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秩和比综合评价法及运行程序SAS作者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,结合实例编制运行程序,并对运行SAS结果进行了分析关键词秩和比;综合评价;运行程序秩和比SAS RankSum Ration,RSR统计方法是我国统计学家田凤调教授于年提出的一种新的综合评价方法该法在1988
[1],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,具有连续变量的特征近年来秩和〜1比统计方法不断完善和充实田凤调分别提出利用确定权重系数的种方1992,1997[2-4]RSR5法以及RSR进行伴有Y的因素分析方法李俊等19945]提出平均秩和比与秩和比标准差这两个指标,以便在多个评价对象和在较长时期间求得一个更加稳定的代表值,从而合理SRSR地反映出的全貌柳青和林爱华探讨了的分布理论及建立区间估计和假设RSR1999
[6]RSR检验方法,认为秩和的分布接近正态分布对秩和与秩和比可以应用正态分布理论作区间估计和假设检验戈早川和徐春华提出了一种非整秩次秩和比法,用类似于线性插值的方式1999
[7]对指标值进行编铁,以改进法编铁方法的不足,所编秩次与原指标值之间存在定量的线性对RSR应关系,克服了法秩次化时易损失原指标值定量信息的缺点陈冠民等利用RSR2001
[8]SAS软件编制了秩和比综合评价法的计算程序本研究主要阐述了秩和比综合评价法的原理SAS及分析步骤,并结合实例介绍该法的运行程序SAS分析原理及步骤1分析原理11秩和比综合评价法基本原理是在一个行列矩阵中,通过秩转换,获得无量纲统计量n mRSR;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分析步骤12
①编秩将个评价对象的个评价指标列成行列的原始数据表编出每个指标各n mn m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
②计算秩和比(RSR)根据公式RSRi=1口m•0m口j=lRij计算,式中i=L2,…,n;j=l,2,m;Rij为第行第列元素的秩当各评价指标的权重不同时,计算加权秩和比()其计算公式为i jWRSR,口口为第个评价指标的权重,WRSRi=l nmj=lWjRij,Wj j\Wj=l
(3)计算概率单位(Probit)编制RSR(或WRSR)频率分布表,列出各组频数f,计算各组累计频数炉;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转换为概率单位为百分率对应的标准正态离差加Probit,Probit p u5o
④计算直线回归方程以累计频率所对应的概率单位为自变量,以(或)Probit RSR WRSR值为因变量,计算直线回归方程,即()二RSR WRSRa+bxProbit
⑤分档排序根据(或)值对评价对象进行分档排序常用分档情况下的百分RSR WRSR数临界值及其对应的概率单位值见文献依据各分档情况下概率单位值,按Px Probit
[9]o Probit照回归方程推算所对应的(或)估计值对评价对象进行分档排序具体的分档数根据RSRWRSR实际情况决定秩和比运行程序2SAS应用实例21某市人民医院年工作质量统计指标及权重系数见表表统计指标及权重1983~19921
[7]1系数(略)注二治愈率,二病死率,二周转率,二平均病床工作日,二病床使XI X2X3X4X5用率,二平均住院日;及为低优指标,其余为高优指标X6X2X6运行程序22SAS221计算秩和比(RSR)的SAS语句data a;n=10;m=6;input year$X1-X6@@;cards;proc rankout=bl;varXlX3X5;ranks RX1RX3RX5;proc rankdescending out=b2;varX2X6;ranks RX2RX6;data b;merge blb2;RSR=sumof RXlRX6/n*m;proc print;varyear RX1RX6RSR;run;计算加权秩和比的语句222WRSR SASdatac;set b;WRl=RXl*
0.093;WR2=RX2*
0.418;WR3=RX3*
0.132;WR4=RX4*
0.100;WR5=RX5*
0.098;WR6=RX6*
0.159;WRSR=sumof WRlWR6/n;proc sort;by WRSR;proc rankout=d;var WRSR;ranks;proc print;varyear WR1WR6WRSR;run;计算概率单位的语句223Probit SASdatae;set d;P=/n;if=10then do;p=l—l/4*n;end;probit=PROBITp+5;proc print;var yearWRSR pprobit;run;计算回归方程的语句224SASproc regdata=e;model WRSR=probit;plot WRSR*probit;run;分档排序及各类间差异比较的语句225SASdata f;set e;if WRSRWRSR=
0.37767then type=T2;if WRSR=
0.66581then type=T3;proc print;var yearprobit WRSRtype;proc anova;class type;model WRSR=type;means type/SNK hovtest;run;运行程序说明及结果分析23sAs231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软件SAS默认升序排列通过语句将高优指标和低优指标的数据集合并表各指标的秩与秩和merge2比(略)加权秩和比()232WRSR根据各评价指标的权重计算加权秩和比,并求其对应的平均秩次()表各指标的加权AR o3秩和比(略)概率单位的计算233Probit累计频率根据公式计算,概率单位为百分率对应的标准正态离差加p=AR/n Probitpu5o最后向下累计频率(
0.975)按l-l[]4xn估计表4累计频率(p)和概率单位(略)回归方程的计算234通过语句求得一元线性回归方程方差分析表明reg WRSR=-
0.19861+
0.14407xprobito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分档排序235将本例该医院的工作质量分为差(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临界值及其对应的概率单位值》(表)以相应概率单Px Probit2320,位代入回归方程推算所对应的估计值(表)以此probit WRSR=-
0.19861+
0.14407xprobit WRSR5,为分档标准,以大小进行分档排序(表)应用检验法对三组工作质量进行多样WRSR6Leveve本方差齐性检验,结果表明三组的方差一致()方差分析表明三种档次的F=L01,p=
0.
35470.05工作质量差异达极显著水平(F=
23.12,p=
0.
0080.01)o经SNK(检验)多重比较,结果表明组的工作质量差异均达显著水平表分档排序界限(略)表q35不同年份工作质量的分档排序(略)6讨论3评价指标的确定31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、指标聚类法等权重系数的大小32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、权重法等,后者主要包括Saaty模糊定权法、秩和比法、燧权法、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分档数的确定33最佳分类归档的涵义是各档方差一致,相差具有显著性最佳分档准则为每档至少例,尽2量多分几组最佳分档步骤,首先进行方差一致性检验,在方差一致的前提下,再作统计检验,方差分析结果判断各类间是否具有统计学差异,然后利用多重比较检验各类间差异是否显著如果各类间的方差不一致或各类间的差异未达显著,则需考虑重新分档可参照孙振球()2002
[9]《常用分档情况下的百分数临界值及其对应的概率单位值》(表)反复试验Px Probit2320,参考文献1田凤调.综合指数与秩和比法初探中国公共卫生学报,1988,74234〜235田凤调利用确定权重系数的研究一:关于权重系数的新认识中国卫生统计,2RSR1992,9211~153田凤调利用RSR确定权重系数的研究二五种权数的比较.中国卫生统计,1992,9413〜184田凤调试用秩和比RSR进行伴有Y的因素分析中国卫生统计,1997,14123〜275李骏,李明敏,李孝儒平均秩和比及其标准差的意义和应用中国卫生事业管理,1994,104222〜2236柳青,林爱华秩和的分布,区间估计和假设检验的探讨中国医院统计,1999,64195〜1977戈早川,徐春华非整秩次秩和比法初探数理医药学杂志,1999,123244〜2458陈冠民,陈华,余松林秩和比综合评价法的SAS计算程序湖北预防医学杂志,2000,11416~17孙振球医学统计学北京人民卫生出版社,92002,393〜396。
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