筛选评价指标的综合方法(完稿)

筛选评价指标的综合方法(完稿)
筛选评价指标的综合方法(完稿)

油田开发效果综合评价指标筛选的组合方法

李斌1毕永斌2潘欢2樊会兰2

(1中国石油冀东油田公司2中国石油冀东油田公司勘探开发研究院)

摘要随着油田开发工程的发展,需要改变过去对油田开发效果单一评价及确定评价指标凭经验的状况,必须要进行综合评价。而筛选评价指标又是进行综合评价的前提。筛选的正确与否,关系到评价结果的可靠与可信。在简单分析了筛选方法的利弊后,采用简化的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合方法。组合筛选方法将定性与定量指标相结合,技术、经济、管理等方面指标相结合,从系统论的整体性出发,在影响油田开发效果的因素中优化筛选出具有代表性、独立性,并能反映评价油田开发效果指标,避免了因量纲、单位、数值量级的不同,而造成的筛选前需进行评价指标一致化与无因次化处理,降低了计算量,提高了工作效率,简单便捷。从筛选评价指标两种方法的结果看,应该说是可行的。

关键词油田开发影响因素筛选指标综合评价组合方法

The combination method of screening in comprehensive evaluation index of Oilfield development effect

LI Bin Biyongbin panhuan

jidong oilfield company of CN PC

Abstract:It is necessary to carry out comprehensive evaluation and need to change the past in oilfield exploitation effect a single evaluation and the evaluation indexes of the situation with experience along with the development of oilfield development project. Screening evaluation index is the premise of the comprehensive evaluation. The screening of the correct or not, related to the evaluation results reliable and credible . Use combination method of simplified experts a scoring method, method of specific gravity and Clustering analysis after analyzes the advantages and disadvantages of screening method. Combination screening method combined the qualitative and quantitative and combined with technology, economy, management and so on various index, From the viewpoint of the integrity of the system theory, optimization Selected representative, independence, and can reflect the evaluation index of oilfield development effect from Influence factors of oilfield development effect, I t avoids uniformization and non-dimensional processing because of the different of Dimension, unit, orders of magnitude different. It reduces the computational complexity, improve work efficiency, simple and convenient. It is

feasible from the results of the two methods screening evaluation index.

Key words: oilfield development; influence factors; screening index; comprehensive evaluation; combination method

综合评价是日常生活中经常遇到的问题,它已渗透到政治、经济、军事、文化、体育、医学等各个领域,涉及到统计学、经济学、数学、工程学、信息学、计算机学等诸多学科,逐步形成一个多学科交叉的新领域。评价方法也不断发展,愈来愈丰富。由单指标向多指标、由定性向定量、由传统方法向多元统计、运筹学、模糊数学、信息论、灰色理论等方面发展。

所谓综合评价(Comprehensive evaluation,CE)简单的说就是运用科学的方法从不同侧面对评价对象进行整体性评价。CE方法大致分为九类:定性评价法、技术经济分析法、多属性决策法、运筹学法、统计分析法、系统工程法、模糊数学法、对话式评价法、智能化评价法等。但这些方法仍存在着多方法评价结论的非一致性、评价方法的适应性限制、理论研究与实际应用脱节等问题[1]。CE体系的基本要素应包含评价人员、评价对象、评价原则、评价目的、评价指标、评价模型、评价环境(含上级要求、政策变化、设备支持系统等),它们有机组合,构成了一个CE系统。然而,这种有机组合当前仍有一定难度,因此,今后CE的研究方向应是多评价方法集成,并综合评价对象集、评价目标集、评价人员集、评价方法及与其他先进技术于一体[2],形成“人—机—评价对象—评价方法”一体化评价模式。

各种评价在石油工业的勘探、开发、运输、炼制等亦广泛应用。然而,这种“评价”并未体现系统的整体性。油田开发效果是需要评价或评估的,但以往的评价往往是单项的,或侧重于油藏工程、或侧重于钻采工程、或侧重于经济评价、或侧重于油藏管理等,而且这些评价或寓于开发方案编制中,或寓于油藏动态分析中,或寓于规划计划中,等等,很少进行从整体性出发的油田开发效果综合评价。有些研究虽然提到“综合评价”[3,4,5],但从文中评价指标看仍是纯技术性指标。那么,要进行综合评价,就要建立评价体系,其中有一个必不可少的步骤是评价指标的筛选、优化。

1.影响油田开发效果的因素

油(气)田开发系统是开放的灰色的复杂巨系统。油(气)田

开发系统是由自然界自行组织与人为构筑相结合的共建系统,是一个复合系统[3],它具有社会性与自然性的二重特性[4]。因此,在设计评价系统时,就应从整体性、综合性、系统性考虑,进行油田开发效果的综合评价。CE具有多层次、多评价对象、多方案、多开发阶段的特点。

从油田开发系统论的整体性和二重性出发,可影响开发效果的技术、管理、经济指标达数十个之多,粗略统计大约有开发地质、油藏工程、钻采工程、开发管理、开发经济等类,其中部分因素如图1所示。

这些因素仍可继续分为更多低层次因素,充分体现了油田开发系统的层次性、动态性、系统性、开放性。同时各因素间具有相互联系、相互约束的特性。

图1 影响油田开发效果因素图

Figure 1 factor map of affect oil field development effect

2.评价指标筛选方法的问题

图1列出的影响因素有的具有相关性,有的具有相似性,它们不可能都是反映油田开发效果的指标,因此不可能也没必要全选为评价指标。过去有相当多的人筛选指标往往是经验性的,很少按照科学的数学方法进行筛选。

在数学方法中,专家评选法、最小均方差法、极大极小离差法、相关系数法、回归分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、聚类分析法等都可以作为筛选方法。由于这些被筛选指标具有不同特性与要求,有些指标如油藏类型、构造复杂程度、地层能量保持水平、水驱油状况、健康安全环保等基本上是定性类的指标,而定性类的指标往往带有一定的模糊性或者灰性。有些指标如储量控制程度、储量动用程度、地质储量采出程度、剩余可采储量采出程度、月平均产量、年累积产油量、最终采收率、净现值等,期望它们的取值越大越好,称之为极大型指标;有些指标如自然递减率、综合递减率、综合含水、含水上升率、采油成本、投资回收期等,期望它们的取值越小越好,称之为极小型指标;有些指标如地质储量采油速度、剩余可采储量采油速度、地层能量保持水平、注采比、井网密度、储采比等,既不期望其值越大,也不期望其值越小,而是期望它们的取值能在某一范围内,称之为区间型指标。它们不仅有量纲、单位的不同,而且有时数值的数量级也相差很大。因而,在筛选评价指标前必需进行评价指标一致化、无因次化处理。只有进行了科学的技术处理以后使用,才能使CE的结果不被歪曲或失真。但是,一是这些被筛选指标的不确定性和动态变化特征,使评价指标一致化、无因次化处理增加了难度;二是初选指标往往很多,处理工作量很大;三是这些筛选方法本身也存在不足与局限性,而且大部分方法又相对复杂,限制了方法的使用。如专家评选法、专家调研法、专家打分法、德尔菲法等其实质上是一样的,基本上都是向专家发函、征求意见的调研方法。评价者可根据评价目的的要求、评价对象的特征,在设计的调查表在列出若干评价指标,分别征询专家的意见,将征询结果进行数理统计处理,并反馈给专家,经多次征询,若意见比较集中则将这些指标再次反馈给专家,最后确定评价指标。这些方法实际是一种定性方法,除了主观性较强、评价结论难收敛外,还存在需多次反复,实际操作难度大,仅能用于静态评价等问题。而最小均方差法、极大极小离差法、相关

系数法、聚类分析法等其他方法多属于统计分析方法,需要统计大量的数据,限制了它的适用性。因此,为了扬长避短、方便快捷、适用有效,采取多方法的组合,并加以改进,形成了一种新的综合方法。

3.组合筛选方法

筛选时应遵循少而精、科学性、可行性、经济性等(其中可行性主要体现可操作性、可比性、指标可量化性与普适性等技术性指标)原则,并从系统论的整体性出发,优化筛选出具有代表性、独立性,并能反映油田开发效果的指标体系。

组合筛选方法主要采用定性与定量相结合,技术、经济、管理等方面指标相结合的方法。将图1影响油田开发效果的因素设计为调查表,进行初选。此时,筛选对象众多,存在处理难度大、工作量大、单方法局限性等问题,为了在筛选指标时避免这些问题,采用将影响因素划分为5类即开发地质、油藏工程、钻采工程、开发管理(分为2组)、开发经济,便于油田开发专家一次分类打分法。专家仅对具体指标进行打分,不涉及具体指标的量纲、单位、数值等,也不需要反复多次 。在此基础上,再采用比重法与聚类分析法进行筛选计算。故本文的方法是简化的专家打分法、比重法与聚类分析法的优化组合。

①设n 个油田开发专家,p 个评价指标,构成矩阵n p X ?

{}1112121222121,2,3,,1,2,3,,()

p p ij n n np i n j p x x x x x x X x x x x ==??

?

?== ? ?

???

(1)

②确定专家加权系数

由于油田开发专家的综合能力的差异,则赋予相应的加权系数。所谓综合能力,指观察能力、实践能力、思维能力、整合能力和交流(包括文字、语言、网络交流)能力,是对人们的德、智、体各方面的素质进行的评估和检测。但这种综合能力难以量化。笔者认为,在科技计算中应仅从技术角度考虑,综合能力可以工作经验、技术职称、最终学历、科学技术水平四方面体现,其中工作经验以工作年限N 表示,科学技术水平以获各级别

奖为准,虽然不能完全体现其能力,但便于量化且一目了然。因此,对工作经验、技术职称、最终学历、科学技术水平4方面赋予能表示其相对强弱的数值,以便考核某专家的综合能力。其标准如表1.

表1 专家综合能力评估指标表

计算加权系数i w :

111

k

k

k i n k

ik

i k a

w a

====

∑∑∑ (2)

③构建权矩阵A

()1112121222121

2p p i n n n np x x x x x x A Xw w w w x x x ?? ? ?==? ? ? ??? (3) 分别计算列和1

()n ij i xw =∑与总和11

p

n ij i j x ==∑∑

④计算比重

111()n

ij

i j p

n

ij

i j xw x

α====

∑∑∑ (4)

⑤进行给定置信水平(λ)的聚类分析

在油田开发各指标中,有相当多的指标间关系是模糊关系,因此,可利用模糊分类法对j α进行分类。将(4)式的计算结果按大小排序,给定置信水平(λ)后,使

j αλ≥

进行聚类。此处简化了建立各指标间模糊关系与经多次合成运算求对应的模糊等价关系等步骤。

⑥若分类计算筛选评价指标,则采用

{}max j j j x αλ

α≥= (5)

4.方法应用

4.1整体计算

①设 油藏类型(x 1)、油藏物性(x 2)、流体性质(x 3)、构造复杂程度(x 4)、储量丰度(x 5)、综合含水(x 6)、单井控制地质储量(x 7)、储量动用程度(x 8)、剩余可采储量变化率(x 9)、油水分布或剩余油分布(x 10)、地质储量采油速度(x 11)、剩余可采储量采油速度(x 12)、地层能量保持水平(x 13)、水驱油状况(x 14)、钻井成功率(x 15)、措施有效率 (x 16)、机采系统效率(x 17)、 完井方式(x 18)、自然递减率(x 19)、综合递减率(x 20)、含水上升率(x 21)、 最终采收率(x 22)、地质储量采出程度(x 23)、剩余可采储量采出程度(x 24) 、季平均产量(x 25)、累积产油量(x 26)、注采比(x 27)、储采比(x 28)、储量替换率(x 29)、 水平井与直井井数比(x 30)、井网密度(x 31)、井网形式(x 32)、开发管理方法与政策(x 33)、油水井综合时率(x 34)、健康安全环保(x 35)、采油成本(x 36)、净现值(x 37)、内部收益率(x 38)、产出投入比(x 39)、投资回收期(x 40)、百万吨产能投资(x 41)。

本次特请6位油田开发专家给初选指标打分,打分结果见表2 ②计算专家加权值

23322322

23321222122233

1

2ik a ?? ? ? ?=

? ? ? ? ??

?

按(2)式计算,得

(0.1923,0.1731,0.1923,,0.1346,0.1346,0.1723)T i w =

③计算列和、总和与比重,计算结果见表3

表3 各指标比重值()jα按大小排序表

αTable 3 sort table by size of Each index proportion value()

④聚类分析

在[0.0,0.5]区间内,设λ分别等于0.4,0.3 0.2。

α≥时,可将x15、x8、x21、x22、x38即钻井成功率、储当0.4

j

量动用程度、含水上升率、最终采收率、内部收益率分为一类;α≥时,可将x11、x19、x40、x4、x33、x1即地质储量采油速当0.3

j

度、自然递减率、投资回收期、构造复杂程度、开发管理方法与

α≥时,可将x6、x20、x23、x5、政策、油藏类型分为一类;当0.2

j

x12、x2、x39、x36、x7、x31、x32、x24、x41、x37、x14、x10、x26即综合含水、综合递减率、地质储量采出程度、储量丰度、剩余可采储量采油速度、油藏物性、产出投入比、采油成本、单井控制地质储量、井网密度、井网形式、剩余可采储量采出程度、百万吨产能投资、净现值、水驱油状况、油水分布或剩余油分布、累积产油量分为一类;余者另分为一类(图2)。

图2 筛选评价指标聚类谱系图

Figure 2 cluster dendritic diagram of screening evaluation index 4.2分类计算

4.2.1开发地质类

①设油藏类型(x1)、油藏物性(x2)、流体性质(x3)、构造

复杂程度(x4)、储量丰度(x5)、综合含水(x6)、单井控制地质

储量(x 7),专家打分组成下列矩阵

111213141516

17212223242526273132

33343536374142434445464751525354555657616263646566

67866

888104635000868.59.589.59850957955331010586488x x x x x x x x

x x x x x x x

x x x x x x X x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ??????????=???????

???

?

?=85??????????????????

②计算专家加权值 ,同上。 ③计算列和与总和

6

1

()

ij

i xw =∑={5.7382,4.7367,3.3299,6.1583,4.9422,5.4999,

4.4806} 1,2,3,,7j =

67

11

ij

i j x

==∑∑=34.8858

④计算比重 按(4)计算 {}

0.1654

0.13580.09550.1765

0.1417

0.15770.12

84j α= ⑤取最大值,若取0.16λ=,则

{}0.16

max j j j x αα≥=={0.1654 0.1765}

即开发地质类筛选的评价指标为油藏类型(x 1)、构造复杂程

度(x 4)。

油藏工程类、钻采工程类、开发管理类、开发经济类计算方法与步骤同4.2.1,不再重复。 4.2.2分类筛选结果

分类筛选评价指标结果为油藏类型、构造复杂程度、储量动用程度、地质储量采油速度、钻井成功率、措施有效率、含水上升

率、最终采收率、自然递减率、开发管理方法与政策、综合递减率、地质储量采出程度、内部收益率、投资回收期。

4.3两种分类方法比较

两种筛选结果见表4.

表4 两种分类方法比较表

个相同,说明两种筛选方法均可用。

评价指标是CE的基础。确定评价指标必须与评价目的、评价对象相一致,评价目的不同,所需的评价指标也不一样。评价指标不宜太多,太多不仅增大工作量,而且也可能增加指标间的相互影响;评价指标也不宜太少,太少有可能使指标的代表性降低。因此,在上述所筛选的指标中,删除影响油田开发效果的指标,如油藏类型、构造复杂程度、钻井成功率、开发管理方法与政策等,保留反映油田开发效果的指标,如储量动用程度、地质储量采油速度、含水上升率、最终采收率、自然递减率、综合递减率、地质储量采出程度、内部收益率、投资回收期等,并结合某一评价对象评价目的需要,依据具体情况在其余指标中有所取舍。

5.结语

由于油田开发工程的发展,需要改变过去对油田开发效果单一评价及筛选指标凭经验的状况,而要进行综合评价。CE体系的基本要素包含了评价人员、评价对象、评价原则、评价目的、评价指标、评价模型、评价环境(含上级要求、政策变化、设备支持系统等),它们有机组合,构成了一个CE系统。确定评价指标是CE的基础,本文仅涉及评价指标要素中的指标筛选,而筛选指标

又是确定评价指标体系的前提。筛选的正确与否,关系到评价结果的可靠与可信。现采用简化了的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合,避免了评价指标因量纲、单位、数值量级的不同,而造成的筛选前需进行初选指标一致化、无因次化处理,降低了计算量,提高了工作效率,简单便捷。从组合法两种方法筛选的结果看,应该说是可行的,所筛选指标亦符合油田开发的基本规律和油田开发工作者的基本观念。

参考文献

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评价指标方法概述

?综合评分法 ?FHW方法 ?软评价方法 ?德尔菲法 综合评分法 这一种方法是用于评价指标无法用统一的量纲进行定量分析的场合,而用无量纲的分数进行综合评价。 综合评分法是先分别按不同指标的评价标准对各评价指标进行评分,然后采用加权相加,求得总分。其顺序如下: 1、确定评价项目,即哪些指标采取此法进行评价。 2、制定出评价等级和标准。先制定出各项评价指标统一的评价等级或分值范围,然后制定出每项评价指标每个等级的标准,以便打分时掌握。这项标准,一般是定性与定量相结合,也可能是定量为主,也可以是定性为主,根据具体情况而定。 3、制定评分表。内容包括所有的评价指标及其等级区分和打分,格式如下表所示: 4、

根据指标和等级评出分数值。评价者收集和指标相关的资料,给评价对象打分,填入表格。打分的方法,一般是先对某项指标达到的成绩做出等级判断,然后进一步细化,在这个等级的分数范围内打上一个具体分。这是往往要对不同评价对象进行横向比较。 5、数据处理和评价。 (1)确定各单项评价指标得分。 (2)计算各组的综合评分和评价对象的总评分。 (3)评价结果的运用。将各评价对象的综合评分,按原先确定的评价目的,予以运用。 FHW方法 FHW(模糊、灰色、物元空间)方法是贺仲雄教授创立的一种新的决策、评价方法,是对德尔菲法的改进和发展,融合了德尔菲法、BS法(头脑风暴法)、KT法的优点,并采用了一些新兴学科的思路,如模糊数学、灰色系统理论、物元分析等,从而能定量处理联想思维,而把德尔菲法的咨询表改为FHW咨询表,把向专家咨询

的一个数(顺序、判断、打分)改为一个模糊、灰色物元。 FHW法的步骤为: (1)收集与指标相关的信息资料,以便能做出判断。 (2)填写“FHW评价表”:每个专家填写两次评价表。 第一次,不开讨论会,各自独立思考,充分发挥各自的判断才能,填写A轮评价表。这样 做的目的,是为了使专家在填表时不受“马太效应”的影响。 第二次,召开讨论会,会后再填写B轮表。讨论会上各抒己见,畅所欲言,不要求意见统一。这样可以相互启发,激发联想思维,讨论顺序,一般应和A轮表的填写顺序相反,以防止思维惯性的影响。经过讨论,专家填写B轮表时,尽可能对自己在A轮表中填写的数据作必要的修改。当然,允许不修改自己的意见。 (3) FHW方法计算各组评价指标。由于每个专家都进行了两轮咨询,所以每个项目都由两个数据,这两个数据便组成一个闭区间,组成模糊灰色物元空间,评价的结果需要得到一个数,所以必须在区间数投影到一个点上,由三种准则可供选择。 第一种,乐观准则。将区间数投影到最大值,这适用于评价条件从宽的情况。 第二种,悲观准则。将区间数投影到最小值,这适用于条件从严掌握的情况。 第三种,平均值准则。将区间数投影到两个端点的平均值。 然后计算主体评分T,总灰色N,白色优劣比S、灰色优劣比D、

综合评价指标体系构建方法

大庆石油学院学报 JOURNA L OF DAQI NG PETRO LE UM I NSTIT UTE 第28卷 第3期 2004年6月V ol.28 N o.3 Jun. 2004 收稿日期:2004-03-09;审稿人:赵俊平;编辑:王文礼 基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目(G 01-25) 作者简介:邵 强(1963-),男,副教授,主要从事经济评价、企业经济活动分析等方面的研究. 综合评价指标体系构建方法 邵 强1,李友俊1,田庆旺2 (1.大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆 163318; 2.大庆石油管理局人才劳动力交流中心,黑龙江大庆  163453) 摘 要:针对评价指标体系构建中存在的问题,提出用数理方法构建综合评价指标体系.给出了指标体系构建原则 的数学表达式,同时,根据指标重要程度是否相同分别建立了指标体系构建模型,并给出了指标体系构建的程序. 关 键 词:综合评价;指标体系构建;原则;方法;程序 中图分类号:F091.345 文献标识码:A 文章编号:1000-1891(2004)03-0074-03 多指标综合评价作为全面认识事物的重要方法,近年来受到了广泛的关注,据不完全统计,1994~2002年我国中文期刊发表的有关综合评价方面的学术论文达2770多篇,其研究范围涉及到了社会、经济、技术等方面.在多指标综合评价技术中,指标体系的构建是关键问题之一.构建合理的评价指标体系是科学评价的前提.目前,我国政府机构和专家学者们提出了涉及社会、经济乃至军事的上百种评价指标体系,由于缺乏严格的优选方法和程序,往往就同一评价对象给出了多种相差甚远的指标体系,因此,迫切需要对综合评价指标体系的构建方法进行研究.笔者从综合评价指标体系构建的原则出发,提出指标体系构建的数理方法,并给出指标体系建立的程序. 1 评价要素集与指标集的关系 综合评价某一事物所涉及的各相关要素构成评价要素集.各个要素的重要程度可能相同,也可能不同.用以评价该事物的一系列指标构成评价指标集.评价指标集是评价要素集的一个映射.一个评价要素集存在多个映射指标集.建立合理的评价指标体系就是在多个映射指标集中寻优.评价要素集和评价指标集之间存在4种映射关系,见图1.图1(a )是一对一关系,即一个评价指标只反映一个评价要素;图1(b )是多对一关系,即一个评价指标反映多个评价要素;图1(c )是一对多关系,即有多个指标共同反映同一个评价要素;图1(d )是多对多关系,即同时存在图1(b )和图1(c )的2种情况. 在4种映射关系中,一对一的关系最简单,也最理想,但在现实中很难找到;在一对一或多对一的映射关系中,指标间不存在重叠或交叉;在一对多或多对多的映射关系中,指标间存在重叠和交叉. 2 指标体系构建原则 关于建立指标体系的原则,目前有2种典型的表述:一是全面、不重叠(或交叉、或冗余)和指标易于取得;二是科学性、合理性和适用性[1-3].比较而言,第1种要比第2种更加明确.一套科学的指标体系首先应根据评价目的反映有关评价对象的各方面状况,如果指标体系不全面,就无法对评价对象做出整体判断;其次,指标间不能重叠过多,过多的重叠会导致评价结果失真,即使对重叠进行适当的修正[4],也会增加计算的难度和工作量;最后,计算指标所需要的数据应是容易采集的,指标容易计算或估计,否则指标体系就无法应用.因此,建立指标体系应遵循评价指标尽可能全面、不重叠和易于取得的原则. ? 47?

基于主成分分析法的供应商评价指标筛选

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/2212113025.html, 基于主成分分析法的供应商评价指标筛选 作者:孙蒙蒙赵茂松纪赛赛 来源:《物流科技》2017年第10期 摘要:针对传统的供应商评价与选择方法的主观性过强的问题,文章利用相似性度量理 论中的x■统计量,在专家评分的基础上,构造出每两两指标之间的相关系数矩阵,再运用主成分分析法做因子分析,根据因子载荷矩阵得出主成分与原始指标的相关系数,再确定出阈值,剔除相关系数小于阈值的指标,从而实现指标的筛选。最后,以L公司的供应商为例,进行了实证研究。验证了该方法的实用性和有效性。 关键词:供应商评价与选择;皮尔逊相关系数;主成分分析;指标筛选 中图分类号:F272 文献标识码:A Abstract: In view of the fact that the traditional methods of supplier evaluation and selection are too subjective. Based on the chi-square statistic in similarity measure theory, the correlation coefficient matrix between indexes is constructed on the basis of expert scores, then the principal component analysis is used to do factor analysis. According to the factor load matrix, the correlation coefficient between the principal component and the original index is obtained, and then the threshold is determined, and eliminate the index of correlation coefficient which is smaller than the threshold. So as to filter the index. Finally, taking a company as an example, an empirical study is conducted. The practicability and effectiveness of the method are verified. Key words: supplier evaluation and selection;Pearson's correlation coefficient;principal component analysis; index sselection 0 引言 供应商作为供应链的源头,在供应链的竞争中起着至关重要的作用,所以供应商的评价与选择也成了供应链管理中的一个重要环节[1]。对供应商进行评价需要建立供应商评价指标体系,指标的选择与确定也是值得研究的一个重要课题。指标的选取要遵循科学全面、切实可行、具有可操作性、独立性强等原则。如果设置的评价指标没有太大的独立性,那么可能会出现多个指标只是评价的同一项,会出现很多无用功。这样会增加指标权重确定的难度。 指标的筛选方法也有很多种,如灰色关联分析法[2],极大不相关法[3],模糊数学方法[4],但是这些方法主观性太强,得出的结果差异也很大,在很多综合评价的问题中不能得到 应用。结果不尽人意。所以本文在专家评判的基础上,引进主成分分析法[5],由相关系数确 定主成分,再根据相似性度量理论用皮尔逊x■近似相关系数[6],有效地解决了指标之间的相关度的统计问题。本文最后以某公司为例进行了分析与验证。

多指标综合评价方法

技术资料3: 多指标综合评价方法 评价是根据确定的目的来测定对象系统的属性,并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用行为,整个过程离不开评价者的参与,而综合评价作为评价的一种也需要评价者做出相应反应或指示,而很多综合评价过程易受到评价者的干预,使评价结果产生偏差。 主成分分析能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得比较简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分信息。而且,伴随主成分分析的过程,将会自动生成各主成分的权重,这就在很大程度上抵制了在评价过程中人为因素的干扰,因此以主成分为基础的综合评价理论能够较好地保证评价结果的客观性,如实地反映实际问题。主成分综合评价提供了科学而客观的评价方法,完善了综合评价理论体系,为管理和决策提供了客观依据,能在很大程度上减少了上述不良现象的产生。 所以在社会经济、管理、自然科学等众多领域的多指标体系中,如节约型社会指标体系、生态环境可持续型指标体系、和谐社会指标体系、投资环境指标体系等,主成分分析法常被应用于综合评价。 一、主成分分析原理和模型 (一)主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。最经典的做法就是用F 1 (选取的第 一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F 1)越大,表示F 1 包 含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F 1应该是方差最大的,故称F 1 为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取 F 2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F 1 已有的信息就不需要再出 现再F 2中,用数学语言表达就是要求Cov(F 1 , F 2 )=0,则称F 2 为第二主成分,依 此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。(二)主成分分析数学模型 F2=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p =a 1m ZX 1 +a 2m ZX 2 +……+a pm ZX p

筛选评价指标的综合方法(完稿)

油田开发效果综合评价指标筛选的组合方法 李斌1毕永斌2潘欢2樊会兰2 (1中国石油冀东油田公司2中国石油冀东油田公司勘探开发研究院) 摘要随着油田开发工程的发展,需要改变过去对油田开发效果单一评价及确定评价指标凭经验的状况,必须要进行综合评价。而筛选评价指标又是进行综合评价的前提。筛选的正确与否,关系到评价结果的可靠与可信。在简单分析了筛选方法的利弊后,采用简化的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合方法。组合筛选方法将定性与定量指标相结合,技术、经济、管理等方面指标相结合,从系统论的整体性出发,在影响油田开发效果的因素中优化筛选出具有代表性、独立性,并能反映评价油田开发效果指标,避免了因量纲、单位、数值量级的不同,而造成的筛选前需进行评价指标一致化与无因次化处理,降低了计算量,提高了工作效率,简单便捷。从筛选评价指标两种方法的结果看,应该说是可行的。 关键词油田开发影响因素筛选指标综合评价组合方法 The combination method of screening in comprehensive evaluation index of Oilfield development effect LI Bin Biyongbin panhuan jidong oilfield company of CN PC Abstract:It is necessary to carry out comprehensive evaluation and need to change the past in oilfield exploitation effect a single evaluation and the evaluation indexes of the situation with experience along with the development of oilfield development project. Screening evaluation index is the premise of the comprehensive evaluation. The screening of the correct or not, related to the evaluation results reliable and credible . Use combination method of simplified experts a scoring method, method of specific gravity and Clustering analysis after analyzes the advantages and disadvantages of screening method. Combination screening method combined the qualitative and quantitative and combined with technology, economy, management and so on various index, From the viewpoint of the integrity of the system theory, optimization Selected representative, independence, and can reflect the evaluation index of oilfield development effect from Influence factors of oilfield development effect, I t avoids uniformization and non-dimensional processing because of the different of Dimension, unit, orders of magnitude different. It reduces the computational complexity, improve work efficiency, simple and convenient. It is

评价指标体系构建原则及综合评价方法

评价指标体系构建原则及综合评价方法设置评价指标体系时一般要遵循以下原则: (1)区域性原则 衡量一个研究对象的运行情况,要从特定的区域出发因地制宜、发挥优势,评价指标要具有针对性。 (2)动态性原则 研究对象是一个动态的过程,指标的选取不仅要能够静态的反映考核对象的发展现状,还要动态的考察其发展潜力。选取的指标要能够具有动态性,可以衡量同一指标在不同时段的变动情况,并且要求所选指标在较长的时间具有实际意义。 (3)可量化原则 数据的真实性和可靠性是进行监测的前提条件和重要保障,需要大量的统计数据作为支持。选取的指标应该具有可量化的特点,在保证指标有较高反映考核对象的前提下,能够直接查到或者通过计算间接得到指标数据,以保证评价的可操作性,同时数据来源要具有权威性,这样能保证正确评估研究对象。(4)层次性原则 一级指标同时分别设立多个具体的子指标。在众多指标中,把联系密切的指标归为一类,构成指标群,形成不同的指标层,有利于全面清晰的反映研究对象。 综合评价方法的选取: 随着计算机技术飞速发展和普遍应用,用于定量评价多指标问题的多指标综合评价法被广泛应用到经济、生活的各个方面,特别是SAS、SPSS等统计软

件的使用更加提高综合评价法的实用性。目前用于分析多指标体系的综合评价方法主要有模糊综合评价法、灰色综合评价法、数据包络分析法(DEA 法)、层次分析法、主成分分析法以及因子分析法以等多种方法,不同方法的评价结果都是依据指数或分值对参评对象的综合状况进行排序评价。 在综合评价过程中,指标权重的确定十分重要。对指标赋值主要有主观赋值和客观赋值,也有将主观、客观赋值法结合起来的。对于指标数量比较大时,采用传统的主观赋值法确定指标的权重则难以全面把握众多指标,依赖主观判断会增大或降低一些指标的重要程度,导致实证的结果难以反映客观实际情况。客观赋值法如主成分分析法、变异系数法、熵值法等,权重的确定是根据各项指标的变异程度或者各指标之间的相互关系。具体采用哪一种方法需要根据所构建指标体系的特点以及实证的目的来确定。 综合评价方法的选取要依据研究对象的特点而定,采用客观赋权法的主成分分析能避免主观因素的影响,且提取主成分也能减少工作量。以下对常用的层次分析和主成分分析两种综合评价方法做简单介绍。 (1)层次分析法 层次分析法(The Analytic Hierarchy Process )简记AHP ,是美国运筹学家等人提出的一种定量和定性分析相结合的多准则决策方法,广泛应用于分析复杂的社会、经济以及科学管理领域的问题。其基本原理是通过构造层次分析结构,排列组合得出优劣次序来为决策者提供依据。具体步骤如下:首先构建包括目标层、准则层和指标层三个层次的层次分析结构模型,反映系统各因素之间的关系。其次是构造判断矩阵,将各层因素进行两两比较,对于各因素之间重要性的比较可以通过专家咨询法,判别主要依据常用的1-9标度法。然后对1.0<=RI CI CR

多指标综合评价方法及权重系数的选择

多指标综合评价方法及权重系数的选择 来源:中国论文下载中心 [ 09-02-01 10:17:00 ] 编辑:studa20 作者:王晖,陈丽,陈垦,薛漫清,梁庆 【摘要】由于计算机的发展及一些相关领域的不断深入研究,综合评价方法得到了不断的发展和改进。而指标权重系数的确定方法作为综合评价中的重中之重,近几年来也取得了一些新的进展。本文对多指标评价方法和权重系数的选择进行概括介绍。 【关键词】多指标综合评价;评价方法;权重系数;选择 基金项目:广东药学院引进人才科研启动基金资助项目( 2005ZYX12)、广州市科技计划项目( 2007J1-C0281)、广东省科技计划项目(2007A060305006) 综合评价是利用数学方法(包括数理统计方法)对一个复杂系统的多个指标信息进行加工和提炼,以求得其优劣等级的一种评价方法。本文就近年来国内外有关多指标综合评价及权重系数选择的方法进行综述,以期为药理学多指标的研究提供一些方法学的资料。 1 多指标综合评价方法 1.1 层次分析加权法(AHP法)[1] AHP法是将评价目标分为若干层次和若干指标,依照不同权重进行综合评价的方法。 根据分析系统中各因素之间的关系,确定层次结构,建立目标树图→ 建立两两比较的判断矩阵→ 确定相对权重→ 计算子目标权重→ 检验权重的一致性→ 计算各指标的组 合权重→计算综合指数和排序。 该法通过建立目标树,可计算出合理的组合权重,最终得出综合指数,使评价直观可靠。采用三标度(-1,0,1)矩阵的方法对常规的层次分析加权法进行改进,通过相应两两指标的比较,建立比较矩阵,计算最优传递矩阵,确定一致矩阵(即判断矩阵)。该方法自然满足一致性要求,不需要进行一致性检验,与其它标度相比具有良好的判断传递性和标度值的合理性;其所需判断信息简单、直观,作出的判断精确,有利于决策者在两两比较判断中提高准确性[2]。 1.2 相对差距和法[3] 设有m项被评价对象,有n个评价指标,则评价对象的指标数据库为 Kj=(K1j,K2j,……,Knj),j=1,2,……,m。设最优数据为K0=(K1、K2、……Kn)。最优单位K0中各数据的确定如下:高优指标,取所有m个单位中该项评价指标最大者;低优指标,取所有m个单位中该项评价指标最小者。各单位与最优单位的加权相对差距和

综合评价指标体系

小学生综合素质评价指标体系 低年段(1~2年级) 中年段(3~4年级) 高年段(5~6年级)篇二:供应商综合评价指标体系 供应商综合评价指标体系 摘要 根据相似性度量理论中的χ2统计量,在专家评级的基础上,构造出定性指标的相关系数矩阵,利用主成分分析法选取主成分,并作因子分析,进而根据因子载荷矩阵,得到主成分与各原始指标间的相关系数,最后在一定阈值标准下,舍掉相关系数绝对值较小的指标,从而达到用客观合理的方法对定性指标进行筛选的目的。该方法可被借鉴应用于物流领域中供应商定性评估指标的筛选。 引言 供应商评估和选择是企业的一个重要决策,一个好的供应商是指供应商拥有制造高质量产品的加工技术,拥有足够的生产能力,以及能够在获得利润的同时提供有竞争力的产品。同一产品在市场上的供应商数目越来越多,供应商的多样性更使得供应商的评估和选择工作变得复杂,需要一个规范的标准来操作。供应商评估首先要解决的是供应商评估指标体系的确立问题。 供应商综合评价指标体系设置 供应链中战略供应商选择的综合评价指标体系,是一套能够充分揭示企业发展过程的内在规律、具有一定的内在联系、相互补充、能确保企业长远发展目标实现的指标群体。在这个指标群体中,设置哪些指标,如何设置,既关系到评价结果的科学性、准确性和实用性,更关系到企业发展方向调整,影响整个供应链绩效的过程,因此,设计系统的评价指标体系,是正确供应链中战略供应商选择的前提与基础。实际运行中的供应链系统是一种人工和自然相结合的多变量、多目标、多约束条件的复杂非线性开放系统,对这种系统的评价指标体系的设计,应遵循以下准则: (1)指标系统性。按系统论的观点,整个供应链可以看成是一个复杂的大系统,供应商系统是整个供应链管理系统中的一个子系统。从整个供应链管理大系统出发,对战略供应商的选择不仅要受自然规律的影响,也要受各种社会因素的制约。因此,所设计的评价指标体系要尽可能全面地、系统地反映供应商企业目前的综合水平,并包括企业发展前景的各方面指标。 (2)指标科学性。战略供应商选择的评价指标体系是一个有机的系统,要从总目标出发,抓住重点,突出基本目标,以综合性为主,而不是面面俱到。所设计的指标要能正确揭示对整个供应链系统优化程度,各指标应规范化,有明确的内涵和外延,统计方法单一,统计口径一致。在指标体系形式上,绝对数指标和相对数指标相结合,通过绝对数指标反映出企业技术创新行为在总量上和规模上的情况;通过相对数指标反映出速度和比率等。两类指标相辅相成,结合分析,可以更能准确地反映实际情况。 (3)指标的实用性。指标的实用性也就是指标的可操作性。这主要包括评价指标的可计算性以及指标计算所需数据的可行性。评价指标体系应具有足够的灵活性,以使企业能根据自己的特点以及实际情况,对指标灵活运用。因此,在设计指标体系时应尽可能地采用可量化的指标和利用现有的统计数据。 (4)指标的可比性。战略供应商选择的评价指标体系应符合动态可比和横向可比的要求。动态可比上指指标在时间上的可比;用于企业过去、现在和将来的比较,反映战略供应商选择的发展和变化趋势;横向可比是指各供应商之间的互相比较和排序,以便总结经验,找出差距。

筛选评价与衡量指标地综合方法(完稿子子)

油田开发效果综合评价指标筛选的组合方法 斌1毕永斌2欢2樊会兰2 (1中国石油冀东油田公司2中国石油冀东油田公司勘探开发研究院) 摘要随着油田开发工程的发展,需要改变过去对油田开发效果单一评价及确定评价指标凭经验的状况,必须要进行综合评价。而筛选评价指标又是进行综合评价的前提。筛选的正确与否,关系到评价结果的可靠与可信。在简单分析了筛选方法的利弊后,采用简化的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合方法。组合筛选方法将定性与定量指标相结合,技术、经济、管理等方面指标相结合,从系统论的整体性出发,在影响油田开发效果的因素中优化筛选出具有代表性、独立性,并能反映评价油田开发效果指标,避免了因量纲、单位、数值量级的不同,而造成的筛选前需进行评价指标一致化与无因次化处理,降低了计算量,提高了工作效率,简单便捷。从筛选评价指标两种方法的结果看,应该说是可行的。 关键词油田开发影响因素筛选指标综合评价组合方法 The combination method of screening in comprehensive evaluation index of Oilfield development effect LI Bin Biyongbin panhuan jidong oilfield company of CNPC Abstract:It is necessary to carry out comprehensive evaluation and need to change the past in oilfield exploitation effect a single evaluation and the evaluation indexes of the situation with experience along with the development of oilfield development project. Screening evaluation index is the premise of the comprehensive evaluation. The screening of the correct or not,

多指标评分加权综合法

多指标评分加权综合法 这一方法的内容就是:对每项指标的实际值,按评分标准打分,一般按五级评分,最优5分,最差1分。除评分外,对各项指标还要确定权数。最后用权数(w)对各项指标的得分(p)进行加权综合,其结果即为多项指标的综合评价值。这种方法的一般步骤就是: 第一步,选择进行评价的各项指标并收集指标值。 第二步,对指标进行评分。首先规定各指标值的评分标准,制定评分标准的方法 就是:用各项指标最大值减最小值的差除以所定的评分等级数,得出每个分数段的“组距”;然后以此组距从最低值开始,划出各分数段的上限与下限。用计算公式表示,即: n R R A min max -= 式中,R max 代表指标最大值;R min 代表指标最小值;n 代表评分级数,采用5分制时,n =5;100分制时,n =100;A 代表组距。 有了评分标准后,对各指标实际值评出相应的分数: 0~A 1; A~2A 2; 2A~3A 3; 3A~4A 4; 4A~5A 5 第三步,确定各指标的权数。各项指标对信息化发展水平的作用不完全相同,为了能正确衡量信息化总水平,需分别确定各个指标的权数。权数大小应根据各个指标的作用或影响程度的大小而定,各指标权数之与应等于1或100%。 第四步,加权综合,得出总分,并做出分析。具体做法就是:将各项指标的评分乘以相应的权数,然后进行综合得出总分,即多项信息化指标的综合评价值。 上述计算过程可归结为下列公式: F =P 1W 1+P 2W 2+P 3W 3+……+P n W n =∑P i W i (i=1,2,……,n) 式中,F 代表多项指标综合评价值;p i 代表第i 项指示的评分;w i 代表第i 项指标的

第二章评价指标构建及预处理方法

第二章 评价指标构建及预处理方法 2.1 评价指标的构建及筛选 2.1.1专家调研法(Delphi ) 2.1.2最小均方差法 12 1112 12122 21212m m m n n nm x x x x x x x x x n x x x {}011 22111,1,2,,1(),1,2, ,s min 0n j ij i n j ij j j k j k j m x x j m n s x x j m n s s ==≤≤==??=-=???? =≈∑∑将且对应的指标删去 2.1.3极大值极小离差法 1.求最大离差 1,,max {}j ij kj i j k n r x x ≤≤=- 2.求j r 中最小值 01min{}j j m r r ≤≤= 3.判别 若0r 接近于零时,删掉0r 对应的评价指标。 2.2指标若干预处理方法及性质分析

2.2.1评价指标类型的一致性 “极大型”指标:我们期望它们的取值越大越好。 “极小型”指标:我们期望它们的取值越小越好。 “居中型”指标:我们期望它们的取值越居中越好。 “区间型”指标:我们期望它们的取值落在某个区间。 1. 极小指标极大化 **,x 1,00A M x M x x x =-=><方法:x 为指标的一个允许上界 方法B :x 或 2. 居中指标极大化 *x = 2()/,2 M m x m M m +--≤≤若m x m 2()/,2 M M x M m x M +--≤≤若 M 为指标x 的一个允许下界,M 为指标x 的一个允许上界。 证明: 2()/2[ ]/122()/2()/12m m M m m M m m m M m m M M M M m m M m m M M m m M --=-+--=----=-+--=-- 3. 区间型指标极大化 11121.0,xmax{,} x m M δδδδ----若

多指标安全综合评价方法

多指标安全综合评价方法 概述 对指标体系的安全综合评价方法,叫多指标安全综合评价法,它是把多个描述被评价对象不同方面且量纲不同的定性和定量指标,转化为无量纲的评价值,并综合这些评价值以得出对该评价对象的一个整体评价。多指标安全综合评价法具有多指标、多层次特性,能较好地处理大型复杂系统的安全评价问题,因而得到了广泛的应用。其评价步骤包括: 明确评价对象; 建立评价指标体系; 定性与定量指标评价值的确定; 评价指标权系数的确定; 确定指标间合成关系,求综合评价值; 根据评价过程得到的信息,进行系统分析和决策。 其中,最为关键的问题是指标体系的建立、指标评价值和权系数的确定以及合成关系的处理。只有解决好上述问题,才能得到较为切合实际的安全评价结果。 指标体系的建立的原则 安全评价的核心问题,是确定评价指标体系。指标体系是否科学、合理,直接关系到安全评价的质量。为此,指标体系必须科学地、客观地、合理地、尽可能全面地反映影响系统安全的所有因素。但是,要建立一套

既科学又合理的安全评价指标体系,却是一个非常困难的问题。为此必 须按照一定的原则去分析和判断,才有可能较好地解决这一难题。 ⒈目的性原则 指标体系要紧紧围绕改进系统安全这一目标来设计,并由代表系统 安全各组成部分的典型指标构成,多方位、多角度地反映系统的安全水 平。 ⒉科学性原则 指标体系结构的拟定,指标的取舍,公式的推导等都要有科学的依 据。只有坚持科学性的原则,获取的信息才具有可靠性和客观性,评价 的结果才具有可信性。 ⒊系统性原则 指标体系要包括系统安全所涉及到的众多方面,使其成为一个系 统: 相关性--要运用系统论的相关性原理不断分析,而后,组合设计安全评价指标体系; 层次性--指标体系要形成阶层性的功能群,层次之间要相互适应并具有一致性,要具有与其相适应的导向作用,即每项上层指标都要有相应的下层指标与其相适应; 整体性--不仅要注意指标体系整体的内在联系,而且要注意整体的功能

基于聚类_因子分析的科技评价指标体系构建_顾雪松

第28卷 第4期2010年4月科 学 学 研 究 S t u d i e s i nS c i e n c e o f S c i e n c e V o l .28N o .4 A p r .2010   文章编号:1003-2053(2010)04-0508-07 基于聚类-因子分析的科技评价指标体系构建 顾雪松,迟国泰,程 鹤 (大连理工大学管理学院,辽宁大连116024) 摘 要:根据“坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展”的科学发展观的内涵,从科技投入、科技产出、科技对经济与社会的影响三个方面海选科学技术评价指标,利用R 聚类与因子分析相结合的方法定量筛选指标,构建了科学技术综合评价指标体系。本文的创新与特色:一是通过R 聚类将同一准则层内的指标分类,使不同的类代表科技评价的不同方面。二是通过因子分析筛选出各个类中因子载荷最大的指标、并剔除其他指标,既保证了筛选出的指标在所在类别中对评价结果影响最显著、又避免了同一类指标的信息重复。三是研究结果表明,最终建立的指标体系用18%的指标反映了98%的原始信息。四是通过科技进步贡献率、万元G D P 综合能耗等指标反映了全面、协调与可持续发展的科学发展内涵。五是在国际权威机构典型观点高频指标基础上进行客观数据筛选的指标体系,兼具专家知识和客观实际的双重信息。 关键词:科技评价体系;科技评价指标;科学发展;指标体系中图分类号:N 945.16;F 204 文献标识码:A 收稿日期:2009-06-11;修回日期:2009-10-19 基金项目:国家社会科学基金重大项目(06&Z D 039);大连理工大学人文社会科学研究基金重大项目(D U T H S 2007101) 作者简介:顾雪松(1984-),男,辽宁抚顺人,硕士研究生,研究方向为复杂系统评价。 迟国泰(1955-),男,黑龙江海伦人,教授、博士生导师,博士,研究方向为复杂系统评价。 程 鹤(1983-),女,吉林松原人,博士研究生,研究方向为复杂系统评价。 科学技术评价指标体系的构建是根据“坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展”的科学发展观的内涵,筛选出对科学技术评价有重要影响的代表性指标。建立合理的指标体系是科学技术评价的关键。如果指标体系不合理,则无论采用什么评价方法,评价结果都不会有任何意义。 (1)科学技术评价指标体系的研究现状一是国外权威机构的评价指标体系。代表性的有经济合作与发展组织(O E C D )[1] 、瑞士洛桑国际管理研究院(I M D )[2] 、世界银行(W o r l dB a n k )[3] 等建立的科学技术评价指标体系。 二是国内权威机构的科技评价指标体系。代表性的有中国科学技术部建立的科技发展评价指标体系 [4] 。 以上两类指标体系虽然权威性强,但是偏向于 宏观层面各个国家科学技术综合竞争力的评价,不适合不同一国之内不同地区微观层面的评价。 三是学术文献整理得出的评价体系。代表性的 有唐炎钊建立的区域科技创新评价指标体系[5] 。 吴强等用文献聚合分析建立的科技评价指标体 系 [6] 。T i s d e l l C l e m 等针对中国的科技体制改革建 立的科技评价指标体系[7] 。S h i n i c h i K o b a y a s h i 等在 日本建立的科技评价指标体系[8] 。H a r i o l f G r u p p 等 建立的评价国家科技政策的指标体系[9] 。 这类指标体系存在反映同一科技信息的多个重复指标,指标体系庞杂。 (2)科学技术评价指标筛选方法的研究现状一是基于专家经验的主观筛选方法。孙兰学从科学技术评价的内涵出发对科技创新评价指标进行筛选 [10] 。专家主观筛选法存在的问题是单纯依靠 指标的含义和个人经验,主观随意性强。 二是客观的评价指标筛选方法。范柏乃等对城市技术创新能力评价指标进行筛选[11] 。郭冰洋筛 选农业科技现代化评价指标 [12] 。赵金楼等建立了 科技创新型企业评价指标阶段式综合筛选方法[13] 。 客观筛选法存在的问题是过度依赖于指标数据,忽 略了指标的实际含义。 DOI :10.16192/j .cn ki .1003-2053.2010.04.021

医院护理质量关键指标筛选及评价的研究现状

医院护理质量关键指标筛选及评价的研究现状 发表时间:2018-01-24T16:19:34.317Z 来源:《中国医学人文》(学术版)2017年7月第14期作者:程伟杜方媛 [导读] 良好的护理质量评价指标体系可以真实客观地反映护理质量的水平,促进医院进一步提高医疗质量。 青州市人民医院 262500 【摘要】良好的护理质量评价指标体系可以真实客观地反映护理质量的水平,促进医院进一步提高医疗质量。与国际上较为成熟、使用广泛的指标体系相比,国内现有的护理质量评价指标种类和数量太多,因此,找出护理质量的关键指标,构建完整统一科学的护理质量评价体系。将成为提高整体护理质量管理的一个重要课题。本文从筛选护理质量关键指标的现状、模型、评价方法3个方面,对目前国内外护理质量关键指标筛选及评价的现状进行综述,亟待通过科学严谨的方法筛选出可量化、可操作的护理质量关键指标,为护理质量管理提供重要的理论指导和有益启迪。 【关键词】护理质量;关键指标;护理管理研究; 1.护理质量关键指标及评价的相关概念 1.1 护理质量 管理者常从护理成本、利益风险比、有无护理投诉等方面来考虑护理质量;患者通常根据护理服务的便利性和对护理服务的期望的实现来定义护理质量;而护士则着重从护理活动对患者健康的利弊影响来定义护理质量。 1.2关键指标 公认的重要具有代表性、可信度强而敏感的指标。护理质量评价指标种类和数量太多,使评价方法和程序较复杂,影响评价的普及性和可操作性,所以应当选择最能反映护理工作和评价目标的指标,以减少评价中不必要的工作量。提高评价效率和可操作性,即为关键指标门。 2.护理质量关键指标的研究背景及现状 2.1 研究背景 国内目前的护理质量指标偏重于管理操作,忽略了患者的多种心理生理需要。护理质量评价标准大多为描述性文献和经验性总结.证据等级较低,循证支持力度不大。质量指标体系中体现整体护理的项目较少,内容多停留在标准层次,文字繁琐,不够聚焦,可操作性,敏感性、量化性差,使评价方法和程序较复杂,影响评价的普及性和可操作性。所以,应当选择最能反映护理工作和评价目标的指标。2.2研究现状 美国国家质量论坛通过科学筛选和预实验验证,2005年签署并发布了护理质量评价指标,供全国范围内医疗机构应用,共包括4项结构质量指标:护理人员结构、每个患者每天护理时数、护理实践环境状况、志愿者流动率,3项环节质量指标:急性心肌梗死、心脏衰竭、肺炎3类患者的戒烟健康咨询,8项终末质量指标:可治疗的有合并症的外科住院患者的抢救失败率、压疮发生率、跌倒发生率、跌倒后损伤发生率、约束使用率、ICU患者尿管相关性尿路感染发生率、ICU患者中心静脉置管血源性感染的发生率、ICU患者呼吸机相关性肺炎发生率。 美国护士协会(American Nurse Association.ANA)组织成立护理质量指标发展委员会,联合加利福尼亚等7个护士协会和护理学院开展护理质量指标研究。该研究以Donaedian的“三维质量结构”为理论框架,“高护理特异性”“可操作性”“与护理质量密切相关性”为筛选原则,基于大量文献回顾,运用头脑风暴、专家会议、Delphi技术选出2l项指标。为进一步强调护理在患者治疗和康复中的作用,经再次专家讨论遴选出10项用于“医院护理质量报告卡”的关键指标,主要指标内容包括2项结构指标:护理人员构成、护理时数;2项环节指标:压疮发生率、护理人员满意度,6项结果指标:院内导尿管感染发生率、跌倒损伤发生率、患者对医院服务满意度等。 3. 护理质量关键指标的筛选方法 3.1筛选原则 所选指标应满足Andr6的关键指标筛选的五大原则,即重要性、可操作性、敏感性、代表性,特异性。辛有清等在对医疗质量评价指标的选择原则分析时认为,科学性、可操作性、代表性、独立性、全面性是医疗质量评价指标主要的选择原则。 3.2 筛选方法 赵春艳等㈨运用Delphi法确立了社区护理质量评价指标,包括5个一级指标、24个二级指标和33个三级指标。闫洋洋[211等运用Delphi 法建立了血液透析护理环节质量评价指标体系,包括5个一级指标、20个二级指标。Redfem等运用关键事件分析技术,从患者和护理人员角度研究护理质量关键指标,指标内容涵盖护理监测与信息提供、护理的高度独立性、ICU、意识障碍和临终患者的护理、高效而完整的护理等。万淑琴等采用离散趋势法、相关系数法、聚类分析法、因子分析法筛选指标,确立了胃肠外科病种护理质量评价指标。 3.3指标筛选方法的比较 专家咨询法的被访者的判断往往是连续、主观、模糊的,分级不连续的量表往往不能精确反映被访者的意图泌矧。同时被访者的人数也受到局限.无法做到大样本的调查。客观筛选方法虽然在选择关键指标时更客观、精准,但是相对于专家咨询法,其计算和分析要求相对更高,过程更为复杂。目前关键指标筛选的方法大多采用专家咨询法。 4.护理质量关键指标的评价方法 随着护理管理不断向科学化、信息化、数字化发展,现代统计学方法在护理质量评价中得到应用。可分为线性评价方法.其原理是采用一定的方法对各指标进行赋权.然后将标准化的指标值进行加权汇总,如熵权法、离散系数法等;非线性评价方法,其原理各不相同,一般是采取加权平均评价法、层次分析评价法、灰关联聚类评价法、秩和比法、TOPSIS法等。然而每一种方法都具有其局限性,医院护理工作的多系统和多层次性。存在许多影响护理工作的因素,所以需要基于代表性强、较为客观的指标,借助于多种评价方法的集合来评价护理质量指标。 SERVQUAL模型和SERVPERF模型 SER—VQUAL模型和SERVPERF模型是测量顾客感知服务质量的两个重要工具。SERVPERF模

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