综合评价指标筛选方法综述

综合评价指标筛选方法综述

提要本文综述了国内综合评价时基于指标区分度、相关性、代表性、层次分析法、回归方程法、专家法的各种指标筛选方法现状。

关键词：指标筛选；条件广义方差；极大不相关；比较矩阵；主成分

科学的评价指标体系是综合评价的重要前提，只有科学的评价指标体系，才有可能得出科学的综合评价结论，在构造综合评价体系框架时，初选的评价指标可以尽可能的全面。在指标体系优化的时候则需要考虑指标体系的全面性、科学性、层次性、可操作性、目的性等。当指标太多时，就会有很多重复指标，相互干扰，这就需要正确的、科学的方法筛选指标。国内学者对综合评价中筛选指标提出了自己的方法，主要集中在统计和数学方法上。

一、基于区分度的分析方法

区分度是表示指标之间的差异程度，区分度越大，说明指标的特性越大，越具有代表性。

二、基于相关性的分析方法

同一指标体系中的指标之间的重迭性应该尽量的低，否则指标出现冗余，分析结果很容易失真。

三、层次分析法筛选指标

五、基于代表性筛选指标

张尧提出的主成分法，把主成分上系数大的变量留下，因为这些变量对主成分的贡献大，那么其他次要变量就可以剔除。邱东提出了另一种主成分删除变量的方法。把最后一个主成分线性式中权数最大的指标去除，因为该指标在该分量中起主要作用，而该分量对全部信息的贡献很少，说明该指标对全部信息的贡献也很少。对剩余指标进行重复分析和指标剔除过程，最后就可以得到几个代表性指标。用主成分筛选指标一个较严重的问题就是可能出现某个指标在第一主成分和最末主成分上的权重都很大，那么这个方法就不适用了。苏为华是采用聚类分析中的“指标聚类”来对原指标进行归类，然后根据一定的选择标准，可以是指标类数又或是指标相关性“阀值”确定出相应的分类数，从每一类中选择一个或若干个代表性指标，最后构成一个指标体系。

六、基于专家意见的筛选方法

专家法最著名的就是德尔菲法，优点和缺点都很显著，但其主观性太强，耗时成本高，所以应用的较少。王铮提出综合回归法，对于初始指标采用专家方法进行指标集的过滤与净化，将专家都认为不需要的指标及权数很小的指标剔除，然后再通过“效度净化”、“信度净化”、“模糊聚类”三种途径进行指标筛选。对效度在0.2～0.4的指标进行修正，删除或修正效度在0.2以下的指标。这种方法的缺点就是必须进行专家评估，使其操作性大大降低。