示需求与疾病复杂度正相关；-居住方式差异：独居老人的“居家适老化改造”（4.58分）、“定期心理疏导”（4.41分）需求显著高于与子女同住老人（3.95分、3.78分），凸显独居老人的“安全缺口”与“情感缺口”。2推断性统计分析：需求的“差异归因”与“关联验证”描述性统计揭示了“是什么”，推断性统计则回答“为什么”和“是否相关”，通过假设检验、回归分析等方法验证需求的驱动因素。2推断性统计分析：需求的“差异归因”与“关联验证”2.1单因素分析：识别需求差异的影响变量01020304采用独立样本t检验（二分类变量，如性别）和方差分析（多分类变量，如年龄组），检验不同人口学特征老人的需求强度差异：-医疗保障类型：无医保老人的“慢性病用药指导”（4.78分）需求显著高于有医保老人（4.62分）（P<0.05），反映费用负担对需求表达的影响；-性别：女性老人的“助餐服务”（4.51分vs4.28分）和“家政服务”（4.23分vs3.98分）需求显著高于男性（P<0.01），可能与女性预期寿命更长、传统家庭分工有关；-ADL评分：ADL评分“轻度依赖”老人的“居家康复护理”（4.65分）需求显著高于“完全独立”老人（4.35分）（P<0.001），说明身体功能状态是服务需求的重要predictor。2推断性统计分析：需求的“差异归因”与“关联验证”2.2多元线性回归：构建需求强度预测模型以“基础医疗需求总强度”为因变量，将人口学特征、健康状况、社会经济特征作为自变量，进行逐步回归（进入标准P<0.05，剔除标准P>0.1），最终模型拟合优度R²=0.412（表2）。结果显示：-正向驱动因素：慢性病数量（β=0.281，P<0.001）、ADL依赖程度（β=0.215，P<0.001）、独居（β=0.132，P<0.01）；-负向驱动因素：月收入（β=-0.108，P<0.05）、子女探望频率（β=-0.097，P<0.05）。表2基础医疗需求强度影响因素的多元回归结果（n=1152）|变量|β值|标准误|t值|P值|2推断性统计分析：需求的“差异归因”与“关联验证”2.2多元线性回归：构建需求强度预测模型|ADL依赖程度|0.215|0.029|7.414|<0.001||------------------|--------|--------|--------|--------||慢性病数量|0.281|0.034|8.265|<0.001||常量|2.856|0.213|13.406|<0.001||独居（是=1）|0.132|0.041|3.220|0.001|2推断性统计分析：需求的“差异归因”与“关联验证”2.2多元线性回归：构建需求强度预测模型1|月收入（千元）|-0.108|0.045|-2.400|0.016|2|子女探望频率（次/周）|-0.097|0.038|-2.553|0.011|3该模型表明：慢性病负担重、生活能力差、独居、低收入、子女探望少的老人，基础医疗需求更迫切，为精准识别“重点人群”提供了量化依据。3质性数据分析：需求的“深层逻辑”挖掘定量数据揭示了需求的“表象”，质性数据则通过老人原话还原需求的“本质”。采用NVivo的词频分析和主题提炼，挖掘隐性需求与未被满足的痛点。3质性数据分析：需求的“深层逻辑”挖掘3.1词频分析：核心需求词汇可视化对30份访谈转录文本进行词频分析，剔除“我”“觉得”等无意义词汇后，“没人”（出现47次）、“麻烦”（38次）、“怕”（35次）、“希望”（32次）成为高频情感词。进一步结合上下文，“没人”关联“子女不在身边，没人提醒吃药”“摔倒后没人扶”；“怕”关联“怕给子女添麻烦”“怕看病排队”；“希望”关联“希望医生上门随访”“希望社区组织同龄人活动”。这些情感词反映了老人在慢性病管理中的“无助感”“焦虑感”与“期待感”。3质性数据分析：需求的“深层逻辑”挖掘3.2主题提炼：三大“未被满足的需求”通过主轴编码，提炼出三大核心主题：-“最后一公里”服务缺口：多位老人提到“社区医院有康复设备，但自己搬不动，希望有人能上门指导”（访谈对象L02，78岁，脑梗后遗症）；“开药要跑大医院，排队要2小时，要是社区能长药就好了”（访谈对象W05，82岁，高血压、糖尿病），反映“服务可及性”与“资源丰富度”的矛盾；-“标签化”服务与个性化需求的错位：“社区搞的健康讲座总讲‘怎么吃才健康’，我都80岁了，牙口不好，需要的是‘软烂食谱’，不是大道理”（访谈对象Z09，75岁，冠心病），说明现有服务缺乏“适老化”定制；-“被动接受”到“主动参与”的需求转变：老人不满足于“被照顾”，更希望“能发挥点作用”，如“退休前是会计，现在能帮社区算算账，感觉活得有价值”（访谈对象C03，69岁，糖尿病），体现“自我价值实现”的高层次需求。4高级数据分析技术：需求的“预测优化”与“场景模拟”在传统分析方法基础上，引入机器学习算法，提升需求预测的精准度与服务优化的科学性。4高级数据分析技术：需求的“预测优化”与“场景模拟”4.1决策树分析：识别需求优先级的关键节点以“是否需要居家康复护理”（是=1，否=0）为因变量，将年龄、慢性病数量、ADL评分、居住方式等12个变量作为自变量，构建CART决策树模型（图1）。结果显示，核心分裂节点为“ADL评分”：ADL评分≥60分（完全独立）的老人，仅12.3%需要居家康复；ADL评分<40分（重度依赖）的老人，89.7%明确需要；ADL评分40-60分（轻度依赖）的次级节点，进一步以“慢性病数量”分裂：≥3种病者76.5%需要，1-2种病者38.2%需要。该模型直观呈现了“居家康复护理需求”的分层路径，为服务资源优先投向“重度依赖+多病共存”老人提供依据。4高级数据分析技术：需求的“预测优化”与“场景模拟”4.2聚类分析：需求群体的细分与画像010203040506采用K-means聚类算法，以需求强度（基础医疗、生活支持、心理慰藉、社会参与）为变量，将1152名老人分为4类群体（图2）：-“刚需型”群体（28.3%）：高龄、多病共存、ADL依赖，四类需求强度均较高（均值>4.2分），是服务的“最优先级人群”；-“生活支持型”群体（35.7%）：中龄、独居、收入中等，生活支持需求最突出（4.38分），重点关注助餐、适老化改造；-“社会参与型”群体（21.2%）：低龄、健康状况较好、文化程度较高，社会参与需求最高（4.15分），偏好老年教育、兴趣活动；-“低需求型”群体（14.8%）：与子女同住、有稳定照料，各类需求强度均较低（均值<3.5分），以预防性服务为主。聚类结果为“分类施策”提供了科学依据，避免“一刀切”服务模式。04案例研究：XX市老年慢性服务需求调研的数据分析实践案例研究：XX市老年慢性服务需求调研的数据分析实践为具象化上述方法论的应用，本节以笔者参与的“XX市2023年老年慢性服务需求调研项目”为例，还原从数据到决策的全链条实践。1案例背景与调研设计XX市总人口780万，60岁以上占比22.3%，慢性病患病率68.5%。调研由市民政局牵头，联合高校、社区开展，目标包括：摸清全市老年慢性服务需求现状、识别重点服务人群、提出服务优化建议。调研范围覆盖6个区（县），24个社区，采用本文2.1-2.3节的数据收集方案，最终有效样本1200份，访谈30人，形成多源数据库。2数据收集与预处理过程数据收集阶段遇到两个典型问题：一是部分高龄老人对“问卷”存在抵触情绪，通过调研员“拉家常”式沟通，结合“观察法”补充信息；二是“支付意愿”数据缺失率较高（12.3%），采用“多重插补+敏感性分析”验证结果稳健性。预处理后，定量数据集包含42个变量，定性数据形成7个主范畴、21个子范畴的编码体系。3多种数据分析方法的综合应用3.1描述性统计：揭示区域差异通过描述性分析发现：核心城区“社会参与需求”强度（4.12分）显著高于郊区（3.58分），可能与城区老年教育资源丰富有关；郊区“居家适老化改造”需求（4.51分）高于城区（3.98分），反映郊区老旧小区比例高的现实问题。3多种数据分析方法的综合应用3.2推断性统计：验证驱动因素多元回归结果显示，郊区老人的“适老化改造需求”与“房屋建成年限”（β=0.251，P<0.001）、“月收入”（β=-0.189，P<0.01）显著相关，提示“老旧小区改造”需结合“经济补贴”政策。3多种数据分析方法的综合应用3.3质性分析：挖掘政策痛点访谈中，一位独居老人（C11，81岁）的话令人印象深刻：“装了扶手，但社区没人教我怎么用，上次想站起来扶，反而抓滑了。”这揭示了“硬件改造”与“软件指导”脱节的矛盾，推动调研组提出“适老化改造+使用培训”的打包服务建议。3多种数据分析方法的综合应用3.4聚类分析：指导资源配置聚类识别的“刚需型”群体（28.3%，约3.4万人）主要集中在郊区老旧小区，调研组建议优先为该群体配备“家庭医生+上门护理+紧急呼叫”的组合服务，并纳入财政重点保障。4调研结果分析与发现综合多方法分析，形成三个核心发现：1.需求结构呈现“医疗刚需为主，生活支持为辅，心理社会需求凸显”的梯度特征，基础医疗需求强度（4.32分）是心理慰藉需求（3.98分）的1.09倍，但后者对生活质量的影响更深远；2.资源错配问题突出：城区集中大量优质医疗资源，但郊区老人“就医难”问题更严重；社会服务资源向“低龄健康老人”倾斜，而“高龄失能老人”需求未被充分满足；3.政策需从“供给导向”转向“需求导向”：现有服务多基于“我们能提供什么”，而非“老人需要什么”，如“健康讲座”内容与老人实际需求脱节，“适老化改造”缺乏个性化设计。5案例启示与经验总结XX市案例的经验可总结为三点：1.方法融合是关键：定量数据揭示“量”的差异，质性数据解释“质”的原因，二者结合才能形成全面认知。如定量发现“独居老人心理慰藉需求高”，质性补充了“怕给子女添麻烦”的深层心理机制，推动设计“非子女介入的情感陪伴”服务；2.技术赋能提效率：机器学习算法（如决策树、聚类）能快速识别重点人群和需求模式，替代传统“经验判断”，提升资源配置精准度。如聚类分析将1200名老人分为4类，使服务方案从“1个”变为“4个”；3.闭环思维促落地：调研不是终点，需建立“需求识别-服务设计-效果评估”闭环。XX市根据调研结果，将“居家康复护理”纳入政府购买服务清单，2024年预算较上年增长35%，并建立“老人满意度月度评估”机制，确保需求响应的动态性。05结论与建议：数据分析驱动老年慢性服务精准化1主要结论老年慢性服务需求调研的数据分析方法应用，本质是通过科学方法将“模糊的需求”转化为“清晰的行动指南”。本文通过理论构建与实践案例验证，得出三点结论：011.多维度数据收集是基础：需整合问卷、访谈、观察数据，兼顾“量化需求强度”与“质性需求逻辑”，避免单一数据的局限性；022.方法融合是核心路径：描述性统计刻画现状，推断性统计揭示归因，质性数据挖掘本质，高级算法预测优化，四者结合形成“全链条分析能力”；033.数据价值转化是目标：分析结果需转化为可操作的政策建议，如资源投向、服务设计、模式创新，真正实现“数据赋能服务”。042对老