变异数分析

变异数分析（精选三篇）

变异数分析篇1

改善产品的使用环境、操作方法等对延长产品的使用寿命, 提高产品的可靠性非常重要。但是, 关注产品的设计, 抓好源流管理, 对提高产品质量、降低生产成本, 进而增强产品的市场竞争力往往更加有效。田口玄一认为:所谓质量就是指产品上市后给社会带来的损失。并提出用二次函数来度量质量损失。田口质量损失函数强调质量特性输出值与目标值的偏离带来的损失, 质量损失是以质量特性偏离目标值的大小来确定[1]。理论上, 产品在使用前, 其所有质量特性值都包含在产品设计中。但在产品使用时, 由于多种因素的影响, 随着时间的推移, 产品质量特性值可能会发生变化, 从而降低了产品的性能。因此, 确定最优过程均值和产品使用寿命是提高产品质量的一种有效方法。Rahim和Tuffaha基于二次质量损失函数提出确定最优过程均值和产品使用寿命的耦合优化模型[2]。Pakkala和Rahim讨论了由于随机振荡引起过程均值漂移的最优过程均值和产品使用寿命的确定问题[3]。Tahera等讨论了多质量特性的最优过程均值和产品使用寿命的确定问题[4]。以上研究没有考虑容差对产品质量的影响。容差对平衡产品的制造成本和质量损失有重要作用。一般地, 较大的容差将会产生较小的制造成本, 但会造成较大的变异, 从而导致质量损失的提高;相反, 较小的容差可以降低质量损失, 但制造成本将增大[5]。Peng等讨论了多质量特性的容差设计问题[6]。Wu和Tang基于不对称质量损失函数和容差成本函数, 提出了容差设计和过程均值的确定方法[7]。Jeang等基于容差成本、质量损失和故障损失, 提出过程均值和容差的优化设计方法[8]。进一步, Jeang等假设过程均值随时间发生线性漂移的情况下, 提出了过程均值、容差和使用寿命的优化设计模型[9]。在有关容差设计的已有研究中, 大都假定产品质量特性的均值从开始使用时便发生线性漂移, 且方差保持不变。这些假设往往与实际情况不符。由于设备、人及使用环境的影响, 产品质量特性发生变异的时刻往往是随机的。因此, 明确过程发生变异的方式对提高产品设计质量、降低生产成本和质量损失具有重要意义。本文假定产品质量特性在受到若干次随机冲击后发生变异, 随机冲击的发生次数服从强度为λ的泊松过程, 产品质量特性一旦发生变异, 过程均值和方差都将随时间发生线性变化, 在质量损失和容差成本最小的前提下, 提出过程均值、容差及使用寿命的优化设计模型, 并讨论了模型参数对优化设计的影响。

1 模型假设

假设产品在使用过程中受到服从强度为λ的齐次泊松过程的一系列冲击, 连续冲击之间的时间间隔为T1, T2, …, 则T1, T2, …相互独立且服从参数为λ的指数分布。假设产品在连续受到n次冲击后发生变异, 其中n为正整数, 则产品发生变异的时刻τ=T1+T2…+Tn服从参数为 (n, λ) 的Gamma分布, 其概率密度为:

$f (τ) = \frac{λ}{Γ (n)} (λ τ)^{n - 1} e^{- λ τ}, τ > 0, λ > 0 (1)$

其中, Γ (·) 为Gamma函数。

考虑包含两个望目质量特性的产品, 且质量特性相互独立。假定每个质量特性的均值和方差在产品出现变异前保持不变。一旦发生变异, 质量特性均值和方差将随时间发生线性漂移。为了描述产品质量特性的具体情况, 考虑以下状态。

当t<τ时, 则t时质量特性的均值为常数:

$μ_{1} (t) = μ_{1}, μ_{2} (t) = μ_{2} (2)$

质量特性的方差也为常数:

$σ_{1}^{2} (t) = σ_{1}^{2}, σ_{2}^{2} (t) = σ_{2}^{2} (3)$

当t>τ时, 则t时质量特性的均值分别为:

$\begin{array}{l} μ_{1} (t) = μ_{1} + δ_{1} + θ_{1} (t - τ) \\ μ_{2} (t) = μ_{2} + δ_{2} + θ_{2} (t - τ) (4) \end{array}$

其中, δi, θi (i=1, 2) 为常数。

质量特性的方差分别为:

$\begin{array}{l} σ_{1}^{2} (t) = σ_{1}^{2} + σ_{1}^{2} (t - τ) \\ σ_{2}^{2} (t) = σ_{2}^{2} + σ_{2}^{2} (t - τ) (5) \end{array}$

2 质量损失

对于望目特性, 质量损失是用来估计过程均值偏移目标值及质量特性值波动大小的损失。田口二次质量损失函数表示为[3]:

$l (X) = Κ (X - Μ)^{2} (6)$

其中, K为质量损失系数, M为质量特性目标值。

对于多质量特性产品, 可将田口质量损失函数进行推广, 从而得到多变量质量损失函数[6]:

$\begin{array}{l} l (X) = (X - Μ)^{'} Κ (X - Μ) \\ = \sum_{i = 1}^{p} \sum_{j = 1}^{i} Κ_{i j} (X_{i} - Μ_{i}) (X_{j} - Μ_{j}) (7) \end{array}$

其中, X= (X1, X2, …, Xp) ′为质量特性向量, M= (M1, M2, …, Mp) ′为目标值向量, K= (Kij) 为质量损失系数矩阵。

质量损失的均值为:

$\begin{array}{l} L = E (l (X)) \\ = \sum_{i = 1}^{p} Κ_{i i} [σ_{i}^{2} + (μ_{i} - Μ_{i})^{2}] \\ + \sum_{i = 2}^{p} \sum_{j = 1}^{i - 1} Κ_{i j} [σ_{i j}^{2} + (μ_{i} - Μ_{i}) (μ_{j} - Μ_{j})] \end{array} (8)$

其中, σ2i是质量特性Xi的方差, σ2ij是质量特性Xi与Xj (i, j=1, 2, …, p;i≠j) 的协方差。

当质量特性相互独立时, 质量损失的均值为:

$\begin{array}{l} L = \sum_{i = 1}^{p} Κ_{i i} [σ_{i}^{2} + (μ_{i} - Μ_{i})^{2}] \\ + \sum_{i = 2}^{p} \sum_{j = 1}^{i - 1} Κ_{i j} (μ_{i} - Μ_{i}) (μ_{j} - Μ_{j}) (9) \end{array}$

对于包含两个相互独立质量特性的产品, 在t时的平均质量损失为:

$\begin{array}{l} L (t) \\ = \int_{t}^{\infty} {Κ_{11} [σ_{1}^{2} + (μ_{1} - Μ_{1})^{2}] + Κ_{22} [σ_{2}^{2} + (μ_{2} - Μ_{2})^{2}] \\ + Κ_{12} (μ_{1} - Μ_{1}) (μ_{2} - Μ_{2})} f (τ) d τ \\ + \int_{0}^{t} {Κ_{11} [σ_{1}^{2} + σ_{1}^{2} (t - τ) + (μ_{1} + δ_{1} + θ_{1} (t - τ) - Μ_{1})^{2}] \\ + Κ_{22} [σ_{2}^{2} + σ_{2}^{2} (t - τ) + (μ_{2} + δ_{2} + θ_{2} (t - τ) - Μ_{2})^{2}] \\ + Κ_{12} (μ_{1} + δ_{1} + θ_{1} (t - τ) - Μ_{1}) (μ_{2} + δ_{2} + θ_{2} (t - τ) \\ - Μ_{2})} f (τ) d τ \\ = A + B Ι (t, 0) + C Ι (t, 1) + D Ι (t, 2) \end{array} (10)$

其中

$\begin{array}{l} A = Κ_{11} [σ_{1}^{2} + (μ_{1} - Μ_{1})^{2}] \\ + Κ_{12} (μ_{1} - Μ_{1}) (μ_{2} - Μ_{2}) + Κ_{22} [σ_{2}^{2} + (μ_{2} - Μ_{2})^{2}] \\ \begin{array}{l} B \\ = Κ_{11} [σ_{1}^{2} t + (δ_{1} + θ_{1} t) (2 μ_{1} + δ_{1} + θ_{1} t - 2 Μ_{1})] \\ + Κ_{12} [(μ_{1} - Μ_{1}) (δ_{2} + θ_{2} t) + (μ_{2} - Μ_{2}) (δ_{1} + θ_{1} t) \\ + (δ_{1} + θ_{1} t) (δ_{2} + θ_{2} t)] \\ + Κ_{22} [σ_{2}^{2} t + (δ_{2} + θ_{2} t) (2 μ_{2} + δ_{2} + θ_{2} t - 2 Μ_{2})] \end{array} \\ \begin{array}{l} C \\ = - Κ_{11} [σ_{1}^{2} + 2 θ_{1} (μ_{1} + δ_{1} + θ_{1} t - Μ_{1})] \\ - Κ_{22} [σ_{2}^{2} + 2 θ_{2} (μ_{2} + δ_{2} + θ_{2} t - Μ_{2})] \\ - Κ_{12} [θ_{1} (μ_{2} + δ_{2} + θ_{2} t - Μ_{2}) + θ_{2} (μ_{1} + δ_{1} + θ_{1} t - Μ_{1})] \end{array} \\ D = Κ_{11} θ_{1}^{2} + Κ_{12} θ_{1} θ_{2} + Κ_{22} θ_{2}^{2} \\ Ι (t, 0) = \int_{0}^{t} f (τ) d τ = \sum_{k = n}^{\infty} \frac{(λ t)^{k}}{k!} e^{- λ t} \\ Ι (t, 1) = \int_{0}^{t} τ f (τ) d τ = \frac{n}{λ} \sum_{k = n}^{\infty} \frac{(λ t)^{k}}{k!} e^{- λ t} - \frac{λ^{n - 1} t^{n}}{(n - 1)!} e^{- λ t} \\ Ι (t, 2) = \int_{0}^{t} τ^{2} f (τ) d τ \\ = \frac{n (n + 1)}{λ^{2}} \sum_{k = n}^{\infty} \frac{(λ t)^{k}}{k!} e^{- λ t} - \frac{λ^{n - 2} t^{n} (λ t + n + 1)}{(n - 1)!} e^{- λ t} \end{array}$

于是, 一个寿命周期内的总质量损失为:

$\begin{array}{l} L (Τ) = \int_{0}^{Τ} L (t) d t \\ = \int_{0}^{Τ} [A + B Ι (t, 0) + C Ι (t, 1) + D Ι (t, 2)] d t (11) \end{array}$

其中, T为使用寿命。

3 容差成本及模型构建

容差设计就是产品在设计过程中给质量特性赋予适当的容差, 使得生产最经济, 同时产品的功能满足一定的要求。在确定过程容差时, 通常需要考虑过程能力, 过程能力的大小往往取决于制造产品所用的机器、技术、方法以及制造环境等。在多数情况下, 过程的方差是未知的, 尤其是新产品开发阶段。对于一个稳定的生产加工过程, 过程能力指数可以看作为常数。过程方差与过程容差的关系可以表示为[7]:

$σ_{i} = \frac{Δ_{i}}{3 C_{Ρ i}}, Δ_{L i} < Δ_{i} < Δ_{U i} (12)$

其中, CPi表示第i个质量特性过程能力指数, ΔUi和ΔLi表示第i个质量特性容差上、下限。

如果在生产过程中, 过程容差Δi在±3σi处, 即CPi=1, 则σi=Δi/3。

容差对产品的制造成本和质量损失的影响很大。一般地, 较小的过程容差将会产生较高的制造成本, 但是过程的变异将会减小, 从而导致较低的质量损失; 反之, 较大的过程容差将会产生较低的制造成本, 但是过程的变异将会增大, 从而导致较高的质量损失。对于容差成本已有广泛的研究, 其中使用最多的是指数函数模型, 其表达式为[10]:

$C (Δ_{i}) = a_{i} + b_{i} e^{- c_{i} Δ_{i}} (13)$

其中, ai, bi, ci为容差成本系数。

产品在使用期内的总损失由质量损失和容差成本两部分构成。对于包含两个独立质量特性的产品, 容差成本可用每个质量特性容差成本的和来表示, 其表达式为:

$C (Δ) = \sum_{i = 1}^{2} C (Δ_{i}) = \sum_{i = 1}^{2} (a_{i} + b_{i} e^{- c_{i} Δ_{i}}) (14)$

其中, ai, bi, ci为常数, Δi (i=1, 2) 为第i个质量特性的容差。

假设T为设计使用寿命, 则产品在一个寿命周期内单位时间平均损失为:

$\begin{array}{l} E C Τ = \frac{1}{Τ} [L (Τ) + C (Δ)] \\ = \frac{1}{Τ} {\int_{0}^{Τ} [A + B Ι (t, 0) + C Ι (t, 1) + D Ι (t, 2)] d t \\ + \sum_{i = 1}^{2} (a_{i} + b_{i} e^{- c_{i} Δ_{i}})} \end{array} (15)$

4 数值计算

假设某产品包含两个关键质量特性, 其目标值分别为M1=28, M2=30。产品在使用过程中将受到强度λ=5的泊松过程的随机冲击的影响。产品在连续遭受5次 (n=5) 冲击后, 均值和方差将发生变异, 并随时间线性漂移。假设均值漂移参数δ1=0.5, δ2=0.5, θ1=1, θ2=1。质量损失系数K11=200, K12=400, K22=300。质量特性容差成本系数分别为a1=15, b1=25, c1=10; a2=20, b2=35, c2=30。ΔUi=0.5, ΔLi=0.1 (i=1, 2) 。由式 (15) , 通过计算得最优过程均值为μ1=27.94, μ2=29.94;质量特性容差为Δ1=0.33, Δ2=0.17;使用寿命为T=0.62;寿命期内单位时间平均损失ECT=78.21。

5 灵敏度分析

本文主要分析了产品质量特性发生非常数变异时过程均值、容差及使用寿命的优化设计问题。为了讨论模型参数对优化设计的影响, 作灵敏度分析如下。

从表1知, 随着参数λ的增大, 过程均值μ1和μ2将减小, 容差Δ1和Δ2增大, 使用寿命T减小, 寿命期内单位时间损失ECT增大。

从表2知, 随着参数θ1和θ2的增大, 过程均值μ1和μ2将增大, 容差Δ1和Δ2增大, 使用寿命T减小, 寿命期内单位时间损失ECT增大。

6 结论

在有关容差设计的研究中, 大都假定均值发生常数漂移且方差不变。然而, 质量特性的均值和方差随使用时间的推移有时会同时发生变化。本文从产品使用环境蹬角度, 以“顾客为关注焦点”为出发点, 讨论了均值、容差和使用寿命的优化设计。假定产品在受到一系列随机冲击后, 均值和方差同时发生变异, 在结合质量损失和容差成本的基础上, 讨论了非常数变异对产品质量特性的均值、容差和使用寿命优化设计影响。灵敏度分西得以下结论:随着随机冲击发生强度的增大, 过程均值将减小, 容差增大, 使用寿命减小, 寿命期内单位时间损失增大;随着均值漂移系数的增大, 过程均值将增大, 容差增大, 使用寿命减小, 寿命期内单位时间损失增大。本文所提模型可以为产品开发设计的优化决策提供理论依据。

参考文献

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临床路径变异分析研究现状篇2

临床路径(Clinical Pathway,CP)是一种包含了循证医学、整体护理、成本控制、持续质量改进(CQI)、PDCA循环等理论的标准化医疗护理模式。2009年，卫生部标准临床路径编制工作启动，并于2009年8月成立了临床路径技术审核专家委员会。截至2010年6月，卫生部已制定下发了22个专业118个病种的临床路径，作为新型的医疗流程和质量管理工具，临床路径具有综合性、时效性、多专业合作性以及结果可测量等特点[1]，但在其实施过程中，会不可避免地出现偏离临床路径的情况，即发生变异(variance)。标准化临床路径的颁布，有利于临床路径管理工作的开展和推广，也为相关病种的变异分析工作提供了有力依据。对各种变异现象进行管理与分析，揭示变异的原因，为临床路径提供持续的、及时的正反馈，是临床路径顺利实施和不断完善的关键。随着临床路径在国内外医疗机构中的广泛应用，有关变异的研究也正在逐步深入，现综述如下。1 变异的概念与分类 1.1 变异的概念

临床路径领域中变异的概念，目前尚未有统一表述。例如，欧洲各国已实行临床路径20多年，据2005年欧洲临床路径协会（简称EPA）对23个欧洲国家的调查结果显示，不同国家对变异的定义皆有不同[2]。国内研究人员将个别患者偏离标准临床路径的情况或在沿着标准临床路径接受医疗护理的过程中出现偏差的现象称为变异[3]。总之，变异是“临床路径执行过程中发生的不同于预期计划的意外事件”[4]。1.2 变异的分类

1.2.1 根据变异性质分类：临床路径中的变异可分为正性变异和负性变异[5]。正性变异可以促进患者的疾病转归，能够缩短住院天数(length of stay，LOS)或者减少住院费用，对于这一类变异要分析其合理性，作为完善路径的依据；负性变异会导致患者治疗时间延迟，最终使住院天数或者住院费用增加，对于此类变异应详细分析其成因，采取相应措施及时纠正，避免再次发生[6]。

1.2.2 根据变异来源分类：在变异分析的过程中，通常根据变异的来源将其分为3类：与患者相关的变异，与医护人员/服务提供者相关的变异，与医院系统/社区相关的变异[7]。

1.2.3 根据变异发生时间分类：一般分为：①入院前变异，如入院前检查未完善、急诊入院等；②住院期间变异，如床位紧张、患者配合程度低、出现并发症等；③出院变异，即提前或延迟出院；④出院后变异，如疾病复发等[8]。

1.2.4 根据变异管理的难易程度分类：可以分为可控变异和不可控变异。可控变异的发生是不合理的，可以通过相应措施加以制止和杜绝，医护人员和医院系统原因造成的变异多属于此类。不可控变异的发生具有一定合理性，如患者特殊需求和疾病变化等原因引起的变异多数属于不可控的范畴[9]。可控变异是变异分析的重点内容，也是医院路径管理的主要对象。2 变异分析的意义临床路径的实际执行情况与原定标准路径存在差异，导致变异的发生，这是医护人员以及进入临床路径管理模式的患者面临的一大难题，必须及早地发现、记录这些变异，并对其进行分析，以便确定变异原因，寻求解决途径[10]。只有在反复的临床验证和分析、反馈过程中，临床路径的实用性与优越性才能得到不断强化。有国外研究者称[11]，变异分析融艺术与科学于一体，是保证临床路径有效性的核心。在临床路径实施过程中，变异分析是重要的质量控制方法。首先，在标准化、程序化的医疗护理流程中识别和分析变异现象，有利于医疗机构进行持续质量改进(CQI)，有利于促进患者疾病的转归[12]。其次，通过发现、分析和处理变异，医护人员可以收集到大量的临床资料，以不断积累相关知识和经验，降低医疗行为的随意性，从而促进医护人员技能水平和服务质量的提高。第三，变异分析时，执行实施—评价—修改制度[13]，找到疾病治疗的最佳方案，有利于整体医疗流程的优化，有利于提高临床路径实施的成功率，最终达到缩短平均住院日，减少医疗费用的目的。变异分析的步骤

与临床路径的实施并存的变异资料临床路径变异分析研究现状的收集分析、临床路径的评价修正是临床路径成功的关键[14]，变异分析方法主要包括两部分内容。

3.1 收集、记录变异在临床路径实施过程中，应成立由医生、护士及其他相关专家组成的临床路径工作小组。工作人员应该及时识别不同类型的变异情况，并将之记录在变异记录单上，这是变异分析得以实施的基础。变异记录单是临床路径文件体系中必不可少的组成部分，其记录的内容将作为分析路径实施效果的重要参考依据[15]。收集和记录的内容应包括变异时间、变异名称、变异的主要原因、变异性质（正性/负性）以及记录者签名，记录内容要真实、准确、详细。3.2 分析、处理变异

参与临床路径的医生和护士都有分析变异的职责[16]，他们是变异分析的主要执行者。临床路径工作小组应定期对收集到的变异情况进行处理，寻找变异发生的原因，根据变异的可控性，选择有效的干预措施，促进临床路径的持续完善。对于发生频率过高的变异现象，应对临床路径相关环节进行修改。对于变异程度超过临床路径调节能力的病例，经小组讨论后可以中止其路径，实行个案医疗。由于临床路径是由一系列的时间相关性活动组成，因此变异分析需要处理大量的时间性数据，计算机辅助的路径分析方法有助于解决这一问题[17]。例如Microsoft Access程序对数据的收集和检索很有帮助，但若要进行更深层次的分析，则需要使用更复杂的程序[18]。为了便于利用计算机进行操作和查找，需要对变异事项分类编码，而国内的变异编码系统目前缺乏统一标准[19]。4 变异分析的应用

变异分析的应用研究在国内外实施临床路径的病种中多有报道，如肾移植术、脑卒中、冠状动脉造影术、全髋关节置换术、骨科关节镜手术、影像辅助下的肺叶切除术等，研究者们充分肯定了变异分析对于优化临床路径的积极意义。[21]将变异分析应用于脑卒中的临床路径，发现了4个影响住院天数(LOS)最主要的变异项目，分别是住院患者人数过多、在附属机构等待床位时间延长、头部CT扫描结果延迟、附属机构不完善的申请制度。该研究认为，变异分析可以有效地识别引起LOS增加的主要变异项，通过采取有针对性的干预措施，提高了临床路径在脑卒中患者健康照护中的作用。[22]对白内障人工晶体植入术的临床路径进行变异分析，探讨了白内障人工晶体植入术后，临床路径管理的变异情况及如何持续改进，为临床路径科学化管理提供了依据。山西医科大学第二医院的刘晓英等[23]进行了人工全髋关节置换术临床路径的变异分析，研究认为术前住院天数对变异产生的影响最大，并提出了改进措施，如制订严格的人工髋关节置换术临床路径的纳入、排除标准，设置变异记录单和变异编码表，完善原有临床路径表格。[24]进行了变异管理对科室质量控制的影响性研究，对临床路径流程中产生的变异原因进行分析，区分可避免原因与不可避免原因，并针对可避免原因提出改进措施。不断优化、改进的临床路径在提高医疗服务质量上取得了良好的效果。5 小结

由于疾病本身的动态性、发展性和患者个体的差异性，变异现象的产生是正常的、允许的。目前，我国临床路径的应用还处于起步阶段，变异分析的重要性还没有得到足够重视，变异分析的方法相对单一，关于变异分析的研究也仅局限于少数病种。Larry S[25]认为，变异分析不能等同于统计分析，也不是简单的信息反馈，必须将其与整体组织的改进措施、医疗工作的过程相结合，才能对临床实践有切实指导作用。临床路径工作的开展，对医疗事业的发展具有长远意义，而科学、严格的变异分析管理制度的建立，是临床路径管理模式融入现代医学质量管理体系的重要保证。

参考文献

变异量词的语义特征分析篇3

（1）遐思中，从无人的河边走过，撷一朵浪漫的黄昏。（周勤《醒来之时》）

（2）突然，一撮阳光射到矮树丛的光秃枝桠上。（卢岚《两重节奏的春天》）

（3）你总是伫立着像一炬火/直到飘落最后一瓣冷香（刘征《秋天的荷花》）

在这里，“黄昏”用计量花的量词“朵”来修饰，“阳光”用计量具体事物的量词“撮”来表示，计量花瓣数目的量词“瓣”在这里修饰的是表气味的形容词“香”等等。这显然不是量词和名词的常规组合方式，而是一种超常规的搭配现象（本文称之为变异），这种搭配体现了诗文的美感，表现出了强烈的修辞色彩。

“变异”是和“常规”相对而言的，语言的常规用法又往往和语言规范相关。这种用法严格遵守语言使用的普遍原则，即语音规范、词汇规范、语法规范，以达到一定的交际效果，这是语言使用的静态形式。而变异则是对上述规范的故意超脱和违背，以收到特殊的表达效果，这是语言使用的动态形式。这种超脱和违背可以体现在语言的各个层面，比如语音层面、词汇层面、语法层面乃至语体风格层面。量词的变异使用则是语言在语法层面的变异使用形式之一，这种用法自觉地偏离了量词组合规范。而和常规量词相比，变异量词具有自己独特的语义特征，概括起来讲，它具有通用性、模糊性、动态性、临时性等特点。

一、变异量词的通用性

变异量词的通用性是和常规量词的专用性相对而言的，指的是可以用同一个量词作为计量单位或计量方式来表示不同的事物。由于变异量词都是在特定的语境下使用的，具有很大的临时性，离开了当时的语境这种用法便不能成立。所以说，变异量词的使用具有相当大的偶然性，什么量词用于修饰什么事物是很偶然的。因此也就造就了同样一个量词可以用来计量不同的事物，而相同的事物也可以用不同的量词来修饰的现象。一般来说，变异量词都是通用性的。如上例（1）及下面的例子：

（4）采一朵古典的媚笑，得一袭幽香，然后丢弃。（周蓬桦《红莲处处》）

（5）那雨点粗又大，砸在地下啪作响起，溅起一朵朵灰尘。（徐成淼《少年穿过广场》）

用“朵”分别修饰“黄昏”“媚笑”“灰尘”。又如：

（6）椰林深深院深深——一弯新月，一群欢笑，一坛酒……（王尔碑《梦苏轼归来》）

（7）犹未下弦，一丸鹅蛋似的月，被纤柔的云丝们簇拥上了一碧的遥天。（俞平伯《桨声灯影里的秦淮河》）

（8）譬如城市的人久住鸽子笼的房屋，一旦置身旷野或萧闲的庭院中，乍见放眼生辉的一泓满月。（俞平伯《眠月》）

（9）黎明。从这扇半翕半开的木窗望去，天上还有一梳月芽。（戴领《无尽的草原》）

这些例子中，同样的事物“月亮”却分别用了不同的量词“弯”“丸”“泓”“梳”来修饰，体现了月亮不同方面的特征。

我们知道，常规用法中的量词也有相当一部分具有通用性，如个体量词中的“个”，几乎是个万能量词，可以用来计量很多的单件事物，其通用性极强。而一些集合量词、借用名量词等通用性都很强。

和量词的通用性相对的是量词的专用性，常规量词中大多数是专用性量词。量词的专用性是指用专门的量词来表示特定的事物，也就是说，什么量词计量什么事物是有定的。如马论匹，牛论头，箭论支，弓论张，电脑论台等等。这些量词与名词的搭配一般不能混淆。但变异量词不受此限制，只要符合表达的需要，语境的允许，什么样的量词修饰什么事物都是偶然的。但这并不等于说，它们之间的搭配是任意的，相反，什么事物受什么量词修饰要受到语境的制约，以及受它们自身之间的关系的制约。

二、变异量词的模糊性

和量词的模糊性相对的是量词的精确性。量词的精确性是指用于计量事物的量词所表示的量是精确的，而量词的模糊性是指量词所表示的量是不确定的。由于量词是对人、事物进行计量的单位词，因此在使用的过程中要受到外界客体的制约。但是外界客体多种多样，有的可以精确计量，有的不可以精确计量，有的可以进行精确计量但在实际中又没有必要进行精确计量，量词就是在交际中对它们进行计量、描述或修饰，因而常规用法中的量词有的具有精确性（如度量衡量词），有的具有模糊性（如计量抽象事物的量词）。和常规量词相比，变异量词的精确性较弱。也就是说，变异量词所计的量一般是模糊的，它们不注重计量的精确。或者说，它们的主要作用并不在于计量，而是起描述或修饰的作用，人们感兴趣的也不是它们计量的精确程度，而是它们的计量方式。变异量词的模糊性可以从以下几方面看出。

（一）变异量词所修饰的事物是抽象事物，而抽象事物是不可计量的。如：

（10）蒙古草原刮过大梁便叫辽西风，或许是经过梁顶那绿色杖子的梳理，风中便有了一缕涩辣的情。（刘家声《辽西风情》）

（11）不禁悲从中来，泪从心出，一缕怀乡的病痛就在低头的一瞬，爬上了心间。（瘦谷《井》）

（12）阳关城早已飘逝了，唯这潭清水，还聚着一汪灵性。（雨翁《觐阳关》）

（13）然而正因为女人如花，才惹出一段惆怅又无奈的心情。（刘翎《如花絮语》）

上面几个例子中变异量词所要修饰的都是一些抽象词语，量词对抽象事物进行量化处理，并不是为了给人们一个精确的量，实际上也无法精确计量，而只是为了使抽象事物具体化、形象化。

（二）变异量词所要修饰的是具体事物，但是在句子中这些具体事物无法精确计量或者没必要精确计量。如：

（14）多情应笑我，竟被绿葡萄、紫葡萄那一串串含情脉脉的眸子迷住了。（熊光炯《种葡萄》）

（15）你折下一枝灯笼草给我……我的心都将升腾起一篷永远不熄的希望的光焰。（廖华歌《那片阳光，那座山》）

（16）在水的虚幻之外，朦胧地衬托出一线凝重的远山。（高顺利《洞庭水》）

（17）历年的游历，我深深感到只有宇宙，才是大块文章，才是真正的大手笔，我们自己写的，充其量不过是一滴浪花而已。（冯其庸《<夜雨集>序》）

例（14）中“眸子”可以论个，可以论颗，但在这里并不是要计量眸子到底有多少，而是要突出多，故用串来计量。例（15）中“火焰”是无法计量的，这里用“篷”是为了表明火焰的形状。例（16）中用“线”计量“远山”是为了强调远山在人们视野中的形状。例（17）是为了强调自己作品的微不足道。

（三）变异量詞所修饰的是形容词，如：

（18）灾难斑驳的色彩/一扇扇异样的苍凉。（周淑兰《蝴蝶蝴蝶》）

（19）以往与此牙晤面，是在镜里，这次可睹其全斑。它就在眼前，是一泓宁静的实在。（金吉诺《拔掉一颗牙》）

（20）当篝火将息的时候，它最后舔在草叶与花瓣上的余光是那样温柔那般平静，丝毫不露一线炽烈与躁闷。（李耕《瓢斋小品》）

（21）平凡单调的生活经这复眼摄入邃变得斑谰奇异，一片一片的缤纷，一簇一簇的旖旎。（徐芸《夜夜植梦》）

形容词是表示人或事物性质或状态的词，而人或事物的性质和状态有程度上的强弱之分，却没有量上的多少之别，用量词来计量形容词重点不在于计量，而在于计量方式。

（四）变异量词所修饰的是动作

（22）左手绷紧了他的皮肤，右手笔直地竖起针管，一咬牙一闭眼，正要不管不顾地往下戳，心里突然打了一串哆嗦。（毕淑敏《屋脊上的女孩》）

（23）我披着蓑衣认识清明的主团子/认识怀网的手势/我随手抓一把燕子的呢喃/这擦也擦不干的江南警句（李浔《又见江南》）

（24）在有太阳的白日/你随我走来走去——/似一缕悄悄的抚慰（梅洁《影子》）

（25）椰林深深院深深——一弯新月，一群欢笑，一坛酒……（王尔碑《梦苏轼归来》）

（26）再去那荷田，就只剩下一旋儿叹息了。（陈所巨《残荷》）

动词是表示事物动作或变化的词，动词的一个重要特征便是具有时间性，因而动作的量只能表现在两方面：次数的多少和时间的长短。这种计量由动量词来完成，动量词可以“表示动作的次数或动作延续的时间”①。但我们这里讨论的变异量词要计量的并不是动作的次数，更不是动作延续的时间，而是把动作当成事物来描写，因而并不是动量词，也就没有了量的多少，这就产生了量的模糊性。

三、变异量词的动态性

变异量词的动态性是与常规量词的静态性相对的。量词的静态性是指量词的计量方式是静止的，量词除了起计量作用外不具有任何别的意思；而变异量词的动态性则是指量词不仅仅是一种计量方式，而且反映了一定的感情色彩、形象色彩等，在计量的同时带上了一定的附加义，变异量词的动态性也可以说是变异量词的生动性。如：

（27）每一个声音都很动听/娇嗔的是一瀑秀发（庄伟杰《睡莲醒来》）

（28）在我思想的夹缝里/所有的怀念/只是一豆灯苗（李晶《心中的颜色·怀念》）

（29）她玉立沙上/宛似一柱月光（胡香《月光女子》）

这些例子中的量词“瀑”“豆”“柱”是其计量事物“秀发”“火苗”“月光”的喻体，两者之间存在着相似关系，量词的使用更重要的作用不在计量，而在于表现本体的形象。

四、变异量词的临时性

變异量词的临时性主要指变异量词的创造性、变化性及对语境的依赖性。前文在讲变异量词的通用性时已经谈到，常规量词是专用性的，什么量词计量什么事物是一定的，一般来说量词与名词之间的搭配不能混淆。但是在文学作品尤其在诗歌散文中，人们为了追求语言的新颖独特，表达自己对客观世界独特的主观体验，往往创造性地突破常规，而量词的变异使用便是提高语言表现力的方法之一。但这种变异对语境的依赖性很强，因而稳定性极弱。无论是常规量词内部的相互借用还是借用其他词语活用为量词，其“借义”都没有成为原来词的固定词义，达到特定的交际目的之后，这种借用便完成了使命，因而表现出极大的临时性。如上面一些例子，离开了一定的语境，量词和所修饰事物之间就不能搭配。又如：

（30）但他从灯下刚出来，眼前一摸黑，根本看不到我。（莫言《牛》）

同样，“摸”在此句中的量词义也没有稳定下来，离开了一定的语境，这种搭配不能成立。当然，变异是连续的，这些今天看来是变异的量词词义经过长期使用后也有可能沉淀下来，并流传开来，从而变成常规量词。但从目前的情况来看，它们仍属于变异量词，具有临时性的语义特征。

综上所述，量词的变异使用是对量词使用规范的故意超脱和违背，它是一种积极的修辞方式，是语言变异的表现之一。

参考文献：

[1]何杰.现代汉语量词研究[M].北京：民族出版社，2001.

[2]郭先珍.现代汉语量词用法词曲[M].北京：语文出版社，2002.

[3]何杰.现代汉语量词研究（修订版）[M].北京：民族出版社，2001.

[4]骆小所.语言美学论稿[M].昆明：云南人民出版社，1996.

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