Spss电脑实验－第五节(6)加权线性综合指数法

spss_SAS

Ⅵ．加权线性综合指数法
1. 加权线性综合指数法法的所用程序文件
所用程序文件为 9MethodsHos-6.sps:
*Hospital evaluation by 9 methods; Filename: 9MethodsHos-6.sps.
*--------------------------------------------------------------------------.
*Method-6: Linear Comprehensive Index Method (1):.
*Kang Xue-Gui: CHN Handbook of Health Mornitering Statistics Report (M),
Beijing: CHN Science Techn. Publishing House, 1996, 192:.
GET FILE='c:spsssav9methodsHos.sav'.

*The variables are made into the same trend (high good); So,
the following "i=100-i" is high good:.
COMPUTE i=100-i.

*The "W" (of each index): 9 index, 1/9=0.1111:.
*When high-better, Xi/Standard; When low-better, Standard/Xi;
The standard =MEAN:.
DESCRIPTIVES VARIABLES=a b c d e f g h i /STATISTICS=MEAN.

COMPUTE ia=a/75.8400.
COMPUTE ib=b/99.0000.
COMPUTE ic=c/80.7780.
COMPUTE id=d/75.0080.
COMPUTE ie=e/88.9640.
COMPUTE if=f/98.6000.
COMPUTE ig=g/89.6680.
COMPUTE ih=h/92.2980.
COMPUTE ii=i/92.4960.

COMPUTE y = ia*0.1111+ib*0.1111+ic*0.1111+id*0.1111+ie*0.1111+if*0.1111+ig*0.1111
+ih*0.1111+ii*0.1111.

*The highest "Y" is the best point:.
RANK /VARIABLES=y(D) /RANK INTO No.
FORMATS No (F3.0).
SORT CASESE BY No(A).
FORMATS y(F6.3).
LIST VARIABLES=hos y No /FORMAT=NUMBERED /CASES=FROM 1 TO 5.
*--------------------------------------------------------------------------.
2. 加权线性综合指数法法的计算方法、步骤
2.1对各指标进行同趋势性处理（同密切值法）：
若为“高优”指标，则
Xij’= Xij / Mean(Xj)
若为低优指标，则
Xij’= Mean(Xj)/ Xij
Xij 为各指标的实际值；Mean(Xj) 为各指标的均数；Xij’ 为经过相对化处理后的实际值。
本例利用命令 COMPUTE i=100-i 将 i 指标转为高优指标后，各指标均为高优指标。故采用下列命令计算各指标的 Xij’ 值。DESCRIPTIVES 命令可得到各指标的均数，a 指标的均数为 75.8400，ia 为进行同趋势性处理后的标准化值。
DESCRIPTIVES VARIABLES=a b c d e f g h i /STATISTICS=MEAN.
COMPUTE ia=a/75.8400.
2.2 对各指标赋予权数，再计算综合指数 Y ：
Y = ∑（Wj Xij’）
Wj 为各指标的权数；Y 为用于评价该评价单元的综合指数。因本例中共有 9 个变量且各变量权重值相等，所以各指标权数均为 1/9（0.1111）。可用下列命令计算得到各评价单元的综合指数 Y 。
COMPUTE y = 0.1111*ia+0.1111*ib+0.1111*ic+0.1111*id+
0.1111*ie+0.1111*if+0.1111*ig+0.1111*ih+0.1111*ii.
3. 加权线性综合指数法法的评价结果
运行程序文件后可算出各医院的综合指数 Y，综合指数越大说明该医院的感染管理质量越好，5 家医院从好到差依次为 T—R—S—Q—P，见表 5-2。
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HOS Y NO
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1 T 1.053 1
2 R 1.046 2
3 S 1.018 3
4 Q 0.959 4
5 P 0.924 5
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