為了保證調(diào)查問卷統(tǒng)計結(jié)果的可靠性,文章提出了一種基于K-means聚類算法的動態(tài)賦權(quán)統(tǒng)計方法。該方法在保證調(diào)查問卷效度和信度的基礎(chǔ)上,分層次編制調(diào)查問卷問題量表;通過K-means聚類算法演繹不同層次下樣本數(shù)據(jù)的歸類分布情況,結(jié)合類容量大小確定樣本的動態(tài)權(quán)重系數(shù),進一步地賦權(quán)計算綜合結(jié)果。將該方法應(yīng)用于某高校圖書館服務(wù)質(zhì)量滿意度的調(diào)查實踐,結(jié)果表明:動態(tài)賦權(quán)統(tǒng)計方法能夠客觀、真實地表征主體人對客體物的認知差異水平,其調(diào)查統(tǒng)計結(jié)果在有效性、可靠性等方面優(yōu)于平均賦權(quán)算法,具有一定的實用價值。 

【文章來源】：統(tǒng)計與決策. 2018,34(23)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

有形性層次下的樣本歸類分布情況

榭觶?峁?繽?所示：與平均賦權(quán)的水平直線相比，4個樣本的權(quán)重系數(shù)則是動態(tài)變化的曲線，會隨著各層次屬性特征的改變而變化，能夠真實地表征主體人對客體物不同方面的認知差異，證明了該方法的有效性。876543210有形性保證性響應(yīng)性關(guān)懷性×10-320號56號135號205號圖3動態(tài)賦權(quán)與平均賦權(quán)的權(quán)重系數(shù)對比圖3.4圖書館調(diào)查問卷的賦權(quán)方法對比為了進一步證明該方法的有效性、可靠性及優(yōu)越性，進行平均賦權(quán)方法與動態(tài)賦權(quán)方法下獲得的調(diào)查問卷綜合評分結(jié)果的對比分析，具體結(jié)果如圖4所示。4.84.64.44.243.83.63.43.230246810121416182022平均賦權(quán)動態(tài)賦權(quán)差異點圖4動態(tài)賦權(quán)與平均賦權(quán)的綜合評分結(jié)果對比圖由圖4可知，兩種賦權(quán)方法下獲得的評分結(jié)果存在明顯差異：一方面，在某些屬性特征上，動態(tài)賦權(quán)獲得的滿意度評分較高于平均賦權(quán)，尤其在有形性層次下的差異表現(xiàn)最為顯著；另一方面，兩種方法獲得的綜合排序結(jié)果差異較大。通過數(shù)據(jù)對比分析發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致這種差異的原因是兩種賦權(quán)方法在調(diào)查對象權(quán)重大小的確定上存在明顯區(qū)別，例如，在針對B13（電子資源豐富，數(shù)據(jù)庫全面）的評分數(shù)據(jù)上，平均賦權(quán)對評分較低（3分以下）的31號、43號、104號等14個樣本數(shù)據(jù)賦予了較大的權(quán)重（0.0047），而動態(tài)賦權(quán)對其賦予較小權(quán)重（0.0014）。通過回訪調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這14位被調(diào)查者使用圖書館電子資源的情況不多，甚至從未使用過圖書館電子資源，其評分結(jié)果明顯不可信。但平均賦權(quán)方法下卻對其賦予了較高權(quán)重，顯然該賦權(quán)方法下的評分結(jié)果缺乏可靠性。相比之下，動態(tài)賦權(quán)方法獲得的評分結(jié)果更符合實際情況。使用同樣的方法對其他差異點進行回訪調(diào)查，結(jié)果表明：平均賦權(quán)方法未能夠識?

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3023913