Z縣：從的統計數據來看，低收入和中低收入住院首選鄉鎮衛生院；而中高收入和高收入住院首選縣醫院；中等收入的家庭對首選鄉鎮衛生院和縣醫院的比例基本持平；從表麵上分析，隨著家庭收入的增長，患者更願意首選縣醫院進行住院治療；不同收入組首選縣外醫院住院的比例都不高。
3．大病患者初期未就診
對於患者，大病初期階段，患者已自感不舒服，但是由於各種原因沒有進行任何治療，現對3縣的具體情況及原因進行統計分析。
從以下可以看出：3縣不同收入人群都有不同程度數量的患者在大病初期未就診，Y縣數量最多，X縣數量最少，究其原因，排在第一位的是經濟困難，占31．00%，二是自感病輕，占26%，還有無時間和交通不方便等其它原因。
4．不同收入人群的門診利用公平性分析
本次研究門診利用，指的是包括調查當天一個月以內的門診利用情況，凡是患者到醫療機構去看過門診都算是對門診的利用，然後再根據不同收入分別進行統計。
從3縣不同收入組人群四周門診利用率的情況來看，X縣和Y縣中等收入組人群的利用率最低，分別為20．00%和25．00%；兩縣的低收入組和中低收入組利用率都比高收入組人群的門診利用率高；Z縣中高收入組人群的利用率最低，為16．70%；但是高收入組人群和中等收入組人群的利用率要高於低收入組和和中低收入組人群的門診利用率。
總起來看，X縣的門診利用率要低於Y縣和Z縣，這與合作醫療門診支付製度亦有很大關係。X縣在村衛生室實行的是基本醫療服務包，鄉衛生院無合作醫療服務，不利於刺激農民的就醫需求釋放；而Y縣和Z縣實行的是門診統籌，鄉村兩級按20-30%比例報銷，不僅刺激了參合農民的就醫需求，而且還把一部分本來住院的病人分流到了門診，節約了合作醫療基金。
泰爾指數（Theil index）又稱泰爾熵標準（Theil's entropy measure），是由泰爾（Theil，1967）利用信息理論中的熵概念來計算收入不平等而得名。假設U是某一特定事件A將要發生的概率，P（A）=U。這個事件發生的信息量為E（U）肯定是U的減函數。用公式表達為：E（U）=log（1/u）。當有n個可能的事件1，2，…，n時，相應的概率假設分別為U1，U2，…，Un，Ui≥0，並且∑Ui=1。它是一種被廣泛應用的不平等係數。用於測量各種人口特征內部各成員之間的收入（支出）差別和各個特征之間成員的差別。
泰爾指數有三個特征：
（1）總差異可用組間差異和組內差異的總和來表示；
（2）泰爾指數具有可加性；
（3）泰爾指數考慮到人口因素。
Yi：第i組的收入或支出占總體的比重，Pi：第i組的人口占總人口的比重。
同理：本指標下，Yi：不同收入組的門診利用率占總體的比重，Pi：不同收入組的人口占總人口的比重，即20%。
根據以上公式，算得結果：
TA=0．052
TB=0．003
TC=0．058
TB＜TA＜TC，Y縣不同收入組人群門診利用率的泰爾指數最小（TB=0．003），所以Y縣不同收入組人群門診利用率的公平性最高。X縣和Z縣不同收入組人群門診利用率的泰爾指數相近（分別為0．052和0．058），故X縣和Z縣不同收入組人群門診利用率的公平性較低。
5．不同收入人群的住院利用公平性分析
不同收入群體住院率的比較發現，高收入的群體比低收入的群體住院率高，與本身的經濟基礎有直接關係。