資料處理與分析方法

本研究先進行所需資料庫之彙整及整理，以建立起本研究所欲採 用之資料庫，再利用 SAS 6.12 版軟體對於該資料庫進行描述性及分 析性統計分析：

一. 建立資料庫：

由 1997 年保險對象承保資料檔依保險對象投保類別進行等 比例分層抽樣，共抽出 211,400 筆研究樣本，再依抽樣檔加密後 之身份號碼與 1997 年國家衛生研究院全民健康保險學術研究資 料庫之中醫「門診處方及治療明細檔」進行串檔與歸戶，經除錯 程序後，共得 210,216 筆研究對象，以分析 1997 年全民健康保 險保險對象中醫門診醫療利用情形。

二. 以 SAS 軟體進行描述性及分析性統計分析：

1. 描述性分析：針對「中醫門診利用次數」、「中醫門診醫療費 用」及「是否高度利用中醫門診」，進行性別、年齡、投保類 別、投保地區、投保金額、投保身份、是否需部分負擔、是 否為重大傷病、是否為慢性病、每萬人口西醫師數、每萬人 口中醫師數進行之描述性統計分析，在「是否利用中醫門診」

方面，僅針對性別、年齡、投保類別、投保地區、投保金額、

投保身份、每萬人口西醫師數、每萬人口中醫師數進行描述 性分析。

2. 案件檔案分析：針對中醫門診申報案件次數及中醫門診申 報案件費用，進行疾病別、是否有合併症或併發症別、醫療 機構權屬別、申報案件別進行描述性及分析性統計分析。

3. t-test：針對性別、是否為慢性病、是否需部分負擔、是 否為重大傷病、是否為慢性病別等自變項與中醫醫療資源利 用情形（依變項），即「中醫門診利用次數」、「中醫門診醫療 費用」進行差異性分析。

4. 變異數分析：針對年齡、投保類別、投保地區、投保金額、

投保身份、每萬人口西醫師數、每萬人口中醫師數與中醫醫 療資源利用情形（依變項），即「中醫門診利用次數」、「中醫 門診醫療費用」進行分析。

5. 卡方檢定：針對性別、年齡、投保地區、投保金額、保險 身份、是否需部分負擔、是否為重大傷病、是否為慢性病、

每萬人口西醫師數、每萬人口中醫師數等變項與「是否高度 利用中醫門診」進行差異性分析，在「是否利用中醫門診」

方面，僅針對性別、年齡、投保地區、投保金額、投保類別、

投保身份、每萬人口西醫師數、每萬人口中醫師數進行分析。

6. 複迴歸分析：針對本研究所設定之全部自變項（投保地區 別除外）與「中醫門診利用次數」、「中醫門診醫療費用」進 行分析。

7. 複對數迴歸分析：以複對數迴歸來分析本研究全部自變項

（投保地區別除外）與「是否高度利用中醫」之關係，在「是 否利用中醫門診」方面，僅對性別、年齡、投保類別、投保 金額、投保身份、每萬人口西醫師數、每萬人口中醫師數進 行分析。