二、問卷調查結果實證分析

本調研小組以所抽取的杭州市江干區、上城區和西湖區三個區的10家醫院為調查范圍，采用偶遇抽樣法對護工進行了問卷調查。基于調查結果，對護工的生活現狀及其滿意度進行數據分析，具體分析如下。

（一）基本信息分析

1．性別結構

由表2-2和圖2-1可得，抽取的樣本中男性護工占比為15.8%，女性護工為84.2%，男女比接近于1：5。這與在浙江省經濟發展統計數據庫中得到的信息相差不大，故認為樣本具有代表性。由此看出，女性做護工的現象較為普遍，而男性護工相對較少，這可能是由工作性質決定的，女性相對男性較為耐心，且更方便照顧病人。

2．戶口結構

由表2-3和圖2-2可以看出，樣本中持有杭州市本地戶口的護工僅有36人，占8.5%；大部分護工持有浙江省內外地戶口和浙江省外戶口，合計91.5%。而絕大部分公立醫院尚未設立護工宿舍，護工無條件經常回家，由此可看出杭州地區公立醫院的護工群體在住宿上存在很大問題，一旦未被分配到工作，便無處棲身。

3．文化結構

根據表2-4的結果計算Gini-Simpson指數（以下簡稱G-S指數）如下：

G-S指數=1-（0.78772+0.17452+0.03542+0.00242）=0.35

當p1=p2=p3=p4=0.25時，樣本文化水平分布最分散，G-S指數達到最大值0.75，可見護工樣本文化水平分布較為集中。由圖2-3可看出，被調查護工文化水平主要集中在小學及以下，比例高達78.77%，高中及以上的相對高文化水平者僅占3.78%，說明杭州市護工群體總體文化水平偏低。

4．年齡結構

由表2-5和圖2-4可得，樣本護工年齡分布集中在46~55歲。最小年齡為38歲，最大年齡為64歲，平均年齡接近54歲，由此可見護工群體老齡化嚴重。偏度系數為-0.80，因此認為樣本年齡分布呈現左偏趨勢。由表2-6可得，K-S檢驗中Z值為3.126，p值小于0.05，故拒絕原假設，認為在5%顯著性水平下，護工樣本年齡不屬于正態分布（見圖2-5）。

（二）工作現狀分析

1．工齡結構

由表2-7和圖2-6可見，樣本護工的工齡多數為5年及以上，占比58.7%，工齡在0~3年的占比最少，僅12.3%。這說明護工群體大多工齡較長，具有較多經驗。

2．工作量情況

當K=3且樣本均勻分布時，熵達到最大值1.099, G-S指數也取最大值0.667。由表2-8可知，熵值為0.919，小于1.099, G-S指數為0.539，小于0.667。因此，樣本分布不均勻，有明顯的偏向性。結合表2-8中的數據，認為護工中最多同時照顧1個病人的人占大多數。

由表2-8可見，樣本中最多同時照顧1個病人的護工占62.3%，最多同時照顧2個病人的占15.8%，最多同時照顧3個及以上病人的占21.9%。故認為大多數護工最多同時照顧1個病人，也存在一個護工同時照顧多個病人的情況。

3．培訓情況

由圖2-8可知，從未接受過培訓的護工為104人，而接受過培訓的護工分為第一次上工前進行培訓和邊工作邊培訓兩類，分別有155人、165人。由此可知，護工雖有接受培訓，但從未接受過培訓的人數也不在少數。

由表2-9可知，在從未接受過培訓的護工中，36~45歲占12.5%，分別比46~55歲和56歲及以上年齡段少30.8%和31.7%；邊工作邊培訓的護工，46~55歲占60.0%，分別比36~45歲和56歲及以上年齡段多55.2%和24.8%；第一次上工前培訓的護工，46~55歲和56歲及以上年齡段的占比分別為56.1%和38.1%，分別與36~45歲的比例相差50.3%和32.3%。由此可以推斷是否參加培訓與年齡有相關性，其中46~55歲的護工接受培訓較多，其余年齡段護工接受培訓相對較少。利用顯著性檢驗的皮爾森卡方檢驗p值為0.05，由此可以認為，在5%的顯著性水平下是否參加培訓與年齡分段有顯著關聯。

4．體檢情況

由表2-10可知，體檢情況與年齡之間的Kendall'stau_b相關系數為0.012，相關系數顯著性檢驗p值大于0.05，表明該相關系數沒有統計學意義；體檢情況與年齡之間的Spearman'srho相關系數為0.013，相關系數顯著性檢驗p值大于0.05，亦無統計學意義。綜上所述，體檢情況與護工年齡之間無顯著相關性。

5．收入情況

（1）收入情況描述性分析結果

由表2-11可知，日收入為100~120元的護工有45名，占總體的10.6%；日收入為150元及以上的護工有43名，占10.1%，兩者近乎相同；而日收入為120~150元的護工有334名，占78.8%，人數最多；日收入為0~100元的護工僅有2名，占0.5%。這說明護工的日工資集中在120~150元這一區間內，而其幾乎都是24小時工作，計算得到小時工資為5~6.25元。

由圖2-9可以看出，日收入為120~150元的護工人數遠多于其他三組，而日收入0~100元的護工人數最少。

（2）收入情況相關性分析結果

①收入與性別的相關性分析

由表2-12可知，日收入為100~120元的女性護工占86.7%，比男性護工多73.4%；日收入為120~150元的女性護工占84.1%，比男性護工多68.2%；日收入為150元及以上的女性護工占81.4%，比男性護工多62.8%。由皮爾森卡方檢驗p<0.05可知，在5%顯著性水平下，日收入與性別具有顯著相關性。同時由表2-13可得，收入與性別之間Spearman'srho相關系數為-0.037，檢驗可知p=0.042<0.05，故可以認為，在5%顯著性水平下，兩者之間顯著相關。

②收入與年齡的相關性分析

由表2-14中可知，收入與年齡之間的相關系數為-0.120，相關系數顯著性檢驗p<0.05，表明在5%的顯著性水平下，收入與年齡顯著相關。

③不同戶籍下收入的差異性分析

由表2-15可知，不同戶籍下，除了杭州組和浙江省外組在100~120元項分別多于浙江省內外地組4.8%和6.0%，還有浙江省內外地組在120~150元項多于杭州組6.1%和浙江省外組2.8%之外，其他各項目收入差異不大。

進一步，運用Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ統計量對表2-15中的順序變量進行獨立性的度量和檢驗，驗證上述分析結果。首先，假設檢驗問題如下：

H0：戶籍與收入之間無有序關聯。

H1：戶籍與收入之間存在有序關聯。

由表2-16可看出，在5%的顯著性水平下，Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ的p值都大于0.05，故接受原假設，表明不同戶籍的護工的收入無顯著差異性。

④不同工齡下收入的差異性分析

由表2-17可知，除了0~3年組的100~120元項低于3~5年組5.3%，3~5年組的120~150元項低于5年及以上組4.7%之外，其他各項日收入相差不大。進一步考慮假設檢驗問題：

H0：工齡與收入之間無有序關聯。

H1：工齡與收入之間存在有序關聯。

由表2-18可看出，在5%顯著性水平下，Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ的p值都大于0.05，故接受原假設，表明不同工齡護工日收入無顯著性差異。

⑤不同區域下收入的差異性分析

由表2-19可知，江干區日收入為0~100元的護工占2.1%，而西湖區和上城區不存在0~100元項；對于100~120元項，江干區占16.7%，西湖區占11.6%，而上城區僅占4.6%，分別少于江干區12.1%和西湖區7.0%；江干區和西湖區日收入為120~150元這一項分別多于上城區護工人數3.5%和7.2%；而在150元及以上這一項中，上城區占20.8%，分別多于江干區17.7%和西湖區14.2%。另由圖2-10可得，不同區域護工收入差異性不明顯。

⑥日收入與培訓情況的列聯分析

由表2-20可知，在日收入0~100元這一項中，樣本中只有上崗前培訓的護工占100%；在日收入100~120元這一項中，只有上崗前培訓的占51.1%，多于定期培訓22.2%和從未培訓31.1%；在日收入120~150元這一項中，定期培訓占比明顯多于只有上崗前培訓和從未培訓；在日收入150元及以上這一項中，只有上崗前培訓占比多于從未培訓和定期培訓。由皮爾森卡方檢驗p值大于0.05可知，在5%的顯著性水平下，日收入與培訓情況沒有顯著相關性。

⑦日收入與文化水平的相關性分析

由表2-21可看出，日收入為100~120元組文化水平為小學及以下組的占比為80.0%，文化水平小學及以下，日收入為120~150組的占比最多為80.5%，日收入為150元及以上，文化水平為小學及以下組的占比最多為65.1%。且由表2-22可知，收入與文化水平之間的相關系數為0.076，相關系數顯著性檢驗p值大于0.05，表明在5%的顯著性水平下，日收入與文化水平沒有顯著相關性。

⑧不同工作量下日收入的差異性分析

由表2-23可知，日收入為150元及以上，同時最多照顧1個病人組占比為37.2%，同時最多照顧3個及以上病人組占比為34.9%。兩者相差不大，分別多于同時最多照顧2個病人組9.3%和7.0%。日收入120~150元，同時最多照顧1個病人組占比為68.3%，多于同時最多照顧2個病人組56.9%。日收入100~120元，同時最多照顧1個病人組多于同時最多照顧3個及以上病人組17.8%。由此初步推斷不同工作量的護工收入具有差異性。

進一步考慮假設檢驗問題：

H0：工作量與收入之間無有序關聯。

H1：工作量與收入之間存在有序關聯。

由表2-24可看出，在5%顯著性水平下，Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ的p值都大于0.05，故接受原假設，表明不同工作量下護工的日收入無顯著性差異。

6．日收入的累積Logit模型

根據上述列聯分析結果可知，護工日收入與年齡、性別顯著相關，因此本報告進一步利用累積Logit模型研究護工日收入與各變量之間的關系。利用Kendall'stau-b相關性檢驗統計量對護工日收入與年齡、性別進行相關性分析，得到的相關系數分別為-0.120和-0.036。因此本報告選擇因變量為日收入，自變量為年齡、性別，建立不同年齡和性別護工日收入的累積Logit模型。

（1）定義變量

自變量：x1表示年齡，為連續變量；x2表示性別，則

因變量：y表示日收入，為有序分類變量：

1=0~100元，2=100~120元，3=120~150元，4=150元及以上。

（2）構建模型

在累積Logit模型中，y的累積概率是指落在一個低于特定點的概率，y的累積概率為：

其中，y表示有序數據的因變量；P（x≤j）表示因變量的序數小于等于j類別的概率；P（x=j）=pj，即因變量的序數等于類別的概率，本報告中j=1,2,3,4分別表示日收入的類別；p（x≤j）表示日收入小于等于j的概率，其中P（x≤4）=1。

建立Logit模型如下：

假設檢驗問題如下：

H0:αj=0,j=1,2,3

H1:αj≠0

本報告利用SPSS19.0軟件中的有序回歸估計參數，對每個參數進行顯著性檢驗，3個類別參數估計與檢驗的數據如表2-25所示。

由表2-25可知，日收入的3個類別的回歸系數都在α=0.05的顯著性水平下通過檢驗，得到累積Logit模型如下：

本報告用優勢比OR來反映年齡與性別對日收入的影響程度。OR>1，表示影響因素增加，日收入值等級提高的可能性增大；OR<1，表示影響因素增加，日收入值等級下降的可能性下降；OR=1，表示日收入與該影響因素變化無關。OR的表達式為：

其中，回歸系數βi表示自變量xi增加一個單位時，因變量y提高一個及以上等級優勢比的對比值。

由Logit模型可得：同年齡不同性別護工的優勢比OR=exp（0.186）=1.2044，表明男護工日收入提高至少一個等級的可能性是女護工的1.2044倍，即男護工相對女護工日收入值大。

同性別不同年齡護工的優勢比OR=exp（-0.066）=0.9361，表明年齡每增加一個單位時，日收入提高一個及以上等級的優勢比為0.9361（OR<1），即隨著年齡的增加，護工總體日收入值提高的概率逐漸減小。

為進一步研究年齡與日收入的關系，本報告利用MATLAB給出男性護工和女性護工年齡與日收入級別概率之間的關系圖，其中橫軸表示護工的年齡，縱軸之差表示各日收入等級的概率。

由圖2-11、圖2-12可看出，男、女性護工都有隨著年齡的增長日收入逐漸減少的趨勢。男性護工隨著年齡增長日收入等級為4的概率逐漸減小，日收入等級為2的概率逐漸增大，日收入等級為1的概率基本不變；女性護工隨著年齡增加，日收入等級為4的概率逐漸減小，日收入等級為2和3的概率逐漸增大。由此可得，隨著護工年齡的增長，被需求度逐漸降低，很多照顧病人的工作無法完成，工作量降低，從而日收入降低。

（三）生活現狀分析

1．飲食情況

當K=4且樣本為均勻分布時，熵達到最大值1.386, G-S指數也取最大值0.75。由表2-26可知，熵值為1.159，遠小于1.386, G-S指數為0.626，小于0.75。由此可知，樣本分布不均勻，有明顯的偏向性。結合表2-26中的數據，本報告認為多數護工選擇在食堂用餐。

由圖2-13可看出，在食堂用餐的護工占大多數，而在醫院附近餐館解決的護工人數和病人家屬帶來的護工人數相差不多，均占少數，相對來說自己做飯的護工較多。

2．住宿條件

由表2-27可知，住在病房內的護工有400位，占總體的94.4%，處于主體地位。住在醫院附近的和住在醫院職工宿舍的護工都是9人，各占總體的2.1%，所占比重較小。而住在自己家中的護工只有6人，僅占總體的1.4%。

由圖2-14可知，住在病房內的護工占絕大多數，住在醫院附近、醫院職工宿舍和自己家中的護工僅占小部分。由此可見，護工基本是24小時生活在病房內的。在采訪過程中，本調研小組了解到護工必須一直陪伴病人，居住在病房內，而那些未分配到病人的護工則無處可棲。在被調查的10家醫院中僅一家醫院為護工提供了少量用于休息的房間，因此護工的住房問題十分嚴峻，亟待解決。

由表2-28可知，住在自己家中這一項不同工齡間沒有差別，工齡為0~3年組、3~5年組、5年及以上組分別占比33.3%、33.3%、33.4%，而住在醫院職工宿舍這一項工齡5年及以上組占比66.7%，分別多于0~3年組55.6%和3~5年組44.5%。

進一步考慮假設檢驗問題：

H0：工齡與住宿條件之間無有序關聯。

H1：工齡與住宿條件之間存在有序關聯。

由表2-29可知，在5%顯著性水平下，Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ的p值都大于0.05，故接受原假設，表明不同工齡護工的住宿條件無顯著性差異。

3．保障情況

（1）保障情況描述性分析結果

由表2-30可知，只有醫療保險的護工和只有養老保險的護工均為34人，各占總體的8.0%，兩者都有的護工為27人，僅占總體的6.4%，而兩者都無的護工最多，有329人，占總體人數的77.6%。

從圖2-15可得，醫療保險和養老保險都沒有的護工占大多數，只有醫療保險和只有養老保險的護工和兩者都有的護工占總體的很小一部分，說明護工群體的社會保障水平還需提高。

（2）保障情況與各變量相關性分析結果

①不同年齡下護工保障情況差異性分析

由表2-31可知，醫療保險和養老保險兩者都無這一項在46~55歲年齡段占比為53.5%，分別多于36~45歲組45.3%和56歲及以上組15.2%；而兩者都有這一項在年齡段46~55歲和56歲及以上組的占比分別為48.2%和44.4%，分別多于36~45歲組40.8%和37.0%；醫療保險項46~55歲組占比多于56歲及以上組5.8%；養老保險項46~55歲組占比最多，為70.6%。

進一步考慮假設檢驗問題：

H0：年齡與保障之間無有序關聯。

H1：年齡與保障之間存在有序關聯。

由表2-32可看出，在5%顯著性水平下，Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ的p值都大于0.05，故接受原假設，表明不同年齡護工的保障情況無顯著性差異。

②社會保障與戶籍的列聯分析

由表2-33可知，戶籍為杭州的護工的醫療保險和養老保險都無的占比為72.2%，浙江省內外地的兩者都無的占比為74.8%，戶籍為浙江省外的兩者都無的占比最大，為79.4%，兩者都有的僅占比4.3%，而戶籍為杭州的兩者都有的占比為16.7%。由皮爾森卡方檢驗可得，p值小于0.05，可以認為在5%顯著性水平下社會保障情況與戶籍具有顯著關聯性，浙江省內護工的保障多于省外護工。

③保障與區域的列聯分析

由表2-34可知，江干區和西湖區兩種保險都有的護工占比為33.3%、59.3%，分別多于上城區25.9%和51.9%；江干區擁有養老保險的護工占26.5%，多于上城區20.6%，西湖區占67.6%，多于上城區61.7%；西湖區擁有醫療保險的護工占比最多，為73.5%，而上城區組中兩者都無的占比最大，為92.3%。由皮爾森卡方檢驗可得，p值小于0.05，可以認為在5%顯著性水平下社會保障情況與護工所在區域有顯著關聯性。同時，由表2-34中數據明顯可以看出西湖區護工的保障情況優于江干區和上城區。

④保障與工齡的列聯分析

由表2-35可看出，兩者都有的工齡5年及以上組的占比最多，為66.7%，比0~3年組和3~5年組分別多59.3%和40.8%；養老保險的占比5年及以上組的最多；醫療保險的占比5年及以上組的最多；兩者都無的占比5年及以上組的最多，為58.0%，0~3年組的占比最少，為12.8%。由皮爾森卡方檢驗可得，p值大于0.05，可以認為在5%顯著性水平下，保障情況與工齡沒有顯著關聯性。

4．受尊重方面情況分析

由表2-36和圖2-16可知，護工受尊重情況好的占大部分，為56.8%，一般的為36.8%，有6.4%的護工受尊重情況不好，被惡劣對待。

（1）受尊重情況與性別的列聯分析

由表2-37可知，受尊重情況好的女性護工占比為87.6%，多于男性護工75.2%；男性護工受尊重情況為“惡劣”的占比為14.9%，而女護工中受尊重情況為“惡劣”的僅占比4.8%。由皮爾森卡方檢驗可得，p值小于0.05，可以認為在5%顯著性水平下受尊重情況與性別有顯著關聯性，女性護工的受尊重情況好于男性護工。

（2）受尊重情況與年齡的列聯分析

由表2-38可知，受尊重情況好的護工中46~55歲組占比最多，為57.7%，多于36~45歲組52.3%和56歲及以上組20.8%；而受尊重情況一般的護工中36~45歲組的占比最少，受尊重情況惡劣的護工中46~55歲組占比多于56歲及以上組。

進一步考慮假設檢驗問題：

H0：年齡與受尊重情況之間無有序關聯。

H1：年齡與受尊重情況之間存在有序關聯。

由表2-39可見，在5%顯著性水平下，Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ的p值都大于0.05，故接受原假設，表明不同年齡護工的受尊重情況無顯著性差異。

（3）受尊重情況與文化水平的列聯分析

由表2-40可知，受尊重情況好的護工中學歷為小學及以下的占比為80.9%，多于初中組63.9%和高中或中專組78.8%；受尊重情況惡劣的護工中學歷為小學及以下的占比為66.7%，多于初中組48.2%和高中或中專組51.9%。

進一步考慮假設檢驗問題：

H0：文化水平與受尊重情況之間無有序相關。

H1：文化水平與受尊重情況之間存在有序相關。

由表2-41可見，在5%顯著性水平下，Kendall'stau-b、Kendall'stau-c和γ的p值都大于0.05，故接受原假設，表明不同文化水平護工的受尊重情況無顯著性差異。

（四）滿意度與需求狀況分析

1．量表分析

（1）描述性分析

當K=5且樣本為均勻分布時，熵達到最大值1.609, G-S指數最大值可取到0.8。由表2-42可知，尊重滿意度這一項的熵值為1.377，與最大值較為接近；而G-S指數為0.711，接近0.8，故尊重滿意度這一項的分布接近均勻分布。剩余8個變量，即整體滿意度、醫院環境滿意度、工資滿意度、現有醫保滿意度、現有老保滿意度、工作強度滿意度、飲食情況滿意度、住宿條件滿意度的熵值分別為1.170、1.290、1.138、1.159、1.095、1.157、1.291、1.228，均小于1.609, G-S指數分別為0.655、0.675、0.625、0.655、0.629、0.642、0.678、0.658，均不接近0.8。綜上所述，只有尊重滿意度接近均勻分布，其余8個變量均不是均勻分布。

（2）因子分析

①信度檢驗

由表2-43可知，標準化后的克朗巴哈系數為0.937，對于社會調查來說，信度達到標準，說明合并的8個因素較為合理，信度較高。

由表2-44可知，各因素得分之間的均值差異不大，均在2.252~3.250，方差為0.557~0.929,8個因素均值的方差只有0.128，同樣各因素方差之間的差異也很小，為0.018，沒有發現有極端的因素。

由表2-45最后一列可知，刪除任何一個變量都不會使信度有較大的波動，因此將所有的因素都考慮到下述的滿意度影響因素分析中。

由表2-46可知，方差分析的結果F=217.163，p值小于0.05，則說明這8個因素對生活滿意度的影響是有顯著差異的。另外，Tukey的非可加性檢驗結果顯示p值小于0.05，說明各因素之間存在交互作用。

在表2-47中，部分1包括對工資情況、工作強度、受尊重情況和醫院環境的滿意度，部分2包括對住宿條件、飲食情況、現有醫保和現有老保的滿意度。兩個部分的相關系數值為0.803，比較理想。Spearman-Brown系數和GuttmanSplit-Half系數都為0.890，均大于0.7，說明折半信度較高。

②因子模型建立

由表2-48可得，KMO檢驗值為0.910，一般若KMO大于0.5，在社會調查中即可認為是可信的。近似卡方值為2783.149。Bartlett's球形檢驗的結果表明，在相關系數矩陣是一個單位矩陣的原假設下，顯著性水平為5%時，觀測的p值小于0.05，故拒絕原假設，說明代表母群體的相關矩陣間有共同因素存在，同樣認為適用因子分析法。

由表2-49可看出，降維后各個變量的共同度都達到了0.7，說明這些變量的信息丟失較少，都能被因子解釋。

碎石圖（見圖2-17）顯示，前2個因子可以解釋大部分的方差，到第3個因子以后，線逐漸平緩，解釋能力不強。但結合表2-50可見，取前3個因子時提取了各原始變量83.916%的信息。從理論上講，累計方差貢獻率應大于85%，但在實際的社會調查中，認為大于80%也是可以的。此外，從圖2-17可見，在第3個因子以后，特征值差異較小，折線趨于平緩。綜上所述，認為提取前3個因子較為合適。

表2-51是未經過旋轉的因子載荷矩陣，然而初始載荷矩陣結構不夠簡單，各因子的典型代表變量不是很突出，容易使因子的意義含糊不清，不便于對因子進行解釋。為此需對因子載荷矩陣實行旋轉，達到簡化結構的目的，使各變量在某單個因子上有高額載荷，而在其余因子上只有小到中等的載荷。在運用方差最大正交旋轉法之后，得到旋轉因子載荷矩陣。由此可以看出，經旋轉后，因子便于命名和解釋。

由表2-52可知，各個公共因子與以下因素密切相關：

第一個公共因子F1主要解釋現有工資情況、工作強度、受尊重情況和醫院環境，命名為工作、尊重與環境因子；

第二個公共因子F2主要解釋飲食情況、現有醫保、現有老保，命名為飲食與保障因子；

第三個公共因子F3主要解釋住宿條件，命名為住宿因子。

從理論上講，提取的因子之間相互獨立，無相關性。而因子轉換矩陣（見表2-53）顯示，3個因子之間的相關性較低，可見對因子進行旋轉是完全有必要的。

由表2-54可見，前3個因子解釋了杭州市護工生活現狀整體滿意度影響因素的83.916%的原因。其中，F1解釋了方差貢獻率38.505%的原因，表明工資情況、工作強度、受尊重情況和醫院環境是影響護工生活滿意度的重要因素；F2解釋了方差貢獻率30.608%的原因，表明飲食情況、現有醫保和現有老保是三個較為重要的因素；F3解釋了方差貢獻率14.803%的原因，起到補充說明的作用。

（3）多值Logistic回歸分析

①變量選擇

由表2-55可見，利用Kendall'stau-b統計量檢驗生活現狀整體滿意度與其余8項的相關性的結果顯示，生活現狀整體滿意度與醫院環境滿意度、受尊重情況滿意度、工資情況滿意度、工作強度滿意度、現有醫保滿意度、飲食情況滿意度、現有老保滿意度和住宿條件滿意度的相關系數分別為0.824、0.790、0.665、0.663、0.651、0.643、0.624和0.509。其中現有老保滿意度與現有醫保滿意度之間的相關系數為0.865，醫院環境滿意度與受尊重情況滿意度之間的相關系數為0.741，工作強度滿意度與工資情況滿意度之間的相關系數為0.683。本小組選擇其相關系數較大的變量，確定以現有醫保滿意度、醫院環境滿意度和工資情況滿意度為自變量，生活現狀整體滿意度為因變量建立多值Logistic回歸模型。

②定義變量

X1：對現有醫保滿意度。其中X11=0，不滿意；X12=1，中立；X13=2，滿意。

X2：對醫院環境滿意度。其中X21=0，不滿意；X22=1，中立；X23=2，滿意。

X3：對工資情況滿意度。其中X31=0，不滿意；X32=1，中立；X33=2，滿意。

Y：對生活現狀的整體滿意度。其中Y=0，不滿意；Y=1，中立；Y=2，滿意。

③構建模型

由于因變量有3個選擇，為避免共線性，本報告選取一個因變量的取值為基準因變量，同時各自變量設置一個啞變量。建立的模型如下：

當Y=0時，則：

當Y=1時，則：

運用SPSS19.0軟件，得到如表2-56所示結果。

由表2-56可知，模型的似然比檢驗p值小于0.05，說明在5%顯著性水平下，該模型顯著成立。

由表2-57可知，在5%的顯著性水平下，生活現狀不滿意的各參數βi的W ald檢驗統計量的p值均大于0.05，不通過檢驗；生活現狀滿意度為中立下只有β11、β22、β31、β32的Wald檢驗統計量p值小于0.05，通過檢驗。故建立模型如下：

將變量值代入模型，可以得到相應擬合值。

當選擇X11和X31時，代入式（2-10），計算得，說明相對于滿意整體現狀的護工而言，認為生活現狀整體一般的護工中，對現有醫保和工資情況都不滿意的發生比是對現有醫保和工資情況覺得一般護工的發生比的0.63倍。

2．需求分析

由表2-58可知，覺得需要提高工資水平的和覺得需要提高食宿水平的護工分別占56.8%和51.4%，都超過半數，且遠超過其他選項。這說明工資和食宿問題是護工最為迫切、最需要得到改善的兩個方面。而增加保險占比不小，為27.1%，說明護工的社會保障方面亟待加強；另外增加休息時間占19.1%，說明護工的工作強度還需改善調整。