综合评价方法(讲稿1)

常用综合评价方法Synthetical Evaluation

2.1 综合评价的一般步骤对某事件进行多因素综合评价的过程，实质上就是科学研究与 对某事件进行多因素综合评价的过程，实质上就是科学研究与 决策的过程 原则上应包括设计 收集资料和分析资料几个基 的过程， 设计、 决策的过程，原则上应包括设计、收集资料和分析资料几个基 本阶段，实施中应着重注意以下几个基本环节 基本环节。 本阶段，实施中应着重注意以下几个基本环节。①选择恰当的评价指标(evaluation indicator) 选择恰当的评价指标(evaluation

②确定各评价指标权重

研 究 目③合理确定各单个指标的评价等级(evaluation grade)及其界限 合理确定各单个指标的评价等级(evaluation grade)及其界限

的④建立综合评价模型(synthetical evaluation model) 建立综合评价模型(synthetical

⑤确定多指标综合评价的等级数量界限，并根据实践对已建立模 确定多指标综合评价的等级数量界限， 型考察、修改及完善。 型考察、修改及完善。

2.1例：学生综合测评(综合评分) 例 学生综合测评(综合评分)评价指标：德育总分、智育总分、体育 总分(加分：CET) 权重： 方案1:德育0.3 智育0.6 体育0.1 方案2:德育0.1 智育0.8 体育0.1 方案3:德育0.3 智育0.6 体育0.1 加分 评价模型：评分法、总分为100,加分不 封顶，累加法。 评价结果: 学生甲：德育90 智育70 体育80 学生乙：德育70 智育80 体育70

指标 权重 甲学生 乙学生

德育总分 0.3 90 70

智育总分 0.6 70 80

体育总分 0.1 80 70

加分

综合评价总得分

方案 10.3×90+0.6×70 3 90+0.6× 0.1×80= +0.1×80=77 0.3×70+0.6×80 3 70+0.6× 0.1×70= +0.1×70=76加分 综合评价总得分

指标 权重 甲学生 乙学生

德育总分 0.1 90 70

智育总分 0.8 70 80

体育总分 0.1 80 70

方案 20.1× 90+ 0.8 × 70 1 90+0.8 + 0.1×80= 73 0.1× 80= 0.1× 70+ 0.8 × 80 1 70+0.8 0.1×70= + 0.1× 70= 78

指标 权重 甲学生 乙学生

德育总分 0.3 90 70

智育总分 0.6 70 80

体育总分 0.1 80 70

加分 CET 0 2

综合评价总得分

方案 30.3× 90 + 0.6 × 70 3 90+ 0.6× 0.1× 80= + 0.1 × 80 = 7 7 0.3× 70 + 0.6 × 80 3 70+ 0.6× + 0.1× 70+ 2 = 7 8 0.1× 70 +

2.2 综合评价一般步骤示例据专业知识，选择5 据专业知识，选择5个指标 心率② 呼吸③ ① 心率② 呼吸③肌张力 ④反射 ⑤皮肤颜色 选择指标

研 制 新确定权重

5个指标具有相等权重 个指标具有相等权重

生 儿 缺研 究 目 的

确 定 指 标 评 价 等 级 及 界 限

氧 状 况 的 Apgar

以累加法累计总分： ~ 分为正常 分为正常； ~ 以累加法累计总分：8~10分为正常；4~7 分为轻度缺氧； ~ 分为重度缺氧

分为重度缺氧。 分为轻度缺氧；0~3分为重度缺氧。

建立模型

3.1 评价指标的基本要求

选代表性： ① 代表性：各层次指标能最 好地表达所代表的层次。 好地表达所代表的层次。

择 综 合 评 价 指 标

基 本 要 求值 ② 确定性：指指标值确定， 确定性：指指标值确定， 确 。 能 / 定的 性： 性： 指标 ， 。 确 的

所

性： 性： ,

的指标各 代。 能 代。

3.2 系统分析法及文献资料 分析优选法筛选指标缺乏 有关 历史 资料， 资料， 或指 标难 以数 量化 时系统分析法(systematic analysis method): 系统分析法 ： 是一种常用的凭经验挑选指标的方法 凭经验挑选指标的方法， 是一种常用的凭经验挑选指标的方法， 首先将所有备选指标按系统(或属性、 首先将所有备选指标按系统(或属性、 类别)划分， 类别)划分，再通过座谈或填调查表的 方法获得对各指标的专家评分，确定主 方法获得对各指标的专家评分， 次，再从各系统内挑选主要的指标作为 评价指标。 评价指标。

文献资料分析优选法： 文献资料分析优选法：即全面查阅有关 评价指标设置的文献资料，分析各指标 评价指标设置的文献资料， 的优缺点并加以取舍。 的优缺点并加以取舍。

3.3 常用客观筛选指标方法逐个指标进行假设检验的方法：是在掌握有关历史资 逐个指标进行假设检验的方法 料基础上，依照可能的评价结果将评价对象分组，并 对各指标进行假设检验，挑选有统计意义的指标 有统计意义的指标作为 有统计意义的指标 评价指标。 多元回归与逐步回归法：多元回归分析挑选标准化偏 多元回归与逐步回归法 回归系数绝对值较大或偏回归系数假设检验有显著性 的指标作为评价指标；逐步回归有自动挑选主要影响 指标的功能，是目前最常用的指标挑选方法 最常用的指标挑选方法。 最常用的指标挑选方法 指标聚类法：在存在众多指标的情况下，可将相似指 指标聚类法 标聚成类，再从每类中找一个典型指标作为代表，从 而用少量几个典型指标 少量几个典型指标作为评价指标来代表原来众多 少量几个典型指标 的指标建立评价模型。

3.5 评价指标的权重估计确定指标权重方法

主观定权法专 家 评 分 法 成 Saaty 对 比 较 重 法 法 法 权 模 糊 定 权

客观定权法秩 和 比 法 熵 权 法 相 关 系 数 法 其 它 方 法

定权

定 主观 权重

方法确定 确定

权重 确定

方法确定权重

3.6 专家评分法评分方式1)专家个人判断 即分别征求专家个人意见，在专家各自单独给 ) 即分别征求专家个人意见， 评价指标的相对重要性打分的基础上，进行统计处理， 评价指标的相

对重要性打分的基础上，进行统计处理，以确定 各指标的权重。 各指标的权重。 优点：专家打分时不受外界影响，没有心理压力， 优点：专家打分时不受外界影响，没有心理压力，可以最 不受外界影响 大限度地发挥个人创造能力。 大限度地发挥个人创造能力。 缺点：仅凭个人判断，易受专家知识深度与广度的影响， 缺点：仅凭个人判断，易受专家知识深度与广度的影响， 专家知识深度与广度的影响 难免带有片面性。 难免带有片面性。 2)专家会议 ) 即召开所有被挑选专家， 即召开所有被挑选专家，以集体讨论的方式进行 评分，然后再以统计手段确定各指标的权重。 评分，然后再以统计手段确定各指标的权重。 优点：可以交换意见，相互启发，弥补个人之不足。 优点：可以交换意见，相互启发，弥补个人之不足。 缺点：主要表现在易受心理因素的影响， 屈从于权威和 缺点：主要表现在易受心理因素的影响，如屈从于权威和 心理因素的影响 大多数人的意见，受劝说性意见的影响， 大多数人的意见，受劝说性意见的影响，不愿公开修正已发表 的意见等等。 的意见等等。

6个专家对4个评价指标的 个专家对4 重要性评价结果得分评价对象 1 指标A 100 指标B 50 指标C 30 指标D 10 2 70 40 40 20 3 80 60 50 30 4 60 70 30 10 5 90 80 20 30 6 50 40 30 10 平均分 75.0 56.7 33.3 18.3

不考虑专家权威程度：权重分别是0.41,0.31,0.18,0.10 不考虑专家权威程度：权重分别是

3.7 常用的客观定权方法某些统计方法分析结果， 某些统计方法分析结果，可提供有关因素权重分 配的客观信息: 配的客观信息:多元回归分析及逐步回归分析中， 1) 多元回归分析及逐步回归分析中，各自变量的标准 化偏回归系数值以及由此而推算的贡献率； 化偏回归系数值以及由此而推算的贡献率； 2) 计数资料判别分析中的指数，计量资料判别分析中 计数资料判别分析中的指数， 各因子的贡献率； 各因子的贡献率； 主成分分析中得到的因子载荷和贡献率。 3) 主成分分析中得到的因子载荷和贡献率。

某些特定的统计方法 例如去某死因后期望寿命 的增量、减寿年数( 的增量、减寿年数(Potential Years of Life ,PYLL)都可为各死因的相对重要性提供有关 Lost,PYLL)都可为各死因的相对重要性提供有关 权重分配的信息献率。 权重分配的信息献率。

3.7 常用的客观定权方法1. 变异信息构权(离散/方差信息构权) 变异信息构权(离散 方差信息构权 方差信息构权) 指标的区分度越高，对排序的影响就越大。 指标的区分度越高，对排序的影响就越大。基于 这种观点，以区分度(方差 信息量为权重。 方

差)信息量为权重 这种观点，以区分度 方差 信息量为权重。 均方差法

wj =

sj

∑sk =1k

m

, j = 1,2, K mk

wj =

dj

极差法： 极差法：

∑dk =1

m

, j = 1,2,K m

其中d j= max { xij xkj |}, j = 1,2,K m |1≤i , k ≤ n (i ≠ k )

3.7 常用的客观定权方法2. 熵信息构权 根据综合评价的数值所提供信息量的大小来确定 权重的方法，对于i个被评价对象的第 个被评价对象的第j项指标的 权重的方法，对于 个被评价对象的第 项指标的 指标值

xij ∈ [0,1](i = 1,2,L , n; j = 1,2, L m), 2.1 第j项的熵值 项的熵值I j = k ∑ pij ln( pij )i =1 n

( j = 1, 2,L, m) xij 1 , pij = n ln(n) ∑ xiji =1

k > 0为常数，可以取k =

(i = 1, 2,L, n; j = 1, 2,L, m)

3.7 常用的客观定权方法 2.2 第j项指标的差异系数 项指标的差异系数

rj = 1 I j ( j = 1,2,L m) 2.3 第j项指标的权重系数 3 项指标的权重系数

wj =

rj

∑rk =1

m

, ( j = 1,2, L , m)

k

3.8 组合权重及其计算方法组合权重(combined 组合权重(combined weight) 当评价指标可分层时， 当评价指标可分层时，即某项或某几项评价指 标可再分为次级评价指标时， 标可再分为次级评价指标时，则次级评价指标的 权重既应考虑其本身在所有次级评价指标中的权 重分配， 重分配，又要考虑其高层评价指标在所有评价指 标中的权重分配。 标中的权重分配。 组合权重有两种求法： 组合权重有两种求法： 1) 代数和法 2) 乘积法