实现基于证据的数据驱动医疗保健
越来越多的医疗保健组织开始开展数据分析工作，以便从复杂且不断扩展的医疗数据集中获取洞察。这些洞察分析提升了患者护理质量，并推动了医疗创新。借助 IBM SPSS Statistics，医院、诊所和临床研究机构可满足日益增长的个性化医疗、关键资源管理和主动疾病预防需求。公共卫生机构可以利用流行病学数据追踪疾病模式并预测疾病爆发，而医学研究人员和制药公司则可借助临床数据和生物统计学加速药物研发和临床试验。通过整合各种数据源（如患者病例、保险索赔和实时分析数据），它能够提供患者健康历程的集中视图。
应用程序
在临床研究中利用回归分析，详细研究自变量和因变量之间的关系。这有助于量化各种预测因素（例如治疗类型或患者人口统计）如何影响健康结果。通过采用线性和逻辑回归等技术，临床研究人员可以确定影响康复率或疾病流行率的重要因素。
实施生存分析，根据历史医疗数据（例如住院时间、病史和出院后护理计划）预测患者再入院的可能性。这种技术可以提前预估特定事件（如再入院）发生的时间，从而让医疗保健提供方及早发现高危患者。它可以实现有针对性的干预，通过改善出院计划和后续护理来减少再入院的机会，最终降低医疗成本。
通过比较各种质量指标（如不同医院或科室的患者诊疗结果、治疗效果和护理一致性），运用比较分析来评估医疗质量。ANOVA或 t 检验等技术有助于确定组间护理质量的统计学显著差异。这项分析重点强调了医疗保健提供方可以在哪些方面改进服务交付和实施有针对性的质量改进措施。
利用聚类分析功能分析人口和地理数据，以检测特定地区的疾病爆发情况。通过对具有相似感染率或人口统计因素的区域进行分组，该技术可帮助公共卫生官员查明局部地区疾病爆发的原因并了解其传播方式。K 均值或分层聚类方法可以识别高风险区域，从而更快、更有针对性地作出响应，包括资源分配和干预措施，以防止大规模感染。