第二章 评价指标构建及预处理方法_第1页
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文档简介

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在实际的综合评价活动中，并非是评价指标越多越好，但也不是越少越好，关键在于评价指标在评价体系中所起作用的大小。一般原则应是以尽量少的“主要”评价指标用于实际评价。2.1.1专家调研法（Delphi）这是一种向专家发函，征求意见的调研方法。评价者可根据评价目标及评价对象的特征，在所设计的调查表中列出一系列的评价指标，分别征询专家对所设计的评价这表的意见，然后进行统计处理，并反馈咨询结果，经几轮咨询后，如果专家意见趋于集中，则由最后一次咨询确定出具体的评价指标体系。2.1.2最小均方差法2.1.3极小极大离差法1.求最大离差2.求最小值3.判别若

接近于零时，删掉对应的评价指标。2.2指标若干预处理方法及性质分析评价指标类型的一致化评价指标的无量纲化无量纲化方法的性质分析无量纲化过程的稳定性分析2.2.1评价指标类型的一致化“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。2.2.1评价指标类型的一致化极小指标极大化居中指标极大化

区间型指标极大化2.2.2评价指标的无量纲化指标的无量纲化，也叫做指标数据的标准化、规范化，它是通过数学变换来消除原始指标量纲影响的方法。现在均假定指标数据为极大型指标。2.2.3评价指标的无量纲化标准化处理法极值处理法线性比例法归一化处理向量规范法功效系数法其他的非线性无量纲方法，如指数功效系数法、幂函数功效系数法、对数功效系数法。一般不建议选用非线性的无量纲化方法。2.2.3无量纲化方法的性质分析一个理想的线性无量纲化方法要满足如下6个假设条件：性质1：单调性。要求无量纲化后的数据保留原有数据之间的序关系。性质2：差异比不变性。要求无量纲化后的数据保留原有数据之间对于某个标准量的比较关系。性质3：平移无关性。对原始数据进行“平移”变换，不会影响无量纲化后的结果。性质4：缩放无关性。对原始数据进行“缩小”或“放大”变换不会影响无量纲化后的结果。性质5：区间稳定性。对任意一指标原始数据的无量纲化处理结果都处在一个确定的取值范围内。性质6：总量恒定性。对任意一指标的无量纲化处理后的标准值之和为一恒定的常数。几个结论：一是“区间稳定性”和“总量恒定性”不能同时成立。二是同时满足性质1-6的无量纲化方法不存在。三是可以作无量纲化的复合函数2.2.4无量纲化过程的稳定性分析无量纲化过程的稳定性是指规范化结果对于个别（或若干）指标观测数据增减的敏感性。敏感性越近，说明无量纲化过程的稳定性越好，反之越差。2.2.4无量纲化过程的稳定性分析无量纲化方法的改进型极大型指标

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