综合评价方法报告

1课外研修报告姓名：学号：指导老师：班级：2大二学生素质综合评价一、评价目的1、让大二学生明确自己的不足，明确努力方向，一次促进大学生的全面发展；2、使学校以及社会更方便的对大二学生做出等级评定。二、指标体系的构建（一）指标体系构建原则1、指标尽可能全面一套科学的指标体系首先应根据评价目的反映有关评价对象的各方面状况,如果指标体系不全面,就无法对评价对象做出整体判断。2、指标尽可能不重叠指标间不能重叠过多,过多的重叠会导致评价结果失真,即使对重叠进行适当的修正[4],也会增加计算的难度和工作量。3、指标易于取得计算指标所需要的数据应是容易采集的,指标容易计算或估计,否则指标体系就无法应用。因此,建立指标体系应遵循评价指标尽可能全面、不重叠和易于取得的原则。构建合理的指标体系,是寻找在整体上能最好地满足3项构建原则的指标体系的过程.（二）构建指标体系的程序3利用上述模型建立指标体系的程序是:1)确定评价目标.对于同一评价对象,由于评价目标不同,需要考察不同的评价要素.2)确定要素覆盖率、要素重复率和指标集难度因数的权重.根据对评价准确性的要求、统计核算状况和计算工作量的大小确定.3)分解评价对象,建立评价要素集.评价对象分解是把所要评价的综合属性分解成小的、具体的评价要素.4)如果评价要素的重要性不同,需要确定各要素的权重,建立要素权重集;否则直接进行步骤5)建立指标集.收集与评价要素有关的指标,并构成多个指标集.6)确定指标与评价要素的关系,即确定各项指标反映哪些评价要素,建立指标—要素关系矩阵.7)确定指标获取的难度因数,建立指标难度因数集.8)计算各指标集的要素覆盖率、要素重复率和平均难度因数.9)计算各种指标集的目标函数值.10)确定最优指标集。.三、综合评价方法（一）综合指数法1．直接综合法4直接综合法是在确定一套合理的指标体系的基础上，对各项指标个体指数进行相加，直接计算出综合评价数值，用以综合评价被评价对象的一种方法。直接综合法的基本步骤：（1）根据建立指标体系的原则，建立一套指标体系。（2）对指标进行预处理（包括指标类型的一致化（同向化）、指标的无量纲化）。（3）给定指标体系中各指标的基数值，并根据各指标的实际值计算各指标的个体指数（统计中一般指比率）。（4）运用直接综合法的一般公式计算各被评价对象的综合评价数值。（5）运用得到的综合评价数值进行分类或排序，并结合所研究的问题给予一定的经济解释。2．加权综合法加权综合法是在确定一套合理的指标体系的基础上，对各项指标个体指数进行加权平均，计算出综合评价数值，用以综合评价被评价对象的一种方法。加权综合法的基本步骤：（1）根据建立指标体系的原则，建立一套指标体系。（2）对指标进行预处理（包括指标类型的一致化、指标的无量纲化、指标权重系数的确定）（3）给定指标体系中各指标的基数值，并根据各指标的实际值5计算各指标的个体指数。（4）运用加权综合法的一般公式计算各被评价对象的综合评价数值。（5）运用得到的综合评价数值进行分类或排序，并结合所研究的问题给予一定的经济解释。主要优点：意义直观明晰；主要缺点：各单项评价值没有统一的值域，影响评价指标的评价值之间的可比性。（二）计分法1．综合计分法综合记分法是对构成评价指标体系的每个指标评分，将所有得分相加算出总分，作为综合评价数值的一种评价方法。综合记分法的基本步骤：（1）根据建立指标体系的原则，建立一套指标体系。（2）对指标进行预处理（包括指标类型的一致化）（3）按照指标的重要程度，对指标体系中指标规定评分标准。（4）根据各指标的实际水平，按照事先规定的评分标准确定各指标所得分数。（5）将各指标所得分数相加即为综合评价数值，运用得到的综合评价数值进行分类或排序，并结合所研究的问题给予一定的经济解释。特点：简便易行，过于粗糙。2．排队计分法6将评价单位的各项评价指标依优劣秩序排队，再将名次（位置）转化为单项评价值，最后由单项评价值计算各单位的综合评价值（总分）。优点：简便易行；勿须另寻比较标准；各单项评价值有统一的值域；适用范围广泛（可用于定序以上层次的数据）。缺点：原始数据信息的损失较大。（三）最优值距离法单项评价值采用“实际值与最优值的相对距离”。特点：综合评价值为逆指标——越小越好（与最优值越接近）；各单项评价指标的值域统一在（0，100）之间；评价结果容易受极端值影响。（四）功效系数法功效系数法是用多目标规划的原理去进行综合评价的一种方法，其基本思想是把评价指标体系中各种不同度量的指标，通过一定形式的功效函数转化成为同度量的功效系数或功效分数，然后将这些功效分数加权平均得出一个综合指标，即总功效系数，用总功效系数去进行综合评价。功效系数法的基本步骤：（1）根据建立指标体系的原则，建立一套指标体系。（2）对指标进行预处理（包括指标类型的一致化、指标权重系数的确定）（3）采用功效函数将各项指标的实际值转化为相应的功效分7数。（4）将各项指标的功效分数加权几何平均或加权算术平均求出总功效系数，作为综合评价标准。（5）运用得到的综合评价数值进行分类或排序，并结合所研究的问题给予一定的经济解释。优点：能够充分反映评价指标的原始信息；各单项指标的值域基本上在（60，100）之间；评价结果受极端值影响的程度比指数法和最优值距离法都较弱。缺点：必须事先确定两个参照系（对比标准——满意值和不容许值）。（五）层次分析法层次分析法(AHP)是指将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。层次分析法的基本步骤：（1）构建层次结构模型（2）建立判断矩阵（3）计算权重向量（4）判断矩阵的一致性检验（5）计算综合评价合成权重向量（六）多元统计法1．主成分分析法主成分分析法是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。8主成分分析法的基本步骤：（1）对原始数据进行标准化处理。（2）计算样本相关系数矩阵。（3）求相关系数矩阵的特征值和相应的特征向量。（4）选择重要的主成分，并写出主成分表达式。（5）计算主成分得分。（6）依据主成分得分的数据，进行进一步的统计分析。注意：样本容量要足够大（只对少数单位或时间进行评价就不能用）异常点（应该将之删除），也不适用；评价单位的多少及增减，都可能改变权数，从而影响评价结论。属于一种相对评价，而非绝对评价。评价标准与样本有关；评价结果是一个相对优劣顺序。如进行经济效益评价，它的评价结果不能说明经济效益的水平的具体差异大小。它是原始变量的一种线性关系，没有考虑非线性情况，只适合于定量变量，不适合于包含定性变量的情况。常见的误解：把几个主成分的累计方差贡献率当作评价的把握程度/反映实际情况的程度。2．因子分析法因子分析法是主成分分析的推广和发展，它是由研究原始数据相关矩阵的内部依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系多个变量（或样品）综合为少数几个因子，并给出原始变量与综合因子之间的相关关系的方法。因子分析法的基本步骤：9（1）对原始数据进行标准化处理。（2）计算样本相关系数矩阵。（3）计算相关系数矩阵的特征值和相应的特征向量。（4）确定综合因子数以及因子结构和因子模型。（5）计算因子得分矩阵。（6）依据因子得分的数据，进行进一步的统计分。3．聚类分析法聚类分析法是将样品或变量按照它们在性质上的亲疏程度进行分类的多元统计分析方法。系统聚类分析的基本步骤：1)对数据进行变换处理；2)计算各样品之间的距离，并将距离最近的两个样品合并成一类；3)选择并计算类与类之间的距离，并将距离最近的两类合并，如果类的距离大于1，则继续并类，直至所有样品归为一类为止；4)最后绘制出系统聚类谱系图，按不同的分类标准或不同的分类原则，得出不同的分类结果。（七）模糊综合评价法模糊评价法是根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价的一种方法。模糊评价法的基本步骤：（1）确定评价因素集（2）建立指标权重集10（3）建立评价集（4）单因素模糊评价（5）模糊综合评价（八）灰色系统分析方法确定比较系列（评价指标体系）和参考系列（最优最劣两组）；计算被评价对象与参考系列的关联度和从属度（关联度——被评价对象与参考系列在各指标点的关联度的加权平均数，从属度——综合反映了评价对象远离最差系列的程度和接近最优系列的程度）。根据关联度和从属度进行排序。特点：关联度是建立在评价数据极差的基础上，既考虑了评价对象和整体的关系，又考虑了各评价对象之间的相互关系。（九）模糊神经网络神经网络起源于对人脑的功能和结构的模拟，是由大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，对于需要同时考虑诸多因素和研究模糊信息问题特别适用。BP网络——单向传播的多层网络——由输入层、输出层和中间隐含层三个神经层次构成的模型。先要提出一组训练样本（每个样本由输入样本和理想输出组成），训练过程技术通过计算输出值于期望值的误差，通过修改权值（权数），直至理想输出与实际输出一致为止。四、指标权重的确定1、主观赋权法11主观赋权方法可以根据实际问题，较为合理地确定各指标之间的排序，也就是说尽管主观赋权法不能准确地确定各指标的权系数，但在通常情况下，主观赋权法可以在一定程度上有效地确定各指标按重要程度给定的权系数的先后顺序。该类方法的主要缺点是主观随意性大，选取的专家不同，得出的权系数也不同；这一点并未因采取诸如增加专家数量、仔细选专家等措施而得到根本改善。因而，在某些个别情况下应用一种主观赋权法得到的权重结果可能会与实际情况存在较大差异。2、层次分析法层次分析法是将解决的问题分解为若干个互不相同的组成因素，并根据组成因素的隶属关系和关联关系的不同，把各组成因素归并为不同的层次，从而形成多层次的分析结构模型。在每一层次中，将该层次中的各元素相对于上一层中的某一元素进行两两重要性比较，并将比较的结果构造为一个判断矩阵。然后计算各判断矩阵的最大特征根及其对应的归一化的特征向量，该归一化的特征向量各元素即为该层次各元素相对于上一层次某一元素的权重。在此基础上进一步综合，求出各层次组成因素相对于总目标的组合权重，进而得出各目标的权重值或多指标决策的各可行方案的权重值。层次分析的具体操作程序如下：a.明确问题，建立层次分析结构模型；b.建立判断矩阵；c.检验判断矩阵的满意一致性；d.层次单排序；e.层次总排序。层次分析法的优点主要有，分析思路清晰，分析时所使用的数据12较少。3、客观赋权法客观赋权法的研究时间比较短暂，还很不完善，它不具有主观随意性，不增加对决策分析者的负担，决策或评价结果具有较强的数学理论依据。但这种赋权方法依赖于实际的问题域，因而通用性和决策人的可参与性较差，没有考虑决策人的主观意向，且计算方法大都比较繁锁。客观赋权法除了常用的最小二乘法和本征向量法以外，最大熵技术法、拉开档次法、熵权信息法、均方差法、变异系数法、离差最大化法、简单关联函数法。郭亚军等将客观赋权方法分为突出整体差异的赋权法和突出局部差异的赋权法。突出整体差异的赋权法主要有拉开档次法，突出局部差异的赋权法主要有均方差法和熵值法。4、最大熵技术法熵是热力学中的一个名词，在信息论中又称为平均信息量，它是信息无序度的度量，信息熵越大，信息的无序度越高，其信息的效用值越小；反之，信息熵越小，信息的无序度越小，信息的效用值越大。在综合评估中，运用信息熵评估所获系统信息的有序程度及信息的效用值最大熵技术法适用于多指标决策问题各评价指标权重的确定。最大熵计数法就是是利用信息论中信息熵来确定多指标决策问题各评价指标权重。其基本原理是：对多指标决策问题，从m个可行方案中选最优方案，取决于这m个可行方案的各个指标向决策者提供的决策信息。谁提供决策的确定信息量大，谁对决策做的贡献13就大，从而该指标的权重值也就越大。李因果在中国区域信息化评价中采用信息熵方法计算了客观权系数，其评价结论基本上符合区域信息化发展的事实。5、主成分分析法主成分分析法是通过因子矩阵的旋转得到因子变量和原变量的关系，然后根据m个主