(西華大學(xué),四川 成都 610039)
現(xiàn)如今科技生活等快速發(fā)展,為我們帶來了很大的便利,但層出不窮的產(chǎn)品時,也讓我們眼花繚亂。在選擇最優(yōu)最適合自己的產(chǎn)品時,每個人在基于了解的產(chǎn)品指標下,對產(chǎn)品進行選擇,是大多數(shù)人的選擇產(chǎn)品的方向。如在選擇電腦產(chǎn)品的情況下,對電腦的內(nèi)存、顯卡、系統(tǒng)、處理器等指標進行分析,進而選擇合適的產(chǎn)品。本文通過對最優(yōu)方案選擇的角度,切入介紹秩和比評價模型,同時在后文介紹該模型在其他領(lǐng)域的應(yīng)用。
本文我們用Python 的隨機數(shù)生成,在一定范圍內(nèi)生成隨機數(shù),制定十個方案,使用三個重要指標對方案進行分析。在模型應(yīng)用到實際情況下,應(yīng)認真選擇對方案影響最為重要的幾個指標進行分析。
RSR 最初是由原中國預(yù)防醫(yī)學(xué)科學(xué)院田鳳調(diào)教授于1988 年提出的,它是將各種方案依據(jù)某些合適的指標加以排序,通過秩變換,獲得無量綱秩和比,根據(jù)秩和比的值對評價對象的優(yōu)劣進行排序,之后將各方案分檔處理,最后對各方案進行評價。該方法在衛(wèi)生、經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域的多指標綜合評價、統(tǒng)計預(yù)測預(yù)報等方面已得到廣泛的應(yīng)用。秩和比是一個內(nèi)涵較為豐富的綜合性指標,它是指行 (或列)秩次的平均值,是一個非參數(shù)統(tǒng)計量,具有0~1 連續(xù)變量的特征。在綜合評價中,RSR 綜合了多項評價指標的信息,表明多個評價指標的綜合水平,RSR 值越大越優(yōu)[1]。
每一行(m)為一個被評價對象即方案,每一列(n)為評價指標。
2.3.1 確立指標
在實際方案中我們應(yīng)選取對方案最為重要的幾個指標進行分析,指標的重要性可以通過主成分分析法進行判斷,這里我們不做討論,直接選出三個指標。分為指標一、指標二、指標三。具體數(shù)據(jù)如表1 所示:
表1 十個方案的三個指標的具體數(shù)據(jù)
2.3.2 編秩
分別對三項指標從1~10 進行編秩,其中高優(yōu)指標從小到大編秩,低優(yōu)指標從大到小編秩,同一指標數(shù)據(jù)相同者編平均秩。其中高優(yōu)指標是指對方案有利的指標,指標越大方案越好,低優(yōu)指標是指對方案不利的指標,指標越小方案越好,結(jié)果如表2 所示:
表2 對評價指標的編秩
2.3.3 計算RSR
公式:
其中m=10 n=3(m 為方案數(shù),n 為指標數(shù))
計算結(jié)果如表3 所示:
表3 各方案RSR
2.3.4 確定RSR 的分布,計算Probit 概率
將RSR 值由小到大排成一列,相同的作為一組,列出各組頻數(shù)f 和各組累計頻數(shù)∑f,確定各組RSR 的秩次范圍和平均秩次,計算百分比數(shù)p=mean(R)/n,其中mean()為取平均值,再將p 轉(zhuǎn)換為概率單位[2]。轉(zhuǎn)化的具體數(shù)據(jù)可通過查表得知,如表4 所示
表4 各方案probit 轉(zhuǎn)化
2.3.5 計算直線回歸方程
以累計頻率所對應(yīng)的概率單位Probit 為自變量,以RSR為因變量,在MATLAB 中擬合線性回歸方程[3]。在軟件中得出各系數(shù),求得:RSR=0.06164 * Probit+0.2354。
2.3.6 分檔排序
根據(jù)Probit 分檔,一般分為3~5 檔,具體檔數(shù)應(yīng)根據(jù)具體情況進行討論分析,在需要對方案進行細分的情況下,建議選擇5 檔。在本文分析中,這里我們選用3 檔,即優(yōu)、良、差,下表的前兩列是常用的分檔數(shù)對應(yīng)的概率單位。按照上述回歸方程求得分檔界值(也就是RSR 預(yù)測值),如表5所示,然后對 RSR 進行排序,并評價各方案,如表6 所示[4]。
表5 RSR 預(yù)測值計算
2.3.7 分檔結(jié)果
由表6,我們可以得出,根據(jù)指標一、指標二、指標三的分析,選出第四個方案與第十個方案是最優(yōu)的,可以根據(jù)此結(jié)果進行參考[5]。
秩和比法是一種常用的多指標綜合評價方法,近年來已廣泛應(yīng)用于社會醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生事業(yè)管理中。在本文中我們籠統(tǒng)的討論了秩和比評價模型對方案的最優(yōu)化選擇,其中方案可以應(yīng)用到科技、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟等各個方面的管控決策上。如管控決策的風(fēng)險評估、最優(yōu)決策選取等多個方向,下面簡單討論一下在這兩個方面該模型的具體應(yīng)用方式及模型的優(yōu)缺點。
在對某地區(qū)或企業(yè)采取新的措施的情況下,可選用秩和比評價模型,對各種措施方案進行分析,選取合適的指標,將措施評價為差的直接刪去,在選出為優(yōu)的幾個方案之后,仍可對優(yōu)等方案再次進行細分,選出最為合適的措施后,在地區(qū)或企業(yè)上進行試運營,若效果顯著,便可正式實行。
表6 各方案分檔排序
在對某地區(qū)的醫(yī)?;疬\行風(fēng)險進行分析的情況下,可以選用秩和比模型,同樣選取分析的各地區(qū)的指標,進行風(fēng)險分析。對評價結(jié)果進行分析,對不同運行風(fēng)險等級的區(qū) (市) 縣應(yīng)采取不同的管控措施。對管控風(fēng)險等級為高的地區(qū)醫(yī)保經(jīng)辦機構(gòu)重點加強監(jiān)控預(yù)警與管理,基金管理的行政部門應(yīng)督促其加強對基金使用的監(jiān)管;運行風(fēng)險等級為中的地區(qū)醫(yī)保經(jīng)辦機構(gòu)不應(yīng)松懈,應(yīng)實時根據(jù)數(shù)據(jù)醫(yī)保數(shù)據(jù),嚴防基金異常使用;運行風(fēng)險等級為低的地區(qū)在上級主管部門對其進行總控考核時,可以對其適當(dāng)放寬政策,靈活管控[6]。
秩和比綜合評價模型的有著明顯的優(yōu)點,運用秩和比法進行統(tǒng)計分析,可以對不同計量單位、多個不同指標進行綜合分析,能夠全面、合理、客觀地反映各方案的實際水平,RSR 值越大反映被評價對象的綜合水平越高,秩和比法可以有效消除各個指標之間量綱不同的影響,根據(jù)實際情況判斷指標的類型,綜合計算RSR 值,從而有效地評價各個方案[7]。其運行結(jié)果在實際中可行,結(jié)論也具有科學(xué)性、新穎性和實用性。當(dāng)然,該模型的指標選取一直是個待商榷的事情,如何選擇對評價類型相關(guān)的合適指標,對評價結(jié)果有些很大的影響,且秩和比法在轉(zhuǎn)化為秩次時損失了一定原始指標的定量信息,其結(jié)果反映的也是綜合秩次的差距,反映出的結(jié)果還不夠全面。這種情況也說明了該模型還需要在今后的實踐中不斷地去完善。