關(guān)于醫(yī)療費用影響因素統(tǒng)計分析報告

岳紫蕊

摘 要 為了弄清醫(yī)療費用的影響因素有哪些，本文以現(xiàn)存的醫(yī)療保險公司數(shù)據(jù)資源為依托，進行數(shù)據(jù)整合并加以利用，從而更加清楚地了解醫(yī)療成本的影響因素，為醫(yī)療保險公司如何構(gòu)建其醫(yī)療保險產(chǎn)品作出更有價值的判斷，分析醫(yī)療保險公司是選擇向所有申請人提供保險，還是成為一家只向少數(shù)人提供保險的精品保險公司。本文應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的方法從大量保險行業(yè)數(shù)據(jù)中較為科學(xué)地取得有價值的信息，使用SPSS（Statistical Product and Service Solutions，即“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件）對一家醫(yī)療保險公司進行數(shù)據(jù)分析，找出醫(yī)療成本影響因素。

關(guān)鍵詞 醫(yī)療費用 影響因素 描述統(tǒng)計分析 假設(shè)檢驗分析

一、問題提出

隨著我國整體經(jīng)濟的飛速發(fā)展，人們的生活質(zhì)量得到了很大程度的改善，人們的目標從原本的解決溫飽轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的追求更加綠色、健康、有保障的高質(zhì)量生活，除了經(jīng)濟條件的改善更多的是源于人們觀念上的轉(zhuǎn)變。在著名的馬斯洛需求層次理論中，我國已經(jīng)超越了追求生理需求的階段，大部分國民開始追求安全層次需要，即人身安全、健康方面。當(dāng)人們醫(yī)療費用過于高昂時，人們往往會尋求醫(yī)療保險公司來為自己承擔(dān)風(fēng)險，所以很多人都會選擇購買保險。而醫(yī)療保險公司要怎樣構(gòu)建自己的醫(yī)療產(chǎn)品，是向所有申請人提供保險還是成為一家只向少數(shù)人提供精品保險的保險公司？這個問題值得我們思考。

在這個時候，對保險公司來說，哪些因素會影響醫(yī)療費用賬單就顯得至關(guān)重要，本文就依托保險公司的數(shù)據(jù)，進行影響醫(yī)療費用賬單的因素分析。

二、數(shù)據(jù)的收集

本文想要分析醫(yī)療費用的影響因素，從而幫助醫(yī)療保險公司構(gòu)建其產(chǎn)品。因為個人醫(yī)療費用賬單和相關(guān)信息為個人隱私，國家相關(guān)的統(tǒng)計網(wǎng)站無法獲得，所以本文從美國某醫(yī)療保險公司獲取數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)從GitHub上獲得。

三、數(shù)據(jù)的預(yù)處理

（一）數(shù)據(jù)審核

拿到數(shù)據(jù)之后，對數(shù)據(jù)進行了審核，檢查數(shù)據(jù)中是否有錯誤。

（二）數(shù)據(jù)篩選

在檢查了數(shù)據(jù)之后，對數(shù)據(jù)進行了挑選，挑選了幾個可能會影響醫(yī)療費用的因素。

（三）數(shù)據(jù)整理與排序

挑選完變量之后，將相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS并排序，因為要對數(shù)據(jù)進行處理，所以要在SPSS軟件中對變量進行重新命名便于更好地分析，命名結(jié)果如下：1.年齡：主要受益人的年齡;2.性別：女性1，男性0;3.標準體重：體重指數(shù)，理想的體重指數(shù)是18.5～25;4.兒童：健康保險覆蓋的兒童數(shù)量;5.糖尿?。喝绻翘悄虿』颊邉t為1，否則為0;6.地區(qū)：美國境內(nèi)居民的居住地，東北（1）、西北（2）、東南（3）、西南（4）;7.費用：如果健康保險收取的個人醫(yī)療費用很高則為1，否則為0。

四、數(shù)據(jù)分析

（一）頻數(shù)分析

通過對頻數(shù)的分析可以了解變量的取值情況。此次主要利用數(shù)據(jù)表分析性別、地區(qū)、糖尿病、健康保險覆蓋的兒童數(shù)量、費用這5個變量的分布特點。

1.性別。此次調(diào)查數(shù)據(jù)顯示男女的比例差距不大，男性為49.5%，女性為50.5%，女性略多于男性。

2.地區(qū)。此次調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，分為來自東北、西北、東南、西南4個地區(qū)，地區(qū)間的差距也不明顯，東南地區(qū)略多于其他3個地區(qū)。

3.糖尿病。由所取數(shù)據(jù)得知，未患糖尿病占79.5%，患糖尿病占20.5%，未患糖尿病的比例遠高于患糖尿病。

4.兒童數(shù)量。由所取數(shù)據(jù)得知，健康保險覆蓋的兒童數(shù)量為0的最多，健康保險覆蓋的兒童數(shù)量為5的最少。

5.醫(yī)療費用。由所取數(shù)據(jù)得知，醫(yī)療費用不高占14.8%，醫(yī)療費用很高占85.2%。保險費用整體較高。

（二）描述統(tǒng)計分析

在通過簡單的頻數(shù)統(tǒng)計分析了解了性別、地區(qū)、糖尿病、健康保險覆蓋的兒童數(shù)量的總體、費用分布狀況后，我們還需要對數(shù)據(jù)中的BMI（身體質(zhì)量指數(shù)）、健康保險覆蓋的兒童數(shù)量、地區(qū)、年齡這4個變量的特征有更為精確的認識。

1. BMI。如表1所示，BMI均值為30.663，超過了理想的體重指數(shù)（18.5～25）的范圍;標準差不大，說明離散程度小，數(shù)據(jù)的代表性好;SK=0.284>0，表明BMI的分布為右偏分布，但偏斜程度不大;K=﹣0.51，表明BMI扁平分布更分散。

2.健康保險覆蓋的兒童數(shù)量。如表2所示，健康保險覆蓋的兒童數(shù)量的標準差不大，說明離散程度小，數(shù)據(jù)的代表性好;SK=0.938>0，表明健康保險覆蓋的兒童數(shù)量的分布為右偏分布，但偏斜程度不大;K=0.202，表明健康保險覆蓋的兒童數(shù)量的分布尖峰分布更集中。

3.地區(qū)分布。如表3所示，地區(qū)分布的標準差不大，說明離散程度小，數(shù)據(jù)的代表性好;SK=﹣0.38<0，表明地區(qū)分布為左偏分布，但偏斜程度不大;K=﹣1.328，表明地區(qū)分布扁平分布更分散。

4.年齡分布。如表4所示，年齡均值為42.21，標準差不大，說明離散程度小，數(shù)據(jù)的代表性好;SK=0.056>0，表明年齡的分布為右偏分布，但偏斜程度不大;K=﹣1.245，表明年齡分布為扁平分布更分散。

（三）假設(shè)檢驗分析

1.糖尿病因素。經(jīng)過初步統(tǒng)計，根據(jù)SPSS所得圖表來看，我們所關(guān)心的是在這些變量中哪些變量在作出決定時最重要，于是可以假設(shè)：

H0：糖尿病不會影響醫(yī)療費用成本

H1：糖尿病會影響醫(yī)療費用成本

根據(jù)SPSS分析數(shù)據(jù)可得，P值=0<α=0.05，拒絕H0，說明糖尿病會對醫(yī)療成本造成影響。

2.年齡因素。當(dāng)未患糖尿病時，我們假設(shè)：

H0：當(dāng)年齡≤47時對費用沒有顯著性差異

H1：當(dāng)年齡>47時對費用有顯著性差異

如表5所示，根據(jù)SPSS分析數(shù)據(jù)可得，P值=0<α=0.05，拒絕H0，說明當(dāng)年齡>47時對費用有顯著性差異，年齡>47時影響醫(yī)療費用因素。

當(dāng)患糖尿病時，我們假設(shè)：

H0：當(dāng)BMI≥30.360對費用沒有顯著性差異

H1：當(dāng)BMI<30.360對費用有顯著性差異

如表6所示，根據(jù)SPSS分析數(shù)據(jù)可得，P值=0<α=0.05，拒絕H0，說明當(dāng)BMI≥30.360時對費用有顯著性差異。

3.性別因素。當(dāng)我們想研究性別與費用之間的關(guān)系時，可以假設(shè)：

H0：性別對費用沒有顯著性差異

H1：性別對費用有顯著性差異

如表7所示，根據(jù)SPSS分析數(shù)據(jù)可得，P值=0.06>α=0.05，不拒絕H0，說明方差相等。根據(jù)SPSS分析數(shù)據(jù)可得，P值=0.06>α=0.05，不拒絕H0，說明性別對費用沒有顯著性差異。

4.兒童數(shù)量因素。當(dāng)我們想研究兒童數(shù)量與費用之間的關(guān)系時，可以假設(shè)：

H0：兒童數(shù)量對費用沒有顯著性差異

H1：兒童數(shù)量對費用有顯著性差異

如表8所示，根據(jù)SPSS分析數(shù)據(jù)可得，P值=0.218>α=0.05，不拒絕H0，說明兒童數(shù)量對費用沒有顯著性差異。

5.地區(qū)分布因素。當(dāng)我們想研究地區(qū)與費用之間的關(guān)系時，可以假設(shè)：

H0：地區(qū)對費用沒有顯著性差異

H1：地區(qū)對費用有顯著性差異

如表9所示，根據(jù)SPSS分析數(shù)據(jù)可得，P值=0.011<α=0.05，拒絕H0，說明地區(qū)對費用有顯著性差異。

五、得出結(jié)論

由上述分析可知，導(dǎo)致較高保險成本的主要因素有糖尿病、年齡≥47、BMI≥30.360、健康保險覆蓋的兒童數(shù)量。所以對保險公司來說，從上文的數(shù)據(jù)分析可以看出來，保險公司可以利用數(shù)據(jù)分析來對自己的產(chǎn)品進行設(shè)計，讓自己的產(chǎn)品帶來的利益更高，而且可以向少數(shù)的特定人群來進行產(chǎn)品銷售。

保險公司可用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對現(xiàn)有的投保人信息進行分析，得到購買保險的客戶特征，做到精確定位，對客戶對象更有針對性地進行銷售，不僅可以節(jié)省時間，而且能夠在一定程度上提高效益，預(yù)測客戶需求，定制個性化方案。由于現(xiàn)在市面上的保險企業(yè)眾多，如何長久地在保險行業(yè)立足，靠的就是企業(yè)自身的能力與客戶的口碑，所以為了給客戶提供更好的體驗，建立穩(wěn)定的客戶群體，預(yù)測客戶的需求，定制其個性化選擇方案，使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就可以分析出什么特征的人群對哪些險種的需求量較大，從而對客戶進行更加準確的種類推薦。

（作者單位為四川大學(xué)錦城學(xué)院金融學(xué)8班）

參考文獻

[1] 陳祺琦.大數(shù)據(jù)分析在保險行業(yè)中的應(yīng)用[J].電子世界，2020（10）：36-38.