综合评价方法之秩和比法(RSR)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了综合评价方法之秩和比法(RSR)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、概念
秩和比法是一种将古典参数统计和近代非参数统计进结合,并融其各自优点于一身的统计分析方法,1988年由田风调教授提出,适合对行列表格的资料进行综合评价,也可应用于分类及计量资料的综合评价。
秩和比(RSR)指在多指标综合评价中,表中各评价对象 n 秩次的相对平均值(若评价指标权重不同,则需要指标乘以权重),是一个非参数计量,具有0-1区间连续变量的特征。
其基本思想是在一个 n 行(n 评价对象)p 列(p 个评价指标)矩阵中,通过秩转换,获得无量纲的统计量RSR,以RSR值对评价对象的优劣进行排序或分档排序。
在综合评价中,秩和比的值能够包含所有评价指标的信息,显示出这些评价指标的综合水平,RSR值越大表明综合评价越优。
- 优点:因为 RSR 只使用了数据的相对大小关系,而不真正运用数值本身,所以此方法综合性强,可以显示微小变动,对离群值不敏感;能够对各个评价对象进行排序分档,找出优劣,是做比较,找关系的有效手段;能够找出评价指标是否有独立性。
- 缺点:通过秩替代原始指标值,会损失部分信息;不容易对各个指标进行恰当的编秩。
二、步骤
Step1:列出原始数据,一行代表一个评价对象,一列代表一个评价指标。
Step2:由原始数据进行计算秩值;
Step3:利用Step2的秩值,计算得到RSR值和RSR值排名;
Step4:列出RSR的分布表格情况并且得到Probit值;
Step5:计算回归方程;
Step6:进行排序,并且进行分档等级。
(1)列出原始数据表
根据评价的目的,选择适当的评价指标。使用专业知识区分指标是高优还是低优。一般高优指标是指效益型指标,即指标的数值越大越理想;低优指标就是成本型指标,即指标的数值越小越理想
有时,指标的属性要根据不同的研究目的加以确定,还有一些指标为不分高优与低优的指标。
列出原始数据表。假设有n个待评价样本,p项评价指标,形成原始指标数据矩阵:
X
=
(
x
11
.
.
.
x
1
p
⋮
⋱
⋮
x
n
1
⋯
x
n
p
)
X=\\left( \\beginmatrix x_11& ...& x_1p\\\\ \\vdots& \\ddots& \\vdots\\\\ x_n1& \\cdots& x_np\\\\ \\endmatrix \\right)
X=⎝⎜⎛x11⋮xn1...⋱⋯x1p⋮xnp⎠⎟⎞
其中 X i j X_ij Xij 表示第 i 个样本第 j 项评价指标的数值。
例如:
GDP | 就业人数 | 财政支出 | 人均可支配收入 | |
---|---|---|---|---|
北京 | xx | xx | xx | xx |
上海 | xx | xx | xx | xx |
广州 | xx | xx | xx | xx |
深圳 | xx | xx | xx | xx |
成都 | xx | xx | xx | xx |
重庆 | xx | xx | xx | xx |
天津 | xx | xx | xx | xx |
(2)计算秩值
根据每一个具体的评价指标按其指标值的大小进行排序,得到秩次R,用秩次R来代替原来的评价指标值。
根据编秩结果建立各指标的秩次数据矩阵。
R
=
(
R
11
R
12
⋯
R
1
p
R
21
R
22
⋯
R
2
p
⋮
⋮
⋮
R
n
1
R
n
2
⋯
R
n
p
)
R=\\left( \\beginmatrix R_11& R_12& \\cdots& R_1p\\\\ R_21& R_22& \\cdots& R_2p\\\\ \\vdots& \\vdots& & \\vdots\\\\ R_n1& R_n2& \\cdots& R_np\\\\ \\endmatrix \\right)
R=⎝⎜⎜⎜⎛R11R21⋮Rn1R12R22⋮Rn2⋯⋯⋯R1pR2p⋮Rnp⎠⎟⎟⎟⎞
R i j R_ij Rij:表示第 i 个样本第 j 项评价指标的秩次。
这里的秩可以理解成是一种顺序或者排序,它是根据原始数据的排序位置进行求解
例如:
高优指标j [-0.8,1.1,-2,4.2,-3.1]
排序
[-3.1,-2,-0.8,1.1,4.2]
秩 3 4 2 5 1
编出每个指标各对象的秩,这是秩和比法运用成败的关键之一。编秩时,应充分体现专业要求,力求所编秩次无逻辑上的混乱。
编制方法:
共有两种方法,分别是整次法和非整次法;二者在于计算秩的时候公式不一样
- 整秩法
高优指标从小到大编秩,低优指标从大到小编秩,同一指标数据相同者取平均值。
- 非整秩法
对于高优指标:
R
i
j
=
1
+
(
n
−
1
)
X
i
j
−
X
min
X
max
−
X
min
R_ij=1+\\left( n-1 \\right) \\fracX_ij-X_\\minX_\\max-X_\\min
Rij=1+(n−1)Xmax−XminXij−Xmin
对于低优指标:
R
i
j
=
1
+
(
n
−
1
)
X
max
−
X
i
j
X
max
−
X
min
R_ij=1+\\left( n-1 \\right) \\fracX_\\max-X_ijX_\\max-X_\\min
Rij=1+(n−1)Xmax−XminXmax−Xij
其中 X max = max ( X 1 j , X 2 j , ⋯ , X n j ) , X min = min ( X 1 j , X 2 j , ⋯ , X n j ) X_\\max=\\max \\left( X_1j,X_2j,\\cdots ,X_nj \\right) \\text,X_\\min=\\min \\left( X_1j,X_2j,\\cdots ,X_nj \\right) Xmax=max(X1j,X2j,⋯,Xnj),Xmin=min(X1j,X2j,⋯,Xnj)
一般使用整秩法
例如
均是高优指标,按从小到大编秩
(3)计算秩和比RSR值及排名
在一个 n 行( n 个评价对象)p 列( p 个评价指标)矩阵中,RSR的计算公式为:
R
S
R
i
=
1
n
×
p
∑
j
=
1
p
R
i
j
RSR_i=\\frac1n\\times p\\sum_j=1^pR_ij
RSRi=n×p1j=1∑pRij
上式中 , i = 1 , 2 , ⋯ , n ; j = 1 , 2 , ⋯ , p i=1,2,\\cdots ,n\\ \\text;\\ j=1,2,\\cdots ,p i=以上是关于综合评价方法之秩和比法(RSR)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章