定性指标评价的定量化研究
定性评价方法与定量评价方法的比较模版

定性评价方法与定量评价方法的比较模版1. 概念和特点1.1 定性评价方法定性评价方法关注描述和理解研究对象的特征、特点、意义和本质,通过文字、图像、音频等形式进行分析和解释。
定性评价方法通常采用质性研究的方法,如案例研究、深度访谈、观察研究等。
定性评价方法的特点包括:提供详细的描述和理解,注重研究对象的内在意义和复杂性,注重个别案例的特点和个体经验。
1.2 定量评价方法定量评价方法关注研究对象的数量、频率、规模和关系,通过统计分析数据进行分析和解释。
定量评价方法通常采用量化研究的方法,如实验研究、问卷调查、统计分析等。
定量评价方法的特点包括:提供精确的数量和频率信息,注重研究对象的普遍规律和相对关系,注重大样本的统计推断和数量分析。
2. 目的和应用2.1 定性评价方法定性评价方法主要用于深入理解和描述研究对象的复杂性和多样性,通过质性研究的方法,如案例研究、深度访谈等,来获取详细的描述和理解,探索研究对象的内在意义和本质,发现新的理论框架和概念模型。
定性评价方法常用于社会科学、人文科学、教育科学等领域的研究。
2.2 定量评价方法定量评价方法主要用于收集和分析大量的、统计的数据信息,通过量化研究的方法,如实验研究、问卷调查等,来进行多样性的分析和比较,验证研究假设和检验研究结论,提供量化的结果和统计推断。
定量评价方法常用于自然科学、经济科学、医学科学等领域的研究。
3. 数据收集和分析3.1 定性评价方法定性评价方法在数据收集方面通常采用质性研究的方法,如深度访谈、观察研究等,通过收集研究对象的案例、个体经验和直接观察来获取详细的描述和理解。
定性评价方法在数据分析方面通常采用归纳分析和主题编码等方法,将收集到的文字、图像、音频等数据进行分类、整理和解释。
3.2 定量评价方法定量评价方法在数据收集方面通常采用量化研究的方法,如问卷调查、实验研究等,通过收集大量的、统计的数据来进行分析和比较。
定量评价方法在数据分析方面通常采用统计分析和量化分析等方法,使用统计软件对收集到的数据进行计算、统计和推断。
定性评价方法与定量评价方法的比较(二篇)

定性评价方法与定量评价方法的比较1.定性风险评价定性风险评价是借助于对事物的经验、知识、观察及对发展变化规律的了解,科学地进行分析、判断的一类方法。
运用这类方法可以找出系统中存在的危险、有害因素,进一步根据这些因素从技术上、管理上、教育上提出对策措施,加以控制,达到系统安全的目的。
目前应用较多的方法有安全检查表(SCL)、事故树分析(FTA)、事件树分析(ETA)、危险度评价法、预先危险性分析(PHA)、故障类型和影响分析(FMEA)、危险性可操作研究(HAZOP)、如果怎么办(Whatif)、人的失误(HE)分析等分析评价方法。
2.定量风险评价定量风险评价是根据统计数据、检测数据、同类和类似系统的数据资料,按有关标准,应用科学的方法构造数学模型进行定量化评价的一类方法。
主要有以下两种类型:(1)以可靠性、安全性为基础,先查明系统中的隐患并求出其损失率、有害因素的种类及其危险程度,然后再与国家规定的有关标准进行比较、量化。
常用的方法有:事故树分析(FTA)、事件树分析(ETA)、模糊数学综合评价法、层次分析法、格雷厄姆金尼法、机械工厂固有危险性评价方法、原因结果(CC)分析法。
(2)以物质系数为基础,采取综合评价的危险度分级方法。
常用的方法有:美国道化学公司(DowChemicalCo.)的火灾、爆炸危险指数评价法、英国帝国化学公司蒙德部的ICI/Mond火灾、爆炸、毒性指标法、日本劳动省的六阶段法、单元危险指数快速排序法等。
定性评价方法要求评价者具备相关知识和经验,定量评价方法则要求大量的安全数据。
单纯的定性分析容易造成研究的粗浅;而有关数据的不完善,也使得定量安全评价方法难以得到有效应用和检验。
因此,应当结合定性和定量的方法进行系统分析和评价,弥补单纯定性分析和单纯定量分析所产生的不足。
定性评价方法与定量评价方法的比较(二)定性评价方法与定量评价方法是社会科学研究中常用的两种评价方法,它们在研究设计和数据处理等方面有着不同的特点和应用场景。
定量写定性指标

定量写定性指标部门的绩效考核指标定量指标这类指标是管理者最喜欢看到的指标,一是量化可衡量,二是完全是客观数据的呈现,更具有说服力。
我们在梳理绩效指标的时候,尽可能的将工作职责进行量化处理。
对于定量指标的衡量标准以及评分细则等,相对比较容易实现,在这里不再赘述。
这里面更想强调的是不能够为了量化而量化,而应该多方面考虑。
如果我们一味单纯的迷恋于分数和量化结果,会使得很多工作呈现出冰山一角的偏颇。
例如,公文管理是办公室的重要职能,和公文管理相关的量化指标其实也会有很多,例如公文流转及时率、公文撰写差错数、公文核稿差错数等等。
这些指标乍看起来确实是量化指标,确实能够反映公文管理的质量。
但这样的指标本身很难确定指标的外延及口径,也很难进行过程的记录集统计,徒增管理成本。
定量指标一般可以从以下几个方面来进行梳理:数量类:一般可归纳为完成率、增长率、次数等。
例如,收入完成率、大客户收入增长率、劳动竞赛活动组织次数。
结构类:一般可归纳为占比等。
例如,大客户收入占比、重点产品收入占比、管理人员占比。
时限类:一般可归纳为及时率、准时率等。
例如,业务资金结算及时率、产品交付准时率。
效果类:一般可归纳为准确率、故障率、完好率、下降率、合格率、控制率等。
例如,系统运行完好率、一次验收合格率、成本费用控制率。
计划类:一般可归纳为完成率等。
例如,业务新模式计划完成率、采购需求项目完成率、各项审计任务按期完成率等。
定性指标定性指标一般为不好量化的工作,主要衡量的是关键工作具体完成情况,一般都会归结为某某工作质量,多采取多维度评价。
这类定性指标并不是将指标明确出来即可,最重要的是要明确该指标的衡量标准。
绩效一方面是为了能够衡量员工工作的好坏,另一方面更重要的是能够为员工明确工作的标准,明确工作需要达到的状态。
因此,对于这类指标而言,最重要的是明确工作的衡量指标。
对于这类指标而言,有两点需要注意:一是尽量采取多主体评价,多主体评价既可以使得结果更加的全面,也可以修正评分标准不统一等过于人为的因素;二是尽可能明确不同评价主体对于此项工作的不同要求。
评价指标定量指标定性指标

评价指标定量指标定性指标在综合评价中,评价指标的选取是否合适,直接影响到综合评价的结果.介绍评价指标选取得一般原则,定量指标的筛选方法,以及如何对定性指标进行量化.1选取评价指标的一些原则1.1目的明确所选用的指标目的明确.从评价的内容来看,该指标确实能够反映有关的内容,决不能将与评价对象、评价内容无关的指标选进来.1.2比较全面选择的指标要尽可能地覆盖评价的内容,如果有所遗漏,评价就会出偏差.比较全面的另一说法就是有代表性,所选的指标确实能反映评价内容,虽然不是全面,但代表了某一侧面.1.3切实可行用通俗一些说法,说是可操作性.有些指标虽然很合适,但无法得到,就不切实可行,缺乏可操作性.2定量指标筛选方法在按一些原则确立指标体系后,这些量都是可以观察、测量的.在这个基础上,可以用统计分析中的方法来选出一部分,它们有很好的代表性,使我们综合评价时,工作更容易些.2.1条件广义方差极小法从统计分析的眼光来看,给定P个指标X1,…XP,的n组观察数据,就称为给了n个样本,相应的全部数据用X表示,即每一行代表一个样本的观察值,X是n×p矩阵,利用X的数据,可以算出变量xi的均值、方差与xi,xj之间的协方差,相应的表达式是:由Sii,Sij形成的矩阵S=p×p称为X1…XP这些指标的方差、协方差矩阵,或简称为样本的协差阵.用S的行列式值S反映这P个指标变化的状况,称它为广义方差,因为p=1时S=S11=变量X1的方差,所以它可以看成是方差的推广.可以证明,当X1,…XP相互独立,广义方差S达到最大值;当X1,…XP线性相关时,广义方差S的值是0.因此,当X1,…XP既不相互独立时,又不线性相关时,广义方差S的大小反映了它们内部的相关性.下面来考虑条件广义方差,将式分块表示也就是将X1…XP这P个指标分成两部分和XP1…XP),分别记为X与X,即这样表示后,S11,S12,表示X,X的协差阵.给定X之后,X对X的条件协差阵,从数学上可以推导得到SX)=S22-S21S11-1S12式表示当已知X时,X的变化状况.可以想到,若已知X后,X的变化很小.,那么X 这部分指标就可以删去.即X所能反映的,在X中几乎都可得到,因此就产生条件广义方差最小的删去方法.方法如下:将X1,…XP分成两部分看成X,XP看成X,用就可算出SX),此时是一个数值,它是识别XP是否应删去的量,记为tp.类似地,对X1,可以将X1看成X,余下P-1个看成X,用就可以算出一个数值,记为ti.于是得到t1,t2,…tp这P个值,比较他们的大小,最小的一个可以考虑是删去的,这与所选的临界值C有关,C是自己选的,认为小于C就可删去,大于C不宜删去.给定C之后,逐个检查tiC,是否成立,有就删,删去后对留下的变量,可以完全重复上面的过程,直到没有可删的为止,这就选取了既有代表性,又不重复的指标集.2.2极大不相关法显然,如果X1与其它的X2…XP是独立的,那就表明X1是无法用其它指标来代替的,因此保留的指标应该是相关性越小越好,在这个方法指导下,就导出极大不相关方法.首先利用式求出样本的相关阵R,rij称为xi与xj相关系数,它反映了xi与xj的线性相关程度.现在要考虑的是一个变量Xi与余下的P—1个变量之间的线性相关程度,称为复相关系数,简记为ρi.ρi可以用下面的公式计算.先将R分块,例如要计算ρP,就将R写成于是ρ2p=rTpR-1-prp.类似地,要计算ρ2i时,将R中的第i行.第j列进行置换,放在矩阵的最后一行,最后一列,此时于是ρ2i的计算公式为ρ2ii=rTiR-1-iri,i=1,2,…p.算得ρ21,…ρ2p后,其中值最大一个,表示它与其它变量相关最大,指定临界值D之后,ρ2iD时,就可以删去Xi.2.3选取典型指标法如果开始考虑的指标过多,可以将这些指标先进性聚类,而后在每一类中选取若干典型指标.典型指标的选取,可用上述2.1,2.2所述方法,但这两种方法计算量都比较大.用单相关系数选取典型指标计算简单,在实际中可依据具体情况选用.假设聚为同一类的指标有N 个,分别为a1,a2,an.第一步计算N个指标之间的相关系数矩阵R第二步计算每一指标与其它n-1个指标的相关系数的平方ri.则ri-2粗略的反映了ai与其它n-1个指标的相程度.第三步比较ri-2的大小,若有rk-2=max1≤i≤nri-2则可选取ak作为a1,a2…an的典型指标,需要的话,还可以在余下的指标中继续选取.3定性指标的量化方法在综合评价时,会遇到一些定性指标,通常总希望能给予量化,使量化后的指标可与其它定量指标一起使用.定性指标有两类:名义指标和顺义指标.名义指标实际上只是一种分类的表示.这类指标只能有代码,无法真正量化.顺序指标可以量化,所以,本段只考虑顺序指标的量化.如果已将全部对象按某一种性质排出了顺序,我们用ab表示a优于b,a排在b 的后面.全部对象共有n个,用a1,…an表示,并且不妨假设a1a2…an.现在的问题是,如何对每一个ai赋予一个数值xi,xi能反映这一前后顺序.设想这个顺序是反映了某一个难以测量的量,例如一个人感觉到的疼痛程度,从无感觉的痛到有一点痛,到中等痛,一直到痛的受不了,比如分成n种,记为a1a2…an.这个疼痛的量是无法测量的,只能比较而排出顺序.设想这个量X是客观存在的,可认为它遵从正态分布N,于是a1,a2…an分别反映了X在不同范围内的感觉,设xi是相应于ai的值,由于ai在全体n个对象中占第i位,即小于等于它的成员有i/n,因此可以想到,若取Yi为正态N的i/n分位数,即P=i/n,i=1,2,…n-1那末,y1y2…yn-1将分成了n段.显然ai表示它相应的xi值应在这个区间之间,在内选那一个比较好,自然要考虑概率分布,比较简便可以操作的方法就是选中位数,即xi满足其中X服从N分布.于是利用正态分布表可查出相应的各个X1,这样就把顺序变量定量化了.把这个方法稍做推广,就可以处理等级数据的量化.参考文献王硕平.用数学方法选取社会经济指标,统计研究,1986张尧庭等.几种选取部分代表性指标的统计方法,统计研究,1990。
定性研究与定量研究的联系与区别

定性研究与定量研究的联系与区别一、定性研究与定量研究的区别1、概念不同(1)定性研究是指研究者运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得教育研究的资料,并用非量化的手段对其进行分析、获得研究结论的方法。
(2)定量研究的结果通常是由大量的数据来表示的,研究设计是为了是使研究者通过对这些数据的比较和分析作出有效的解释。
2、理论基础不同(1)定性研究主要是一种价值判断,它建立在解释学、现象学和建构主义理论等人文主义的方法论基础上。
其主要观点是:社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配,社会现象与自然现象有着本质的不同。
(2)定量研究是一种事实判断,它是建立在实证主义的方法论基础上的。
实证主义源于经验主义哲学,其主要观点是:社会现象是独立存在的客观现实,不以人的主观意志为转移。
在评价过程中,主体与客体是相互孤立的实体,事物内部和事物之间必定存在内在的逻辑因果关系。
量的评价就是要找到、确定和验证这些数量关系。
3、特性不同定性研究定量研究研究条件自然情境实验室条件研究性质描述性研究量化研究注重方面过程事前与事后的测量研究方法归纳分析演绎法研究者与研究对象关系密切接触、互相影响,研究者通过与研究对象的交往互动,通过移情作用来获取资料信息。
定量研究中研究者与研究对象相互独立,彼此分离4、在研究设计上的不同①研究环境:定性研究主要是在自然地环境下进行;定量研究多在实验室条件下进行。
②研究工具和方法:定性研究主要是将研究者本身作为研究工具,运用观察、访谈等方法,(或运用录音、录像设备)获得描述性的资料;而定量研究则是用量表、调查表等工具进行测量,得到的资料可测量和统计。
③研究计划:定性研究事前没有明确的研究方案和研究假设,研究计划是根据研究工作的开展情况形成的;定量研究在研究开始时就又明确的研究假设和问题,研究计划是结构性的。
二、定量研究与定性研究的联系(1) 定性研究和定量研究都属于社会学方法。
定性研究则是主要由熟悉情况和业务的专家根据个人的直觉、经验,凭研究对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料,对研究对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法,进行研究判断,提出初步意见,然后进行综合,作为预测未来状况和发展趋势的主要依据。
定性研究与定量研究

定性研究与定量研究1.定性研究与定量研究。
每⼀项观察都是定性的(⾮数据化的观察资料),其中有些可以转化成数据化的观察资料,也⽐较容易集合起来通过统计分析的出结论,是论证过程更具逻辑性和客观性。
⽽在个案研究或探索性研究中,需要体现研究对象的特殊性,或者要从⽆到有的建构⼀个理论模型,这就需要使⽤定性研究。
使⽤两种研究⽅法,需要不同的研究技巧和步骤,其背后是不同的研究范式和逻辑。
2.实证主义与诠释主义概念:实证主义就是⾃然科学的研究取向。
实证主义与许多特殊的社会理论相结合,最为⼈所熟知的是它与结构功能、理性选择以及交换理论等研究架构之间的关联。
实证主义研究者⽐较喜欢精确的量化资料,⽽且时常使⽤实验法、调查法以及统计分析法。
⽬标:实证主义研究的终极⽬标是得到科学解释---发现与记录⼈类⾏为的普遍法则概念:诠释研究采取的是实践取向,是关于⼀般⼈如何处理⽇常⽣活中的实际事物,或是他们如何作好⽇常事务的经过。
⽬标:对诠释研究者⽽⾔,社会研究的⽬的是在发展对社会⽣活的了解,以及发现在⾃然状态下⼈3.科学⽅法与思辨⽅法的区别科学研究和思辨研究各有所长,各有局限,相辅相成,但不能相互替代。
科学研究是以逻辑思维为主,思辨研究以形象思维为主。
科学⽅法研究的是是⾮命题(真与伪),思辨⽅法研究的是价值命题(好与坏)。
科学⽅法建⽴在直接观测和经验数据的基础上(观察、调查和实验),思辨⽅法建⽴在研究者的洞察⼒和直觉判断的基础上。
1两种⽅法的思维⽅式不同。
思维⽅式基本上可概括为逻辑思维和形象思维两类,逻辑思维处理抽象的概念信息,形象思维处理具体的形象信息,科学研究是以逻辑思维为主,思辨研究以形象思维为主。
2两种⽅法适⽤的命题不同,承担的任务不同。
科学⽅法研究的是是⾮命题(真与伪),思辨⽅法研究的是价值命题(好与坏)。
3两种⽅法展开的基础不同。
科学⽅法建⽴在直接观测和经验数据的基础上(观察、调查和实验),思辨⽅法建⽴在研究者的洞察⼒和直觉判断的基础上。
装备适用性中定性指标的定量化处理研究

Value Engineering0引言在装备体系试验评估指标体系中不仅有如时间、种类、传输时延等的定量指标,还有一些定性指标,如装备操作便捷性、装备故障严重程度、话音清晰度等,这些定性指标无法进行定量描述且难以采集到具体的数值,往往只能通过人的主观进行定性的描述。
通常来讲,定性指标一般采用分级方式进行定性化的处理,如操作使用便捷性可分级为“优、良、中、差”四级定性指标。
但是这些定性指标因缺少具体数值无法在评估过程中直接进行计算,为便于定量评估,需要将这些定性指标定量化处理,把模糊的定性描述转变成对应的具体数值,然后再进行下一步的运算处理。
1常用定性指标处理方法分析目前,对定性指标定量化处理方法有多种,一般来讲,通常采用等级量化法[1]和Delphi 法[2]等,但这两种方法均存在一些不足,现具体分析如下。
1.1等级量化法等级量化法是定性指标定量化处理的一种最简单使用的方法。
首先在权威的资料和实际的调查数据的基础上,确定指标等级数,设置最高和最低两个极限值,然后在极限值之间划定级差的范围,并以阈限的递增或递减规律来确定其他的等级量化值。
以装备操作便捷性为例,从低到高分为1到5共五个等级,设定一级和五级量化值分别为10、90,那么二级、三级、四级的量化值即为30、50、70,归一化后五个等级分别对应0.1、0.3、0.5、0.7、0.9(如表1所示)。
等级量化法处理同一指标等级量化法由于过程相对简单且易于操作,因而大量用于各种区分等级场合的定性指标定量化处理,但同时又因为等级区分时对应分值相对固定,数值处理相对粗暴,存在定量化数值精度不高和误差较大等问题。
1.2Delphi 法Delphi 法也是定性指标定量化处理的一种常用的方法,其基本思路是:选定若干名相关领域专家,组织者把不带约束条件的第一轮估分表以及相关材料寄给各领域专家,每个专家对需要估分的定性指标经过资料查询和分析研究后,返回给组织者,组织者稍加归纳、整理,进一步提出意见或修改意见,再进行上述步骤,如此反复多轮,直至取得相对一致的指标数值[3]。
定性评价方法与定量评价方法的比较(三篇)

定性评价方法与定量评价方法的比较定性评价方法与定量评价方法是研究和评价现象、行为和社会现象的两种不同的研究方法。
两种方法具有不同的特点和优势,适用于不同的研究目的和问题。
下面将对定性评价方法和定量评价方法进行比较。
一、方法的定义与特点1. 定性评价方法:定性评价方法是一种描述性、解释性的研究方法,通过对现象、行为、言谈等进行详细的观察和描述,以获取有关研究对象的质性信息和深入理解。
定性评价方法注重对研究对象的内在含义、社会背景和认知过程等进行研究。
它通常采用现场观察、访谈、内容分析等方法进行数据收集和分析。
定性评价方法的主要特点包括:- 关注于研究对象的质性特征,强调对现象的深入理解和揭示内在含义;- 注重对研究过程的主观参与和个体解释;- 强调对社会背景和文化因素的关注;- 强调对个案研究和小样本研究的重视。
2. 定量评价方法:定量评价方法是一种数量性、统计性的研究方法,通过对现象进行量化测量和分析,以获取有关研究对象的数量信息和客观描述。
定量评价方法注重对研究对象的数量变化、相关性和统计分布等进行研究。
它通常采用问卷调查、实验方法和统计分析等方法进行数据收集和分析。
定量评价方法的主要特点包括:- 关注于研究对象的数量特征,强调对现象进行客观量化和统计分析;- 注重对研究过程的客观记录和结果表达;- 强调对统计分布和数量关系的关注;- 强调对大样本研究和推断性统计分析的重视。
二、数据收集与分析方法的区别1. 定性评价方法的数据收集与分析:定性评价方法通常通过详细观察、访谈和文本分析等方法收集数据,重点关注研究对象的个体行为、观点和言谈,以获得富有深度的描述性和解释性数据。
定性评价方法对数据的分析主要基于主题的提取、编码和分类等方法,强调对数据的归纳和整理,以获得对研究对象行为和观点的全面理解。
2. 定量评价方法的数据收集与分析:定量评价方法通常通过问卷调查、实验设计和测量等方法收集数据,重点关注研究对象的数量变化、关联性和差异性等。
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2) 设 A = (a1, a2, …, am ) 是一个权重集。 a iΕ 0, i= 1, 2, …, m 表示一级评价指标在 X i 中 X 的权重,
m
6 ai = 1。
i= 1
3) 对 i= 1, 2, …, m , 设 Y i = (Y i1, Y i2, …, Y im i ) 是对应于 X i 的二级评价指标集。 设 A i = (ai1, ai2, …, a im i) 是权重集。 其中 aij Ε 0 ( j = 1, 2, …, n i) 表示 Y ij 在 Y i 中的权重。
计算出三层指标体系的综合评价结
m
果 C (s) , C (s) 是一个代数值:
6 C (s) = A ·Z (s) =
ai
z
(5) i
i= 1
8) 按 C (s) (s= 1, 2, …, L ) 值由大到小排队, 则所有评价对象的优劣次序一目了然。
4 应用举例
科学文化素质 Y 11
素质 X 1 思想道德素质 Y 12
25) T ;
Z (s) =
(Z
(s) 1
,
Z
(s) 2
)
T。
4) 评价团组成: K 1= 1, k 2= 0。 评价团全部由专家组组成。 人数 10 人。
5) 评价对象: 三位教师。 s= 1, 2, 3。
6) 评价结果: s= 1,
0. 2 0. 4 0. 4 0. 1
R
(1) 1
=
0. 3 0. 5 0. 2
最大值。
6 若
n
pj
≠1,
则采用“ 归一化”处理 P
为
~
P
=
~~
(p 1, p 2,
…,
~
p
n
)
。
其中,
j= 1
6 ~
pj = pj
n
p j j = 1, 2, …, n
j= 1
6) 设 F = (f 1, f 2, …, f n) T 是分数集。 它是一个列向量。 其中 f j (j = 1, 2, …, n) 表示第 j 级评语的分
R=
r21 r22 … r2n
rm 1 rm 2 … rm n
其中 rij (i= 1, 2, …, m ; j = 1, 2, …, n) 表示对第 i 个评价指标作出的第 j 级评语的隶属度。
收回评价表格整理后, 得到对第 i 个评价指标有 w i1个 w 1 级评语, w i2个 w 2 级评语, …, w in 个 w n 级评
本文利用模糊数学的方法, 对一层和多层次的主观指标评价问题建立模糊综合评价模型, 将模糊因素 数量化。利用层次分析法, 确定评价指标的权重。引入等差打分法。利用向量的乘积, 求出综合评价结果的 代数值。按数值由大到小排队, 对评价对象的综合评价结果进行直接比较, 优势劣态一目了然。为主观指标 评价问题提供了一种可行的、科学的方法。
3) 设W = (w 1, w 2, …, w n) 是一个评语集。w j ( j = 1, 2, …, n) 表示由
高到低的各级评语。 比如“最好”、“较好”、“好”、“一般”、“差”、“较差”
Y m nm
等。
图2
4) 从 U 到W 的模糊关系, 用模糊评价矩阵 R 来描述:
r11 r12 … r1n
Abstract In th is p ap er, fuzzy m ethod is u sed to bu ild a fuzzy eva lua tion m odel abou t sub jective index app ra isa l, esp ecia lly fo r a m u ltilevel sub jective index app ra isa l. T he nu2 m erica l resu lt of the eva lua tion is p rovided. A t the end of the p ap er, an exam p le is show ed. Keywords sub jective index; fuzzy eva lua tion
语。 那么, 对 i= 1, 2, …, m ,
n
6 rij = w ij
w il j = 1, 2, …, n
l= 1
5) 利用模糊矩阵的合成运算, 得综合评价模型为 P :
P = A R = (p 1, p 2, …, p n)
m
其中, p n= ∨ (ai∧rij ) j = 1, 2, …, n。∧表示 a i 与 rij 比较取最小值, ∨表示在 (ai∧rij ) 的几个最小值中取 i= 1
0
0. 5 0. 3 0. 2 1
第7期
定性指标评价的定量化研究
101
0. 2 0. 4 0. 3 0. 2
0. 2 0. 3 0. 4 0. 1
R
(1) 2
=
0. 5 0. 3 0. 2
0
0. 4 0. 3 0. 2 0. 1
0. 2 0. 1 0. 5 0. 2
P
(1) 1
=
A1
R
(1) 1
=
身体心理素质 Y 13
教师质量综合评价 X
教学和学习指导能力 Y 21 科学研究能力 Y 22
能力 X 2 理解学生心理能力 Y 23
教学管理能力 Y 24
独立自学能力 Y 25 图 3 教师质量三层评价指标体系 1 ) 设 X = (X 1, X 2) = (素质, 能力)。 Y 1= (Y 11, Y 12, Y 13) = (科学文化素质, 思想道德素质, 身体心理素 质)。 Y 2= (Y 21, Y 22, Y 23, Y 24, Y 25) = (教学和学习指导能力, 科学研究能力, 理解学生心理能力, 教学管理能 力, 独立自学能力)。 2) 利用层次分析法 (A H P 法) , 确定评价指标 X i, Y ij 的权重如下:
R
(2) 2
=
0. 4 0. 3 0. 3
0
0. 2 0. 4 0. 3 0. 1
0. 5 0. 3 0. 2 0
P
(2) 1
=
A1
R
(2) 1
=
(0. 6 0. 2 0. 2 0) ;
P
(2) 2
=
A2
R
(2) 2
=
(0.
42 0.
3 0.
26 0.
1) ;
~P
(2) 2
=
Y 11 X 1 Y 12
2 建立模糊综合评价模型
Y 1n1
1) 设 u= (u1, u2, …, um 是一个由评价指标组成的指标集。u i ( i= 1,
Y 21
2, …, m ) 表示的是前面所述评价指标体系的最后一级指标。 2) 设A = (a1, a2, …, am ) 是一个权重集。a iΕ 0, i= 1, 2, …, m 表示第 X — X 2
Xm
其中, 最高层 X 表示要进行综合评价的问题, 第一层 X 1, X 2, …, X m 表示一级评价 图 1
指标, 第二层 Y ij (i= 1, 2, …, m ; j = 1, 2, …, nm ) 表示二级评价指标。
评价团: 由以专家及有关领导组成的专家组和以有关群众组成的普通组构成。设 K a t ion M ethod fo r Sub ject ive Index A pp ra isa l
Zhang L ingy ing
(Co llege of M anagem en t, Shenzhen U n iversity, Shenzhen 518060)
在社会和经济活动中, 主观指标评价问题是一类重要的评价问题。 随着社会和经济的发展, 人们对客 观事物的认识不断深入, 综合评价涉及到的因素会更多、更复杂。为此, 常常需要建立多层次的主观指标体 系, 尽可能全面地反映出影响评价问题的各种因素。
由于主观指标是反映人们主观认识差异和变化的指标, 是定性指标, 也即软指标。 这些差异和变化的 内涵和外延不是很明确, 其概念具有模糊性。
对本文图 1 所示指标体系的评价问题, 可直接利用上面的方法进行综和评价。
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系统工程理论与实践
1998 年 7 月
3 多层次指标体系的综合评价模型
下面就本文图 2 所示的三层评价指标体系, 建立综合评价模型。
1) 设 X = (X 1, X 2, …, X m ) 是一个由一级评价指标组成的指标集。X i (i= 1, 2, …, m ) 表示图 2 所示的 一级评价指标。
Y 22
m
6 i 个指标 u i 在指标集 U 中的权重, Αi = 1。 权重的确定: 针对不同的
Y 1n2
i= 1
评价问题, 在综合分析结合经验评定的基础上, 利用层次分析法, 通过 两两成对的重要性比较建立判断矩阵, 然后解矩阵特征值的方法解出。 具体可参考文献[ 1 ]。
Ym 1 Ym 2 Xm
6)
对于 i=
1,
2,
…,
m
,
对每一组二级评价指标集
Y
i,
利用本文二的方法建立综合评价模型
~
P
(s) 1
,
~
P
(s) 2
,
…,
~
P
(s) m
;
计算后得各组的评价结果分别为
Z
(s) 1
,
Z
(s) 2
,
…,
Z
。 (s)
m
7) 令 Z (s) =
(Z
(s) 1
,
Z
(s) 2
,