秩和比综合评价法及sas运行程序论文

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1、秩和比综合评价法及SAS运行程序论文潘雪丰庄海林洪常青【关键词】秩和比摘要：简述秩和比综合评价法的原理及分析步骤，结合实例编制SAS运行程序，并对运行结果进行了分析。关键词：秩和比；综合评价；SAS运行程序秩和比（RankSumRation，RSR）统计方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［1］，该法在医疗卫生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。秩和比指行（或列）秩次的平均值，是一个非参数统计量，具有0～1连续变量的特征。近年来秩和比统计方法

2、不断完善和充实。田凤调（1992，1997）［2~4］分别提出利用RSR确定权重系数的5种方法以及RSR进行伴有Y的因素分析方法。李俊等（1994）［5］提出平均秩和比（）与秩和比标准差（SRSR）这两个指标.freel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RSR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。12分析步骤①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

3、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。②计算秩和比（RSR）：根据公式RSRi=1mn∑mj=1Rij计算，式中i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；Rij为第i行第j列元素的秩。当各评价指标的权重不同时，计算加权秩和比（j=1=6;inputyear$X1-X6;cards;procrankout=b1;varX1X3X5;ranksRX1RX3RX5;procrankdescendingout=b2;varX2X6;ranksRX2RX6;datab;mergeb1b2;R

4、SR=sum(ofRX1RX6)/(n*m);procprint;varyearRX1RX6RSR;run;222计算加权秩和比（(ofodelodeleanstype/SNKhovtest;run;23SAS运行程序说明及结果分析231编秩及计算秩和比（RSR）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。SAS软件默认升序排列。通过merge语句将高优指标和低优指标的数据集合并。表2各指标的秩与秩和比（略）232加权秩和比（WRSR）根据各评价指标的权重计算加权秩和比，并求其对

5、应的平均秩次（AR）。表3各指标的加权秩和比（略）233概率单位Probit的计算累计频率根据p=AR/n公式计算，概率单位Probit为百分率p对应的标准正态离差u加5。最后向下累计频率（0.975）按1-14×n估计。表4累计频率（p）和概率单位（略）234回归方程的计算通过reg语句求得一元线性回归方程WRSR=－0.19861＋0.14407×probit。方差分析表明该回归方程达极显著水平（F=214.33，P＜0.0001），决定系数R2为0.9640。235分档排序将本例该医院的工作质量分为差

6、（T1）、中（T2）、好（T3）三个档次。参照孙振球（2002）［9］《常用分档情况下的百分数Px临界值及其对应的概率单位Probit值》（表2320），以相应概率单位probit代入回归方程WRSR=－0.19861＋0.14407×probit推算所对应的WRSR估计值（表5），以此为分档标准，以WRSR大小进行分档排序（表6）。应用Leveve检验法对三组工作质量进行多样本方差齐性检验，结果表明三组的方差一致（F=1.01，p=0.3547＞0.05）。方差分析表明三种档次的工作质量差异达极显著水平（

7、F=23.12，p=0.008＜0.01）。经SNK（q检验）多重比较，结果表明3组的工作质量差异均达显著水平。表5分档排序界限（略）表6不同年份工作质量的分档排序（略）3讨论31评价指标的确定在评价指标的选取上，要注意多选择一些灵敏度高、代表性强，有一定区分能力又互相独立的指标组成评价体系。在建立秩和的分布时，假定各变量为独立同分布，当假设不成立时，秩和的分布就不服从正态分布规律。因此在选择综合评价指标时，需先对指标的相关性作分析，如果指标间有强烈的相关性，应从一组相关指标中仅选取一个代表性的指标进入分析

8、。评价指标的选择可采用多种方法，包括经验选择法、单因素分析法、多元相关法、多元回归分析法、指标聚类法等。32权重系数的大小重要的指标给予较大的权重，不重要的指标给予较小的权重。确定权重系数的方法有主观定权法和客观定权法，前者主要包括专家评分法、成对比较法、Saaty权重法等，后者主要包括模糊定权法、秩和比法、熵权法、相关系数法等。不论哪种方法确定权重分配，都应当寻求较为合理的专业解释。33分档数的确定最佳分类归档