社会医疗保险基金是通过国家立法，强制性由国家、企事业单位和投保人三方共同集资建立。住院医疗费用是社会医疗保险的重要部分。2003年以来，卫生总费用和人均卫生费用递增，据报道预计2007年卫生总费用达到10488亿元，占GDP的4.82％，全国住院病人人均住院医疗费用4874.8元，比上年增加355.9元，上涨7.9％，扣除物价影响因素，人均住院费用增加141.5元，上涨3.1％，如不采取及时的费用控制策略，将会背上沉重的费用包袱。 病例组合作为控制和缓解医疗费用的方法已经在世界各国得到广泛的注意和研究，本文以易于处理离散、分类性数据的基于分类组合的决策树探讨住院医疗费用的内在规律，从中挖掘出住院医疗费用的合理范围，为社会医疗保险住院医疗费用得到合理、有效地利用提供科学依据。 首先，本文分析了社会医疗费用的支付方式和当前所采用的病例组合研究方法的利弊，并说明对于当前我国的不适用性。所以需要探索出基于决策树的病例组合方式。 其次使用统计分析方法中的非参数检验和多元线性回归模型分析住院医疗费用的影响因素，得到重要的影响因素。 再次我们分别运用决策树方法中的CHAID与CART对西安市社会医疗保险数据进行决策树的构建，得到了各自的最优决策树。 最后在分组的基础上以各组病例住院医疗费用的中位数作为偿付标准值，以各组75％的分位数作为超标费用的阈值，并比较了CHAID和CART两种决策树方法的优劣。