常用综合评价方法汇总.ppt

近年来有关评价模型一、综合评价的基本概念一、综合评价的基本概念一、综合评价的基本概念二、综合评价建模的一般步骤2.指标的选取3.求单个指标的评价值4.权数的确定方法4.权数的确定方法4.权数的确定方法4.权数的确定方法5.合成方法3.合成方法3.合成方法三、综合评价的局限性第二节常用综合评价方法一、计分法一、计分法排队计分法的优缺点二、综合指数法个体指数的计算：
高优指标的个体指数p，为实测值X与标准值M的商Ki为单项评价指数：

综合评价指数公式为：三个地区的综合经济效益指数分别为：Topsis法(对多个对象作评价)步骤：
1.设有n个评价对象、m个评价指标，原始数据可写为矩阵X＝(Xij)n×m3.归一化得到矩阵Z＝(Zij)n×m，其各列最大、最小值构成的最优、最劣向量分别记为例某儿童医院1994～1998年7项指标的实际值，用Topsis法比较该医院这5年的医疗质量变换后，得到矩阵计算各列最大、最小值构成的最优、最劣向量分别为秩和比(RSR)法步骤：
分别对要评价的各项指标进行编秩
计算各指标的秩和比（RSR）
确定RSR的分布
求回归方程
排序分档例：采用秩和比法对某病区护士的4项考核指标进行综合评价
业务考试成绩（X1）
操作考核结果（X2）
科内测评（X3）
工作量考核（X4）
第一步，分别对要评价的各项指标进行编秩
第二步，计算各指标的秩和比（RSR）

秩和比(RSR)法秩和比(RSR)法秩和比(RSR)法第四步，求回归方程：RSR=A+BY
经相关和回归分析，应变量RSR与自变量概率单位Y之间具有线性相关（r=0.9528）
线性回归方程为：
F=59.078，P=0.0002
说明所求线性回归方程有统计学意义

第五步，根据RSR值排序分档
最佳分类归档的涵义是各档方差一致，相差具有显著性。最佳分档准则为每档至少2例，尽量多分几组。最佳分档步骤，首先进行方差一致性检验，在方差一致的前提下，再作统计检验，方差分析结果判断各类间是否具有统计学差异，然后利用多重比较检验各类间差异是否显著。如果各类间的方差不一致或各类间的差异未达显著，则需考虑重新分档。将各护士护理考核指标合理分档，分差、良、优三档。经方差齐性检验X2=2.3006，P>0.05，说明各档方差一致
方差分析显示：F=22.9722,P=0.0030，说明各档间有显著差异
两两比较，P<0.05,说明各档彼此之间均有差异，达到了最佳分档。常用分档数及对应概率单位灰色关联分析法综合评价设n个数据序列形成如下矩阵：2．确定参考数据列
参考数据列应该是一个理想的比较标准，可以以各指标的最优值（或最劣值）构成参考数据列，也可根据评价目的选择其它参照值．记作
3．对指标数据进行无量纲化
无量纲化后的数据序列形成如下矩阵：常用的无量纲化方法有均值化法（见（12－3）式）、初值化法（见（12－4）式）和变换等．
或采用内插法使各指标数据取值范围（或数量级）相同．
例如，某地县级医院病床使用率最高为90%，最低为60%，我们可以将90%转化10，60%转化为1，其它可以通过内插法确定其转化值．如80%转化为多少？可进行如下计算：

解之得，即80%转化为7．
4．逐个计算每个被评价对象指标序列（比较序列）与参考序列对应元素的绝对差值
即（,为被评价对象的个数）．
5．确定

与

6．计算关联系数
由（12－5）式，分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数．

当用各指标的最优值（或最劣值），构成参考数据列计算关联系数时，也可用改进的更为简便的计算方法：

改进后的方法不仅可以省略第三步，使计算简便，而且避免了无量纲化对指标作用的某些负面影响．

7．计算关联序
对各评价对象（比较序列）分别计算其个指标与参考序列对应元素的关联系数的均值，以反映各评价对象与参考序列的关联关系，并称其为关联序，记为：

8．如果各指标在综合评价中所起的作用不同，可对关联系数求加权平均值即

9．依据各观察对象的关联序，得出综合评价结果．
2.灰色关联分析的应用举例2．对原始数据经处理后得到以下数值，见下表
3．确定参考数据列：

4．计算，见下表
5．求最值

6．依据（12－5）式，取计算，得 同理得出其它各值，见下表
7．分别计算每个人各指标关联系数的均值（关联序）：

8．如果不考虑各指标权重（认为各指标同等重要），六个被评价对象由好到劣依次为1号，5号，3号，6号，2号，4号．
即模糊综合评价法
层次分析法