评估模型研究_层次分析法
常用的评价模型有哪些方法
常用的评价模型有哪些方法评价模型是指用于对某个事物、现象或者人的品质、性能、特点等进行评价和判断的方法或模型。
评价模型的应用范围广泛，可用于评价商品、服务、文化产品、科研成果等各个领域。
下面将介绍几种常用的评价模型。
1. SWOT分析模型SWOT分析是一种常用的评价模型，它包括分析某个事物或现象的优势、劣势、机会和威胁。
通过分析事物内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，可以评估事物的整体情况和发展潜力。
2. 五力模型五力模型是由麦肯锡咨询公司的迈克尔·波特提出的，用于评估某个行业的竞争力和吸引力。
五力模型包括对竞争对手、潜在进入者、替代品、供应商和顾客的分析，以及对各种因素之间相互关系的评估。
3. 手机福利性评价模型手机福利性评价模型是针对手机产品的评价模型。
该模型包括功能性、便利性、安全性、性能和外观等方面的评估指标。
通过对这些指标的综合评估，可以对手机产品的福利性进行评价。
4. 层次分析法层次分析法是一种常用的多准则决策方法，常用于对不同方案或决策进行评价和比较。
该方法通过构建一个层次结构，将评价指标按照不同的层次排列，并通过对比两两指标之间的重要性，最终确定最优方案。
5. 主成分分析模型主成分分析是一种常用的数据降维和变量筛选方法，可用于评估指标的重要程度和贡献率。
主成分分析通过将原始指标重新组合，得到少数几个综合指标，代表了原始指标的大部分信息，从而进行评价和比较。
6. 评分卡模型评分卡模型是一种常用的信用风险评估模型，通常用于对借款人的信用情况进行评价。
评分卡模型通过对一系列影响信用风险的因素进行评估和权重分配，计算出一个综合得分，用于判断借款人的信用等级。
7. 文献引用分析模型文献引用分析是一种常用的科学研究评价方法，用于评估某个科学领域的发展水平和学术影响力。
文献引用分析通过对学术论文的引用情况进行统计和分析，可以得出某个学者或机构在某个领域的学术地位和贡献度。
8. 因子分析模型因子分析是一种常用的数据降维和指标筛选方法，可用于对数据集中的共性因素进行评价。
常见评价方法-层次分析法、模糊综合评价法,数据包络分析法等
• 4.1.2 评价方法的分类
• 评价方法可分为定性评价和定量评价 • 定性评价方法：
（1）专家会议法 （2）头脑风暴法 （3）德尔菲法 （4）主要指标对比评价法 （5）逻辑框架法
（5）逻辑框架法
• 第1步，从确定待解决的核心问题入手，向上逐级展开，得到其影响及 后果，向下逐层推演找出其引起的原因，得到“问题树”。
1/3
1
0.6667 0.87358 0.238487 0.71982442 1.006098236
最大特征根 CI RI CR
3.018294707 0.009147354
0.58 0.015771299
C2
P1
P2
P3
Mi
Mi的n次 矩阵特征 方根 向量W
AW
A W /(n*W )
P1
1
判断矩阵C 2-
1 part
4.1 评价方法概述
• 引例
• 某地区空气污染情况评价
以 PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3为主要构成的大气 污染问题
• 大学生科技创新能力评价
作学术报告，发表论文，发明专利，完成科技作品，科 技竞赛获奖，参与研究课题，参加社会实践等等
1 part
4.1 评价方法概述
C3： 写 作 能 力
C4： 沟 通 能 力
C5： 政 治 觉 悟
C6： 工 作 作 风
P1
P2
P3
步骤2
构造判断矩阵
判断矩阵A-C
1 1 1 4 1 1/2 1 1 2 4 1 1/2 1 1/2 1 5 3 1/2 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3 1 1 1/3 3 1 1 222311
C1
评估模型研究_层次分析法
2.评估方法概述2.1 层次分析法（AHP）层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。
它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。
人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。
层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法，其基本思路是评价者通过将复杂问题分解为若干层次和若干要素，并在同一层次的各要素之间简单地进行比较、判断和计算。
这样就可以得出不同替代方案的重要度，从而为选择最优方案提供决策依据。
运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：（1）建立递阶层次结构模型；（2）构造出各层次中的所有判断矩阵；（3）层次单排序及一致性检验；（4）层次总排序及一致性检验。
下面分别说明这四个步骤的实现过程。
2.1.1 递阶层次结构的建立与特点应用AHP分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。
在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。
这些元素又按其属性及关系形成若干层次。
上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。
这些层次可以分为三类：（1）最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果，因此也称为目标层。
（2）中间层：这一层次中包图1 AHP评估层次结构示意图含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。
（3）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或方案层。
递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地层次数不受限制。
社区治理的绩效评估方法论研究
社区治理的绩效评估方法论研究随着人们对生活品质的要求越来越高，社区治理作为促进社会发展的重要因素逐渐受到了人们的关注。
然而，如何对社区治理的绩效进行评估却成为当前亟待解决的问题。
本文将从社区治理绩效评估的目的、评估指标、评估方法及其应用等角度进行探讨。
一、社区治理绩效评估的目的评估的目的是为了发现问题、解决问题、改进治理绩效，促进社区的可持续发展。
评估的核心是“质量”，只有通过对治理质量进行科学的评估，才能真正做到提高治理水平，保障群众权益，促进社区繁荣发展。
二、评估指标1、社会公正社会公正是社区治理的核心指标之一。
通过对社区的基本公共服务、公共资源配置、社会保障等方面进行评估，了解社区治理是否能够保障社会公正。
2、公共安全公共安全是社区治理的重要保障。
通过对社区卫生环境、消防安全、治安状况等方面进行评估，了解社区治理是否能够促进公共安全。
3、社会和谐社会和谐是评估社区治理的重要指标。
通过对社区的民主参与、社会公信力、社会稳定等方面进行评估，了解社区治理是否能够促进社会和谐。
4、环保状况环保状况是社区治理的重要指标之一。
通过对社区环境保护措施、环境污染治理、生态环境保持等方面进行评估，了解社区治理是否能够促进环保状况的改善。
5、经济发展经济发展是社区治理的重要指标之一。
通过对社区的经济发展、产业结构、就业机会等方面进行评估，了解社区治理是否能够促进经济发展。
三、评估方法1、层次分析法层次分析法是一种常用的评估方法，可以将社区治理绩效分解成若干个层次，通过对每一层次的权重进行评估，得到各个指标的权重大小，从而得出社区治理绩效的总体评估结果。
2、综合评价模型综合评价模型是一种通过建立指标体系对社区治理绩效进行评价的方法。
通过对各个指标的权重进行划分并进行加权平均，得到社区治理绩效的总体评价结果。
该方法不仅可以避免主观性的干扰，还可以全面地反映社区治理的实际情况。
3、主成分分析法主成分分析法是一种通过寻找原始数据中的主成分来评估社区治理绩效的方法。
基于分析层次法的教育质量评价模型
基于分析层次法的教育质量评价模型随着人口结构的变化和社会经济的快速发展，对教育质量的要求越来越高。
教育质量评价是现代教育管理中的重要环节，对于提高教育质量、提升教学水平以及指导政策制定都具有重要意义。
基于分析层次法的教育质量评价模型成为了现代教育质量评价的一种重要方法。
一、分析层次法的基本原理和步骤分析层次法是以层次分析为基础的决策分析方法，它是由美国运筹学家托马斯·L·赛蒂斯于20世纪70年代提出的。
分析层次法是一种定性分析方法，它把层次化的复杂问题，通过逐层分解、层与层之间的比较与判断，得出最终的决策结果。
分析层次法主要包括如下步骤：1.建立层次结构模型：将问题分解为若干个层次，从而得到一个有层次结构的模型。
2.构造判断矩阵：对于每个节点，采用比较判断法来确定两两比较的重要程度。
3.计算判断矩阵的特征值和特征向量：通过计算矩阵的特征值和特征向量来确定各节点的权重，从而得到加权后的判断矩阵。
4.一致性检验：通过计算一致性指标，判断构造判断矩阵时是否存在较大的不一致性。
5.合成各级权重：通过合成各级节点的权重，确定各个层次的全局权重。
6.综合评判：将所研究的对象分别归到各级指标中去，确定各个指标及各级权重的重要性大小，得出最终的评价结果。
二、分析层次法在教育质量评价中的应用分析层次法是一种全面、科学、定量化的教育质量评价方法，同时也是一种较为科学、可以紧密结合实际的评价工具。
在教育管理中，分析层次法可以用来评价教育质量、评估办学水平等。
1.建立教育质量评价模型教育质量评价模型是指评价体系、评价指标和评价方法三个方面的总和，是教育质量评价的核心。
利用分析层次法可以建立一个科学完整的教育质量评价模型，通过对教师、课堂、校园、课程、实践等各个方面进行系统化的评价，精确分析出教育机构的强度和不足，从而有针对性地提高教育质量。
2.确定评价指标评价指标是教育质量评价的重要内容之一，是教育质量评价具体实现的依据。
层次分析法在评价体系中应用的一点研究
李艳军 王广：层次分析法在评价体系中 法在 评价 体 系 中应用 的一点研 究
李 艳 军 王 广 １中国海洋大学数 学科学学院 山东青岛 ２６６１００ ２潍坊科技学院基础部 山东寿光 ２６２７００ 摘 要 通过研 究辅 导员综 合素质 构成 、评 价 的特 征和评 价方法 ，在 分析现 有辅 导员综合 素质评 价体 系优缺 点的基 础上 ，采用 层次 分析法 和模 糊综合 评判 建立评 价指 标和 设计合 理 的指标权 重 ，制 定一套较 为 合理可 行 的评价指 标 体系 ，研究探索 出一种 比较适 合辅 导员 队伍 整体素 质考核 的方法 。 关键 词 综合素 质；评 价标准 ：层次分 析法 中图分类 号 ：Ｇ６４５ 文 献标识 码 ：Ｂ 文 章编号 ：１６７１ ４８９１（２ＯＬＯ）３０—００５０ ０２
辅 导 员综 合 素质 测 评 是 学校 每年 都 需 要进 行 的一 项 考 核 工作 ，设计 并 制定 科 学 、合 理 、切 实 可行 的辅 导 员 综 合 素质 评 价标 准体 系 ，建立 一 个适 应 新情 况 、便 捷 、
有条不 紊地做 好班 级管理 工作 。 １．３有利 于促进 辅导 员全面 发展
的原型 辅导 员综合素 质评价 系统 。
３ 辅 导 员综 合 素 质 的 绩效 考 核 评 价 指标 体 系 的建 立 与 实证 分析
３．１评价 系统 中信 息 的获取 与测量方 法 １）信 息获 取 的方 法 。① 资 料 法 ：评价 者要 看 一 些
中共 中 央 国 务 院 《关 于深 化 教 育 改 革 全 面 推 进 型 ，对 模 糊综 合 评判 和 层 次分 析 法 的数 学 思想 和 方法 进
素质 教 育 的决 定 》指 出 ，实 施素 质 教 育 ，就是 全 面 贯彻 行简 要介 绍 ；２）建 立辅 导 员综 合考 核 评估模 型 ，为评 估 党 的 教 育方 针 ， 以提 高 国 民素质 为根 本 宗 旨， 以培 养 学 建立 统一 平 台；３）设计 辅导 员综合 考核 评价 数据 ，保证
层次分析法在风险评估中的应用研究
层次分析法在风险评估中的应用研究风险是企业和个人在发展和生活中所必须面对的问题，对于任何一项活动，风险评估都是不可缺少的一个环节。
然而，人们对风险的认知程度不同，由此产生了不同的风险评估方法。
层次分析法(Hierarchical Analysis Method, AHP)作为一种较为科学的评估工具，不仅逐渐被广泛应用于各个领域，也在风险评估中发挥重要作用。
一、层次分析法的概述层次分析法，又称层次分解法，是一种用于处理复杂决策问题的方法。
该方法首先将决策问题层次化，然后通过建立层次体系，量化各因素之间的权重比较。
从而得出最终的决策结果。
层次分析法通常需要经过以下步骤：1、确定目标及准则。
明确评价的目标和相关的评价准则。
2、建立层次结构。
建立一个层次结构图，将目标和准则细化为多层次子目标和子准则。
该图通常采用树状结构。
3、确定因素对目标的重要程度。
通过专家调查、问卷调查、比较分析等方式，建立一个判断矩阵，根据判断矩阵来确定各因素对于目标的重要程度。
4、计算权重。
根据各因素对目标的重要程度以及各因素之间的权重关系，计算出各因素的权重。
5、综合评价。
根据各因素的权重，确定最终的评价结果。
二、层次分析法与风险评估的应用层次分析法是一种定量分析方法，从而使风险评估更加科学化和精准化。
它可以对各种风险因素进行量化分析、对比和权衡。
同时，还可以提供一种灵活的工具，以适应对不同类型的风险评估。
下面将通过两个实例来说明其应用。
1、层次分析法用于环境风险评估在环境保护上，层次分析法被广泛应用。
例如，面对一个工业企业的投资计划，需要对其可能产生的环境影响进行评估。
首先，对于企业的投资计划进行层次分析，包括了目标、准则、策略等方面，并通过专家评估得到各个层次的权重。
然后，通过对比工业企业的不同投资计划所带来的环境风险，从而得出最终的投资计划。
在多个层次中，环境影响因素分别被量化为不同的级别。
通过一系列的比较和判断，就可以得出针对不同投资计划的综合评价，包括环境风险和经济效益等方面。
层次分析法分析(AHP)及实例教程
设定评价标准
根据问题背景和目标，设定合理的评价标准，如 成本、效益、风险等。
识别关键因素和指标
关键因素识别
分析影响决策目标的关键因素，如市 场需求、技术水平、资源条件等。
指标选取
针对每个关键因素，选取具体的评价 指标，如市场份额、创新能力、资源 利用率等。
构建递阶层次结构图
目标层
准则层
将决策目标作为最高层， 表示解决问题的总体目标。
层次分析法分析 (AHP)及实例教程
目录
• 层次分析法(AHP)概述 • 构建层次结构模型 • 构造判断矩阵与权重计算 • 实例教程：以某企业投资决策为例 • AHP优缺点及改进方向 • 总结与展望
01
层次分析法(AHP)概述
AHP定义与发展历程
定义
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种定性与定量相结合的、系统化、 层次化的分析方法。它通过将复杂问题分解为若干层次和因素，对各因素进行两两比较，构造 判断矩阵，进而计算各因素的权重，为决策问题提供定量依据。
对计算得到的权重进行一致性检 验，确保结果的合理性和准确性。
一致性检验与调整策略
一致性检验方法
通过计算一致性指标CI和随机一 致性指标RI，判断判断矩阵的一 致性。
调整策略
当判断矩阵不满足一致性要求时， 需要对判断矩阵进行调整，包括 调整元素值、重新构造判断矩阵 等方法，直至满足一致性要求。
注意事项
针对缺点提出改进措施
1 2
提高数据质量和数量
通过改进数据采集和处理方法，提高数据的质量 和数量，减少数据不准确和不完整对决策结果的 影响。
引入客观标准
在构建判断矩阵时，可以引入客观标准和量化指 标，减少主观判断对决策结果的影响。
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2•评估方法概述
2.1层次分析法（AHP）
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。
它是美国运筹学家T. L. Saaty教授于20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。
人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。
层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法，其基本思路是评价者通过将复杂问题分解为若干层次和若干要素，并在同一
层次的各要素之间简单地进行比较、判断和计算。
这样就可以得出不同替代方案的重要度，从而为选择最优方案提供决策依据。
运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：
（1）建立递阶层次结构模型；
（2）构造出各层次中的所有判断矩阵；
（3）层次单排序及一致性检验；
（4）层次总排序及一致性检验。
下面分别说明这四个步骤的实现过程。
2.1.1递阶层次结构的建立与特点
应用AHP分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。
在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。
这些元素又按其属性及关系形成若干层次。
上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。
这些层次可以分为三类：
（1）最高层：这一层次中只有
一个元素，一般它是分析问题的预
定目标或理想结果，因此也称为目
标层。
（2）中间层：这一层次中包
11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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采翌曰标
图1 AHP评估层次结构示意图
评住项目
第一自
讦估碘目班
I第Z尉
含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。
（3）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或方案层。
递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地层次数不受限制。
每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。
这是因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。
2.1.2构造判断矩阵
层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。
在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时，遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。
此外，当影响某因素的因子较多时，直接考虑各因子对该因素有多大程度的影响时，常常会因考虑不周全、顾此失彼而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据，甚至有可能提出一组隐含矛盾的数据。
Saaty等人建议采取对因子进行两两比较建立成对比较矩阵的办法。
即每次取两个因子X i和X j，以a j表示X i和X j对Z的影响大小之比，全部比较结果用矩阵
A （a ij）n n表示，称A为Z X之间的成对比较判断矩阵（简称判断矩阵）。
容易看出，若X i与X j对Z的影响之比为a ij，则X j与X i对Z的影响之比应为
a ji 。
若矩阵A （a）.满足：
a
ij
1
（1
）a
j
0，（2）a ji （i, j 1,2, , n），
a
ij
则称之为正互反矩阵（易见a ii 1，i 1, ,n）。
关于如何确定a ij的值，Saaty等建议引用数字1〜9及其倒数作为标度。
表1列
出了1〜9标度的含义。
从心理学观点来看，分级太多会超越人们的判断能力，既增加了作判断的难度，又
容易因此而提供虚假数据。
Saaty 等人还用实验方法比较了在各种不同标 度下
人们判断结果的正确性，实验结果也表明，采用 1〜9标度最为合适。
应该指出，一般地作
n(n 1)
次两两判断是必要的。
有人认为把所有元素都
2
和某个元素比较，即只作n 1个比较就可以了。
这种作法的弊病在于，任何一个 判断的失误均可导致不合理的排序，而个别判断的失误对于难以定量的系统往往 是难以避免的。
进行
n(n
◎次比较可以提供更多的信息，通过各种不同角度的
2
反复比较，从而导出一个合理的排序。
2.1.3
层次单排序及一致性检验
判断矩阵A 对应于最大特征值 max 的特征向量W ，经归一化后即为同一层次 相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序。
由于各要素之间的重要程度为两两比较之相对值， 因此各项要素的权重需透
过累加计算求得，如表2所示。
A3 1 11/a13
1
1
1/a23
1
1
1 …
1 1
1 1
1/a3n
1
1
1 A n 1
1/a1n
1
1/a2n
1 1
1/a3n …
1
1
表中：a12 : A 要素对A 2之相对重要程度，a21 1/a12;
的评估系数和）：T n 亦&2n 83. a .n ； W n （A n 的权重）：T n /T , T T i T ?
T n ；
上述构造成对比较判断矩阵的办法虽能减少其它因素的干扰， 较客观地反映 出一对因子影响力的差别。
但综合全部比较结果时，其中难免包含一定程度的非 一致性。
我们可以由max 是否等于n 来检验判断矩阵A 是否为一致矩阵。
由于特
征根连续地依赖于a j ，故max 比n 大得越多，A 的非一致性程度也就越严重，max 对应的标准化特征向量也就越不能真实地反映出
X {X i ， ,X n }在对因素Z 的
影响中所占的比重。
因此，对决策者提供的判断矩阵有必要作一次一致性检验， 以决定是否能接受它。
对判断矩阵的一致性检验的步骤如下： （1）计算一致性指标CI
（2）查找相应的平均随机一致性指标 RI 。
对n 1, ,9，Saaty 给出了 RI 的值, 如表3所示:
RI 的值是这样得到的，用随机方法构造500个样本矩阵：随机地从1〜9及其 倒数中抽取数字构造正互反矩阵，求得最大特征根的平均值
'max ，并定义
（3）计算一致性比例CR
CI
max
n 1
(1)
RI
max
n
(2)
CR C 1
（3）RI
当CR 0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正。
2.1.4层次总排序及一致性检验
上面我们得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。
我们最终要得到各元素，特别是最低层中各方案对于目标的排序权重，从而进行方案选择。
总排序权重要自上而下地将单准则下的权重进行合成。
设上一层次（A层）包含A i, ,A m共m个因素，它们的层次总排序权重分别
为,a m。
又设其后的下一层次（B层）包含n个因素B i, ,B n，它们关于A j 的层次单排序权重分别为b ij, ,b nj （当B i与A j无关联时，b j 0 ）。
现求B层中各因素关于总目标的权重，即求B层各因素的层次总排序权重b i, ,b n，计算
m
按表4所示方式进行，即b i b ij a j，i 1, , n
j i
对层次总排序也需作一致性检验，检验仍象层次总排序那样由高层到低层逐层进行。
这是因为虽然各层次均已经过层次单排序的一致性检验，各成对比较判
断矩阵都已具有较为满意的一致性。
但当综合考察时，各层次的非一致性仍有可
能积累起来，引起最终分析结果较严重的非一致性。
设B层中与A j相关的因素的成对比较判断矩阵在单排序中经一致性检验，求得单排序一致性指标为Cl(j)，( j 1, ,m )，相应的平均随机一致性指标为RI(j) ( Cl (j)、Rl(j)已在层次单排序时求得)，则B层总排序随机一致性比例
为：
m
Cl(j)a j
CR 善(4)
Rl(j)a j
j i
当CR 0.10时，认为层次总排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果。