本文關(guān)鍵詞：幾種典型綜合評(píng)價(jià)方法的比較及SAS軟件實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：綜合評(píng)價(jià)是依據(jù)多個(gè)指標(biāo)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序的過(guò)程,針對(duì)一個(gè)具體的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題,可選擇的評(píng)價(jià)方法有很多,它們的基本思想均是將多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成一個(gè)能夠反映整體情況的綜合指標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣排序。各種綜合評(píng)價(jià)方法解決問(wèn)題的思路不同、數(shù)據(jù)準(zhǔn)標(biāo)化的方法不同、以及集成評(píng)價(jià)信息的方式不同,因此,不同的評(píng)價(jià)方法往往得到不完全一致的評(píng)價(jià)結(jié)果。而評(píng)價(jià)方法的選擇以及評(píng)價(jià)結(jié)果的好壞并沒有明確的標(biāo)準(zhǔn),這說(shuō)明該領(lǐng)域在理論和應(yīng)用上有許多問(wèn)題亟待解決。本研究的主要目的是解決綜合評(píng)價(jià)方法的選擇的問(wèn)題,以便實(shí)際工作者在特定場(chǎng)合下加以合理選擇;此外,還要解決綜合評(píng)價(jià)中分檔及軟件運(yùn)算的問(wèn)題。 本研究主要的內(nèi)容如下: 1、綜合評(píng)價(jià)方法的比較:各種綜合評(píng)價(jià)方法分為非參數(shù)綜合評(píng)價(jià)方法和多元統(tǒng)計(jì)綜合評(píng)價(jià)方法兩類,它們的提出都有特殊的背景和意義,因而會(huì)有適合自身的應(yīng)用范圍,也就是說(shuō)方法的優(yōu)劣沒有絕對(duì)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。本研究將探討綜合評(píng)價(jià)方法的異同點(diǎn)、優(yōu)缺點(diǎn)以及應(yīng)用范圍,并且嘗試方法學(xué)的改進(jìn)和評(píng)價(jià)。 2、探索解決評(píng)價(jià)對(duì)象分檔問(wèn)題的新途徑:在綜合評(píng)價(jià)應(yīng)用中,有時(shí)評(píng)價(jià)者不僅關(guān)心評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣排序,而且想知道這些評(píng)價(jià)對(duì)象如何分檔,而目前尚無(wú)適當(dāng)?shù)氖侄蝸?lái)解決該問(wèn)題。本研究嘗試引入多元統(tǒng)計(jì)分析方法中的聚類分析,特別是有序樣品聚類的思想,以期更科學(xué)、更合理地實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象的分檔。 3、解決綜合評(píng)價(jià)軟件運(yùn)算的問(wèn)題:由于綜合評(píng)價(jià)方法的運(yùn)算較復(fù)雜,而目前各種統(tǒng)計(jì)軟件都沒有相應(yīng)的運(yùn)算程序,這使得其研究和應(yīng)用受到一定程度的制約。SAS軟件在數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析方面是國(guó)際上的標(biāo)準(zhǔn)軟件,具有靈活方便、功能齊全的特點(diǎn),用戶可以通過(guò)強(qiáng)大SAS語(yǔ)言(比如宏、數(shù)組、函數(shù)、以及SQL等)進(jìn)行編程,解決復(fù)雜的具體問(wèn)題。本研究將嘗試?yán)肧AS軟件編制相應(yīng)的自動(dòng)化運(yùn)行程序,盡量做到智能化和通用化,當(dāng)程序應(yīng)用到其他類似的場(chǎng)合時(shí),僅需作少量的修改就可以迅速、準(zhǔn)確地完成綜合評(píng)價(jià)。 本研究的主要結(jié)論如下: 1、不同方法對(duì)于同一資料的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果往往是具備一致性的,Kendall協(xié)調(diào)系數(shù)可以衡量這種一致程度,Spearman秩相關(guān)系數(shù)有助于從多種綜合評(píng)價(jià)結(jié)果中遴選最終結(jié)果,不過(guò)最終的結(jié)果仍要依據(jù)專業(yè)解釋。不同方法排序結(jié)果的差別是由方法學(xué)原理不同造成的,尤其是在評(píng)價(jià)對(duì)象較多、數(shù)據(jù)的變異程度較小、以及評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)過(guò)多或存在相關(guān)性的情形,因此,非參數(shù)綜合評(píng)價(jià)方法可以應(yīng)用于比較簡(jiǎn)單的場(chǎng)合。多元統(tǒng)計(jì)分析方法中的主成分分析和因子分析利用降維的思想,實(shí)現(xiàn)精簡(jiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)、提煉數(shù)據(jù)信息的目的,從而解決綜合評(píng)價(jià)中指標(biāo)互相關(guān)聯(lián)造成的信息重疊的問(wèn)題,可以應(yīng)用于比較復(fù)雜的場(chǎng)合。不過(guò)它們均為探索性研究方法,沒有固定的綜合評(píng)價(jià)策略,而且模型的好壞很大程度上取決于資料的性質(zhì),因此最終的評(píng)價(jià)結(jié)果并不總是科學(xué)合理的。在綜合評(píng)價(jià)時(shí),主成分分析往往只能提取第1個(gè)主成分,而因子分析可以提取多個(gè)公因子,并且可以嘗試不同的模型求解方法和因子旋轉(zhuǎn)方式,得到更滿意的評(píng)價(jià)結(jié)果。作為一種相對(duì)較新的非參數(shù)多元統(tǒng)計(jì)方法,統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)可以將多指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的統(tǒng)計(jì)深度指標(biāo),這種思想也可以應(yīng)用于綜合評(píng)價(jià)中。 2、聚類分析可以解決評(píng)價(jià)對(duì)象分檔的問(wèn)題,無(wú)序樣品聚類可以進(jìn)行探索性研究,初步探討評(píng)價(jià)對(duì)象的分類情況;有序樣品聚類則可以對(duì)綜合排序評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行再分檔的研究,體現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象之間的客觀差距,而且可以確定最佳的分檔個(gè)數(shù),因此具有特殊的實(shí)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。 3、本研究基于SAS軟件編制了常用綜合評(píng)價(jià)方法的配套程序,包括秩和比法、Topsis法、熵值法、功效系數(shù)法、主成分分析、統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)、因子分析以及聚類分析,實(shí)例應(yīng)用的結(jié)果表明,這些程序準(zhǔn)確可靠、容易理解、應(yīng)用方便,具有一定的推廣價(jià)值。 總之,本研究對(duì)幾種典型綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了系統(tǒng)地比較,為其實(shí)際應(yīng)用提供參考;此外,利用聚類分析的思想解決了綜合評(píng)價(jià)分檔問(wèn)題;最后,編制了配套的SAS程序以便實(shí)現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)運(yùn)算過(guò)程。該研究發(fā)展和豐富了綜合評(píng)價(jià)的理論體系。
【關(guān)鍵詞】：綜合評(píng)價(jià) 優(yōu)劣排序 非參數(shù)法 多元統(tǒng)計(jì)分析 SAS軟件
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：R181.3
【目錄】：

• 縮略詞表5-6
• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-11
• 第1章 前言11-13
• 1.1 研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)11-12
• 1.2 研究?jī)?nèi)容與研究思路12-13
• 第2章 綜合評(píng)價(jià)的基本內(nèi)容13-22
• 2.1 綜合評(píng)價(jià)的概念13
• 2.2 綜合評(píng)價(jià)的過(guò)程13-14
• 2.3 綜合評(píng)價(jià)的要點(diǎn)14-20
• 2.3.1 指標(biāo)的選擇14
• 2.3.2 權(quán)重的確定14-16
• 2.3.3 指標(biāo)的同趨勢(shì)化16-17
• 2.3.4 指標(biāo)的無(wú)量綱化17-19
• 2.3.5 信息的集成方式19-20
• 2.4 綜合評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)20-22
• 第3章 綜合評(píng)價(jià)中的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法22-31
• 3.1 原理和步驟22-25
• 3.1.1 熵值法22-23
• 3.1.2 Topsis 法23-24
• 3.1.3 秩和比法24-25
• 3.1.4 功效系數(shù)法25
• 3.2 方法應(yīng)用比較25-31
• 3.2.1 權(quán)重未知的情況27-28
• 3.2.2 權(quán)重已知的情況28-30
• 3.2.3 小結(jié)30-31
• 第4章 綜合評(píng)價(jià)中的多元統(tǒng)計(jì)分析方法31-48
• 4.1 原理和步驟31-37
• 4.1.1 主成分分析31-32
• 4.1.2 因子分析32-35
• 4.1.3 統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)35-37
• 4.2 方法應(yīng)用比較37-48
• 4.2.1 主成分分析綜合評(píng)價(jià)37-42
• 4.2.2 因子分析綜合評(píng)價(jià)42-45
• 4.2.3 統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)綜合評(píng)價(jià)45-46
• 4.2.4 小結(jié)46-48
• 第5章 綜合評(píng)價(jià)中分檔問(wèn)題的研究48-61
• 5.1 有序樣品聚類48-52
• 5.2 無(wú)序樣品聚類52-59
• 5.3 小結(jié)59-61
• 第6章 結(jié)論與展望61-63
• 第7章 參考文獻(xiàn)63-66
• 第8章 附錄66-88
• 8.1 熵值法綜合評(píng)價(jià) SAS 程序66-68
• 8.2 Topsis 法綜合評(píng)價(jià)SAS 程序68-70
• 8.3 秩和比法綜合評(píng)價(jià) SAS 程序70-72
• 8.4 功效系數(shù)法綜合評(píng)價(jià) SAS 程序72-74
• 8.5 主成分分析綜合評(píng)價(jià) SAS 程序74-76
• 8.6 因子分析綜合評(píng)價(jià) SAS 程序76-79
• 8.7 統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)綜合評(píng)價(jià) SAS 程序79-82
• 8.8 有序樣品聚類 SAS 程序82-86
• 8.9 無(wú)序樣品聚類 SAS 程序86-88
• 綜合評(píng)價(jià)方法綜述88-94
• 參考文獻(xiàn)92-94
• 代表性著作94-97
• 作者簡(jiǎn)歷97-98
• 致謝98

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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  本文關(guān)鍵詞：幾種典型綜合評(píng)價(jià)方法的比較及SAS軟件實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：327083