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厦门大学:《统计学概论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十一章 统计综合评价

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第一节综合评价概述 第二节评价指标的选择与数据处理的方法 第三节权重的确定与评价结果的综合
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平第十一章统计综合评价 第一节综合评价概述 第二节评价指标的选择与数据处理的方法 n第三节权重的确定与评价结果的综合 11-1

11-1 第十一章 统计综合评价 ◼ 第一节 综合评价概述 ◼ 第二节 评价指标的选择与数据处理的方法 ◼ 第三节 权重的确定与评价结果的综合

学 第一节综合评价概述 、统计综合评价基本概念 统计评价:是对所研究的对象及其组成部分的 数量规模大小、水平高低、速度快慢、质变程度及 内部协调状况作出定量的判断 2、单项评价与综合评价。 单项评价是利用一个统计指标对事物的某一个方面 作出判断。 综合评价,则是根据研究的目的,建立一个统计指 标体系,对事物的各个方面进行定量分析,得出概 括性的结论,从而揭示事物的本质及其发展规律。 11-2

11-2 ◼ 第一节 综合评价概述 ◼ 一、统计综合评价基本概念 ◼ 1、统计评价:是对所研究的对象及其组成 部分的 数量规模大小、水平高低、速度快慢、质变程度及 内部协调状况作出定量的判断。 ◼ 2、单项评价与综合评价。 ◼ 单项评价是利用一个统计指标对事物的某一个方面 作出判断。 ◼ 综合评价,则是根据研究的目的,建立一个统计指 标体系,对事物的各个方面进行定量分析,得出概 括性的结论,从而揭示事物的本质及其发展规律

、统计综合评价的基本步骤: 1、明确评价的目标。 ■2、建立评价指标体系。 ■3、评价指标的量化处理。 4、确定各评价指标的权数。评价项目体系是 单一层次的,要求所有指标的权数总和等于 100%。如果评价项目体系是多层次的,则要 求每一层次中,同一层次各项目的权数总和 都等于100% ■5、对评价结果进行综合。 11-3鲁

11-3 二、统计综合评价的基本步骤: ◼ 1、明确评价的目标。 ◼ 2、建立评价指标体系。 ◼ 3、评价指标的量化处理。 ◼ 4、确定各评价指标的权数。评价项目体系是 单一层次的,要求所有指标的权数总和等于 100%。如果评价项目体系是多层次的,则要 求每一层次中,同一层次各项目的权数总和 都等于100%。 ◼ 5、对评价结果进行综合

学 统计综合评价的特征 统计综合评价的特征:定量与定性分析相结 合,它是在定性分析的前提下,通过现象的 数量表现,对研究对象进行更深刻的、更全 面的认识。 局限性 1、综合评价结果不具有唯一性 2、综合评价结果具有相对性。 3、综合评价结果带有主观性。 11-4

11-4 三、统计综合评价的特征 ◼ 统计综合评价的特征:定量与定性分析相结 合,它是在定性分析的前提下,通过现象的 数量表现,对研究对象进行更深刻的、更全 面的认识 。 ◼ 局限性 ◼ 1、综合评价结果不具有唯一性。 ◼ 2、综合评价结果具有相对性。 ◼ 3、综合评价结果带有主观性

学 第二节评价指标的选择与数据处理的方法 选择评价指标的原则 1、指标的选择应与研究目的相吻合。 2、客观性。 3)全面性。 4)敏感性。 5)相互独立性。尽可能选择相关程度低的指 标 6)可比性。 ■7)可操作性。 11-5

11-5 第二节 评价指标的选择与数据处理的方法 ◼ 一、选择评价指标的原则 ◼ 1、指标的选择应与研究目的相吻合。 ◼ 2、客观性。 ◼ 3)全面性。 ◼ 4)敏感性。 ◼ 5)相互独立性。尽可能选择相关程度低的指 标。 ◼ 6)可比性。 ◼ 7)可操作性

学 、评价指标的选择方法 定性方法 常用的定性方法有:综合法和分析法 1)综合法一般是通过研讨会或征询意见的方式,集 中专家们的意见,以确定评价指标。该方法是借着 专家的智力优势和经验以选择指标的。 2)分析法是将评价的对象划分为若干个组成部分或 不同的侧面,明确各个侧面所要评价问题的内涵与 外延,在这基础上,对每一侧面分别选用一个或若 干个指标以反映评价对象的特征。 11-6

11-6 二、评价指标的选择方法 ◼ 1、定性方法 ◼ 常用的定性方法有:综合法和分析法。 ◼ 1)综合法一般是通过研讨会或征询意见的方式,集 中专家们的意见,以确定评价指标。该方法是借着 专家的智力优势和经验以选择指标的。 ◼ 2)分析法是将评价的对象划分为若干个组成部分或 不同的侧面,明确各个侧面所要评价问题的内涵与 外延,在这基础上,对每一侧面分别选用一个或若 干个指标以反映评价对象的特征

学 2、定量方法 常用的定量方法:试算法和系统聚类法。 ■1)试算法:是通过历史资料的试算来判断指标的有 效性。 2)系统聚类法:是通过判断指标之间的相似程度来 筛选指标的一种方法。有N个指标,将每个指标看 作一类,根据指标间的相似程度,通过比较类间距 离进行并类。把距离最小的两类加以合并,此时, 余下N-1类;再选择类间距离最小的加以合并。整 个分类过程可以绘制成一张聚类图,用以反映所有 指标的亲疏关系。 11-7

11-7 ◼ 2、定量方法 常用的定量方法:试算法和系统聚类法。 ◼ 1)试算法:是通过历史资料的试算来判断指标的有 效性。 ◼ 2)系统聚类法:是通过判断指标之间的相似程度来 筛选指标的一种方法。有N个指标,将每个指标看 作一类,根据指标间的相似程度,通过比较类间距 离进行并类。把距离最小的两类加以合并,此时, 余下N—1类;再选择类间距离最小的加以合并。整 个分类过程可以绘制成一张聚类图,用以反映所有 指标的亲疏关系

学 系统聚类法的具体操作步骤 第一步:度量指标(类)间的相似程度。 常用的方法是相关系数或判别系数法。根据N个指标的历史 资料,分别计算两两指标的相关系数(或判别系数)并形成 相关系数矩阵R(或判别系数矩阵R2) 第二步:度量指标(类)间的距离。 利用相关系数矩阵R(或判别系数矩阵R2)表示指标(类) 间相似程度时,必须将其变换为 距离d=1-7n或者d2=1-11 2 d值越小表明两指标关系越密切。 11-8

11-8 ◼ 系统聚类法的具体操作步骤 ◼ 第一步:度量指标(类)间的相似程度。 常用的方法是相关系数或判别系数法。根据N个指标的历史 资料,分别计算两两指标的相关系数(或判别系数)并形成 相关系数矩阵R(或判别系数矩阵R2) ◼ 第二步:度量指标(类)间的距离。 利用相关系数矩阵R(或判别系数矩阵R2)表示指标(类) 间相似程度时,必须将其变换为 距离d=1- 或者d 2=1-| |。 d 值越小表明两指标关系越密切。 2 ij rij r

学 第三步:绘制聚类图以确定最具有代表性的 指标(类)。 在距离距阵中找到距离最小的两个指标,把它们聚为一类。 又在距离距阵中找到距离第二小的两个指标,再聚为一类。 ■如此继续这一过程,逐步选择较小距离的指标,直 至指标聚为一类为止,并据此绘制聚类图。 通过定量和定性判断,根据评价的目的、实际操作 的可能性和各个指标之间关系的密切程度确定指标 体系的容量。 11-9合

11-9 ◼ 第三步:绘制聚类图以确定最具有代表性的 指标(类)。 在距离距阵中找到距离最小的两个指标,把它们聚为一类。 又在距离距阵中找到距离第二小的两个指标,再聚为一类。 ◼ 如此继续这一过程,逐步选择较小距离的指标,直 至指标聚为一类为止,并据此绘制聚类图 。 ◼ 通过定量和定性判断,根据评价的目的、实际操作 的可能性和各个指标之间关系的密切程度确定指标 体系的容量

学 评价项目的量化处理方法 在综合评价中,有些评价项目本来属于定性 评价,对这些项目应进行量化处理。 量化处理常用的方法是:先对评价的各等级 赋予不同的分值,再聘请足够数量的评议者, 请评议者对评价对象进行评议,在所列的评 语等级中选择一个他认为最恰当的等级,而 后计算各等级得票数,再用得票数对比总票 数,计算出得票频率。 11-10

11-10 三、评价项目的量化处理方法 ◼ 在综合评价中,有些评价项目本来属于定性 评价,对这些项目应进行量化处理。 ◼ 量化处理常用的方法是:先对评价的各等级 赋予不同的分值,再聘请足够数量的评议者, 请评议者对评价对象进行评议,在所列的评 语等级中选择一个他认为最恰当的等级,而 后计算各等级得票数,再用得票数对比总票 数,计算出得票频率

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