一文带你快速预览综合评价
一、基本概念:综合评价
(一)定义
百度百科对于综合评价的解释如下:
综合评价(Comprehensive Evaluation,CE),也叫综合评价方法或多指标综合评价方法,是指使用比较系统的、规范的方法对于多个指标、多个单位同时进行评价的方法。它不只是一种方法,而是一个方法系统,是指对多指标进行综合的一系列有效方法的总称。综合评价方法在现实中应用范围很广。综合评价是针对研究的对象,建立一个进行测评的指标体系,利用一定的方法或模型,对搜集的资料进行分析,对被评价的事物作出定量化的总体判断。
简而言之:
综合评价是一种多属性或指标、多目标评价的方式。
比如计算权重、计算优劣情况、投入产出比等。
(二)常用方法
AHP层次分析法、模糊综合评价、数据包络分析(EDA)、灰色关联分析法、TOPSIS法、熵值法等。
二、属性或指标(行或列)
(一)属性-指
属性:一行是一个case
(比如一个面试者为一行,十个就是十行)
指标:一列是一个指标
(比如应聘者能力:沟通能力、笔试成绩、通勤情况、专业能力等)
(二)方法分类
根据研究目的,将综合评价的方法按照属性(行)、指标(列)、预测及其他分类。
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若研究行与行之间关联则使用属性(行)相关方法
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若研究列与列之间关联则使用指标(列)相关方法
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若要预测未来走势则使用预测相关方法
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其他方法
方法分类如下图:
![](https://pic4.zhimg.com/80/v2-d06d6300ffc01ad234bf797490fdad71_1440w.png)
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三、量纲化处理
(一)为什么要进行量纲化处理
在进行数据分析时,数据具有单位是非常常见的,比如说GDP可以以亿作为单元,也可以以百万作为单位,那么此时就会出现由于单位问题导致的数字大小问题;这种情况对于分析可能产生影响,因此需要对其进行处理,但是处理的前提是不能失去数字的相对意义,即之前数字越大代表GDP越高,处理后的数据也不能失去这个特性,类似这样的处理我们统称为量纲化。
也或者计算距离,数字1和2的距离可以直接相减得到距离值为1;另外一组数据为10000和20000,两个数字直接相减得到距离值为10000。如果说距离数字越大代表距离越远,那么明显的10000大于1,但这种情况仅仅是由于数据单位导致的,而并非实际希望如何,因此就需要进行量纲化处理。
再或者计算方向,医院希望出院率越高越好、死亡率越低越好,这是两个方向的问题,因此在分析时就需要进行量纲化处理。
(二)量纲化处理方式
SPSSAU提供多种量纲化处理方式
![](https://pic1.zhimg.com/80/v2-55b63a82b32895a0353e4108f8fa255d_1440w.png)
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SPSSAU-数据处理-生成变量
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量纲处理方式按照相对大小问题和方向问题分类。
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相对大小问题:比如人均GDP很大,而人口出生率很小,因此需要进行相对大小的量纲化处理。
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方向问题:比如医院希望出院率越高越好,死亡率越低越好,因此需要进行方向的量纲化处理。
方法分类如下图:
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量纲处理方式按照有实际意义处理和仅数理化处理分类。
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有实际意义处理:比如均值化,其计算公式为X / Mean,即以平均值作为单位,全部数据均去除以平均值,为平均数的倍数,此时为有实际意义处理。
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仅数理化处理:比如标准化,其计算公式为:(X-Mean)/ Std,并无实际意义,此时为仅数理化处理。
方法分类如下图:
![](https://picx.zhimg.com/80/v2-c4720a9a7159ef8d4bd9908aff03c612_1440w.png)
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常用量纲处理方式基本说明如下图:
![](https://picx.zhimg.com/80/v2-6af37f63885c49ab42a1d7f5ff407410_1440w.png)
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四、数据格式
数据格式,直接影响着分析结果是否准确。无论是哪种综合评价方法,其数据均需要规范整理才可以,通常包括如下要点:
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第一行只能是标题,并且第一行不能出现空,否则就没有标题可以拖拽操作;
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不能出现任何的合并单元格;
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不能出现完整的空行,或者完整的空列。
还有一些比较特殊的数据格式。如AHP层次分析法、模糊综合评价、灰色关联法、耦合协调度、DEMATEL、ISM、障碍度等。
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AHP层次分析法数据格式
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模糊综合评价法数据格式
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灰色关联法数据格式
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建议在使用这些方法之前,参考帮助手册中的格式说明或视频教程。
同时帮助手册中也提供了多种数据格式说明,大家可以直接搜索进行查看。
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