基于主成分分析的医院科研评价方法及实证研究

摘要：

目的:通过主成分分析的方法，构建科研评价模型，探索科学的医院科研评价方法。方法:收集2019—2020年吉林大学第一医院科研人员职称、学历、岗位以及科研产出信息，采用德尔菲专家咨询的方法，确定各变量的赋值，应用SPSS 21.0软件构建主成分分析模型并进行模型验证。结果:研究共收集了1 882名科研人员的信息，效度检验的KMO值(0.731)及Bartlett球形检验(
P<0.05)符合主成分分析要求；模型共获得7个主成分，其中，主成分一代表科研人员发表SCI论文、申请国家级、省部级科研项目和学会兼职情况，主成分二代表科研人员申请专利和发表论著的情况，主成分三代表科研人员科技获奖情况；按照学科对科研人员科研产出分值进行汇总排序，结果发现神经内科、内分泌代谢科、神经外科、普外科和骨科排名较好；模型验证结果发现职称为高级、学历为博士的科研人员中位加权综合评分最高(
P<0.05)，提示职称等级越高、学历越高的科研人员综合科研产出评分越高。
结论:该研究构建的科研评价模型能为医院科研评价提供科学的数据参考。

关键词：主成分分析、科研评价、实证研究

所属期刊栏目：35

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：344-349