2023年6月21日发(作者：)
常用综合评价方法（常用方法）
这里给大家介绍几个常用的综合评价方法，便于在做综合评价的时候能够和统计专家沟通，确定最合适的方法。
TOPSIS法（technique for order preference by similarity to
ideal solution，TOPSIS），即逼近理想解排序法，意思是与理想方案相近似的顺序选优技术，是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常见方法。
TOPSIS法可用于工作效益或质量的分析比较评价，如评价工作质量，餐厅环境等。
优点：
1. 方法简单，结构合理，排序明确，应用灵活。
2. 充分利用原始数据信息，排序结果能定量反映不同评价对象的优劣程度，直观可靠。
3. 对数据没有严格要求，可直接用原始数据计算。
4. 能消除不同量纲带来的影响
层次分析法（analytic hierarchy process，AHP），把复杂问题分解成多个组成要素，将这些要素按支配关系组成递阶层次结构，通过两两比较确定各因素的相对重要性，然后排序。改法多用于卫生事业管理。
步骤：
1. 确定层次结构
2. 构造判断矩阵
3. 求权重系数
4. 一致性检验 5. 计算各个评价指标的组合权重系数
6. 求出综合评分指数及排序
7.
特点：
1. 原理简单，层次分明，因素具体，结果可靠，实用性强。
2. 充分考虑主条件因素，等级划分细，充分显示权重作用。
3. 原始数据直接使用，结果切实合理。
4. 能客观检验其判断思维全过程的一致性
5. 能对定性和定量综合进行分析，得出明确的定量化结论
秩和比法（rank sum ratio，RSR），用秩和比进行统计分析的方法，适用于卫生资料的再分析。
特点：
1. 计算简单，对资料无要求
2. 参与计算的是秩次，可解决0值问题
3. RSR值无量纲，综合能力强
4. 该法集参数统计与非参统计于一身，便于与其他方法嫁接移植
综合指数法，是指用统一指标来概括许多统计指标的综合水平。具体方法有加权线性和法，乘法合成法，混合法等
优点：
1. 原理简单，易于计算
2. 数据分布无严格要求
3. 对原始数据进行相对化处理，可用于不同类型数据的比较
信息熵理论评价，这个较复杂，不太用。能够对医学过去认为凌乱庞杂难以概括的数据做出综合性判断，此法有可能对生命体系研究形成一门定量的理论学科。优点是排除人为因素干扰，评价结果客观。 功效系数法，用于综合评价和多目标决策，常用于卫生经济领域。
密切值法，是多目标决策的一种优选方法，应用于食品卫生，公共场所卫生等监督检测的科学评价。
模糊综合评价法，是用模糊数学理论，对评价事务隶属等级状况进行评价的方法。主要用于各种资源、质量的评价。
综合评分法，是对不同技术方案设置指标，通过评分进行评价的综合分析方法。在临床医学、社会学、管理学、心理学、生存质量等广泛应用。临床上很多评分量表应用此法。
人工神经网络，是大数据上的热词，各种科普读物常常提到。神经网络是建立以权重描述变量与目标之间特殊的非线性关系模型，对事物的判断分析必须经过一个学习或判断的过程。与传统计算机方法相比，具有大规模信息处理、分布式联想存储、自适应学习及自组织特点。既可以处理线性问题，也可以处理非线性问题，容错能力强。处理方式符合客观实际，可靠性强。
其他还有粗糙集综合评价等一些新的综合评价方法，方法越来越多也越来越高级，但是我们目前用不到，故在此不再赘述。
2023年6月21日发(作者：)
常用综合评价方法（常用方法）
这里给大家介绍几个常用的综合评价方法，便于在做综合评价的时候能够和统计专家沟通，确定最合适的方法。
TOPSIS法（technique for order preference by similarity to
ideal solution，TOPSIS），即逼近理想解排序法，意思是与理想方案相近似的顺序选优技术，是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常见方法。
TOPSIS法可用于工作效益或质量的分析比较评价，如评价工作质量，餐厅环境等。
优点：
1. 方法简单，结构合理，排序明确，应用灵活。
2. 充分利用原始数据信息，排序结果能定量反映不同评价对象的优劣程度，直观可靠。
3. 对数据没有严格要求，可直接用原始数据计算。
4. 能消除不同量纲带来的影响
层次分析法（analytic hierarchy process，AHP），把复杂问题分解成多个组成要素，将这些要素按支配关系组成递阶层次结构，通过两两比较确定各因素的相对重要性，然后排序。改法多用于卫生事业管理。
步骤：
1. 确定层次结构
2. 构造判断矩阵
3. 求权重系数
4. 一致性检验 5. 计算各个评价指标的组合权重系数
6. 求出综合评分指数及排序
7.
特点：
1. 原理简单，层次分明，因素具体，结果可靠，实用性强。
2. 充分考虑主条件因素，等级划分细，充分显示权重作用。
3. 原始数据直接使用，结果切实合理。
4. 能客观检验其判断思维全过程的一致性
5. 能对定性和定量综合进行分析，得出明确的定量化结论
秩和比法（rank sum ratio，RSR），用秩和比进行统计分析的方法，适用于卫生资料的再分析。
特点：
1. 计算简单，对资料无要求
2. 参与计算的是秩次，可解决0值问题
3. RSR值无量纲，综合能力强
4. 该法集参数统计与非参统计于一身，便于与其他方法嫁接移植
综合指数法，是指用统一指标来概括许多统计指标的综合水平。具体方法有加权线性和法，乘法合成法，混合法等
优点：
1. 原理简单，易于计算
2. 数据分布无严格要求
3. 对原始数据进行相对化处理，可用于不同类型数据的比较
信息熵理论评价，这个较复杂，不太用。能够对医学过去认为凌乱庞杂难以概括的数据做出综合性判断，此法有可能对生命体系研究形成一门定量的理论学科。优点是排除人为因素干扰，评价结果客观。 功效系数法，用于综合评价和多目标决策，常用于卫生经济领域。
密切值法，是多目标决策的一种优选方法，应用于食品卫生，公共场所卫生等监督检测的科学评价。
模糊综合评价法，是用模糊数学理论，对评价事务隶属等级状况进行评价的方法。主要用于各种资源、质量的评价。
综合评分法，是对不同技术方案设置指标，通过评分进行评价的综合分析方法。在临床医学、社会学、管理学、心理学、生存质量等广泛应用。临床上很多评分量表应用此法。
人工神经网络，是大数据上的热词，各种科普读物常常提到。神经网络是建立以权重描述变量与目标之间特殊的非线性关系模型，对事物的判断分析必须经过一个学习或判断的过程。与传统计算机方法相比，具有大规模信息处理、分布式联想存储、自适应学习及自组织特点。既可以处理线性问题，也可以处理非线性问题，容错能力强。处理方式符合客观实际，可靠性强。
其他还有粗糙集综合评价等一些新的综合评价方法，方法越来越多也越来越高级，但是我们目前用不到，故在此不再赘述。
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