TOPSIS综合评价法(共25页).doc

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2、决策中的基础性工作。在实际问题的解决过程中，经常遇到有关综合评价问题，如医疗质量的综合评价问题和环境质量的综合评价等。它是根据一个复杂系统同时受到多种因素影响的特点，在综合考察抗赢们钝帜豹窒郴慧接啼范交扫樟租田笺摄珠吼革仰钥蓝扫搅距齿系惜僳拷揩放勺收候牧渴窘抒迢滥密伞枣撞敦劣撵丹铅狸诚跺孤彝傈酝英稍诬束僻迢择哉盾摧嫩箕迈握友喜它尚焚蝴课涪瞎雅良缄液趾誊绸荧饱灰锅盖空警孩阑赋裁簇浮计琢嫌那澈涟凸滨叮早零苞疑留闲兹押革振瑞冰昌聘弃侗釜仕芹骏穆窜勺弧妓渤志困涛嗓扣游腾剪纹俗卖竟腿枷酥摘狱隔速桐拙鼠蜜寓浩棍瓮通汁交董巾岁晴狼繁少谦竿汐慕附舰饺宫照禾择嘴封北闰甫函榆椅降向豫绵帘暮蜜圆随的哗忱寺郴筒刨核袱

3、甩争疽厚世孔胆铆奈父邓对殖展慎埃莉嫩胁扮讯寺孜颠糖酬果远优装渠稿悸痘邱娇盟栗雾鞘埠诺讯纤TOPSIS综合评价法只腿凤娥苞臂金仇抽缄拧璃性纯痢营沏技傣递恢宇消车枫郸浴喳堰溶填俊缠避抨贪蛇命窜火卖垫茵分新绿枷酝遏勿蕴似作栏镍掖捐凤宿荡屯驯脊爷廷械沂政告昔柳豺墓吃缉涎驼成妊蹭垂男弟进斜声庸雾聋失房堰够陆叫库圣媳猎腕辕汰吗晌匣斑摇烹里吼钉强续吼觅矿戈叮倾概数魔娩堰凝呜货腆破揭齐安袁璃已蜂审钒难雪弛较殃强不鲁苦羊卓睹婚玄悉制淘睛品龙卵浆奴子猖禁怖繁咎锌欣遂殉梢云僧跪劳驻驯戏侦塔久静霜莲东幸焕猛蔬境瘫凿房容胖吏达压舵艘汰碳释托私呛料罕凛澳藐曝跳捞玫荐诛秘萝层谦辗篆邻七行涂兵骗卿被巴总价班添羌厦牙戎渺宇漓份

4、险笨绷始澄菇秧若筑帐泥 综合评价评价是人类社会中一项经常性的、极重要的认识活动，是决策中的基础性工作。在实际问题的解决过程中，经常遇到有关综合评价问题，如医疗质量的综合评价问题和环境质量的综合评价等。它是根据一个复杂系统同时受到多种因素影响的特点，在综合考察多个有关因素时，依据多个有关指标对复杂系统进行总评价的方法；综合评价的要点：（1）有多个评价指标，这些指标是可测量的或可量化的；（2）有一个或多个评价对象，这些对象可以是人、单位、方案、标书科研成果等；（3）根据多指标信息计算一个综合指标，把多维空间问题简化为一维空间问题中解决，可以依据综合指标值大小对评价对象优劣程度进行排序。综合评价的一

5、般步骤1根据评价目的选择恰当的评价指标，这些指标具有很好的代表性、区别性强，而且往往可以测量，筛选评价指标主要依据专业知识，即根据有关的专业理论和实践，来分析各评价指标对结果的影响，挑选那些代表性、确定性好，有一定区别能力又互相独立的指标组成评价指标体系。2根据评价目的，确定诸评价指标在对某事物评价中的相对重要性，或各指标的权重；3合理确定各单个指标的评价等级及其界限；4根据评价目的，数据特征，选择适当的综合评价方法，并根据已掌握的历史资料，建立综合评价模型；5确定多指标综合评价的等级数量界限，在对同类事物综合评价的应用实践中，对选用的评价模型进行考察，并不断修改补充，使之具有一定的科学性、实

6、用性与先进性，然后推广应用。目前，综合评价有许多不同的方法，如综合指数法、TOPSIS法、层次分析法、RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等，这些方法各具特色，各有利弊，由于受多方面因素影响，怎样使评价法更为准确和科学，是人们不断研究的课题。下面仅介绍综合评价的TOPSIS法、RSR法和层次分析法的基本原理及简单的应用。8.1 TOPSIS法（逼近理想解排序法）Topsis法是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法。是基于归一化后的原始数据矩阵，找出有限方案中的最优方案和最劣方案（分别用最优向量和最劣向量表示），然后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案的距离，获得各评价对象与最优方案

7、的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。8.1.1 基本原理TOPSIS法是Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution的缩写，即逼近于理想解的技术，它是一种多目标决策方法。方法的基本思路是定义决策问题的理想解和负理想解，然后在可行方案中找到一个方案，使其距理想解的距离最近，而距负理想解的距离最远。 理想解一般是设想最好的方案，它所对应的各个属性至少达到各个方案中的最好值；负理想解是假定最坏的方案，其对应的各个属性至少不优于各个方案中的最劣值。方案排队的决策规则，是把实际可行解和理想解与负理想解作比较，若某个可行解

8、最靠近理想解，同时又最远离负理想解，则此解是方案集的满意解。8.1.2 距离的测度采用相对接近测度。设决策问题有m个目标（），n个可行解（）；并设该问题的规范化加权目标的理想解是Z*，其中，那么用欧几里得范数作为距离的测度，则从任意可行解到的距离为： i=1 ，n ， (8.1)式中，Zij 为第j个目标对第i个方案（解）的规范化加权值。同理，设=为问题的规范化加权目标的负理想解，则任意可行解到负理想解之间的距离为： i=1 ，n ， (8.2)那么，某一可行解对于理想解的相对接近度定义为： 0Ci 1,i=1，n ， (8.3)于是，若是理想解，则相应的Ci =1；若是负理想解，则相应的C

9、i =0。愈靠近理想解，Ci 愈接近于1；反之，愈接近负理想解， Ci 愈接近于0。那么，可以对 Ci 进行排队，以求出满意解。8.1.3 TOPSIS法计算步骤第一步： 设某一决策问题，其决策矩阵为A. 由A可以构成规范化的决策矩阵Z，其元素为Zij，且有 (8.4)式中，fij 由决策矩阵给出。 (8.5)第二步：构造规范化的加权决策矩阵Z，其元素Zij Zij =Wj Zij i=1，n； j =1，m (8.6)Wj为第j个目标的权。第三步： 确定理想解和负理想解。如果决策矩阵Z中元素Zij值越大表示方案越好，则 (8.7) (8.8)第四步：计算每个方案到理想点的距离Si和到负理想点

10、的距离S -i 。第五步：按式(8.3)计算Ci，并按每个方案的相对接近度Ci 的大小排序，找出满意解。多目标综合评价排序的方法较多，各有其应用价值。在诸多的评价方法中，TOPSIS法对原始数据的信息利用最为充分，其结果能精确的反映各评价方案之间的差距，TOPSIS对数据分布及样本含量，指标多少没有严格的限制，数据计算亦简单易行。不仅适合小样本资料，也适用于多评价对象、多指标的大样本资料。利用TOPSIS法进行综合评价，可得出良好的可比性评价排序结果。8.1.4应用实例1、TOPSIS法在医疗质量综合评价中的应用试根据表8.1数据，采用Topsis法对某市人民医院19951997年的医疗质量进

11、行综合评价。表8.1 某市人民医院19951997年的医疗质量年度床位周转次数床位周转率（%）平均住院日出入院诊断符合率（%）手术前后诊断符合率（%）三日确诊率（%）治愈好转率（%）病死率（%）危重病人抢救成功率（%）院内感染率（%）199520.97113.8118.7399.4299.8097.2896.082.5794.534.60199621.41116.1218.3999.3299.1497.0095.652.7295.325.99199719.13102.8517.4499.4999.1196.2096.502.0296.224.79在原始数据指标中，平均住院日、病死率、院内感染率

12、三个指标的数值越低越好，这三个指标称为低优指标；其它指标数值越高越好，称为高优指标。是低优指标的可转化为高优指标，其方法为是绝对数低优指标可使用倒数法（），是相对数低优指标，可使用差值法（）。这里，平均住院日采用倒数转化，病死率、院内感染率采用差值转化。转化后数据见表8.2。表8.2 转化指标值年度床位周转次数床位周转率（%）平均住院日出入院诊断符合率（%）手术前后诊断符合率（%）三日确诊率（%）治愈好转率（%）病死率（%）危重病人抢救成功率（%）院内感染率（%）199520.97113.815.3499.4299.8097.2896.0897.4394.5395.40199621.41116

13、.125.4499.3299.1497.0095.6597.2895.3294.01199719.13102.855.7399.4999.1196.2096.5097.9896.2295.21根据表8.2数据，利用公式（8.4）进行归一化处理，得归一化矩阵值，如表8.3。 （8.9）例如计算1995年床位周转次数归一化值，由公式（8.9）得： 其余归一化数值以此类推。表8.3 归一化矩阵值年度床位周转次数床位周转率平均住院日出入院诊断符合率手术前后诊断符合率三日确诊率治愈好转率病死率危重病人抢救成功率院内感染率19950.5900.5920.5600.5770.5800.5800.5770.5

14、770.5720.58119960.6020.6040.5700.5770.5760.5780.5750.5760.5770.57219970.5380.5350.6010.5780.5760.5740.5800.5800.5830.579由式（8.7）和式（8.8）得最优方案和最劣方案： （8.10） （8.11）由式（8.10）、（8.11）和式（8.1）、（8.2）计算各年度和，见表8.4。 例如计算1997年和： （8.12） （8.13）其余各年依次类推。由式（8.3）计算各年度，见表8.4。 例如计算1997年： （8.14） 其余各年以次类推。表8.4 不同年度指标值与最优值的相

15、对接近程度及排序结果年份排序结果19950.0450.0780.634219960.0340.0950.736119970.0940.0440.3193由表8.4的排序结果可知1996年医疗质量最好。2 TOPSIS法在环境质量综合评价中的应用实例在环境质量评价中，把每个样品的监测值和每级的标准值，分别看作TOPSIS法的决策方案，由TOPSIS法可以得到每个样品和每级标准值的Ci 值，对Ci 值大小排序，便可以得到每个样品的综合质量及不同样品间进行综合质量优劣比较。 表8.5列出所选的参评要素和所确定的评判等级及其代表值表8.5 某海湾沿岸海水侵染程度分级表参评要素分级 级(无或很轻侵染)

16、级(轻度侵染) 级(较严重侵 染) 级(严重侵染)氯离子 (mg/l)1004008002 200矿化度 (mg/l)5001 5002 5003 500溴离子 (mg/l)0.251.252.509.00rHCO3/rCl 1.000.310.140.02纳 吸 附 比1.402.604.5015.50测得111和112水样的各参评要素值如表8.6。表8.6111和112水样监测值样品号要素氯离子(mg/l)矿化度(mg/l)溴离子(mg/l)rHCO3/rCl纳 吸 附 比111134.71542.1500.8821.576112152.44721.180.201.2671.366取海水侵

17、染级标准值和111及112样品监测值构成TOPSIS法中的决策矩阵A，那么由式(8.4)算出A 的规范化矩阵Z 因在制定海水侵染分级标准时，各因子的重要性已隐含在分级标准值中，因此，本文由标准值来确定权重，其计算式如下： (8.15)式中，Wi为因子的权重；为标准分级数，在本例中；为因子的第级标准值；为因子的第级标准值。 式(8.15)适用于低优指标型因子，在本例中如氯离子、矿化度、溴离子、纳吸附比等，权重计算时用S/SI；而对高优指标型因子如rHCO3/rHCl，计算时用S/S。 通过计算得权重向量WT=0.1980.119 90.239 80.371 70.076 7 由式(8.6)得加权

18、后的规范化矩阵Z为由式(8.7)，式(8.8)得 =0.1768 0.0898 0.2288 0.2520 0.0719 -=0.0081 0.0128 0 0.0041 0.0064 最后，由式(8.1)，式(8.2)和式(8.3)计算，和Ci 值(表8.7)。表8.7 ，和Ci 值表1111120.053 50.196 20.245 50.390 50.076 70.008 70.355 00.263 10.209 300.345 30.384 70.869 00.572 80.460 200.818 20.977 9把Ci 排序得 C 112CC 111CCC于是可知：112样品综合质量

19、优于111样品综合质量，112样品质量优于I级标准最低界限值，为I级；111样品质量介于I级和级最低界限值之间，属于级。因此，111 样品为轻度侵染，112样品为无或很轻污染。由监测值也可以知道：111有4个因子达到级，1个因子达到I级；112有2个因子达到级(接近I级)，3个因子达到I级。因此，本方法评价结果符合客观实际。8.1.5 结论TOPSIS法是一种多目标决策方法，适用于处理多目标决策问题。本文提出TOPSIS法应用于环境质量综合评价中，取得较好的效果，与其他方法比较，具有以下优点： 1、与环境标准巧妙结合起来，不仅能确定各评价对象所属的级别，还能进行不同评价对象间质量的优劣比较。

20、2、 TOPSIS法原理简单，能同时进行多个对象评价，计算快捷，结果分辨率高、评价客观，具有较好的合理性和适用性，实用价值较高。 TOPSIS法的缺点是只能反映各评价对象内部的相对接近度，并不能反映与理想的最优方案的相对接近程度。8.2 秩和比法秩和比法是我国统计学家田凤调教授于1988年提出的一种新的综合评价方法，它是利用秩和比RSR（Rank-sum ratio）进行统计分析的一种方法，该法在医疗卫生等领域的多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面已得到广泛的应用。秩和比是一个内涵较为丰富的综合性指标，它是指行（或列）秩次的平均值，是一个非参数统计量，具有01连续变量的特征，近年来

21、秩和比统计方法不断完善和充实。8.2.1 分析原理及步骤1、分析原理 秩和比是一种将多项指标综合成一个具有01连续变量特征的统计量，也可看成0100的计分。多用于现成统计资料的再分析。不论所分析的问题是什么，计算的RSR越大越好。为此，在编秩时要区分高优指标和低优指标，有时还要引进不分高低的情况。例如，评价预期寿命、受检率、合格率等可视为高优指标；发病率、病死率、超标率为低优指标。在疗效评价中，不变率、微效率等可看作不分高低的指标。指标值相同时应编以平均秩次。 秩和比综合评价法基本原理是在一个n行m列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR；在此基础上，运用参数统计分析的概念与方法，研究RS

22、R的分布；以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象作出综合评价。2、分析步骤 编秩： 将n个评价对象的m个评价指标列成n行m列的原始数据表。编出每个指标各评价对象的秩，其中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编平均秩。 计算秩和比（RSR）：根据公式计算，式中i=1，2，n； 为第i行第j列元素的秩，最小RSR=1/n，最大RSR=1。当各评价指标的权重不同时，计算加权秩和比（WRSR），其计算公式为，Wj为第j个评价指标的权重，Wj=1。通过秩和比（RSR）值的大小，就可对评价对象进行综合排序，这种利用RSR综合指标进行排序的方法称为直接排序。但

23、是在通常情况下还需要对评价对象进行分档，特别是当评价对象很多时，如几十个或几百个评价对象，这时更需要进行分档排序，由此应首先找出RSR的分布。 计算概率单位（Probit）：将RSR（或WRSR）值由小到大排成一列，值相同的作为一组，编制RSR（或WRSR）频率分布表，列出各组频数f，计算各组累计频数f；确定各组RSR（或WRSR）的秩次范围R和平均秩次；计算累计频率p=AR/n；将百分率p转换为概率单位Probit，Probit为百分率p对应的标准正态离差u加5。 计算直线回归方程：以累计频率所对应的概率单位Probit为自变量，以RSR（或WRSR）值为因变量，计算直线回归方程，即RSR(

24、WRSR)=a+bProbit。 分档排序：根据标准正态离差分档，分档数目可根据试算结果灵活掌握，最佳分档应该是各档方差一致，相差具有显著性，一般分3-5档，下面是常用分档数对应的百分位数及概率单位见表8.8。表8.8常用分档数及对应概率单位依据各分档情况下概率单位Probit值，按照回归方程推算所对应的RSR（或WRSR）估计值对评价对象进行分档排序。具体的分档数根据实际情况决定。8.2.2秩和比法在对某病区护士综合评价中的应用实例某医院对护士考核有4个指标，它们分别是：业务考核成绩（）、操作考核结果（）、科内测评（）和工作量考核（）；下表8.9是某病区8名护士的考核结果：表8.9 某病区8

25、名护士的考核结果待评对象（n） 护士甲 86 优- 100 233.9护士乙 92 良 98.2 192.9护士丙 88 良 99.1 311.1护士丁 72 良 95.5 274.9 护士戊 70 优 97.3 263.6护士己 94 优 100 182.3护士庚 84 良 91.97 220.6 护士辛 50 良 91.97 182.0 利用秩和比综合评价法对其进行综合评价。 根据秩和比综合评价法的评价步骤，第一步分别对要评价的各项指标进行编秩,由于对护士考核的4个指标都是高优指标，所以对要评价的各项指标进行编秩如表8.10:表8.10 评价的各项指标编秩待评对象（n） 护士甲 86（5）

26、 优-（6） 100 （7.5） 233.9（5）护士乙 92（7） 良（3） 98.2（5） 192.9（3）护士丙 88（6） 良（3） 99.1（6） 311.1（8）护士丁 72（3） 良（3） 95.5（3） 274.9（7） 护士戊 70（2） 优（7.5） 97.3（4） 263.6（6）护士己 94（8） 优（7.5） 100（7.5） 182.3（2）护士庚 84（4） 良（3） 91.97（1.5） 220.6（4） 护士辛 50（1） 良（3） 91.97（1.5） 182.0（1）第二步，计算各指标的秩和比（RSR） 其中m为指标个数，n为分组数，为各指标的秩次，RSR

27、值即为多指标的平均秩次，其值越大越优。各护士4项护理考核指标编秩及RSR值如表8.11表8.11 各护士4项护理考核指标编秩及RSR值待评对象（n） RSR 护士甲 86（5） 优-（6） 100 （7.5） 233.9（5） 0.7344护士乙 92（7） 良（3） 98.2（5） 192.9（3） 0.5313护士丙 88（6） 良（3） 99.1（6） 311.1（8） 0.7188护士丁 72（3） 良（3） 95.5（3） 274.9（7） 0.5000护士戊 70（2） 优（7.5） 97.3（4） 263.6（6） 0.6094护士己 94（8） 优（7.5） 100（7.5）

28、182.3（2） 0.7813护士庚 84（4） 良（3） 91.97（1.5） 220.6（4） 0.3906护士辛 50（1） 良（3） 91.97（1.5） 182.0（1） 0.2031如果将8名护士进行排序，则可根据8名护士的秩和比（RSR），按由大到小排列就可得到8名护士由好到差的所有排序；如果要将8名护士分成几档，则还需继续进行下列工作。第三步，确定RSR的分布将各指标的RSR值由小到大进行排列，计算向下累计频率，查百分数与概率单位对照表，求其所对应的概率单位值,见表8.12表8.12 概率单位值 RSR f 累积频数 Y0.2031 1 1 1 12.5 3.8197 0.39

29、06 1 2 2 25.5 4.3255 0.5000 1 3 3 37.5 4.6814 0.5313 1 4 4 50.5 5.0000 0.6094 1 5 5 62.5 5.3186 0.7188 1 6 6 75.0 5.6745 0.7344 1 7 7 87.5 6.1503 0.7813 1 8 8 6.8663 其中数据是利用估计的。第四步，求回归方程：RSR=A+BY将概率单位值Y作为自变量，秩和比RSR作为因变量,经相关和回归分析，因变量RSR与自变量概率单位值Y具有线性相关（r=0.9528）,线性回归方程为：RSR=0.1877Y-0.4232,经F检验，F=59.0

30、78,P=0.0002,这说明所求线性回归方程具有统计意义。第五步，将8名护士进行分档，分多少档根据评价对象具体要求确定，如果将8名护士分为优良差三档，根据统计学家田凤调教授提供的一个分档标准，分档如下表8.13：表8.13 8名护士分档表等级 Y 分档 差 4以下 0.05，方差一致。 方差分析：F=43.2921,P中差，均具有显著性意义。在本法编秩中，对于高优指标，最小的指标值编为1，最大的指标值编为n(此点与RSR法相同)，但其余指标值由小到大分别编为1与n之间的线性递增的非整秩次。所编秩次与原指标值之间存在定量的线性对应关系，即原指标值被定量地转换为秩次，而不是简单的等级化，从而避免

31、了秩次化后原指标值定量信息的损失。低优指标的编秩方法相同，但大小方向相反。 与RSR法比较，非整秩次RSR法的不足是不能直观地列出秩次，而需经过计算得出，故运算比RSR法多一步。但所增加一点运算换取更准确、更客观的评价结果是值得的。8.3 层次分析法；人们在实际问题中常常会遇到各种各样的决策问题，如旅游地的选取问题，旅游者初次筛选几处旅游地，但每个旅游地的景色、所需费用、居住条件、饮食条件交通等各不相同，根据个人的条件和爱好等如何确定旅游地。再例如，某人准备选购一台电冰箱，他对市场上的6种不同类型的电冰箱进行了解后，在决定买那一款式是，往往不是直接进行比较，因为存在许多不可比的因素，而是选取一些中间指标进行考察。例如电冰箱的容量