【文章內(nèi)容簡介】 a 2x2 table從表6中我們可以看到，%，%，%， 通過卡方檢驗，如表2所示，，說明性別與捐獻意愿率之間有顯著的相關(guān)性，男性在遺體捐獻方面的意愿較女性高。圖1則更形象化得顯示了這一分析結(jié)果。2)年齡與遺體捐獻意愿的關(guān)系圖18表7Willness * Age CrosstabulationAgeTotal1（1830歲）2（3160歲）3（60歲以上）Willness0（不愿意）Count647624164Expected Count% within Willness%%%%% within Age%%%%1（愿意）Count1914639Expected Count% within Willness%%%%% within Age%%%%TotalCount839030203Expected Count% within Willness%%%%% within Age%%%%表8ChiSquare TestsValuedfAsymp. Sig. (2sided)Pearson ChiSquare2.470Likelihood Ratio2.467LinearbyLinear Association.5131.474N of Valid Cases203a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .由表7中可知，將市民總體按照年齡分為三個子總體后，各子總體中愿意捐獻遺體的比例分別為；%，%， 60歲以上為20%。，表明年齡與捐獻意愿不存在顯著的相關(guān)性。3)教育與遺體捐獻意愿的關(guān)系圖19表9Willingness * Edu CrosstabulationEduTotal0（專科以下）1（?？萍耙陨希￤illingness0（不愿意）Count8084164Expected Count% within Willingness%%%% within Edu%%%1（愿意）Count122739Expected Count% within Willingness%%%% within Edu%%%TotalCount92111203Expected Count% within Willingness%%%% within Edu%%%表10ChiSquare TestsValuedfAsymp. Sig. (2sided)Exact Sig. (2sided)Exact Sig. (1sided)Pearson ChiSquare1.042Continuity Correctionb1.064Likelihood Ratio1.040Fisher39。s Exact Test.050.031LinearbyLinear Association1.043N of Valid Casesb203a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .b. Computed only for a 2x2 table表9給出了受教育程度與遺體捐獻意愿的關(guān)系，圖2則將這一關(guān)系反映的更加清晰明了。由表2可知，%，其中，?？埔韵率忻裰性敢饩璜I的百分比為13%，%。表10顯示了卡方檢驗的結(jié)果：p值為0，042，表明學歷與市民是否愿意捐獻有著顯著的關(guān)系。文化程度較高的市民，愿意捐獻的比例相對較高。經(jīng)過上面三個分析研究發(fā)現(xiàn)，如我們猜想的，性別和文化程度與遺體捐獻意愿率之間有顯著的相關(guān)性，但意愿率在不同的年齡層之間不存在顯著的差異。五．Logistic回歸分析以下采用多元logistic回歸分析法擬合預測遺體捐贈意愿情況，把性別、年齡、學歷、性別年齡、年齡學歷、性別學歷作為預測變量，對變量采取逐步回歸法進行分析。遺體捐獻意愿：Willingness =0，不愿意；Willingness =1，愿意性別：Gender=0，女；Gender=1，男年齡：Age=0，60歲以下；Age=1，60歲以上學歷：Edu=0，?？埔韵?；Edu=1，?？埔陨媳?1 Response ProfileOrdered ValueWillingnessTotal Frequency11（愿意）3920（不愿意）164在該表（響應(yīng)輪廓表）中有一個因變量取值的頻數(shù)統(tǒng)計，愿意進行遺體捐贈的人數(shù)為39人，不愿意的人數(shù)為164人。表12 Summary of Stepwise SelectionStepEffectDFNumber InScore ChiSquarePrChiSqVariable LabelEnteredRemoved1Gender無11Gender2Edu無12Edu在第一步中，變量Gender（性別）進入模型，而沒有變量從該模型中被剔除。此時，χ^2 。在第二步中，變量Edu（教育）進入模型，而沒有變量從該模型中被剔除。此時，χ^2 。從該表可以看出變量Age（年齡）以及變量間的交互并沒有進入該模型，說明它們的作用對該模型的作用是不顯著的。表13 Model Fit StatisticsCriterionIntercept onlyIntercept and CovariatesAICSC2 Log L此表是關(guān)于模型擬和程度的指標，AIC和SC中的數(shù)值越小表示越合適，說明該模型的擬和效果好。表14 Analysis of Maximum Likelihood EstimatesParameterDFEstimateStandard errorWald ChiSquarePrChiSqIntercept1Gender1Edu1在最大似然估計分析中給出了回歸系數(shù)的估計值，由此可知擬合的logistic回歸為Logit(P(WILL=1))=++，檢驗的p值分別為.000，說明回歸的兩個回歸系數(shù)都是顯著的不為0。 表15 Odd Ratio EstimatesEffectPoint Estimate95% Wald Confidence LimitsGender Edu ； 表16 Association of Predicted Probabilities and Observed ResponsesPercent ConcordantSomer’s DPercent DiscordantGammaPercent TiedTauaPairs6396C在預測概率和實際觀測關(guān)聯(lián)表中給出了利用數(shù)據(jù)對中預測和實際觀測趨向一致與不一致對數(shù)的統(tǒng)計及由此導出的統(tǒng)計量數(shù)值。因為原始記錄中有39個觀測WILL=1，164個觀測WILL=0，所以可配成39164=6396個數(shù)據(jù)對。其中45%用擬和的回歸模型預測時其趨勢是與實際的結(jié)果一致的，%是不一致的，%是平分的。Somers’D、Gamma、Taua、c四個序次相關(guān)指標表示了預測概率與觀測反應(yīng)變量之間的關(guān)聯(lián)程度，指標值越高，預測能力越高。說明該回歸的預測能力較好。表17 Profile Likelihood Confidence Interval for Adjusted Odds RatiosEffectUnitEstimate95% Confidence LimitsGenderedu此表給出了優(yōu)比率為95%的置信區(qū)間，Gender的置信區(qū)間為（，）,，；EDU的置信區(qū)間為（，）。兩者的置信區(qū)間不包含1也說明Gender和Edu與Willingness的關(guān)聯(lián)性是顯著的。通過Logistic回歸分析可以得到，年齡對遺體捐獻意愿率的影響并不顯著，而性別和教育是影響遺體捐獻意愿率的兩個主要因素，且這兩個因素的影響效果一樣。這個結(jié)果和圖1圖19所給出的性別、學歷與捐獻意愿率的結(jié)構(gòu)數(shù)完全相同這一事實相一致。六．專家訪談2009年9月7日下午，我們于浙大紫金港校區(qū)面訪了浙江大學人體解剖實驗室主任任國良教授。作為浙江省紅十字會的授權(quán)單位，也是杭州市唯一具有接收遺體資質(zhì)的單位，浙江大學醫(yī)學院從上世紀70年代起開始接受遺體捐獻。任國良教授是浙江省人體解剖及遺體捐獻領(lǐng)域的負責人，負責浙江省遺體捐獻工作。在奮斗在教學科研一線及負責捐獻工作的幾十載光陰中，任教授積累了豐富的經(jīng)驗及大量的第一手資料。由于我們沒有相關(guān)的醫(yī)學知識背景，任教授用盡量通俗的語言回答了我們的問題：，用途有哪幾種？整個浙江省的遺體接收工作除寧波外主要由浙大醫(yī)學院接手負責。寧波市有專門的接收站，例如寧波大學醫(yī)學院，但是到目前為止接收遺體數(shù)目不多，大約10具左右。目前為止在浙大醫(yī)學院登記在冊的意愿捐獻者為2000多位，其中真正死后被接收約200人，占10%左右。這些遺體主要被用于醫(yī)學教學、病理解剖和器官移植三大用途。，近年來遺體捐