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1、*省高端人群健康管理服务需求调查 201*年5月目 录表格索引I第1章 引言11.1 调查目的11.2 调查背景11.3 调查方案设计11.3.1 调查对象及范围11.3.2 调查方法21.3.3 抽样方法与样本量21.4 问卷设计21.4.1 结构化访谈21.4.2 预调查问卷设计21.4.3 预调查及问卷修改21.5 正式调查31.5.1 样本电话号码整理31.5.2 样本配额管理31.5.3 调查执行过程51.6 受访者概况61.6.1 样本接触情况61.6.2 受访者地区分布61.6.3 受访者年龄结构71.6.4受访者受教育程度71.6.5 受访者职业类型81.6.6 受访者月收入情
2、况81.6.7高收入者的特征9第2章 受访者健康状况分析102.1受访者对自身健康的综合评价102.2受访者自身健康状况综合评价的分组比较122.3受访者亚健康及慢性病表现142.4受访者最急需解决的亚健康及慢性疾病162.5受访者亚健康及慢性病的原因172.6受访者对亚健康及慢性病已采取措施192.7受访者对亚健康及慢性病已采取措施分组比较20第3章 受访者自身健康管理现状分析263.1受访者体检频率263.2受访者体检频率分组比较263.3受访者体检价格313.4受访者体检价格分组比较313.5受访者对体检过程的感受343.6受访者体检过程感受的原因分析413.7体检机构对受访者体检异常指
3、标采取的措施42第4章 受访者健康管理需求状况分析454.1受访者对保健医生的需求454.1.1受访者对保健医生服务内容的需求454.1.2受访者对保健医生服务形式的需求494.1.3受访者对保健医生的要求514.2受访者对健康评估内容的需求534.2.1受访者对健康评估内容的总体需求534.2.2受访者对健康评估内容需求的分组比较534.3受访者对健康干预内容的需求554.3.1受访者对健康干预内容的总体需求554.3.2受访者对健康干预内容需求的分组比较564.4受访者对健康管理服务种类的需求574.4.1受访者对健康管理服务种类的总体需求574.4.2受访者对健康管理服务种类的分组比较5
4、84.5受访者对健康管理机构的期望604.5.1受访者对健康管理机构总体期望604.5.2受访者对健康管理机构期望关联性分析614.6受访者对健康管理服务的期望634.6.1受访者对健康管理服务效果及价格期望634.6.2受访者对健康管理服务价格期望的分组比较644.7受访者对健康管理的总支出66第5章 结论及相关建议715.1 高端人群健康状况分析结论715.1.1 相关健康评价分析结论715.1.2亚健康及慢性病分析结论715.2 高端人群自身健康管理现状分析结论725.2.1体检经历与频率分析结论725.2.2体检价格分析结论725.2.3体检过程感受、感受原因等分析结论735.3 高端
5、人群健康管理需求状况分析结论735.3.1高端人群对保健医生的需求结论735.3.2高端人群对健康评估内容的需求结论745.3.3高端人群对健康管理服务种类的需求结论755.3.4高端人群对健康管理机构期望的分析结论755.3.5高端人群对健康管理服务期望的分析结论755.3.6高端人群对健康管理总支出的分析结论765.4 相关建议765.4.1 项目的可行性分析765.4.2 健康管理需求模式及价位775.4.3 营销模式7772第1章 引言1.1 调查目的本调查的目的是了解高端消费人群在医疗保健等方面的相关需求，为繄人健康管理公司（以下简称繄人公司）掌握健康管理服务需求信息，制定服务营销策
6、略提供依据。1.2 调查背景随着中国经济的快速发展，居民收入水平的大幅增长，高端消费人群也在快速涌现。根据胡润百富的最新数据，中国扣除自主房产外、拥有100万美元以上资产的富裕人士超过80万人。而专家预计，中国高收入群体主要集中在民营企业主、国营企业中高层管理人员和专业人员等三类群体，且正以2030的年增长率迅速扩大。高端消费人群与普通消费人群的消费水平与支付能力随着收入差距的拉大而呈现出逐步分化的趋势。在医疗保健的需求方面，高端消费人群也应当有自身的特点。在基本医疗需求得到满足后，高端消费人群还应当有更高的需求。但这个人群在医疗保健方面有哪些需求？他们需要得到什么样的服务？这是欲开发这一市场
7、的任何健康管理服务公司都首先需要了解的问题。1.3 调查方案设计1.3.1 调查对象及范围本次调查对象：家庭资产在1000万元以上或年收入在20万以上的（或企业产品年销售额500万以上）公民。以繄人公司提供的10万余条高收入人员通讯录为基础，选择调查对象。调查范围：辽宁省所辖的14个地级市（沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、阜新、辽阳、盘锦、铁岭、朝阳、葫芦岛）范围内的居民。1.3.2 调查方法主要采用计算机辅助电话调查方法。计算机辅助电话调查（CATI），是使用计算机程序引导的问卷，用电话向被调查者进行访问。将设计一套封闭式问卷，通过计算机系统自动控制配额，对辽宁省高收入人员进
8、行随机调查访问。1.3.3 抽样方法与样本量综合考虑调查的精度、问卷编制和费用、时间的要求，在总量上确定了440个电话抽样数量，其中正式调查样本量400个，预调查40个。对样本随机抽样调查，涉及全省不同部门、不同行业的人员，具有广泛的代表性。1.4 问卷设计1.4.1 结构化访谈拟定结构化访谈题纲（见附录1），按照访谈题纲内容，对16名高收入人员进行面对面访谈，并将谈话内容录音。1.4.2 预调查问卷设计将访谈录音资料转录成文字，对访谈文字资料进行编码（见附录2），应用NVIVO定性资料分析软件对编码信息进行统计分析，根据访谈内容的统计分析结果设计预调查问卷（见附录3）。1.4.3 预调查及问
9、卷修改为了提高问卷的质量，保证调查顺利进行，进行了预调查。预调查共接触3969个号码，取得127个样本，电话号码的接通率为1273969=3.2。预调查取得的127个样本中，月收入超过1万元的有19个样本，按照该比例，要得到400份月收入超过万元的调查问卷，共需要调查约2600（12740019）份问卷。通过对预调查过程中遇到的问题进行整理和预调查的数据分析，对问卷进行了修改。形成正式问卷，进行正式调查。正式调查问卷见附录4。1.5 正式调查1.5.1 样本电话号码整理考虑到固定电话接听免费及预调查的情况，采取固定电话而非移动电话的调查的方式。由于电话号码统计方式不一，如沈阳地区号码既有按和平
10、区、沈河区、铁西区、于洪区、大东区划分的电话号码，又有按某年工商局注册的企业法人号码，需要对不同统计方式下的电话号码进行查重处理。查重处理后的固定电话号码仍然混有移动电话号码及不足位的号码，需进一步的进行筛查。最终可导入CATI系统的各地区电话号码如表1.1所示。表1.1 各地区有效总样本量地区固定电话数沈阳20383大连16887鞍山4076抚顺1613本溪807丹东3666锦州3199营口3663阜新923辽阳1133盘锦704铁岭1408朝阳1535葫芦岛1371总计613681.5.2 样本配额管理（1）按人口和人均GDP计算配额配额计算方法：总体上考虑人均GDP和人口两项指标，二者权
11、重系数分别为0.6和0.4。各地区配额比例系数如表1.2所示。首先按约定沈阳和大连配额占总额的60，因此沈阳的调查份数即为：26000.600.93(0.93+0.92)=784份。相应的各地区配额均可计算得出。例如鞍山的调查份数为：2600（1-0.6）0.643(0.643+0.410+0.449+0.331)=26000.400.6434.822=139份表1.2 考虑人均GDP和人口两项指标时的各地区配额地区人/万人各地区人口/沈阳人口(%)人均GDP/元各地区人均GDP/大连人均GDP各地区配额比例系数（0.4第3列+0.6第5列）调查份数（总计2600份）沈阳709.8100.00
12、4556188.250.930784大连578.281.4651630100.000.926776鞍山350.249.343838774.350.643139抚顺223.731.522445147.360.41088本溪156.021.983106660.170.44997丹东242.934.221911937.030.35977锦州309.443.591781734.510.38182营口232.532.762459747.640.41790阜新193.127.201002519.420.22549辽阳183.425.842556449.510.40086盘锦128.218.06431318
13、3.540.573124铁岭305.443.031324925.660.32670朝阳340.247.93982419.030.30666葫芦岛278.739.261496528.990.33171（2）按电话号码接通率计算预计取得样本预调查中电话号码的接通率为3.2。按电话号码接通率计算的各地区预计取得样本数为：预计取得样本固定电话数电话号码接通率由于电话号码约束，按人口等计算的配额数量可能无法达成，相应的配额达成率计算如下:电话号码约束下的配额达成率预计取得样本按人口等计算的配额其中取“电话号码约束下的配额达成率”小于等于1，即当“预计取得样本”大于“按人口等计算的配额”时，令“电话号码约
14、束下的配额达成率”等于1。例如：沈阳预计取得样本沈阳固定电话数电话号码接通率 203833.2647沈阳电话号码约束下的配额达成率沈阳预计取得样本沈阳按人口等计算的配额647784=0.83各地区平均配额达成率19482600=0.69表1.3 考虑电话号码接通率时的各地区预计取得样本及配额达成率地区固定电话数预计取得样本按人口等计算的配额（总计2600份）电话号码约束下的配额达成率（1）（2）（3）=（2）3.2（4）（5）=（3）（4）沈阳203836477840.83大连168875367760.69鞍山40761291390.93抚顺161351880.58本溪80726970.26丹
15、东3666116771.00锦州3199102821.00营口3663116901.00阜新92329490.60辽阳113336860.42盘锦704221240.18铁岭140845700.64朝阳153549660.74葫芦岛137144710.61总计61368194826000.69（3）最终配额计算由表1.3，只有丹东、锦州、营口的配额达成率达到了100。因此，配额达成率达不到100的城市按照预计取得样本进行调查，丹东、锦州、营口三市的最终样本数量按如下方式计算。例如：丹东的最终样本数量=按人口等计算的配额平均配额达成率=770.69=53表1.4 最终配额地区最终配额沈阳647大
16、连536鞍山129抚顺51本溪26丹东53锦州56营口62阜新29辽阳36盘锦22铁岭45朝阳49葫芦岛44总计17851.5.3 调查执行过程 正式调查开始前，招募并培训出优秀的访员是保证调查顺利进行的前提之一。本次调查共有访员20人，督导5人，调查开始前，督导员和每个培训合格的访员都签订了“高端人群健康管理项目话务员承诺书”，承诺书中明确规定了访员应遵循的调查要求，以确保问卷质量。在编制问卷、导入电话号码、培训访员这一系列程序完成后，调查正式开始，调查时间为2010年4月23日至2010年5月5日，历时12天。1.6 受访者概况1.6.1 样本接触情况本次电话调查共接触25884个电话号码
17、，成功1135个。总体成功率为4.32%，拒访率为14.72%。各项具体数据如表1.5所示。表1.5 样本接触情况接触情况频数接触频数25884成功频数1135成功率4.32接通频数20715接通率(频数)80.03空号6862空号率26.51无人接听7284无人接听率28.14忙音占线6571忙音占线率25.39拒访3866拒访率14.721.6.2 受访者地区分布按照抽样计划，实施调查，总体比较顺利。成功调查的样本在各市的具体分布见表1.6。表1.6 各市实际有效样本数量城市有效样本量沈阳64056.4大连14512.8鞍山363.2抚顺302.6本溪242.1丹东252.2锦州383.3
18、营口282.5阜新221.9辽阳363.2盘锦211.9铁岭221.9朝阳252.2葫芦岛322.8其它111.0合计1135100.0由于正式调查首先是针对沈阳地区展开的，所以沈阳地区的成功样本数量与预计配额最接近。1.6.3 受访者年龄结构为了了解不同年龄结构的高端人群的健康管理需求，对受访者的年龄进行了调查，详见表1.7。由于本调查主要关注高端人群的相关情况，因此又重点对月收入在5000元以上的受访者的相关信息进行了统计。以下将“月收入在5000元以上的受访者”的统计范围统称为“部分样本”，将所有的受访者称为“全样本”。表1.7 受访者年龄结构选项全样本部分样本频数频数25岁以下1391
19、2.2286.325-34岁42637.518140.535-44岁25122.113931.145-54岁17315.26213.955岁及以上14612.9378.3合计1135100.0447100.0在1135个有效调查样本中，从年龄分布来看，25岁以下的为139人，25-34岁的为426人，35-44岁的为251人，45-54岁的为173人，55岁及以上为146人，各个年龄分布的比例分别为12.2%、37.5%、22.1%、15.2%、12.9%。其中比例最大的是25-34岁和35-44岁两个年龄段，合计59.6%。在月收入5000元以上的447个有效调查样本中，从年龄分布来看，25
20、岁以下的为28人，25-34岁的为181人，35-44岁的为139人，45-54岁的为62人，55岁及以上为37人，各个年龄分布的比例分别为6.3%、40.5%、31.1%、13.9%、8.3%。与全样本受访者年龄结构相比，部分样本中比例最大的仍然是25-34岁和35-44岁两个年龄段，但比例有所提高，合计71.6%。1.6.4受访者受教育程度为了了解不同受教育程度高端人群的健康管理需求，对受访者的受教育程度进行了调查，详见表1.8。表1.8 受访者受教育程度情况选项全样本部分样本频数频数初中及以下17715.65612.5高中或中专33529.510924.4大学专科29025.612528
21、.0大学本科31828.014632.7硕士研究生及以上151.3112.5合计1135100.0447100.0从全样本受访者的受教育程度来看，大学以下学历的占45.1%，大学学历（包括本、专科）占53.6%，研究生以上学历占1.3%。从两个样本受访者的受教育程度分布比较来看，部分样本中大学以下学历的受访者比例更小，而大学包括大学专科的受访者的比例更高。这在一定程度上说明高收入的人往往具有高学历的特征。1.6.5 受访者职业类型为了了解不同职业类型高端人群的健康管理需求，对受访者的职业类型进行了调查，详见表1.9。表1.9 受访者职业类型调查选项全样本部分样本频数频数党政机关、事业单位领导干
22、部554.8224.9高级专业技术人员1129.9439.6建筑工程承包人181.692.0企业、公司中高层管理人员、董事会成员24021.19320.8私营企业主、投资人37232.821347.7演员，文、体经纪人151.32.4其它32328.56514.5合计1135100.0447100.0从全样本受访者的职业类型来看，企业、公司中的中高层管理人员、董事会成员占21.1%，私营企业主、投资人占32.8%，两者共占53.9%。从部分样本受访者的职业类型来看，职业类型分布大致相同，同时私营企业主、投资人所占比例提高很多，达到47.7%，这与相关专家预计的“民营企业主是中国的一个主要高收入
23、群体”是一致的。1.6.6 受访者月收入情况为了了解不同收入高端人群的健康管理需求，对受访者的月收入进行了调查，详见表1.10。表1.10 受访者月收入选项全样本部分样本频数频数5000元以下68860.6/500110000元23320.523352.110001-20000元857.58519.020001-30000元242.1245.430001-50000元80.781.850001元以上181.6184.0拒绝透露797.07917.7合计1135100.0447100.0从全样本受访者的月收入情况来看，月收入5000元以下的占60.6%，月收入5000元以上的合计占39.4%。从
24、部分样本受访者的月收入情况看，月收入5001-10000元的占52.1%，月收入10001-20000元的占19.0%，月收入20000元以上的占11.2%。1.6.7高收入者的特征由于部分样本的受访者为月收入5000元以上的，因此主要分析部分样本的受访者特征。综合以上的分析可以发现，部分样本受访者的主要特征包括：年龄集中于25-44岁，受教育程度主要以大学专科或本科为主，职业类型主要为企业、公司中高层管理人员和私营企业主，月收入主要集中在5000-10000元（占52.1）。从全样本受访者特征数据来看，除月收入这项与部分样本受访者不同外，其余的特征，如年龄、受教育程度、职业类型都与部分样本受
25、访者基本一致。第2章 受访者健康状况分析2.1受访者对自身健康的综合评价为了了解受访者对自身健康的综合评价，对他们的评价情况进行了调查，数据详见表2.1。表2.1 受访者对自身健康的综合评价选项全样本部分样本频数百分比频数百分比非常好21318.89821.9好33929.913029.1一般51845.619543.6不好615.4235.1非常不好40.41.2合计1135100.0447100.0从表中可以看出，全样本受访者对自身健康综合评价好（非常好和好）的占48.7%，评价一般的占45.6%，评价不好（不好和非常不好）的占5.8%。部分样本全样本受访者对自身健康综合评价好（非常好和好
26、）的占51%，评价一般的占43.6%，评价不好（不好和非常不好）的占5.3%。从全样本和部分样本数据对比来看，受访者对自身健康状况综合评价分布基本一致。为了了解受访者的睡眠情况，对他们的评价情况进行了调查，详见表2.2。表2.2 受访者的睡眠情况选项全样本部分样本频数百分比频数百分比非常好27924.611124.8好39434.715334.2一般33129.212528.0不好12310.85412.1非常不好80.74.9合计1135100.0447100.0从表中可以看出，全样本受访者对自身睡眠情况评价好（非常好和好）的占59.3%，评价一般的占29.2%，评价不好（不好和非常不好）的
27、占11.5%。部分样本受访者对自身睡眠情况评价好（非常好和好）的占59%，评价一般的占28%，评价不好（不好和非常不好）的占13%。从全样本和部分样本数据对比来看，受访者对自身睡眠情况评价分布基本一致。为了了解受访者的饮食情况，对他们的评价情况进行了调查，数据详见表2.3。表2.3 受访者的饮食情况选项全样本部分样本频数百分比频数百分比非常好29025.611726.2好48342.619042.5一般31127.412127.1不好504.4194.3非常不好10.100合计1135100.0447100.0从表中可以看出，全样本受访者对自身饮食情况评价好（非常好和好）的占68.2%，评价一
28、般的占27.4%，评价不好（不好和非常不好）的占4.5%。部分样本受访者对自身饮食情况评价好（非常好和好）的占68.7%，评价一般的占27.1%，评价不好（不好和非常不好）的占4.3%。从全样本和部分样本数据对比来看，受访者对自身饮食情况评价分布基本一致。为了了解受访者的精力状况，对他们的评价情况进行了调查，数据详见表2.4。表2.4 受访者的精力状况选项全样本部分样本频数百分比频数百分比非常充沛20117.78619.2充沛41536.617739.6一般44739.414833.1不充沛696.1357.8非常不充沛30.31.2合计1135100.0447100.0从表中可以看出，全样本
29、受访者对自身精力状况评价好（非常好和好）的占54.3%，评价一般的占39.4%，评价不好（不好和非常不好）的占6.4%。部分样本受访者对自身精力状况评价好（非常好和好）的占58.8%，评价一般的占33.1%，评价不好（不好和非常不好）的占8.0%。从全样本和部分样本数据对比来看，受访者对自身精力状况评价分布基本一致。为了了解受访者的心理状态，对他们的评价情况进行了调查，数据详见表2.5。表2.5 受访者的心理状态选项全样本部分样本频数百分比频数百分比非常好38734.117038.0好42037.016336.5一般28425.09521.3不好433.8194.3非常不好10.100合计11
30、35100.0447100.0从表中可以看出，全样本受访者对自身心理状态评价好（非常好和好）的占71.1%，评价一般的占25.0%，评价不好（不好和非常不好）的占3.9%。部分样本受访者对自身心理状态评价好（非常好和好）的占74.5%，评价一般的占21.3%，评价不好（不好和非常不好）的占4.3%。从全样本和部分样本数据对比来看，受访者对自身心理状态评价分布基本一致。2.2受访者自身健康状况综合评价的分组比较为了了解不同人群对自身健康状况的综合评价，进行分组叙述分析。以下为了从整体上了解其满意情况，将非常好和好归为好，将不好和非常不好归为不好进行描述。（1）按年龄分组为了了解不同年龄的受访者自
31、身健康状况的评价，对全样本受访者年龄与自身健康状况综合评价做交叉分析，见表2.6。表2.6全样本年龄与自身健康状况评价交叉统计年龄Q1 您对自己健康状况的总体评价是合计非常好好一般不好非常不好25岁以下频数31426420139行%22.330.246.01.4.0100.0列%14.612.412.43.3.012.225-34岁频数81142187151426行%19.033.343.93.5.2100.0列%38.041.936.124.625.037.535-44岁频数4976115110251行%19.530.345.84.4.0100.0列%23.022.422.218.0.022
32、.145-54岁列%264787130173行%15.027.250.37.5.0100.0列%12.213.916.821.3.015.255岁及以上频数263265203146行%17.821.944.513.72.1100.0列%12.29.412.532.875.012.9合计频数2133395186141135行%18.829.945.65.4.4100.0列%100.0100.0100.0100.0100.0100.0在表2.6中出现的“行%”和“列%”用例子解释如下：例如25岁以下一栏中出现的行%说明在这一年龄段人群中，有22.3%的人评价非常好，有30.2%的人评价好，46.0
33、%的人评价一般，1.4%的人评价不好。评价“非常好”一列中出现的列说明在自我评价“非常好”的人群中，有14.6%的人是25岁以下的，38.0%的人是25-34岁，23.0%的人是35-44岁，12.2%的人是45-54岁。以下表格中出现的“行%”和“列%”同此解释。为了解全样本受访者对自身健康状况综合评价是否与年龄有关，对二者进行卡方检验，二者的Pearson 卡方值为50.413，显著性水平为0.000，这说明不同年龄段的受访者对自身健康状况综合评价有显著差异。为进一步了解二者之间有关系，做相关分析，Kendalls tau-b的值为0.093，显著性水平为0.000，说明二者显著正相关，即
34、年龄越大，对自身健康状况综合评价越不好。此外，对部分样本受访者年龄与自身健康状况综合评价做交叉分析，二者的Pearson卡方值等于22.421，显著性水平为0.130，说明部分样本受访者年龄与自身健康状况综合评价不相关。进一步地，以全体样本受访者的月收入为分层变量进行交叉分析，发现仅5000元以下这部分人群的年龄与自身健康状况综合评价存在显著的正向相关关系（Pearson卡方值等于41.295，显著性水平为0.001，Kendalls tau-b为0.104，显著性水平为0.002），即年龄越大，对自身健康状况综合评价越不好。（2）按月收入分组为了了解不同收入的受访者对自身健康状况的综合评价，
35、对全体样本受访者收入与自身健康状况的综合评价做交叉分析，见表2.7。表2.7全样本收入与自身健康状况评价交叉统计 月收入Q1 您对自己健康状况的总体评价是合计非常好好一般不好非常不好5000元以下频数115209323383688行%16.730.446.95.5.4100.0列%54.061.762.462.375.060.6500110000元频数4864109120233行%20.627.546.85.2.0100.0列%22.518.921.019.7.020.510001-20000元频数1527385085行%17.631.844.75.9.0100.0列%7.08.07.38.2
36、.07.520001-30000元频数10590024行%41.720.837.5.0.0100.0列%4.71.51.7.0.02.130001-50000元频数233008行%25.037.537.5.0.0100.0列%.9.9.6.0.0.750001元以上频数7560018行%38.927.833.3.0.0100.0列%3.31.51.2.0.01.6拒绝透露频数1626306179行%20.332.938.07.61.3100.0列%7.57.75.89.825.07.0合计频数2133395186141135行%18.829.945.65.4.4100.0列%100.0100.
37、0100.0100.0100.0100.0从表2.7可以看出，对自身健康状况评价不好（不好和非常不好）的受访者主要集中于月收入2万以下的群体，其中对自身健康状况评价非常不好的受访者又都为月收入5000以下。为了解全样本受访者对自身健康状况综合评价是否与收入有关，对二者进行卡方检验，二者的Pearson 卡方值为23.787，显著性水平为0.474，这说明不同收入的受访者对自身健康状况综合评价没有显著差异。此外，对部分样本受访者的收入与健康状况自我评价做交叉分析，二者的Pearson 卡方值为19.332，显著性水平0.500，这说明部分样本受访者的收入与健康状况自我评价没有相关性，这与全样本的
38、统计结论一致。（3）按职业类型分组为了了解不同职业类型的受访者对自身健康状况的综合评价，对全样本职业类型与自身健康状况的综合评价做交叉分析，见表2.8。表2.8 全样本职业类型与自身健康状况评价交叉统计职业类型Q1 您对自己健康状况的总体评价是合计非常好好一般不好非常不好党政机关、事业单位领导干部频数614323055行%10.925.558.25.5.0100.0列%2.84.16.24.9.04.8高级专业技术人员频数23444050112行%20.539.335.74.5.0100.0列%10.813.07.78.2.09.9建筑工程承包人频数5283018行%27.811.144.41
39、6.7.0100.0列%2.3.61.54.9.01.6企业、公司中高层管理人员、董事会成员频数4176112110240行%17.131.746.74.6.0100.0列%19.222.421.618.0.021.1私营企业主、投资人列%73112168172372行%19.630.145.24.6.5100.0列%34.333.032.427.950.032.8演员，文、体经纪人频数4461015行%26.726.740.06.7.0100.0列%1.91.21.21.6.01.3其它频数6187152212323行%18.926.947.16.5.6100.0列%28.625.729.3
40、34.450.028.5合计频数2133395186141135行%18.829.945.65.4.4100.0列%100.0100.0100.0100.0100.0100.0为了解受访者对自身健康状况综合评价是否与职业类型有关，对二者进行卡方检验，二者的Pearson 卡方值为24.025，显著性水平为0.460，这说明不同职业类型的受访者对自身健康状况综合评价没有显著差异。此外，对部分样本受访者的职业类型与健康状况自我评价做交叉分析，二者的Pearson 卡方值为23.009，显著性水平0.519，这说明部分样本受访者的职业类型与健康状况自我评价没有相关性，这与全样本的统计结论一致。2.3受访者亚健康及慢性病表现表2