主客观组合赋权法
精神专科医院医疗质量评价指标主观权重的确定
精神专科医院医疗质量评价指标主观权重的确定一、确定指标权重的方法确定指标权重的方法主要有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。
主观赋权法是根据专家的经验、意愿来赋予指标权重，常用的有层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）、德尔菲法等。
客观赋权法则是根据指标的客观数值来计算各个指标的权重，常用的有主成分分析法、熵值法、多目标规划法、离差法及均方差法等。
组合赋权法则由前两种方法结合而成，常用的有基于离差平方和的组合赋权法，以及基于最小二乘原理的组合赋权、基于离差函数和联合熵的组合赋权、线性加权单目标最优化法、嫡系数综合集成法等。
主、客观两种赋权方法均有优缺点。
例如，主观赋权法简便易行，主要考虑专家的偏好，但是有可能脱离实际情况；客观赋权法虽然较好地考虑到了实际情况，但是有可能偏离决策者的主观意图，因此两种方法最好结合使用。
本研究拟采用AHP来确定指标的主观权重。
AHP是一种适用于多目标决策的分析工具，由美国著名运筹学家Saaty于20世纪70年代提出。
该方法将与决策相关的元素分解成为目标、准则、方案等层级，然后使用定性和定量的分析方法，将专家的经验判断进行量化，从而确定决策的方法。
该方法具有系统、灵活、简洁的优点，因此被广泛地用于指标赋权的相关研究中。
AHP的基本思路是：首先构建一个有序的层次结构，然后比较各个层级之中两两元素之间的相对重要性，构建判断矩阵，再通过处理判断矩阵获得每个因素的相对重要程度。
二、AHP的基本步骤（一）层次的建立为了确定各个指标的权重，需要将所有指标划到不同的层级之中。
精神专科医院医疗质量专家评价指标体系中共有三个层级，即一级指标、二级指标和三级指标，对应于AHP中的目标层、准则层和方案层。
（二）构建判断矩阵本研究参照如表3-9所示的赋值表，对每一个层级的指标分别进行赋值，获得判断矩阵A=（aij ）n×n。
本研究邀请了参与第二轮改良德尔菲专家调查的19名专家分别赋值，并利用相关软件统计专家们的信息进行分析。
一种基于模糊线性规划的主客观组合赋权方法
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一
种基 于模 糊 线 性 规 划 的主 客观 组 合 赋权 方 法
朱建军 ， 吴伟丽 ， 刘思峰 ２
（ ． 京 航 空 航 天 大 学 经 济 与 管理 学 院 ， 京 ２ ０ １ ２ 浙 江 台 州 高 速 公 路 建 设 开 发 股 份 有 限 公 司 ２ ０ １ ） １ 南 南 １０ ６； ． １０ ６
ｔｉｕ ｅｗｅｇ ｔａ ｄ ｔｅｓ ｂｅ ｔ ｅｐ ｅｅｅ ｃ ，ａｆ ｚｙ ｌ ｅ ｒｐ ｏ ｒｍｍｉｇ ｍｏ ｅ ｉ ｓ ｇ ｅｔｄ ｔ ｌｅｔ ｅｕ — ｒｂ ｔ ｉｈ ｎ ｈ ｕ ｊｃｉ ｒｆｒｎ ｅ ｕ ｚ ｉ ａ ｒｇ ａ ｖ ｎ ｎ ｄ ｌ ｓ ｕ ｇ ｓｅ ｏ ｓ ｖ ｈ ｎ ｏ
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赋权方法
步骤:
（1）编制专家咨询表。按评价内容的层次、评价指标的定义、 必须的填表说明, 绘制咨询表格。 （2）分轮咨询。根据咨询表对每位专家至少进行两轮反馈, 并 针对反馈结果组织小组讨论, 确定调查内容的结构。经过有控制 的2-4轮咨询后将每轮的专家意见汇总。 （3）结果处理。应用常规的统计分析方法, 分析专家对该项目 研究的关心程度( 回收率)、专家意见的集中程度、专家意见的 协调程度等来筛选指标或描述指标的重要程度( 即权重值)。
XLL
二、客观赋权方法——熵值法
（2）计算指标信息熵值e和信息效用值d
m
ej K yij ln yij i 1
dj 1 ej
式中，K为常数。
某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵ej与1之间 的差值，它的值直接影响权重的大小，信息效用值越大，对评 价的重要性就越大，权重也就越大。
层次分析法确定评价指标权重及Excel 计算——曹茂林
XLL
二、客观赋权方法
客观赋权法是利用数理统计的方法将各指标值经过分析处理 后得出权数的一类方法。
根据数理依据，这类方法又分为变异系数法、主成分分析法 、熵值法等。
这类方法根据样本指标值本身的特点来进行赋权，具有较好 的规范性。但其容易受到样本数据的影响，不同的样本会根据同 一方法得出不同的权数。
XLL
二、客观赋权方法——熵值法
（3）计算评价指标权重 利用熵值法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息
的价值系数来计算，其价值系数越高，对评价的重要性就越大( 或称权重越大，对评价结果的贡献大)。
指标体系赋权方法
指标体系赋权方法
以下是 7 条关于“指标体系赋权方法”的内容：
1. 主观赋权法，这就像是你对一群小伙伴的喜爱程度进行打分一样，全凭你的感觉和判断呀！比如说在选班长的时候，大家根据自己对各个候选人的印象来给他们赋权。
主观赋权法就是这么直接，你的想法最重要！
2. 客观赋权法呢，好比是根据考试成绩来给学生排名，有实打实的数据作依据呢！就像公司根据员工的实际业绩表现来确定他们在指标体系中的权重一样，真实又客观，这才靠谱呀！
3. 层次分析法，哎呀呀，这就如同搭积木，一层一层的建起来，把复杂的问题逐步拆解，最后确定好赋权。
比如评选最佳城市，你会从各个方面进行分析、比较，最终得出权重，是不是很有意思？
4. 模糊综合评价法，哇塞，就好像在大雾天里判断事物，虽然有点模糊不清，但依然能得出个大概呀！像是对一款新菜品的综合评价，各种感觉混合在一起，也能给到赋权呢！
5. 主成分分析法，这简直就是从一堆杂乱的东西中找出最主要的那些呀！比如在众多的市场数据中找出最关键的影响因素来进行赋权，厉害吧？
6. 因子分析法，就像从一箱子玩具中找出相同类型的放在一起，然后根据这些类型来赋权。
比如说分析学生的学习情况，把相关的因素归为一类来考虑赋权呢！
7. 组合赋权法，嘿嘿，这相当于把各种方法都拿来融合一下呀！就好像做菜时，把不同的调料混合在一起，出来的味道更棒呢！比如在一个大项目中，综合运用几种赋权方法，那不是更全面、更准确吗！
我的观点结论就是：不同的指标体系赋权方法都有其独特之处和适用场景，我们要根据具体情况灵活选择和运用呀，这样才能让赋权更合理、更有效！。
组合赋权法计算权重
组合赋权法计算权重在当今的数据分析和决策制定领域，准确地确定各个因素的权重是至关重要的。
组合赋权法作为一种有效的权重计算方法，正逐渐受到广泛的关注和应用。
要理解组合赋权法，首先得明白什么是权重。
简单来说，权重就是表示各个因素在整体中相对重要程度的数值。
比如在评估一个学生的综合成绩时，语文、数学、英语等科目的成绩所占的比重就是权重。
而组合赋权法，就是将多种不同的赋权方法进行组合，以得到更加合理和准确的权重结果。
常见的赋权方法有主观赋权法和客观赋权法两大类。
主观赋权法主要依赖专家的经验和知识来判断因素的重要性，比如德尔菲法、层次分析法等。
德尔菲法通过多轮匿名征求专家意见，逐步收敛达成共识。
层次分析法则将复杂的问题分解为多个层次，通过两两比较确定因素的相对重要性。
客观赋权法则是基于数据本身的特征来确定权重，常见的有熵权法、主成分分析法等。
熵权法根据指标的变异程度来确定权重，指标的变异程度越大，所赋予的权重就越高。
主成分分析法通过将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合变量，即主成分，然后根据主成分的贡献率来确定权重。
然而，无论是主观赋权法还是客观赋权法，都有其自身的局限性。
主观赋权法容易受到专家个人偏好和主观判断的影响，可能存在一定的偏差。
客观赋权法虽然基于数据，但有时可能会忽略实际问题中的一些定性因素和专家经验。
为了克服这些单一赋权方法的不足，组合赋权法应运而生。
组合赋权法的基本思路是将主观赋权法和客观赋权法得到的权重进行组合，以综合利用两者的优势。
在实际应用中，组合赋权法有多种实现方式。
一种常见的方式是线性组合，即将主观权重和客观权重通过一定的线性组合系数相加得到最终的权重。
确定线性组合系数的方法也有多种，比如最小二乘法、基于离差最大化的方法等。
以最小二乘法为例，其目标是使得组合权重与主观权重和客观权重的偏差平方和最小。
通过求解这个优化问题，可以得到最优的线性组合系数，从而得到最终的组合权重。
另一种方式是非线性组合，比如乘法合成法、加权几何平均法等。
指标权重的确定方法
指标权重的确定方法ij表示第i个指标相对于第j个指标的重要性，然后通过计算得出每个指标的权重。
具体步骤如下：1）建立层次结构模型，将评价指标分为若干层次，形成层次结构模型。
2）构造判断矩阵，由决策者对所有评价指标进行两两比较，得到判断矩阵。
3）计算特征向量，通过计算得出每个指标的特征向量。
4）计算权重，将各指标的特征向量进行归一化处理，得到各指标的权重。
二）客观赋权法客观赋权法是指通过统计学或数学方法，根据指标本身的性质和指标之间的关系，计算各指标的权重。
常用的方法有熵权法、主成分分析法等。
三）组合集成赋权法组合集成赋权法是指将主观赋权法和客观赋权法进行组合，得到更加准确的权重。
常用的方法有TOPSIS法、灰色关联度法等。
总之，权重的确定方法需要根据实际问题的情况选择合适的方法，以确保评价结果的准确性和可靠性。
客观赋权法是一种基于各方案评价指标值的客观数据的差异来确定各指标权重的方法。
目前，主要研究成果有基于“差异驱动”原理的赋权方法，包括突出整体差异的“拉开档次法”和突出局部差异的“均方差法”、“嫡值法”以及“极差法”、“离差法”。
其中，主成分分析法是一种将多项评价指标综合成z个主成分的方法，再以这z个主成分的贡献率为权数构造一个综合指标，并据此作出判断。
这种方法能消除指标间信息的重叠，根据指标所提供的信息，通过数学运算而主动赋权。
拉开档次”法的基本原理是将n个被评价对象看成是由m个评价指标构成的m维评价空间中的n个点(或向量)，寻求n个被评价对象的评价值就相当于把这n个点向一维空间做投影。
选择指标权系数，使得各被评价对象之间的差异尽量拉大，也就是根据m维评价空间构造一个最佳的一维空间，使得各点在此一维空间上的投影点最为分散，即分散程度最大。
该方法的特点为综合评价过程透明，评价结果与系统或指标的采样顺序无关，评价结果毫无主观色彩，评价结果客观、可比，权重不具有“可继承性”，权重不再体现评价指标的相对重要程度。
一种基于模糊线性规划的主客观组合赋权方法_朱建军
一般地 , 尽可能满足式( 2) 的情况也是合理的 , 于是有模糊关系 : zi ～ U L pi ～ 1 , …, m ≤ m ≤p i , i = z i ∑
i =1
( 3)
式( 3) 中 , 符号 ～ 等于” 。 ≤表示“ 模糊小于 、 pi 由式( 3) 得
L
i =1
∑z i -z i
( 4)
2 m ×1
式( 4) 表示寻求一组尽可能满足约束条件的属性权重 w i , i =1 , … , n 。 将式( 4) 写成 Ci w ～ ≤0 , i =1 , …, 2 m ( 共有 2 m 行) , 每一行对应于一个模糊集 , 其隶属度 μ i 表示决策者对第 i 行约束满足的满意程度 , 应该满足下列条件 : 当限制被严重违反时 , μ 0; 当限制完全满足时 , μ 1; 随着限制从被严重违反到完 i = i = 全满足时 , μ i 从 0 单调地增加到 1 , 因此 , 将 μ i 定义为如下函数 , i = 1 , …, 2 m : 1, Ci v ≤ 0 Ci w μ , i = 1δ i 0, 可以定义为 μ =i =min μ i 1 , …, 2 m ( 6) 如果决策者需要一个确定的策略 , 一种处理方法是建议选择使式( 6) 取最大值时的属性权重 w i , i = 1 , …, n , 由此 , 引入新变量 λ , 0 ≤λ ≤ 1 ,使 λ =μ ,λ 表示 w i 满足式( 4) 的程度 , λ ≤μ 值 i , 而决策准则是 λ 越大越好 , 由此得线性规划 max λ λ δ 1 , …, 2 m i +Ciw ≤δ i , i = s. t .λ ∈[ 0 , 1] w ≥0 令δ i =δ i +1 , i = 1 , 3 , 5 , …, 2 m -1 , 结合属性权重归一化条件 , 即 m ax λ
综合评价中确定权重向量的几种方法比较
综合评价中确定权重向量的几种方法比较一、本文概述权重向量在综合评价中占据重要地位，其合理设定直接关系到评价结果的准确性和有效性。
本文旨在探讨和比较确定权重向量的几种常用方法，包括主观赋权法、客观赋权法以及主客观集成赋权法等。
我们将从各种方法的理论基础、操作流程、优缺点以及适用范围等方面进行深入分析，以期为读者提供全面、系统的权重向量确定方法指南。
我们将概述主观赋权法，包括德尔菲法、层次分析法等，这些方法主要依赖于专家的主观判断和经验积累，因此在一定程度上可能受到主观因素的影响。
我们将介绍客观赋权法，如熵值法、主成分分析法等，这些方法主要基于数据的客观特征进行计算，但可能忽视了某些重要的主观信息。
我们将探讨主客观集成赋权法，如基于博弈论的组合赋权法、基于最优距离的组合赋权法等，这些方法试图将主观和客观信息相结合，以更全面地反映评价对象的实际情况。
通过对比分析，我们期望能够帮助读者更好地理解和应用各种权重向量确定方法，以提高综合评价的准确性和科学性。
我们也希望本文能够为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、权重向量确定方法概述权重向量的确定是综合评价中的一个重要环节，其选择直接关系到评价结果的公正性和准确性。
在众多的方法中，主要有以下几种常用的权重向量确定方法。
主观赋权法：这类方法主要依赖于专家的经验和主观判断。
例如，德尔菲法（Delphi法）通过邀请多位专家对评价指标进行打分，经过几轮反馈和修正，最后达成一致的意见。
层次分析法（AHP）则通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为若干层次和因素，通过两两比较确定各因素的相对重要性。
主观赋权法简单易行，但受主观因素影响较大，可能导致评价结果的偏差。
客观赋权法：这类方法主要基于客观数据和信息来确定权重。
例如，熵值法通过计算各指标的熵值，反映其离散程度，从而确定权重。
主成分分析法（PCA）则通过降维技术，提取出影响评价结果的主要成分，并以其方差贡献率作为权重。
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主客观组合赋权法
主客观组合赋权法是一种常用的决策分析方法，它将主观评价和客观数据相结合，通过赋权来确定各因素的重要性，从而得出最终的决策结果。
该方法具有简单易行、适用范围广、结果可靠等优点，在实际应用中得到了广泛的应用。
主客观组合赋权法的基本思想是将决策问题中的各因素分为客观因素和主观因素两类，客观因素是指可以通过数据统计等客观手段得出的因素，主观因素是指无法通过客观手段得出的因素，需要通过专家判断等主观手段来确定。
然后，对于每个因素，根据其重要性赋予一个权重，最后将各因素的权重相加，得出最终权重，从而得出最终的决策结果。
主客观组合赋权法的具体步骤如下：
1. 确定决策问题的目标和范围，明确决策的目的和意义。
2. 确定决策问题的因素，将其分为客观因素和主观因素两类。
3. 对于客观因素，通过数据统计等客观手段来确定其权重；对于主观因素，通过专家判断等主观手段来确定其权重。
4. 将各因素的权重相加，得出最终权重。
5. 根据最终权重，得出最终的决策结果。
主客观组合赋权法的优点在于它能够将主观因素和客观因素相结合，充分考虑了专家经验和客观数据的作用，从而得出更加准确的决策结果。
此外，该方法还具有简单易行、适用范围广、结果可靠等优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
总之，主客观组合赋权法是一种常用的决策分析方法，它将主观评价和客观数据相结合，通过赋权来确定各因素的重要性，从而得出最终的决策结果。
该方法具有简单易行、适用范围广、结果可靠等优点，在实际应用中得到了广泛的应用。