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摘要：本文利用英国《泰晤士报高等教育增刊》2007年世界大学排名的原始数据,分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS法、秩和比法、灰色关联法、熵权法六种客观赋权法进行排序,然后比较了各种评价结果,并将这六种客观赋权评价结果与泰晤士报主观赋权评价结果进行了两两比较。研究发现：客观赋权法的评价结果无法得到公认,比较适用宏观分级评价;评价对象自身的差异程度会影响不同评价方法评价结果之间的一致性;在评价数据呈正态分布情况下,客观赋权法评价结果与权威主观评价结果相比,处于数据中间段的评价结果相差较大,而处于数据系列两端的评价对象会得到较为一致的评价;主客观赋权方法相结合是综合评价的发展方向。 相似文献
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研究医院综合科技评价中指标权重确定方法,比较主观赋权法与客观赋权法对评价结果的影响。基于中国医院科技量值指标体系,选取2018年度中国医院综合科技量值位居前100的医院各指标数据,计算熵值法、CRITIC法、独立性法、信息量法四种客观赋权法权重,通过加权计算得到四种方法100家医院的评价结果,与中国医院科技量值基于层次分析法确定权重的评价结果比较。100家医院研究数据信度质量高,信度系数值为0.883。熵值法权重与CRITIC、独立性、信息量法权重之间的相关关系系数值呈现出显著性。层次分析法与熵值法、CRITIC法、独立性法、信息量法五种方法计算的评价结果之间的相关系数值分别是0.920、0.984、0.992、0.976,p<0.01,有正相关关系。采用的四种客观赋权方法权重相关关系及评价结果相关关系全部呈现出显著性正相关。本例层次分析法与客观赋权方法相互得到验证,但这并不能代表客观赋权法适用于各类评价。实际工作中仍需要根据评价目的、管理需求及评价数据实际,系统比较研究选取合适的赋权方法。 相似文献
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探讨医院科技评价中评价指标权重的确定方法,比较主客观赋权法对评价结果的影响。基于以层次分析法确定指标权重的中国医院科技量值指标体系,选取《2018年度中国医院综合科技量值报告》中综合科技量值前100位医院的指标数据,分别采用熵值法、CRITIC法、独立性法、信息量法计算指标权重,通过加权计算得到这4种方法的评价结果,与采用层次分析法确定权重的中国医院科技量值结果进行比较。结果表明:(1)100家医院研究指标的信度系数值为0.883,数据信度质量高;(2)4种客观赋权法权重之间的相关系数值呈现出显著性;(3)采用层次分析法与4种客观赋权法计算得到的科技量值之间的相关系数值分别是0.920、0.984、0.992、0.976,全部呈现出正相关关系。研究验证了中国医院科技量值的主、客观评价结果,并提出客观赋权评价方法的选取要注意根据评价目的、管理需求及评价数据实际进行系统比较后选取。 相似文献
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一种集成的科技实力综合评价方法 总被引：6，自引：0，他引：6
国内外对有关科技实力评价多基于指标体系法的计算进行,且常用单一方法,这类方法按照权重赋值方法的不同,可分为主观赋权法和客观赋权法。本文从目前各种评价方法中选择和引入了主观赋权法和客观赋权法中的3种适宜方法:线性加权法、主成分分析(因子分析)法和标准化法,给出了适应于每种方法的计算方法,分析了每种方法优势和不足之处。尽管每种评价方法适合于科技实力评价,仅采用一种方法进行科技实力综合评价,其结果无疑具有一定的片面性。因此,本文在此基础上提出了融合主观赋权法和客观赋权法优势的集成方法,从而使评价结果更为合理,此方法也适合应用于各种综合评价类型中。 相似文献
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主成分与因子分析在期刊评价中的改进研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了主成分分析和因子分析在期刊评价中的误区,并提出了优化方法。研究表明,无论是主成分分析还是因子分析,其隐含的假设是评价指标必须服从正态分布,在期刊评价指标普遍呈幂律分布的情况下,采用主成分分析和因子分析要慎重,应将评价指标取对数后再进行评价。采用主成分和因子分析即使评价方法相同,不同评价也不具有可比性。主成分或因子分析采用方差贡献率作为权重值得商榷,应结合专家打分来赋予权重。 相似文献
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熵权法在银行经营绩效综合评价中的应用 总被引：58，自引：1，他引：58
针对在通常所采用的加权综合评价法中人为确定权重的缺陷，本文根据所构建的综合评价指标体系，通过将熵权系数法应用于非国有独资银行经营绩效的综合评价，得出了具有较强实际意义的结论。并认为熵权法这种根据指标数据提供的信息量客观赋权方法是一种在实际应用中简单可行的科学方法。 相似文献
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利用客观赋权的熵权法和主观赋权法的G1法对指标进行组合赋权,建立了基于组合赋权法的科学技术综合评价模型,并对中国2000-2005年期间的科技发展进行了评价。本文的特色与创新一是构建了包含治理工业污染投资等反映科学发展观的评价指标体系。二是在G1法确定指标权重时,对准则层和各指标层分别用G1法赋权,解决G1法直接对指标层赋权、无法对准则层进行评价与排序的问题。三是对主观赋权G1法与客观赋权熵权法得到的权重组合赋权。这就避免了现有研究的客观赋权法无法反映专家经验、或主观赋权法无法反映客观条件变化的双重弊端。 相似文献
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指出了熵权的局限性,将主观赋权与客观赋权结合起来,给出了灰色组合熵权应用于科学研究评价的步骤.通过灰色关联度和组合熵权理论的结合,对教学研究型大学各个学院的科学研究进行评价.文中提出的熵权局限性对于其它客观赋权方法也有重要借鉴意义. 相似文献
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[目的/意义] 学术评价中多属性评价方法有几十种,每种评价方法结果均不相同,难以进行方法选择。[方法/过程] 本文在分析评价本质属性的基础上,提出了一种新的多属性评价方法选取方法：因子-BP人工神经网络筛选法,并以JCR2017经济学期刊为评价对象,同时采用专家会议赋权法、主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价,并进行评价方法的选择。[结果/结论] 研究结果表明：在学术评价中多属性评价方法的选择必须兼顾主观和管理因素;因子-BP人工神经网络筛选法是一种有效的评价方法选取手段;因子-BP人工神经网络筛选法可以用来辅助专家赋权;对于多属性评价方法的进一步优化成为新的问题;当评价对象较少时不宜采用本文方法。 相似文献
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基于改进CRITIC—CPM的科技奖励评价模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对科技奖励评价问题的特点,运用变异系数改进了CRITIC法,并将专家信度系数、聚类分析法等融入突变级数法,设计出基于改进CRITIC—CPM的科技奖励评价模型。设计出的模型试图通过两次降维运算来实现对评审项目的科学评价,极大限度地排除人为因素的干扰,使得评价结果更趋科学合理。 相似文献
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针对学术评价中多属性评价方法和组合评价方法众多,从而导致学术评价结果众多,评价公信力下降问题,优选多属性评价方法成为解决问题的较好途径。线性多属性评价相对成熟,非线性多属性评价的选取是首要问题,基于BP人工神经网络,以非线性多属性评价值作为输出,评价指标作为输入,通过训练人工神经网络,可以得到评价指标权重,进而和评价值评价指标的相关系数进行比较,通过检验非线性多属性评价方法的逻辑一致性来进行评价方法的选取。以JCR2017数学期刊为例,分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价,然后再基于BP人工神经网络模型进行选取。研究结果表明:非线性多属性评价方法的选择问题是学术评价的基础问题;BP人工神经网络可以用来辅助进行非线性评价方法的选取;采用BP人工神经网络辅助选取非线性评价方法必须具备一定的适用条件。 相似文献
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基于"科学防范胜于救灾"的应急管理理念,从监测与预报能力、预警与发布能力以及预防与准备能力等三个方面构建指标体系,并引入变异系数对CRITIC法进行了改进,建立了基于改进CRITIC法的综合评价模型,形成了基于"三预"视角的区域气象灾害应急防御能力评价体系,该体系突出了"预报、预警、预防"在灾害防御中的重要地位。通过对中国31个省(市、自治区)的气象灾害应急防御能力进行实证分析,表明各区域气象灾害应急防御能力差异较为明显,呈现出东高、中中、西低的格局,且与经济发展水平呈现出高度的正相关性,这与现实情况基本相符,说明该评价体系具有较强的可操作性和实用性。 相似文献
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针对现有因子分析及相关分析两种方法在指标筛选与赋权方面有待完善之处,提出一种基于信息贡献率的评价指标筛选与赋权方法。该方法首先利用因子方差贡献率和因子载荷构建评价指标的信息贡献率,以此反映该指标解释原始指标集全部信息的比例,然后在现有相关分析法中引入病态指数测度指标集的信息重叠水平,进而实现评价指标的系统筛选与赋权。本研究认为评价指标的信息贡献率越大,其解释原始指标集信息的比例越大,因此该指标越应予以保留,其权重亦应越大。此外,研究亦发现因子分析法易误删信息解释能力强的指标,相关分析法筛选指标易不充分,而本文方法解决了这些问题。 相似文献