组合评价法的事前事后检验_第1页
组合评价法的事前事后检验_第2页
组合评价法的事前事后检验_第3页
组合评价法的事前事后检验_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

摘自:曾宪报,关于组合评价法的事前事后检验,统计研究,1997,6,56-58组合评价法的实质是,选择有代表性的几种评价方法,将评价结果按照一定的方法进行组合,得出组合评价值,最后得到组合评价的排序结果。从理论上来说,组合评价法应该比单一的评价方法更合理、更科学,因为它克服了主、客观两类评价方法的缺陷,同时吸收了两类评价方法的优点,对待评对象作了更为全面、合理的评价。从文[1]中的应用实例来看,组合评价法的排序结果更加趋于稳定、一致,显示出较强的合理性。为保证组合评价结果的科学性、合理性,在运用组合评价时必须进行事前事后检验。一方面,组合评价法是以几种单一评价方法的结果为基础的,那么,这几种单一评价方法的结果是否合理?其衡量标准是:这些结果之间是否能够相互印证,即它们是否具有一致性?只有当原始方法具有一致性时,对它们的组合才是有效的。因此,在组合之前必须进行一致性检验。1.组合评价法的事前检验:第一步,将多种评价方法所得结果转化成排序矩阵。假设用m种方法对n个被评单位进行评价,所得评价值的排序情况如表1所示。表1 评价结果排序表单位方法1方法1方法m单位11yi2■■■K单位2■yz]羟m单位他yny■■■■■ynniy..表示第i个被评单位在第j种评价方法下的排序值,1<y.j<n(i=1,2,...n;j=1,2,...m)第二步,假设H0:m种赋权方法不具有一致性;H1:m种赋权方法具有一致性;第三步,计算检验统计量并对假设进行检验。当n<7时,检验统计量为:s=e一hwi=1 Vi=17其中,s为Kendall一致性系数,R.=丈y.。给定显著水平a,查Kendall一j=1致性系数s的临界值表,得到临界值sa。当n>7时,检验统计量为:

X2X2=m(n—1)T(2)mr)其中,T= 9 ^一——史-,R=工y°X2服从自由度为n—1的X2分m2nE2—1n—1 1 ji=1布。2.组合评价法的事后检验:组合评价法的事后检验,主要是检验组合方法所得排序结果与原始方法所得排序结果之间的密切程度;另外,当有多种组合方法时,还可凭它选出最合理的组合评价法。对组合评价法的事后检验,可采用斯皮尔曼等级相关系数检验法,其步骤如下:第一步,将组合评价结果转化为排序值。假设对原m种方法进行l种组合,所得排序结果见表2。其中乂氐表示第i个被评单位在第k种组合方法下的排序值,1<xik<n(1=1,2,...n;k=1,2,...l)第二步,假设H0:第k种组合方法与原m种评价方法无关;H1:第k种组合方法与原m种评价方法密切相关。第三步,计算检验统计量并对假设进行检验。当n<10时,检验统计量为:Pk==丈Pjk ⑶j=1P表示第k种组合方法与原第j种方法之间的斯皮尔曼等级相关系数,反映组ik合方法k与原方法j之间的相关程度,Pjk越大表示两种方法所得排序结果的相关程度越高。Pk表示组合方法k与原m种方法之间的平均相关程度。当n>10时,检验统计量为:P= (k=1,2,..l) (4)k1-P2k其中Pk同前,tk服从自由度为n—2的t分布。第四步,若l>1,则需选择一种最佳的组合评价方法。组合评价法的初衷,就是既要克服单一评价方法的缺点,又要吸收多种评价方法的优点。因此,组合评价的结果与原始多种方法的结果之间虽不会完全相同,但十分接近。所以,我们选择与原始多种方法最接近的组合方法为最佳组合方法。也就是说,当n<10时,取pk中的最大者,即为最佳组合法;当n>10时,取匕中的最大者,即为

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论