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新型冠状病毒感染的肺炎防控工作方案 为深入贯彻落实中共中央政治局常务委员会关于研究新型冠状 病毒感染的肺炎疫情防控工作会议精神以及习近平总书记重要讲话 与重要批示精神，落实XX 省委省政府、省教育厅、XX

抗击新冠肺炎请战书 尊敬的党组织： 我是医院XX 科护士XX，当前防控新型冠状病毒感染肺炎 疫情极为严峻，全国上下同舟共济、攻坚克难，以坚定的信心、 顽强的意志、果断的措施，抗击这场没有硝烟的人民战争。“疫

，讲师，博士研究生 ，主要研究方向为管理信息系统 、数据挖掘 、客户关系管理 ． ｄｏｉ：１０．３９６９ ／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７-７３７５．２０１５．０４．００６ 基于客户感知价值的客户细分研究 宋　华，

Journal·Vol．34·No．5·May·2013 作者简介：马冠颖（1978—），女，工程师，主要从事医疗设备、耗材管理方 面的研究工作。 0 引言 随着医疗技术的发展，医疗行为对医用耗材的依赖性也 逐步增强，医用耗材采购质量管理也成为医院管理工作中的

2019年7月                                現貨市場交易研究調查 2018 （報告全文） 目錄 頁次 引言 .............................

兵团团场职工多元增收问题研究 兵团党委党校经济学教研部 马 彦 梅 Page 2 促进团场职工多元增收是深入贯彻落实党的十八 大、党的十九大精神和兵团党委六届十一次全委扩大会议 以及兵团第七次党代会精神的重大举措。

......................... - 18 - 图 13：Natali 紧急呼叫和远程医疗毛利最高..........................................

Assuming that data in empirical studies are homogeneous andrepresent a single population is often unrealistic in the socialand behavioral sciences, such as information systems, management,and marketing (Rust and Verhoef 2005; Wedel andKamakura 2000). There may be significant heterogeneity inthe data across unobserved groups, and it can bias parameterestimates, lead to Type I and Type II errors, and result ininvalid conclusions (Jedidi et al. 1997). Consider the followingtechnology acceptance model (TAM) example: Aresearcher is interested in individuals’ intention to use an ITsystem or service (Davis et al. 1989; Venkatesh 2000;Venkatesh and Davis 2000; Venkatesh et al. 2003). Informedby existing theory, the researcher proposes a model in whichperceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU)of the IT system explain intention to use the system (IU)(Figure 1). The empirical results reveal that PU and PEOUare equally important in explaining IU. However, the theoryand model overlook the two underlying groups: experiencedIT users (Figure 1a, segment 1) and inexperienced IT users(Figure 1a, segment 2). Experienced users show a strongpositive relationship between PU and IU and a weak, or nonsignificant,relationship between PEOU and IU. In contrast,inexperienced users show a strong positive relationshipbetween PEOU and IU and a weak, or nonsignificant, relationshipbetween PU and IU (Figure 1a). In this scenario,drawing inferences based on results from the overall samplewould lead to Type I errors as we would be overgeneralizingthe significant findings from the overall sample to theunderlying user groups, one with a nonsignificant estimate forPEOUIU and the other with a nonsignificant estimate forPUIU. If the model is not refined to accommodate thisunobserved heterogeneity, a system that is unsuitable foreither user group (i.e., one with average usefulness andaverage ease of use) may be provided to all users.

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