层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评估中的应用

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层次分析法在科室绩效评价中的应用

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中国医院统计

几种综合评价方法

几种综合评价方法综合评价方法是为了在评价一个实体、事件或者理论时，可以综合考虑多个方面的因素而提出的一种方法。

以下介绍几种常用的综合评价方法。

1.层次分析法层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种将复杂的问题层次化、定性与定量相结合的分析方法。

该方法将评价对象逐层细分，通过对各级层次进行两两比较，得出各级因素的权重，最终得到综合评价结果。

层次分析法在工程、经济、管理等领域得到广泛应用，能够根据不同问题的特点进行针对性的评价。

2.灰色关联度分析法灰色关联度分析法是应用灰色理论研究对象间关联关系的方法。

该方法将评价对象的各个指标转化为灰色数列，通过比较数列之间的关联度来评价对象间的关系。

灰色关联度分析法不受样本数据数量和质量的限制，适用于数据不完备和信息不确定的情况下。

该方法在经济、管理、环境等领域的综合评价中得到了广泛应用。

3.熵权法熵权法是一种基于信息熵理论的综合评价方法。

该方法通过计算各个指标的信息熵值，进而确定各个指标的权重。

对于信息熵较大的指标，权重较小，对于信息熵较小的指标，权重较大。

熵权法适用于指标权重不确定或者相互关联的情况下，能够客观准确地评价各个指标的重要性。

4.主成分分析法主成分分析法是一种将多指标综合评价问题转化为降维问题的方法。

该方法通过线性变换将原始指标转化为一组新的综合指标，其中每个新指标都是原始指标的线性组合。

转化后的新指标可以保留原始指标的绝大部分信息，从而实现综合评价。

主成分分析法在多指标综合评价和多变量统计分析中得到广泛应用。

5. Fuzzy综合评价法Fuzzy综合评价法是一种将模糊数学方法应用于综合评价问题的方法。

该方法通过模糊数学中的模糊集、模糊关系和模糊逻辑等概念，将评价对象的各个指标进行模糊化处理，最终得到评价结果。

Fuzzy综合评价法能够处理指标间存在模糊性和不确定性的情况，适用于各种评价对象的综合评价。

综合评价方法的选择应根据评价对象的具体特点和要求进行。

企业视域下基于AHP 法—灰色聚类模型

1引言职业教育法提出要推行中国特色学徒制，鼓励企业设立学徒岗位，对新招用职工、在岗职工和转岗职工进行学徒培训。

中国特色学徒制以企业为主导，时间周期长，培训要求高，对培训效果的评价提出了较高的要求。

本文根据学徒制的人才培养目标要求，从企业的视角，在概念技能、人际技能、专业技能层面选出有效影响因子，探索构建学徒制培训项目绩效评价模型，运用AHP 法与灰色综合聚类评估模型相结合的方法进行实证研究。

2研究方法第一，层次分析法，简称AHP 法，主要用于解决社会生活中、公共事业或行业生产实践中常见的定性问题。

它将一些定性问题定量化来增强决策的便捷性和灵活度。

实施AHP 时，首先围绕需要决策的核心问题建立层次结构模型，明确目标和旨在解决问题的方向，进而提取关键指标因子，确立层次结构模型。

然后，构造判断矩阵，对各指标相对重要性进行比较判断，根据评判标准对各要素进行打分。

其次，将层次单排序，依次计算出矩阵中每一行元素的相互乘积值，再将向量做归一化处理，获取最大特征根值，即λmax 。

最后将信息数据予以综合，得到针对总目标的排序权重，并借助这个权重向量进行决策。

第二，灰色聚类是一种使用灰色关联矩阵或灰数的可能度函数，将那些部分信息未知的观测指标或观测对象，划分成若干个可定义类别的方法，用以确定同类因素的归并，以使复杂的系统得到简化。

3企业学徒制培训效果评估的灰色聚类模型构建3.1学徒制培训实证企业实例分析3.1.1单位人力培训现状某股份制银行是于1988年成立的国有控股商业银行。

其A 分行现有1家二级分行、14家综合性一级支行和16个分行一级部门，聘用员工约430人，建起了较完善的人才培养机制。

A 分行近几年推行职工队伍年轻化，每年都会招聘大量的应届毕业生对口人才。

原因除了业务发展转型外，与A 分行员工流失率高有一定关系。

正因如此，A 分行更加注重对年轻员工、新职工以及转岗员工的全面培训，培训内容除了岗位工作技能。

层次分析法在毕业论文成绩评定中的应用

层次分析法在毕业论文成绩评定中的应用摘要：对高校现行毕业论文成绩评定方法进行探讨，认为传统的评定方法中存在着诸多弊端，并对层次分析法在毕业论文成绩评定中的应用进行了分析，实例研究表明，层次分析法是确定毕业论文成绩的较好方法。

关键词：毕业论文；成绩评定；层次分析法毕业论文是高等院校重要的教学环节［i］，是培养学生综合运用所学的知识和技能进行分析解决实际问题和初步科学研究能力的重要手段。

它在整个本科教学中所起的作用和地位，是其它教学环节无法替代的问0在毕业论文过程中，成绩评定是至关重要的，做好毕业论文成绩评定工作，对于激发学生学习热情培养学生科研能力提高毕业论文质量具有十分重要的意义。

然而，传统的成绩评定方法存在诸多问题，不能客观公正地评定毕业论文成绩，严重影响了学生进行毕业设计撰写毕业论文和指导老师工作的积极性。

鉴于毕业论文成绩评定属于典型的多层次多准则决策问题，层次分析法是处理多层次决策问题的有效方法冋，因而笔者尝试将层次分析法用于毕业论文成绩评定，层次分析法的应用将克服传统成绩评定方法所带来的弊端。

1. 层次分析法的基本原理层次分析法（Analytical Hierarchy Process ，简称AHP）是美国运筹学家T.L.Saaty教授20世纪70年代提出的一种定性分析和定量分析相结合的系统分析方法冋o其基本原理是：首先将复杂的问题层次化，即根据问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，按照因素间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合，形成一个递阶的有序的层次结构模型；然后根据系统的特点和基本原则，对各层的因素进行对比分析，引入比率标度方法构造出判断矩阵（判断矩阵中各元素的确定如表所示），再用求解判断矩阵最大特征根及其特征向量的方法得到各因素的相对权重；最终通过计算最低层（待选层）相对于最高层（总目标）的相对重要性次序的组合权值，以此作为评价和选择方案的依据用分析问题的基本步骤包括：（1）建立层次结构模型；（2）构造判断矩阵；（3）层次单排序并检验一致性；（4）层次总排序并检验一致性表1判断矩阵中各元素的确定判断矩阵中各元素的取值含义1两目标相比，具有同样重要3两目标相比，一个比另一个稍微重要5两目标相比，一个比另一个明显重要7两目标相比，一个比另一个重要很多9两目标相比，一个比另一个显得极其重要2,4,6,8介于上述两相邻情况之间以上各数的倒数两目标反过来比较2. 层次分析法在毕业论文成绩评定中的应用2.1高校现行毕业论文成绩评定方法存在的问题目前多数高校的毕业论文总成绩由三部分组成：指导老师成绩、评阅老师成绩和答辩成绩。

AHP在绩效考评中的应用

AHP在绩效考评中的应用天津财经大学国贸系研究生曹杰摘要:绩效考评是企业加强管理、提高效益的重要手段。

其方法有很多种，有定性的，也有定量的，而层次分析法是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。

本文将结合实际例子，并运用相关软件，以最便捷的方法将层次分析法在绩效考评中加以应用。

关键词：层次分析法（AHP）绩效考评应用管理正文：一、层次分析法简介层次分析法(The Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学萨蒂(Thomas Saaty)教授于20世纪70年代提出的。

该分析法是一种定量与定性相结合，将人的主观判断用数量形式表达出来并进行科学处理的方法，因此，更能较准确地反映社会科学领域的问题。

层次分析法虽然有深刻的理论基础，但其表现形式非常简单，很容易被人理解、接受。

同时，由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，因此，这一方法得到了较为广泛的应用。

二、引言所谓绩效考评，就是针对企业中每个员工承担的工作，应用各种科学的定性和定量方法，对员工行为的实际效果及其对企业的贡献或价值进行考核和评价。

目前国外已经形成了由传统方式到静态定量分析到强调潜力与成长需要阶段到目标管理考评阶段的过渡。

而国内还是由员工直接上级进行考评，往往凭个人主观经验进行判断，存在一些同现代企业的改革与发展不相适应的弊端，因此我们更需要把AHP引入到企业的绩效考评之中。

三、模型的建立步骤一：构造层次分析图某组织为了促进组织战略目标的实现，鼓励员工努力工作，引入了绩效管理系统。

每年对员工的绩效进行评估，根据评估的结果，对员工进行相应的奖励或惩罚措施，保证绩效管理的效果。

现组织内某一部门有4名员工：甲、乙、丙、丁，考核因素共有4个方面共11项，绘制层次分析图如下：步骤二：构建判断矩阵（正互反矩阵）1. 根据公司发展的战略和价值观念为准则，由考评小组首先对德、能、勤、绩在绩效考评中的重要性进行两两比较；再对C1~C10 在能、勤、绩中的比重进行两两比较；最后以B1+C1~C10 这11个指标为准则，参照每个人在工作中的表现和工作业绩，对甲、乙、丙、丁进行两两比较。

多目标评估方法

多目标评估方法多目标评估方法是指在决策过程中考虑多个目标因素的方法。

在实际生活和工作中，我们常常需要在多个目标之间做出选择，而这些目标往往是相互冲突的。

因此，如何综合考虑多个目标因素，以便做出最优的决策，成为了一个重要的问题。

在多目标评估方法中，常用的方法包括层次分析法（AHP）、环境影响评价（EIA）、灰色关联分析法（GRA）等。

这些方法各有特点，适用于不同的决策场景。

层次分析法是一种基于专家判断的多目标决策方法。

它通过构建一个目标层次结构，将决策问题分解为多个层次的目标和准则，然后通过对各个目标和准则之间的相对重要性进行判断和比较，得出最终的决策结果。

层次分析法的优点是结构清晰、计算简单，但需要依赖专家的主观判断。

环境影响评价是一种定性与定量相结合的多目标评估方法。

它通过对决策方案的各个方面对环境的影响进行评估，从而确定最优的决策方案。

环境影响评价的优点是能够全面考虑决策方案对环境的影响，但需要大量的数据和专业知识支持。

灰色关联分析法是一种基于灰色系统理论的多目标评估方法。

它通过对决策方案的各个因素进行关联度计算，从而确定最优的决策方案。

灰色关联分析法的优点是能够克服数据不完备和不确定性的问题，但需要对决策因素进行合理的选择和权重分配。

除了以上这些方法，还有许多其他的多目标评估方法，如TOPSIS 法、熵权法等。

这些方法各有特点，适用于不同的决策场景。

在实际应用中，我们可以根据具体的决策问题选择合适的方法，以便得出最优的决策结果。

多目标评估方法是一种重要的决策方法，能够帮助我们在面对多个冲突目标时做出最优的决策。

通过合理选择和应用多目标评估方法，我们可以在各种决策场景中取得良好的效果。

因此，在实际工作和生活中，我们应该积极探索和应用多目标评估方法，以提高决策的质量和效率。

灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用(精)

灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用李玉辉,张建2(1.长沙理工大学,湖南长沙410076;2.济南市公路管理局,山东济南250013)摘要:基于灰色系统理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。

并通过实例对该方法进行了实证研究,表明了该方法的有效性。

关键词:灰色关联度;综合评价;指标体系中图分类号:U491文献标识码:A的标准数据列,记为X0,设第一个指标值记为X0(1),第二个指标值记为X0(2),第k 个指标值记为X0(k),因此参考数据列可以用如下公式表示X0=X0(i) i=1,2,3,,n ……………(1)比较数据列是研究的对象数据列,记为X1,X2,,,Xm,可以用如下公式表示X1=X1(i) i=1,2,3,,nX2=X2(i) i=1,2,3,,n,,Xm=Xm(i) i=1,2,3,, (2)引言系统综合评价的方法很多,如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等。

这些方法都有各自的优点,但是也存在着一定的不足。

例如模糊综合评判法是对难以精确化的复杂系统进行分析的间接评判法,这种方法的重要步骤是确定评价指标的隶属度,如果隶属函数选择的不合适,则容易引起较大的误差;层次分析法是将人们的定性思维转化为定量分析的过程,很大程度上依赖于人的经验;主成分分析法则要求有多个非线性相关的指标,指标太少的话,会在很大程度上影响评价的客观性。

笔者应用灰色系统的有关理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。

1.2 关联系数在分析参考数据列和比较数据列的关联程度时,首先分析各个指标间的关联程度,用关联系数这个概念表示,计算公式如下Gi(J)=vMin+K#vMax (3)i(J)+K#vMax其中,vi(J)=&Xi(J)-X0(J)&;vMin=MiinMJin&Xi(J)-X0(J)&:vMax=MiaxMJax&Xi(J)-X0(J)&Gi(J)为Xi对X0的k指标关联系数;K为分辨系数,一般在0与1之间,通过计算验证,笔者取为0.5,结果较为合理。

层次分析法在绩效管理中的应用

ＣＨＩＮＡＬＡＢＯＲ　２００５／１１层次分析法在绩效管理中的应用◎文・　谢宣正层次分析法（Ａｎａｌｙｔｉｃ　Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ　Ｐｒｏｃｅｓｓ，　ＡＨＰ）是将决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂上世纪７０年代初，在为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。

这种方法适用于结构较为复杂，决策准则较多而且不易量化的决策问题，可以紧密地和决策者的主观判断及推理联系起来，对决策者的推理过程进行量化的描述，可以避免决策者在结构复杂和方案较多时的逻辑推理上产生失误。

绩效管理从某种意义上讲，也是一种决策。

绩效具有多维性的特点，因此对绩效的判断准则具有多样性而且判断起来比较复杂，在许多情境下，衡量绩效的指标也是很难直接客观测量的，需要做一些主观的判断。

从这些特点来讲，绩效管理又是一个结构较为复杂，决策准则较多而且不易量化的多目标决策问题，所以应用层次分析法来确定各因素的权重，解决绩效管理中评估问题是比较适用的，而且相对于其他方法也是有优势的。

让我们来看层次分析法在绩效考核中应用的一个实例。

某组织为了促进组织战略目标的实现，鼓励员工努力工作，为组织发展多做贡献，引入了绩效管理系统。

每年对员工的绩效进行评估，根据评估的结果，对员工进行排序，采取相应的奖励或惩罚措施，保证绩效管理的效果。

现组织内某一部门有４个员工，分别为张某、李某、王某、赵某，每年年末，这４位员工都要把一年的工作做一述职报告，从德、能、勤、绩几个方面对自己做一总结，并将报告提交给考评小组。

考评小组则根据这４位员工的工作情况，对他们从德、能、勤、绩几个方面，进行两两比较，利用层次分析法，对他们进行排序，并提出相应的奖惩措施。

具体操作步骤如下。

步骤一：构造层次分析图根据该部门绩效管理的实际情况，对每个员工都需要从德、能、勤、绩几个方面进行评估，也就是以德、能、勤、绩为准则，每个员工都与这些准则有关，我们可以绘制层次分析图如下：步骤二：构造判断矩阵，求出相对优先次序第一，由考评小组，根据公司的发展战略和价值观念为准则，对德、能、勤、绩在绩效管理中作用的重要性进行两两比较，采用德比法得出他们之间的比值。

关于层次分析法和灰色关联分析法的研究

论文题目: 关于层次分析法和灰色关联分析法的研究目录目录 (I)摘要 (I)Abstract .............................................................................................................................................. I I 1引言 (1)2层次分析法 (2)2.1 层次分析法的步骤 (2)2.1.1 层次结构的建立 (2)2.1.2 构建判断矩阵 (4)2.1.3 层次排序和一致性检验 (6)2.1.4 层次总排序及一致性检验 (10)2.2 层次分析法结论 (13)3 灰色关联分析法 (15)3.1 灰色关联的具体步骤 (15)3.1.1 确定分析序列 (15)3.1.2 无量纲化 (16)3.1.3 求关联度 (17)3.2 灰色关联结论 (20)3结论 (20)参考文献： (22)附录 (23)致谢 (25)摘要层次分析法是将半定型、半定量的问题转化为定量问题的一种行之有效的方法，是分析多目标、多准则的复杂大系统的强有力的工具有思路清晰、方法简便、使用面广、系统性强等特点。

灰色关联分析目的是寻求系统各因素之间的重要关系，而灰色关联度是灰色关联分析的基础，其算法基本思想是根据行为序列曲线几何形状的相似性来确定序列之间联系的紧密型。

本文尝试将这两种思想应用于NBA常规赛最有价值球员（MVP）的评判上。

通过结果研究层次分析法和灰色关联分析这两种思想的差异性、优缺点。

关键词：层次分析法；灰色关联分析；NBA；MVPAbstractAnalytic Hierarchy Process is a semi-stereotypes, semi-quantitative problem into an effective method of quantitative problems, is to analyze the multi-objective, multi-criteria large complex system a powerful tool for clear thinking, method is simple, using the surfacewide systemic. Gray relational analysis seeks the important relationship between the factors of the system, and the gray relational grade gray relational analysis. The basic idea of the algorithm is based on the similarity of behavior sequence curve geometry to determine the sequence of the link between compact. This paper attempts to apply these two ideas on the judgment of the NBA regular season Most Valuable Player (MVP). By the results of analytic hierarchy process and gray relational analysis of these two ideological differences, advantages and disadvantages.Key words: Analytic Hierarchy Process；Grey Relational Analysis；NBA；MVP1引言在日常生活中，人们要对许多较为复杂、较为模糊的问题做出决策。

层次分析法和聚类分析法

层次分析法和聚类分析法层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是由美国运筹学家托马斯·萨亨于20世纪70年代提出的一种多属性决策方法，用于处理和解决具有多个因素和多个层次的决策问题。

层次分析法基于对决策问题的分解和层次化处理，通过对不同因素的权重进行评估和比较，最终得到最优的决策方案。

层次分析法的主要步骤包括：建立层次结构、构造判断矩阵、计算权重向量、一致性检验和综合权重。

首先，建立层次结构，将问题分解为不同的层次和因素，形成一个树状结构。

然后，通过构造判断矩阵，对不同层次和因素进行两两比较，得到判断矩阵。

接着，计算权重向量，通过对判断矩阵进行归一化和求和，得到每个因素的权重。

进行一致性检验，判断判断矩阵是否具有一致性。

最后，综合权重，将各个层次和因素的权重进行综合，得到最终的决策方案。

层次分析法的特点是简单、直观、易于理解和操作。

它可以将复杂的决策问题分解为易于处理的因素，通过权重比较将主观感受量化为数值，从而获得可操作的决策方案。

同时，层次分析法还可以根据不同的需求和偏好进行灵活调整，具有较强的适应性。

聚类分析法（Cluster Analysis）是一种基于样本相似性的数据分析方法，用于将相似的对象或观测分组成为簇。

聚类分析通过计算样本之间的相似性或距离，并基于相似性将样本进行分组，从而实现对数据的分类和整理。

聚类分析的主要步骤包括：选择合适的距离或相似性度量方法、选择合适的聚类算法、确定聚类数目、计算样本之间的相似性或距离、进行聚类分析和评价聚类结果。

首先，选择合适的距离或相似性度量方法，用于衡量样本之间的相似性或距离。

然后，选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类等，用于将样本分组成簇。

确定聚类数目，根据具体问题确定簇的个数。

接着，计算样本之间的相似性或距离，根据所选的度量方法计算样本之间的距离或相似性。

进行聚类分析，将样本分组成簇，并通过可视化和统计等方法对结果进行解释和评价。

灰色关联度分析在企业技术中心效益综合评价中的应用

的成功，而是强调创新的产出和产生的效益，取得经济上的成功，即市场回报Ｊ。在进行效益综合评价之前，首先必须建立评价指标体系。将评价对象和评价目标划分成多个子系统或子目标，由粗到
图１评价指标体系
２评价方法选择与建立
现象，本文提出了企业技术中心灰色综合评价模型，并通过实例分析证明该方法在多因子综合评价中是较好的
方法。
关键词：技术中心；指标体系；灰色关联度分析；中图分类号：Ｆ７．２０７企业技术中心是企业自主创新体系的核心，也是国家创新体系的重要组成部分。企业技术中心的水平、实力和运行状态直接影响着企业技术创新活动的成效，影响着企业的发展，因而成为企业创新管理的重点。通过技术中心的建设和运行，推动了以企业为主体的国家级创新体系的形成，形成了多层次的、内外结合的体系结构、制度环境和运行机制，提高了企业的技术创新能力和核心竞争力。对企业技术中心进行监测和评估既是企业技术创新管理的方式之一，也是政府进行宏观管理与调控的工具之一＿。１ｊ通过评估可以了解和掌握企业技术中心的运行状态，找出技术中心在建设发展中存在的问题与不足，提出改进措施和建议，提高技术中心的管理和创新效率；其次，政府对重点行业的重点企业的技术中心进行监测，以制定有效的创新政策，鼓励和引导企业的技术创新活动；第三，通过评估工作推动了企业与企业之间的交流与合作，提高了企业技术创新管理工作水平，技术创新能力逐渐提高。

基于模糊数学和灰色理论的多层次综合评价方法及其应用

P = W Z =[ w 1 w
2
…wm ]
Ν 2j 1 Ν m j1
Ν 2j 2 Ν m j2
… …
Ν 2 jn Ν m jn
=[ P j 1 P j 2 … P j n ]
( 8)
5) 确定最大关联度和灰关联聚类值根据评价对象与各个参考数列的最终关联度确定该评价对象的最大关联度和灰关联聚类值 . 3 P j =m ax ( P j 1 , P j 2 , …, P jn )
因素集 C 2
[0.2228,0.5075,0.2176,0.0521,0]
[0.1488,0.3112,0.1838,0.2369,0.1193]
[0.1635,0.2540,0.4210,0.1094,0.0521]
[0.1275,0.3283,0.2824,0.1635,0.0983]
[0.2512,0.3614,0.3029,0.0553,0.0292]
2 评价指标体系的构成
评价的问题不同, 评价指标体系的构成也不同. 将反映问题的多个评价指标按属性不同分组, 每组作为一个层次. 对于一般的评价问题, 评价指标体系由最高层和第一层构成, 如图 1 所示 . 对于复杂的评价问题, 评价指标的层次还要排列下去, 形成多层次的评价指标体系, 如图 2 所示. 图 2 给出了三层次的评价指标体系的构成, 其中, 最高层 A 表示要进行综合评价的问题, 第一层 B 1 , B 2 , …, B k 表示一级评价指标, 第二层 C ij 表示二级评价指标 . 本文针对多层次指标体系的综合评价问题, 在模糊综合评判方法基础上, 提出了多层次模糊灰关联聚类分析综合评价方法.
[0.8308,0.6434,0.4635,0.6531,0.7554]

应用层次分析法确定政府绩效评估指标权重研究

应用层次分析法确定政府绩效评估指标权重研究确立包括科学的指标权重在内的评估指标体系，是政府绩效评估顺利完成和提高评估结果信度和效度的关键。

层次分析法（AHP）为准确确定政府绩效评估指标间权重提供了可行的途径。

要准确评估政府绩效，必须准确确定各指标的权重，确定评估指标权重时，应重点考虑指标彼此间重要性的量化。

一、层次分析法及其基本流程层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是由美国匹兹堡大学教授T.L.Saaty在20世纪70年代中期提出的。

它是将复杂问题分解为多个组成因素，并将这些因素按支配关系进一步分解，按目标层、准则层、指标层排列起来，形成一个多目标、多层次的模型，形成有序的递阶层次结构。

通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合评估主体的判断确定诸因素相对重要性的总顺序。

层次分析法的基本思想就是将组成复杂问题的多个元素权重的整体判断转变为对这些元素进行“两两比较”，然后再转为对这些元素的整体权重进行排序判断，最后确立各元素的权重。

具体流程如图1。

图1 层次分析法实施流程二、层次分析法在确定政府绩效评估指标权重中的具体应用（一）建立递阶层次结构对问题所涉及的因素进行分类，构造一个各因素之间相互联结的递阶层次结构。

处于最上面的层次一般是问题的预定目标，通常只有一个元素，中间层的元素一般是准则层和子准则层，最低层一般是方案层。

政府绩效评估指标体系分三层，第一层为政府绩效这一总目标A，第二层包括政治绩效B[，1]、经济绩效B[，2]、文化绩效B[，3]和社会绩效B[，4]共四项指标，每项指标下面又包含若干个子指标项。

整个绩效评估指标体系如表1所示。

表1 政府绩效评估指标体系政治民主程度及公民对政治的参与度B[，11]政府政策法规制定的准确度与可行度B[，12]政府政策法规执行的效度B[，13]政治绩效B[，1] 政府管理体系运行的适应度B[，14]国家军事安全稳定系数B[，15]政府外交能力和水平B[，16]政国民经济增长的速度B[，21]府国民经济增长的质量B[，22]绩经济绩效B[，2] 国有资产保值增值水平B[，23]效人均国民收入增长速度及水平B[，24]综通货膨胀率抑制情况B[，25]合就业率B[，26]评教育发展速度和普及率B[，31]估科技发展速度和水平B[，32]指文化绩效B[，3] 广播影视文化事业发展速度和水平B[，33]标体育事业发展速度和水平B[，34]体公民道德水平、文化素质提高的程度B[，35]系社会生活的安全、稳定系数B[，41]A 社会公平与正义的普及率B[，42]社会绩效B[，4] 社会保障发展水平及普及率B[，43]犯罪率降低指数B[，44]公共卫生事业发展程度及水平B[，45]（二）构造两两比较判断矩阵对每一层次各因素的相对重要性用数值形式给出判断，并写成矩阵形式（见下页）：表2 标度及含义标度含义1 两指标相比，具有同等重要程度3 两指标相比，一个指标比另一个指标稍微重要5 两指标相比，一个指标比另一个指标明显重要7 两指标相比，一个指标比另一个指标非常重要9 两指标相比，一个指标比另一个指标极端重要2，4，6，8 取上述两相邻判断的中值判断矩阵中的指标数值可以根据调研数据、统计资料、政府工作报告以及专家意见综合权衡后得出。

基于灰色层次分析法与灰聚类相结合的供应商风险评价研究

制造中心、后勤保障中心和质量、成本控制中心，同时对供应
链中企业的新产品开发有着相当重要的作用。在企业所面临
的风险空前巨大的今天，供应商风险管理对企业生存与发展
具有十分重要的现实意义。供应商风险评估是供应商风险管理的重要基础。本文综合了灰色层次分析法与灰聚类的评价
ｇｅｌｓｅｎｎｄｆａｌｐｌｓｔｅｍｏｅｎｅｉｃｔｄｆｈｕｐｉｒｒｋｅａｕｔｎｏｅｔｉｎｅｐｓｒｙｃｕｔｒｇ，ａｎｌａｐｉｄｌｎａｍｐｒａｓｕｙｏｅｓｐｌｓｖｌａｉｆａｃｒａｎｅｔｒｒｅ，ｖｉａｉｉｙｅｈｉｉｌｔｅｉｏｉｌａｄ－ｔｇｔｅｆａｉｉｔｎｆｃｉｅｅｓｏｅｍｏｅ．ｉｅｓｂｌｙａｄｅｅｔｎｓｆｔｄ１ｎｈｉｖｈ
益的探讨。
供应商产品合格率ｌ供应商优等产品率ｕ２３
供应商信息系统的先进性ｕ．／ｔ供应商信息系统与企业
沟通性Ｕ２７
２确定供应商风险指标体系
供应商风险指在与供应商合作中，通过合作关系，供应从
ＳｐｌｒＲｉｋＥａｕｔｎＢａｅｎＣｏｉｅｕｐｉｓｖｌａｉｓｄｏｍｂｎｄＧＡＨＰａｄＧｒｙＣｌｓｅｉｇｅｏｎｅｕｔｒｎ
ＬＡＮＧＺＩｅ—ｂｎ，ＪＡＮＧｉＩＹｕ—ｈｎ，ＸＩｈｏ—ｍｏｏｇＡＳａ

系统评价常用的方法

系统评价常用的方法系统评价是指对一个系统进行全面、准确、客观、科学的评价。

在现代社会的各个领域，系统评价已经成为了一种重要的方法和工具。

那么，系统评价常用的方法有哪些呢？1. 层次分析法层次分析法是一种常用的多目标决策方法，它通过将一个复杂的决策问题分解为若干个层次，从而使得决策者可以分步进行决策。

层次分析法的基本思想是将决策问题分解成若干个层次，然后对各层次进行比较，最终得出综合评价结果。

2. 灰色关联分析法灰色关联分析法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的关系。

灰色关联分析法的基本思想是将不同指标之间的关系转化为一个灰色关联度，然后通过比较不同指标之间的灰色关联度，得出综合评价结果。

3. 熵权法熵权法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的重要性。

熵权法的基本思想是将不同指标之间的信息熵转化为权重，然后通过比较不同指标之间的权重，得出综合评价结果。

4. 主成分分析法主成分分析法是一种常用的数据降维方法，它可以用来压缩数据，减少信息冗余。

主成分分析法的基本思想是将原始数据转化为新的一组变量，使得这组变量能够最大程度地反映原始数据的信息。

5. 模糊综合评价法模糊综合评价法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的模糊关系。

模糊综合评价法的基本思想是将不同指标之间的关系转化为模糊数，然后通过比较不同指标之间的模糊数，得出综合评价结果。

6. 线性加权法线性加权法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的权重。

线性加权法的基本思想是将不同指标之间的权重通过线性加权的方式进行计算，然后得出综合评价结果。

7. 电子表格法电子表格法是一种基于电子表格的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的关系。

电子表格法的基本思想是将不同指标之间的关系通过电子表格进行计算，然后得出综合评价结果。

以上七种方法是系统评价常用的方法。

每种方法都有其独特的优点和适用范围，决策者可以根据具体情况选择合适的方法进行评价。

简述灰色关联聚类的适用范围和作用

灰色关联分析是一种比较常用的关联聚类方法，它适用于许多领域并具有重要作用。

下面将分别从灰色关联聚类的适用范围和作用两个方面进行详细阐述。

一、灰色关联聚类的适用范围1. 工程领域工程领域中经常需要对各种数据进行聚类分析，例如在工程设备状态监测中，可以利用灰色关联聚类方法对设备运行数据进行分析，找出设备的运行规律和潜在故障。

2. 经济管理领域在经济管理领域，灰色关联聚类方法被广泛应用于市场分析、企业绩效评估、人才选拔等方面。

通过对各种经济数据进行关联分析，可以帮助决策者更好地把握市场趋势和企业发展方向。

3. 医疗健康领域在医疗健康领域，灰色关联聚类方法可以用于病症分析、病因诊断、药物疗效评估等方面。

通过对患者的临床数据进行聚类分析，可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。

4. 社会科学领域在社会科学领域，人们对各种社会现象进行研究时，往往需要对大量的数据进行分析和分类。

灰色关联聚类方法可以帮助研究者更好地理清数据之间的关系，挖掘出隐藏在数据背后的规律和特征。

二、灰色关联聚类的作用1. 数据挖掘与知识发现灰色关联聚类方法可以帮助人们从海量数据中挖掘出有用的信息和知识，发现数据之间的内在通联和规律，为决策提供参考依据。

2. 问题诊断与预测在工程、医疗等领域，灰色关联聚类方法可以帮助人们对问题进行诊断和预测，及时发现潜在问题并采取相应措施。

3. 决策支持与优化针对复杂的决策问题，灰色关联聚类方法可以帮助决策者分析各种可能的因素，并进行综合评估和优化，提高决策的科学性和准确性。

4. 过程监控与质量改进在生产制造等领域，灰色关联聚类方法可以帮助企业监控生产过程中的各种数据，及时发现潜在问题并进行质量改进，提高产品的质量和生产效率。

灰色关联聚类方法具有广泛的适用范围和重要的作用，在实际应用中可以帮助人们更好地理清数据的关系，挖掘出数据背后的规律和特征，为各种决策和问题解决提供科学依据。

希望通过对灰色关联聚类的适用范围和作用的简述，能够使读者对这一方法有更全面的了解，并在实际应用中取得更好的效果。

层次分析法在手术科室绩效评价中的应用

析方法是一砷适合临床科室绩效评价的统计分析工具。
关键词父绩效评价层次分析法指标体系
院绩效评价足ｍ许多医院管理者所关心的
话题，Ｉ前许多研究者均对绩效进行过研究Ｉ，很少较系统的针对陕院临广牵的绩效评价方木科法的研究，本义刈效评价ｒ指标体系的构建、权绩ｆ１晕的确－计分析、层次分析方法Ｊ主的问题ｊ统意
＝
需要结合评价的实际情况。本次分析依据所选的指标的类别构建如下指标评价层次：
指标权重的确立
Ｘｉａ２Ｘ — ａ
ｉ￣Ｃｉ３．＂￣ｍ
，
其中ｎｌ（，… ，Ⅱ ｆ ’。ｚ
即为指标相互问重要性比较的结果，如上表中服务
效率指标的权重系数为：
＝１／３＝１ ×１３× ，医
指标权重的确立方法ｒ叮以先按评价指标层次，
疗技术水平指标的权霞系数为：Ｗ２４，社会效＝．７益指标权系数为：Ｗ＝．０将各指标的初始０４５
化权霞系数进一步一化处理即可得各指标的权重具体计算如下：
４２
ｒ日ｌ＇０・杂志２０６』第４卷３期 … ｔＪ：、嬲！０７１
ＣｉｅｅＪｕｎｌｆｅｌ１ｎｏｍｔｓｎａａｅｎ，Ｊｌ，２０，Ｖ１ｈｎｓｏｒａ。ａ｝ＩｆａｃｄＭｎｇｍｅｔｕ１０７。４，Ｎ・Ｈｔｒｉａｅ・。３
Ｗ２＝．３４社会效益指标权再为：Ｗ３０１４： ’ ０６７ ’ ．０５

综合评价方法 - 层次分析法加模糊评价方法

从数学角度来看，身边的现象可划分为：
1.确定性现象：如水加温到100 C就沸腾，这种现象的规律性靠经典数学去刻画； 2.随机现象：如掷筛子，观看那一面向上，这种现象的规律性靠概率统计去刻画; 3.模糊现象：如 “今天天气很热”，“某人个头高”，…等等。这些语言的准确性就要用模糊数学去刻画。

中间层（准则层）：为实现目标涉及的中间环节，可以由若干层次组成。

最低层（方案层）：解决问题的措施、策略，是评价对象的具体化。

用框图的形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系。当某个层次包含的因素较多时，可以将该层次进一步划分为若干个层次。

10
多级递阶的层次结构图例
第一级目标目标层
0.6491 0.2790
3.067 3 0.034 0.1 3 1
T
一致性检验：
一致性检验：
矩阵C2权重向量
矩阵C3权重向量
w 0.0719 0.6491 0.2790
T
3.009 3 0.005 0.1 3 1 3.004 3 CR 0.002 0.1 3 1
最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓 “优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。
step6.综合评价

灰色关联分析在企业绩效评价中的应用研究

灰色关联分析在企业绩效评价中的应用研究绪论企业绩效评价是企业管理中至关重要的一个方面。

不论是内部管理还是外部投资者对企业的评估，都离不开对企业绩效的准确衡量与分析。

然而，由于企业绩效受到诸多内外因素的影响，如市场环境、竞争对手、经济周期等，传统的评价方法往往无法对这些多元因素进行综合分析。

在这种情况下，灰色关联分析作为一种新兴的数据分析技术，被广泛应用在企业绩效评价中。

本文旨在探讨灰色关联分析在企业绩效评价中的应用，并研究其优势和适用性。

一、灰色关联分析概述灰色关联分析是一种基于灰色系统理论的数据分析方法。

它可用于解决数据不完备、信息不确定的问题。

与传统的数据分析方法相比，灰色关联分析能够更好地描述数据之间的联系。

该方法通过构建灰关联度模型，将各因素之间的关联程度定量化，从而得出全面的评价结果。

在企业绩效评价中，灰色关联分析能够帮助企业管理者和投资者了解企业的核心竞争力与发展状况，从而指导决策并优化企业的运营。

二、灰色关联分析在企业绩效评价中的应用1. 确定关键因素在企业绩效评价中，确定关键因素是至关重要的一步。

灰色关联分析能够通过计算各因素之间的灰关联度来确定关键因素。

例如，我们可以将企业经营自由现金流、销售收入、市场份额等作为因素，通过灰色关联度模型，从中找到对企业绩效影响最大的关键因素。

这有助于企业管理者更好地把握核心竞争力所在，并针对关键因素采取相应措施。

2. 分析绩效影响因素灰色关联分析在企业绩效评价中的另一个应用是通过分析各因素之间的关联程度，来揭示绩效的影响因素。

通过对企业绩效数据进行灰色关联分析，我们可以发现隐藏在大量数据背后的规律性。

例如，我们可以将销售额与广告投入、产品质量、市场拓展等因素进行关联分析，从而找到对销售额影响最大的因素。

这有助于企业管理者更好地优化资源配置，提升绩效。

3. 绩效预测与优化灰色关联分析还可以用于企业绩效的预测与优化。

通过建立灰色关联度模型，我们可以将历史绩效数据与其他关联因素进行关联分析，从而预测未来绩效的发展趋势。