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常用综合评价方法(常用方法)
这里给大家介绍几个常用的综合评价方法,便于在做综合评价的时候能够和统计专家沟通,确定最合适的方法。
TOPSIS法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),即逼近理想解排序法,意思是与理想方案相近似的顺序选优技术,是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常见方法。
TOPSIS法可用于工作效益或质量的分析比较评价,如评价工作质量,餐厅环境等。
优点:
1. 方法简单,结构合理,排序明确,应用灵活。
2. 充分利用原始数据信息,排序结果能定量反映不同评价对象的优劣程度,直观可靠。
3. 对数据没有严格要求,可直接用原始数据计算。 4. 能消除不同量纲带来的影响
层次分析法(analytic hierarchy process,AHP),把复杂问题分解成多个组成要素,将这些要素按支配关系组成递阶层次结构,通过两两比较确定各因素的相对重要性,然后排序。改法多用于卫生事业管理。
步骤:
1. 确定层次结构 2. 构造判断矩阵 3. 求权重系数 4. 一致性检验
5. 计算各个评价指标的组合权重系数 6. 求出综合评分指数及排序 7. 特点:
1. 原理简单,层次分明,因素具体,结果可靠,实用性强。 2. 充分考虑主条件因素,等级划分细,充分显示权重作用。 3. 原始数据直接使用,结果切实合理。 4. 能客观检验其判断思维全过程的一致性
5. 能对定性和定量综合进行分析,得出明确的定量化结论
秩和比法(rank sum ratio,RSR),用秩和比进行统计分析的方法,适用于卫生资料的再分析。
特点:
1. 计算简单,对资料无要求
2. 参与计算的是秩次,可解决0值问题 3. RSR值无量纲,综合能力强
4. 该法集参数统计与非参统计于一身,便于与其他方法嫁接移植
综合指数法,是指用统一指标来概括许多统计指标的综合水平。具体方法有加权线性和法,乘法合成法,混合法等
优点:
1. 原理简单,易于计算 2. 数据分布无严格要求
3. 对原始数据进行相对化处理,可用于不同类型数据的比较
信息熵理论评价,这个较复杂,不太用。能够对医学过去认为凌乱庞杂难以概括的数据做出综合性判断,此法有可能对生命体系研究形成一门定量的理论学科。优点是排除人为因素干扰,评价结果客观。
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