評(píng)價(jià)方法綜述課件

評(píng)價(jià)方法綜述①選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)(evaluationindicator)②確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重③合理確定各單個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)(evaluationgrade)及其界限④建立綜合評(píng)價(jià)模型(syntheticalevaluationmodel)⑤確定多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的等級(jí)數(shù)量界限，并根據(jù)實(shí)踐對(duì)已建立模型考察、修改及完善。研究步驟對(duì)某事件進(jìn)行多因素綜合評(píng)價(jià)的過程，實(shí)質(zhì)上就是科學(xué)研究與決策的過程，原則上應(yīng)包括設(shè)計(jì)、收集資料和分析資料幾個(gè)基本階段，實(shí)施中應(yīng)著重注意以下幾個(gè)基本環(huán)節(jié)。1ppt課件評(píng)價(jià)方法綜述①選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)(evaluation基本要求①代表性：各層次指標(biāo)能最好地表達(dá)所代表的層次。②確定性：指指標(biāo)值確定，其高低在評(píng)價(jià)中有確切含義。③區(qū)別能力/靈敏性：即指標(biāo)值有一定的波動(dòng)范圍，而且其高低在評(píng)價(jià)中有確切的含義。④獨(dú)立性：即選入的指標(biāo)各有所用，相互不能替代。選擇綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)的基本要求2ppt課件基本要求①代表性：各層次指標(biāo)能最好地表達(dá)所代表的層次。系統(tǒng)分析法(systematicanalysismethod)：是一種常用的憑經(jīng)驗(yàn)挑選指標(biāo)的方法，首先將所有備選指標(biāo)按系統(tǒng)（或?qū)傩?、類別）劃分，再通過座談或填調(diào)查表的方法獲得對(duì)各指標(biāo)的專家評(píng)分，確定主次，再從各系統(tǒng)內(nèi)挑選主要的指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

文獻(xiàn)資料分析優(yōu)選法：即全面查閱有關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置的文獻(xiàn)資料，分析各指標(biāo)的優(yōu)缺點(diǎn)并加以取舍。

指標(biāo)的篩選3ppt課件系統(tǒng)分析法(systematicanalysismeth逐個(gè)指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的方法：是在掌握有關(guān)歷史資料基礎(chǔ)上，依照可能的評(píng)價(jià)結(jié)果將評(píng)價(jià)對(duì)象分組，并對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，挑選有統(tǒng)計(jì)意義的指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。多元回歸與逐步回歸法：多元回歸分析挑選標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)絕對(duì)值較大或偏回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)有顯著性的指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)；逐步回歸有自動(dòng)挑選主要影響指標(biāo)的功能，是目前最常用的指標(biāo)挑選方法。指標(biāo)聚類法：在存在眾多指標(biāo)的情況下，可將相似指標(biāo)聚成類，再從每類中找一個(gè)典型指標(biāo)作為代表，從而用少量幾個(gè)典型指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來代表原來眾多的指標(biāo)建立評(píng)價(jià)模型。常用客觀篩選指標(biāo)方法4ppt課件逐個(gè)指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的方法：是在掌握有關(guān)歷史資料基礎(chǔ)上，依照評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重估計(jì)確定指標(biāo)權(quán)重方法主觀定權(quán)法客觀定權(quán)法專家評(píng)分法成對(duì)比較法Saaty權(quán)重法秩和比法相關(guān)系數(shù)法其它方法模糊定權(quán)法熵權(quán)法5ppt課件評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重估計(jì)確定指標(biāo)權(quán)重方法主觀定權(quán)法客觀定權(quán)法專家評(píng)常用的客觀定權(quán)方法某些統(tǒng)計(jì)方法分析結(jié)果，可提供有關(guān)因素權(quán)重分配的客觀信息:多元回歸分析及逐步回歸分析中，各自變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)值以及由此而推算的貢獻(xiàn)率；主成分分析中得到的因子載荷和貢獻(xiàn)率。6ppt課件常用的客觀定權(quán)方法某些統(tǒng)計(jì)方法分析結(jié)果，可提供有關(guān)因素權(quán)重分一、模糊綜合評(píng)價(jià)一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)：一個(gè)層次關(guān)系多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)：多個(gè)層次關(guān)系要點(diǎn)：因素集、評(píng)語集、權(quán)重集難點(diǎn)：綜合評(píng)價(jià)矩陣評(píng)價(jià)模型的選擇權(quán)重7ppt課件一、模糊綜合評(píng)價(jià)一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)：一個(gè)層次關(guān)系多綜合評(píng)價(jià)矩陣：構(gòu)造隸屬函數(shù)隸屬函數(shù)：偏大型、偏小型、中間型評(píng)價(jià)模型的選擇：根據(jù)因素及評(píng)語個(gè)數(shù)綜合決定主因素決定型、主因素突出型、取小上界和型、加權(quán)平均型等權(quán)重：主觀性較強(qiáng)自己定義計(jì)算方法根據(jù)經(jīng)驗(yàn)直接賦值利用層次分析法等8ppt課件綜合評(píng)價(jià)矩陣：構(gòu)造隸屬函數(shù)隸屬函數(shù)：偏大型、偏小型、中間應(yīng)用：等級(jí)的評(píng)判、方案的選擇或排序等級(jí)的評(píng)判：最大隸屬度原則方案的選擇或排序：不同等級(jí)賦分值，結(jié)合評(píng)價(jià)結(jié)果的隸屬度向量歸一化后算加權(quán)平均分注意：評(píng)語集可以是等級(jí)或表示等級(jí)的形容詞也可以是方案另：如果知道評(píng)判結(jié)果及綜合評(píng)判矩陣，反過來也可以利用該法計(jì)算權(quán)重9ppt課件應(yīng)用：等級(jí)的評(píng)判、方案的選擇或排序等級(jí)的評(píng)判：最大隸屬度原則二、層次分析法功能：計(jì)算權(quán)重步聚：（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型（2）構(gòu)造成對(duì)比較矩陣（3）層次單排序和一致性檢驗(yàn)（4）層次單排序和一致性檢驗(yàn)（5）分配權(quán)重或指標(biāo)排序應(yīng)用：屬于定性與定量相結(jié)合的方法，除獨(dú)立應(yīng)用外，另外會(huì)常和模糊綜合評(píng)判等方法結(jié)合起來一個(gè)小軟件：yaahp10ppt課件二、層次分析法功能：計(jì)算權(quán)重步聚：（1）建立層三、集對(duì)分析步聚：（1）建立指標(biāo)體系（2）分級(jí)并獲取指標(biāo)體系的臨界值（3）確定指標(biāo)權(quán)重（4）確定各級(jí)指標(biāo)的n元聯(lián)系數(shù)（5）計(jì)算n元聯(lián)系數(shù)的主值（6）劃分等級(jí)并根據(jù)主值所處區(qū)間來確定等級(jí)應(yīng)用：屬于定性與定量相結(jié)合的方法，除獨(dú)立應(yīng)用外，另外會(huì)常和層次分析等方法結(jié)合起來一篇文獻(xiàn)：《河流健康系統(tǒng)評(píng)價(jià)的集對(duì)分析模型》11ppt課件三、集對(duì)分析步聚：（1）建立指標(biāo)體系應(yīng)用：屬于定性與定四、主成分得分步聚：（1）進(jìn)行主成分分析得到主成分及相應(yīng)貢獻(xiàn)率（2）計(jì)算不同樣本數(shù)據(jù)的主成分得分（3）評(píng)價(jià)函數(shù)：主成分得分與貢獻(xiàn)率加權(quán)求和（4）根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果的大小排序優(yōu)點(diǎn)：減少了主觀性注意：主成分表達(dá)式中的指標(biāo)數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化12ppt課件四、主成分得分步聚：（1）進(jìn)行主成分分析得到主成分及相五、粗糙集優(yōu)點(diǎn)：可以針對(duì)不完備、不確定、小樣本數(shù)據(jù)找規(guī)律重難點(diǎn)13ppt課件五、粗糙集優(yōu)點(diǎn)：可以針對(duì)不完備、不確定、小樣本數(shù)據(jù)找規(guī)六、逼近理想解排序法(Topsis法)

是系統(tǒng)工程中有限方案多目標(biāo)決策分析的一種常用方法，可用于效益評(píng)價(jià)、衛(wèi)生決策和衛(wèi)生事業(yè)管理等多個(gè)領(lǐng)域。本法對(duì)樣本資料無特殊要求，使用靈活簡便，故應(yīng)用日趨廣泛。TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution14ppt課件六、逼近理想解排序法(Topsis法)是系統(tǒng)工程七、秩和比法秩和比（RankSumRatio，RSR）指行（或列）秩次的平均值，是一個(gè)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)量，具有0~1連續(xù)變量的特征。在綜合評(píng)價(jià)中，秩和比綜合了多項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息，表明多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合水平，RSR值越大越優(yōu)。秩和比法指利用RSR進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的一組方法。其基本思想是：在一個(gè)行列矩陣中，通過秩轉(zhuǎn)換，獲得無量綱統(tǒng)計(jì)量；在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析的概念與方法，研究的分布；以RSR值對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣直接排序或分檔排序。15ppt課件七、秩和比法秩和比（RankSumRatio，RSR）指八、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）該方法以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出對(duì)相同類型的單位（部門）進(jìn)行相對(duì)有效性或效益評(píng)價(jià)的一種系統(tǒng)分析方法優(yōu)點(diǎn)：（1）避免了確定各指標(biāo)在優(yōu)先意義下的權(quán)重（2）不必確定每個(gè)輸入與多個(gè)關(guān)聯(lián)輸出間的顯式表達(dá)（3）排除了很多主觀因素，具有很強(qiáng)的客觀性應(yīng)用：特別適用于具有多輸入多輸出的復(fù)雜系統(tǒng)16ppt課件八、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）該方法以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，九、物元分析法(可拓方法)步聚：（1）確定物元和物元矩陣（2）建立綜合評(píng)價(jià)的經(jīng)典域（3）建立綜合評(píng)價(jià)的節(jié)域（4）確定綜合評(píng)價(jià)的待評(píng)物元（5）計(jì)算待評(píng)對(duì)象關(guān)于各等級(jí)的關(guān)聯(lián)度（6）等級(jí)的評(píng)定17ppt課件九、物元分析法(可拓方法)步聚：（1）確定物元和物元矩十、投影尋蹤步聚：（1）線性投影（2）構(gòu)造投影指標(biāo)（3）優(yōu)化投影方向（4）綜合評(píng)價(jià)

注：優(yōu)化投影方向過程中可結(jié)合算法進(jìn)行18ppt課件十、投影尋蹤步聚：（1）線性投影注：優(yōu)化投影方向過程中十一、熵值法19ppt課件十一、熵值法19ppt課件步聚：（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理（2）計(jì)算信息熵值和信息效用值（3）定義評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重（4）計(jì)算樣本評(píng)價(jià)值

20ppt課件步聚：（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理20ppt課件評(píng)價(jià)方法綜述①選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)(evaluationindicator)②確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重③合理確定各單個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)(evaluationgrade)及其界限④建立綜合評(píng)價(jià)模型(syntheticalevaluationmodel)⑤確定多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的等級(jí)數(shù)量界限，并根據(jù)實(shí)踐對(duì)已建立模型考察、修改及完善。研究步驟對(duì)某事件進(jìn)行多因素綜合評(píng)價(jià)的過程，實(shí)質(zhì)上就是科學(xué)研究與決策的過程，原則上應(yīng)包括設(shè)計(jì)、收集資料和分析資料幾個(gè)基本階段，實(shí)施中應(yīng)著重注意以下幾個(gè)基本環(huán)節(jié)。21ppt課件評(píng)價(jià)方法綜述①選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)(evaluation基本要求①代表性：各層次指標(biāo)能最好地表達(dá)所代表的層次。②確定性：指指標(biāo)值確定，其高低在評(píng)價(jià)中有確切含義。③區(qū)別能力/靈敏性：即指標(biāo)值有一定的波動(dòng)范圍，而且其高低在評(píng)價(jià)中有確切的含義。④獨(dú)立性：即選入的指標(biāo)各有所用，相互不能替代。選擇綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)的基本要求22ppt課件基本要求①代表性：各層次指標(biāo)能最好地表達(dá)所代表的層次。系統(tǒng)分析法(systematicanalysismethod)：是一種常用的憑經(jīng)驗(yàn)挑選指標(biāo)的方法，首先將所有備選指標(biāo)按系統(tǒng)（或?qū)傩?、類別）劃分，再通過座談或填調(diào)查表的方法獲得對(duì)各指標(biāo)的專家評(píng)分，確定主次，再從各系統(tǒng)內(nèi)挑選主要的指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

文獻(xiàn)資料分析優(yōu)選法：即全面查閱有關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置的文獻(xiàn)資料，分析各指標(biāo)的優(yōu)缺點(diǎn)并加以取舍。

指標(biāo)的篩選23ppt課件系統(tǒng)分析法(systematicanalysismeth逐個(gè)指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的方法：是在掌握有關(guān)歷史資料基礎(chǔ)上，依照可能的評(píng)價(jià)結(jié)果將評(píng)價(jià)對(duì)象分組，并對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，挑選有統(tǒng)計(jì)意義的指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。多元回歸與逐步回歸法：多元回歸分析挑選標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)絕對(duì)值較大或偏回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)有顯著性的指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)；逐步回歸有自動(dòng)挑選主要影響指標(biāo)的功能，是目前最常用的指標(biāo)挑選方法。指標(biāo)聚類法：在存在眾多指標(biāo)的情況下，可將相似指標(biāo)聚成類，再從每類中找一個(gè)典型指標(biāo)作為代表，從而用少量幾個(gè)典型指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來代表原來眾多的指標(biāo)建立評(píng)價(jià)模型。常用客觀篩選指標(biāo)方法24ppt課件逐個(gè)指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的方法：是在掌握有關(guān)歷史資料基礎(chǔ)上，依照評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重估計(jì)確定指標(biāo)權(quán)重方法主觀定權(quán)法客觀定權(quán)法專家評(píng)分法成對(duì)比較法Saaty權(quán)重法秩和比法相關(guān)系數(shù)法其它方法模糊定權(quán)法熵權(quán)法25ppt課件評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重估計(jì)確定指標(biāo)權(quán)重方法主觀定權(quán)法客觀定權(quán)法專家評(píng)常用的客觀定權(quán)方法某些統(tǒng)計(jì)方法分析結(jié)果，可提供有關(guān)因素權(quán)重分配的客觀信息:多元回歸分析及逐步回歸分析中，各自變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)值以及由此而推算的貢獻(xiàn)率；主成分分析中得到的因子載荷和貢獻(xiàn)率。26ppt課件常用的客觀定權(quán)方法某些統(tǒng)計(jì)方法分析結(jié)果，可提供有關(guān)因素權(quán)重分一、模糊綜合評(píng)價(jià)一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)：一個(gè)層次關(guān)系多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)：多個(gè)層次關(guān)系要點(diǎn)：因素集、評(píng)語集、權(quán)重集難點(diǎn)：綜合評(píng)價(jià)矩陣評(píng)價(jià)模型的選擇權(quán)重27ppt課件一、模糊綜合評(píng)價(jià)一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)：一個(gè)層次關(guān)系多綜合評(píng)價(jià)矩陣：構(gòu)造隸屬函數(shù)隸屬函數(shù)：偏大型、偏小型、中間型評(píng)價(jià)模型的選擇：根據(jù)因素及評(píng)語個(gè)數(shù)綜合決定主因素決定型、主因素突出型、取小上界和型、加權(quán)平均型等權(quán)重：主觀性較強(qiáng)自己定義計(jì)算方法根據(jù)經(jīng)驗(yàn)直接賦值利用層次分析法等28ppt課件綜合評(píng)價(jià)矩陣：構(gòu)造隸屬函數(shù)隸屬函數(shù)：偏大型、偏小型、中間應(yīng)用：等級(jí)的評(píng)判、方案的選擇或排序等級(jí)的評(píng)判：最大隸屬度原則方案的選擇或排序：不同等級(jí)賦分值，結(jié)合評(píng)價(jià)結(jié)果的隸屬度向量歸一化后算加權(quán)平均分注意：評(píng)語集可以是等級(jí)或表示等級(jí)的形容詞也可以是方案另：如果知道評(píng)判結(jié)果及綜合評(píng)判矩陣，反過來也可以利用該法計(jì)算權(quán)重29ppt課件應(yīng)用：等級(jí)的評(píng)判、方案的選擇或排序等級(jí)的評(píng)判：最大隸屬度原則二、層次分析法功能：計(jì)算權(quán)重步聚：（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型（2）構(gòu)造成對(duì)比較矩陣（3）層次單排序和一致性檢驗(yàn)（4）層次單排序和一致性檢驗(yàn)（5）分配權(quán)重或指標(biāo)排序應(yīng)用：屬于定性與定量相結(jié)合的方法，除獨(dú)立應(yīng)用外，另外會(huì)常和模糊綜合評(píng)判等方法結(jié)合起來一個(gè)小軟件：yaahp30ppt課件二、層次分析法功能：計(jì)算權(quán)重步聚：（1）建立層三、集對(duì)分析步聚：（1）建立指標(biāo)體系（2）分級(jí)并獲取指標(biāo)體系的臨界值（3）確定指標(biāo)權(quán)重（4）確定各級(jí)指標(biāo)的n元聯(lián)系數(shù)（5）計(jì)算n元聯(lián)系數(shù)的主值（6）劃分等級(jí)并根據(jù)主值所處區(qū)間來確定等級(jí)應(yīng)用：屬于定性與定量相結(jié)合的方法，除獨(dú)立應(yīng)用外，另外會(huì)常和層次分析等方法結(jié)合起來一篇文獻(xiàn)：《河流健康系統(tǒng)評(píng)價(jià)的集對(duì)分析模型》31ppt課件三、集對(duì)分析步聚：（1）建立指標(biāo)體系應(yīng)用：屬于定性與定四、主成分得分步聚：（1）進(jìn)行主成分分析得到主成分及相應(yīng)貢獻(xiàn)率（2）計(jì)算不同樣本數(shù)據(jù)的主成分得分（3）評(píng)價(jià)函數(shù)：主成分得分與貢獻(xiàn)率加權(quán)求和（4）根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果的大小排序優(yōu)點(diǎn)：減少了主觀性注意：主成分表達(dá)式中的指標(biāo)數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化32ppt課件四、主成分得分步聚：（1）進(jìn)行主成分分析得到主成分及相五、粗糙集優(yōu)點(diǎn)：可以針對(duì)不完備、不確定、小樣本數(shù)據(jù)找規(guī)律重難點(diǎn)33ppt課件五、粗糙集優(yōu)點(diǎn)：可以針對(duì)不完備、不確定、小樣本數(shù)據(jù)找規(guī)六、逼近理想解排序法(Topsis法)

是系統(tǒng)工程中有限方案多目標(biāo)決策分析的一種常用方法，可用于效益評(píng)價(jià)、衛(wèi)生決策和衛(wèi)生事業(yè)管理等多個(gè)領(lǐng)域。本法對(duì)樣本資料無特殊要求，使用靈活簡便，故應(yīng)用日趨廣泛。TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution34ppt課件六、逼近理想解排序法(Topsis法)是系統(tǒng)工程七、秩和比法秩和比（RankSumRatio，RSR）指行（或列）秩次的平均值，是一個(gè)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)量，具有0~1連續(xù)變量的特征。在綜合評(píng)價(jià)中，秩和比綜合了多項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息，表明多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合水平，RSR值越大越優(yōu)。秩和比法指利用RSR進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的一組方法。其基本思想是：在一個(gè)行列矩陣中，通過秩轉(zhuǎn)換，獲得無量綱統(tǒng)計(jì)量；在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析的概念與方法，研究的分布；以RSR值對(duì)評(píng)價(jià)