因子分析模型在免疫规划疫苗接种监测管理中的应用探讨

目的 探讨国家免疫规划疫苗接种监测中存在的系统性影响因素,为采取相应措施提供明确方向,以进一步提高和维持高水平疫苗接种率.方法 收集2013-2014年池州市所有接种单位的23项疫苗接种率数据,运用因子分析模型提取初始公因子,当初始公因子专业含义模糊或自相矛盾时,进行变异最大正交旋转,最终获取符合实际的因子载荷矩阵,并给予专业上的解释,分析过程借助SPSS 13.0软件完成.结果 Kaiser-Keyer-Olkin统计量(简称KMO统计量)为0.905,满足因子分析要求.综合考虑特征根、方差贡献率和专业含义,提取前3个公因子,第1～3公因子依次解释了53.71％、12.81％和7.07％的全部原始信息量,累计贡献率为73.59％(超过70％),因子提取效果较为满意.第1～3公因子专业意义依次为“近程免疫”、“远程免疫”和“医防合作”,其专业解释与池州市实际现状相吻合;特别是“医防合作”因子的发现,以前常常被我们所忽视,然而作为一个独立因子影响接种率指标,应引起足够关注.结论 因子分析模型为常规接种监测的分析提供了一种新的方法和思路,对影响免疫规划疫苗接种率的系统性影响因素进行发掘,其现实指导意义不能低估.