近年来,国家经济飞速发展,各项基础设施建设和制度在逐渐发展,医保政策作为民生的一个重要环节,也在日益完善。但是据调查,虽然医保政策的力度在逐渐加大,个人的平均医疗支出却仍然呈现一种上升趋势。因此,找出医疗费用增加的原因,以及影响医疗费用的关键因素,为医保制定相关政策提出合理性建议和帮助就显得格外重要。到目前为止,国内外对于医疗支出的分析和预测大多以某几家医院或者某种疾病为研究对象,不能得出居民个体医疗水平状况以及不同疾病之间差异情况的评估,有鉴于此,本文以居民个体医疗数据为基础,建立个体水平上的医疗就诊情况分析,重点考察影响个体就诊医疗支出费用的决定因素,并在此基础上对当前我国医疗体系中存在的问题进行评价和展望。由于本文所使用数据是九年间的群体医疗数据,所以数据累积量非常大,分布结构复杂。本文在经过充分探索性数据分析的基础上,结合数据本身的特点,分别利用线性回归模型、可加模型以及混合效应模型对数据进行逐次分析,并最终获得影响医疗费用起伏的关键变量。在模型诊断部分,我们发现残差出现明显的分类效应,分别对应医疗费总额为0、慢性病筛查体检数据以及治疗数据,由于体检数据对不同疾病的效应不是很敏感,所以本文从原始数据中挑选出治疗数据进行进一步的分析。最终获得一系列影响医疗费用起伏的关键变量,这些变量有年龄、疾病编码、性别、人员类别、特殊标志、定点编号、医疗类别以及经办时间,和前人工作相比,除了上述结果一致之外,我们还发现年龄、经办时间与医疗费总额均呈现明显的非线性关系,并且每个个体多次就诊费用之间存在一定的相关性。这些发现为我国的医疗评价体系提供了重要的参考信息。