張利平王春平李望晨△
基于多指標(biāo)評價適配算法的危機(jī)事件應(yīng)急能力測評研究*
張利平1,2,3王春平1,2,3李望晨1,2,3△
目的研究多指標(biāo)評價設(shè)計流程與適配算法,以突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)事件應(yīng)急能力評價為例進(jìn)行建模實現(xiàn)和實證比較。方法對多指標(biāo)評價流程分析和性能比較,進(jìn)行衛(wèi)生機(jī)構(gòu)事前應(yīng)急能力綜合測評,AHP法與熵權(quán)法結(jié)合計算組合權(quán)重,單項測量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上以綜合評分法、TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)分析法建模實現(xiàn)并討論比較。結(jié)果算例測評方案合理,有效融合客觀信息和研判過程,排序等級相關(guān)有顯著統(tǒng)計學(xué)意義;有必要對目標(biāo)導(dǎo)向性和方法代表性適配比較。結(jié)論多指標(biāo)評價算法流程設(shè)計與適配分析作為綜合對策,對于衛(wèi)生領(lǐng)域問題有實用借鑒價值。
多指標(biāo)評價 適配算法 危機(jī)事件 應(yīng)急能力 測評
多指標(biāo)評價方法應(yīng)用已引入社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域,旨在為決策工作提供導(dǎo)向依據(jù)。綜合評價就是根據(jù)目的導(dǎo)向、問題情境反映客觀信息和專業(yè)觀點,根據(jù)同類對象組成樣本集,建立遞階層級指標(biāo)體系,逐項研判并賦權(quán)計算,將指標(biāo)體系、權(quán)重和單項測量數(shù)據(jù)等信息加權(quán)集成,得到綜合排序結(jié)果[1]。指標(biāo)體系為評價依據(jù),權(quán)重起調(diào)節(jié)作用,預(yù)處理是合成基礎(chǔ),算法要兼顧原理和目的導(dǎo)向,各階段設(shè)計都影響決策實效性。
1.指標(biāo)體系是評價的前提依據(jù)。指標(biāo)體系構(gòu)建是根據(jù)專業(yè)知識和行業(yè)經(jīng)驗進(jìn)行研判、論證、整合和優(yōu)化的復(fù)雜過程。首先在同類問題指標(biāo)體系研究基礎(chǔ)上,經(jīng)遞階分層與細(xì)化篩選后形成初步意見,然后用Delphi法組織該領(lǐng)域?qū)I(yè)權(quán)威學(xué)者形成研討小組,開展針對性咨詢,匿名發(fā)表意見后將所有觀點匯總、集中反饋和個別參考。經(jīng)多輪征詢,計算協(xié)調(diào)系數(shù)和變異系數(shù),修改分歧嚴(yán)重指標(biāo),排除認(rèn)同度低指標(biāo),適當(dāng)納入新指標(biāo),不斷優(yōu)化和完善指標(biāo)體系。指標(biāo)應(yīng)表現(xiàn)系統(tǒng)性、特異性、科學(xué)性、代表性和可操作性特點,內(nèi)涵明確且易于量化。
2.權(quán)重是指標(biāo)差異的調(diào)節(jié)籌碼。層次分析法(AHP)多用于評價問題主觀權(quán)重計算,在指標(biāo)體系遞階分層和專業(yè)偏好認(rèn)識基礎(chǔ)上,兩兩比較后填入判斷矩陣,根據(jù)判斷矩陣計算該層指標(biāo)權(quán)重。AHP法步驟繁瑣但充分體現(xiàn)全過程研判信息,更適于層次結(jié)構(gòu)復(fù)雜的指標(biāo)體系賦權(quán)計算??陀^權(quán)重是通過數(shù)據(jù)分布特征或離散變異信息體現(xiàn)指標(biāo)重要性如熵權(quán)法,指標(biāo)數(shù)據(jù)差異小賦予較小權(quán)值,指標(biāo)差異顯著賦予較大權(quán)值,要根據(jù)評價目的和導(dǎo)向意義決定是否使用,同類屬性指標(biāo)體系優(yōu)先使用。主觀賦權(quán)體現(xiàn)指標(biāo)內(nèi)涵差異,客觀賦權(quán)體現(xiàn)指標(biāo)數(shù)據(jù)分布差異,計算組合權(quán)重更有合理意義。
3.預(yù)處理是信息合成的基礎(chǔ)。單指標(biāo)測量信息是針對評價對象,由實施者對指標(biāo)測量或統(tǒng)計,形成單層面評價數(shù)據(jù)矩陣,代入綜合評價模型。如果評價樣本為n個,指標(biāo)為m個,第i個樣本第j個指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)記xij,第i個樣本用向量(xi1,xi2,…,xij,…,xim)表示,所有樣本向量按行疊放為樣本測量矩陣{xij}n×m。指標(biāo)要同向化處理,逆向指標(biāo)應(yīng)同向轉(zhuǎn)化,方法以不改變數(shù)據(jù)分布為宜,如醫(yī)療評價時感染率x處理為100%-x而非1/x。測量數(shù)據(jù)還要進(jìn)行無量綱化處理,建議采用線性化方法,以不改變數(shù)據(jù)分布為佳。
評價集成算法應(yīng)用條件、原理出發(fā)點和代表性有差異。例如,主成分分析法是將高維原始指標(biāo)體系降維濃縮為主成分指標(biāo),將樣本集指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為主成分得分,然后用方差貢獻(xiàn)率作為客觀權(quán)重,加權(quán)合成后計算綜合得分及樣本排序。國內(nèi)外權(quán)威觀點認(rèn)為以第一主成分用于評價的做法更合理,方差貢獻(xiàn)率客觀賦權(quán)思想缺乏解釋性[2]。秩和比法根據(jù)編秩變換思想將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為秩次信息,計算時并不直接利用原始數(shù)據(jù),對于離群數(shù)值無敏感性并且原始信息利用不充分。很多方法不能用于復(fù)雜評價系統(tǒng)。經(jīng)文獻(xiàn)檢索,綜合評分法、TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)分析法在衛(wèi)生問題應(yīng)用中有代表性。
1.綜合評分法將權(quán)重信息和單指標(biāo)測量數(shù)據(jù)乘積后加權(quán)合成,適于同類指標(biāo)數(shù)據(jù)信息綜合。它僅依靠加法和乘法計算,體現(xiàn)指標(biāo)數(shù)據(jù)信息逐項原始累積效果,實現(xiàn)簡單快速,日常生活中應(yīng)用較多,如小學(xué)生成績排名、青年歌手比賽。對于復(fù)雜層級指標(biāo)體系,合成算法缺乏解釋性,如治愈率和病床數(shù)指標(biāo)無量綱化后加權(quán)求和就“欠缺合理”。
2.TOPSIS法由有限方案多屬性決策引申而來?;舅枷胧歉鶕?jù)基礎(chǔ)測量矩陣按每列取最優(yōu)值,逐列類推完成尋找最優(yōu)值的過程,目的是根據(jù)同指標(biāo)下所有樣本最優(yōu)數(shù)據(jù),構(gòu)造與原指標(biāo)體系相同維數(shù)的“虛擬最優(yōu)樣本”,同樣根據(jù)最劣值構(gòu)造“虛擬最劣樣本”。所有樣本用m維行向量表示,并與指標(biāo)體系權(quán)重一起代入加權(quán)距離公式,得到與理想最優(yōu)、最劣樣本距離,與最劣樣本相對距離值越大,則排名就越靠前,如此進(jìn)行,可依次得到所有樣本優(yōu)劣排序情況。該法具體形象、容易理解,而在衛(wèi)生領(lǐng)域較受推崇。
3.灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法源于灰色系統(tǒng)理論。基本思想是構(gòu)造參考樣本,將待比較樣本全部與之計算關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度大則說明與參考樣本密切程度高[3]。該思想用于評價模型,是指將樣本測量矩陣分別按每列取最優(yōu)值,構(gòu)造與指標(biāo)體系維數(shù)相同的“虛擬最優(yōu)樣本”向量為參考樣本,每個樣本計算各指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),加權(quán)計算與理想最優(yōu)樣本的灰色關(guān)聯(lián)度,其值越大則樣本排序越優(yōu),如此進(jìn)行得到樣本排序結(jié)果。該方法較直觀,在衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用較多。
綜合評價就是依據(jù)多層級指標(biāo)體系對評價事物全面衡量的算法建模系統(tǒng),它兼顧指標(biāo)重要性,充分融合單項測量信息,反映復(fù)雜決策思維,以樣本綜合值闡述對象間差異。根據(jù)評價目的和導(dǎo)向意義有“發(fā)展性評價”和“總結(jié)性評價”之分,“總結(jié)性評價”力求科學(xué)客觀、公信合理地進(jìn)行綜合均衡和相對比較,如績效分配、學(xué)生綜測,本文所列算法都屬于“總結(jié)性評價”;“發(fā)展性評價”旨在樣本集“拉開差距”后“優(yōu)中選優(yōu)”,可忽略整體均衡公平性,如樹立標(biāo)兵和模范,可對應(yīng)有算法供選用。
1.研究對象
在Delphi法和AHP法實施基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[4]經(jīng)權(quán)威論證已經(jīng)給出突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)應(yīng)急能力指標(biāo)體系,其中事前應(yīng)急能力指標(biāo)包括準(zhǔn)備階段(應(yīng)急預(yù)案、應(yīng)急隊伍、應(yīng)急物資儲備裝備)、監(jiān)測與預(yù)警階段(監(jiān)測預(yù)防、預(yù)警能力、突發(fā)事件報告)共6個方面,經(jīng)分層細(xì)化后包括18個具體的可測指標(biāo):X1預(yù)案完備性、X2預(yù)案可操作性、X3預(yù)案維護(hù)與修訂、X4預(yù)案培訓(xùn)與演練、X5組織機(jī)構(gòu)建設(shè)、X6專業(yè)構(gòu)成與技術(shù)水平、X7培訓(xùn)演練計劃方案、X8培訓(xùn)實施與資料歸檔、X9法規(guī)政策保障、X10資源儲備、X11儲備物資評估管理、X12危險源重點防護(hù)監(jiān)管、X13預(yù)測預(yù)報評價、X14信息收集分析、X15預(yù)警體系建設(shè)、X16報告上報時間、X17報告完整性和X18報告準(zhǔn)確性。
據(jù)此對某10家衛(wèi)生機(jī)構(gòu)標(biāo)記為H1~H10,建立模型進(jìn)行應(yīng)急能力測評和比較研究,綜合衡量相對差異。組織應(yīng)急管理領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)專家,圍繞指標(biāo)內(nèi)涵對采取實際考察、工作匯報和綜合考核等措施進(jìn)行單項打分,指標(biāo)根據(jù)里克特七級量表依次標(biāo)度1~7分。指標(biāo)均為正向而不必同向轉(zhuǎn)化,指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱相同而不必?zé)o量綱化。以行表示衛(wèi)生機(jī)構(gòu),以列表示應(yīng)急能力指標(biāo),測量數(shù)據(jù)形成矩陣作為計算準(zhǔn)備,見表1。
表1 突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)事前應(yīng)急能力單項打分
2.方法實現(xiàn)
綜合評分、TOPSIS和灰色關(guān)聯(lián)分析為代表方法,簡要表述如下:
(5)文獻(xiàn)權(quán)威論證指標(biāo)實際權(quán)重:0.021,0.022,0.019,0.022,0.023,0.022,0.022,0.018,0.021,0.021,0.02,0.02,0.018,0.022,0.019,0.023,0.022,0.02。
(6)熵權(quán)法根據(jù)數(shù)據(jù)矩陣計算指標(biāo)客觀權(quán)重:0.083,0.046,0.06,0.051,0.06,0.025,0.089,0.092, 0.025,0.029,0.031,0.027,0.092,0.025,0.059,0.059,0.059,0.089。
(7)主客觀結(jié)合計算指標(biāo)組合權(quán)重:0.040,0.023,0.026,0.262,0.319,0.013,0.045,0.039,0.012,0.014,0.014,0.012,0.039,0.013,0.026,0.031,0.03,0.041。
(8)借助Excel軟件按照(1)~(4)方法計算步驟,將指標(biāo)組合權(quán)重和測量矩陣加權(quán)集成,融合各環(huán)節(jié)信息,計算綜合排序結(jié)果,見表2。
表2 突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)事件事前應(yīng)急能力評價結(jié)果
(9)借助SPSS軟件進(jìn)行Spearman秩相關(guān)和Kendall等級相關(guān)分析,根據(jù)評價排序結(jié)果計算相關(guān)系數(shù),表明相關(guān)有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.001),見表3。
表3 排序結(jié)果相關(guān)性分析
3.結(jié)果分析
表1中每列打分?jǐn)?shù)據(jù)離散程度不明顯,熵權(quán)法計算客觀權(quán)重,差別無懸殊。如指標(biāo)數(shù)據(jù)屬性不同、數(shù)據(jù)分布離群嚴(yán)重,權(quán)重將很大,組合賦權(quán)應(yīng)慎重,導(dǎo)向解釋應(yīng)合理。
方法原理不同,其結(jié)論導(dǎo)向解釋是不同的。綜合評分法是對原始分?jǐn)?shù)逐項累積求和作為依據(jù),大眾皆知、簡單方便,但易造成“個別指標(biāo)忽略無妨,只須提高其他分?jǐn)?shù)照樣排名靠前”,如果指標(biāo)屬性不同,則合成意義難解釋。TOPSIS法對應(yīng)急能力指標(biāo)取總體最大值和最小值,構(gòu)造理想“最佳機(jī)構(gòu)”與“最劣機(jī)構(gòu)”向量,以計算各機(jī)構(gòu)加權(quán)“距離”作為依據(jù),形象具體、適用廣;灰色關(guān)聯(lián)分析將“最佳機(jī)構(gòu)”作為參考,計算各機(jī)構(gòu)加權(quán)“灰色關(guān)聯(lián)度”作為依據(jù)。強(qiáng)調(diào)加權(quán)“距離合成”或“關(guān)聯(lián)度合成”,各指標(biāo)總體位置和優(yōu)劣差值很重要,應(yīng)逐項“最優(yōu)看齊”、“均衡兼顧”和“綜合提升”,指標(biāo)屬性不同時更適用。
1.突發(fā)公共衛(wèi)生危機(jī)應(yīng)急能力測評研究有實用價值,導(dǎo)向意義是促使衛(wèi)生機(jī)構(gòu)全方位均衡提升應(yīng)急能力。指標(biāo)體系和權(quán)重經(jīng)權(quán)威論證而有代表性。主觀權(quán)重解釋實際內(nèi)涵,客觀權(quán)重體現(xiàn)數(shù)據(jù)分布。集成算法綜合利用數(shù)據(jù)信息,以定量方式融合決策思維,科學(xué)得出評價結(jié)論。該問題符合“總結(jié)性評價”導(dǎo)向,重在均衡衛(wèi)生機(jī)構(gòu)間相對差異和排名比較。以上設(shè)計過程為機(jī)構(gòu)間橫向評價,還可用于某機(jī)構(gòu)年度間縱向自評。
2.方法原理性能和評價目的不同,決策者應(yīng)對導(dǎo)向意義和應(yīng)用條件進(jìn)行適配研究。綜合評分法強(qiáng)調(diào)指標(biāo)權(quán)重和測量信息累積合成效果,分?jǐn)?shù)越高則排名越靠前,少數(shù)劣勢指標(biāo)可通過優(yōu)勢指標(biāo)總分“補(bǔ)償”,該思想強(qiáng)調(diào)“優(yōu)勢補(bǔ)差”而不是全方位均衡各指標(biāo),問題簡單、指標(biāo)屬性相同問題多用,復(fù)雜系統(tǒng)少用或不用。TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)分析法更側(cè)重于所有指標(biāo)均衡發(fā)展,更關(guān)注各指標(biāo)分別在打分總體中的位置,尋求哪些指標(biāo)與理想最優(yōu)、最劣情況差距較大,或哪些指標(biāo)與理想最優(yōu)更密切,力求各指標(biāo)整體優(yōu)序靠前而非追求累積效應(yīng),有利于引導(dǎo)均衡發(fā)展,不同屬性指標(biāo)體系、復(fù)雜評價問題多用。
1.胡永宏.對統(tǒng)計綜合評價中幾個問題的認(rèn)識與探討.統(tǒng)計研究,2012,29(1):26-30.
2.林海明,杜子芳.主成分分析綜合評價應(yīng)該注意的問題.統(tǒng)計研究,2013,30(8):25-31.
3.許建強(qiáng),李望晨,王成磊,等.基于組合熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析的醫(yī)療質(zhì)量綜合評價.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2013,30(2):247-278.
4.王曉東,吳群紅,郝艷華,等.突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建研究.中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì),2013,32(6):47-50.
(責(zé)任編輯:郭海強(qiáng))
*山東高校人文社科項目(J14W21);教育部人文社科項目(13YJAZH094);濰坊醫(yī)學(xué)院基金(K11TS1011);山東統(tǒng)計局項目(2014-183,184)
1.健康領(lǐng)域社會風(fēng)險預(yù)測治理協(xié)同創(chuàng)新中心
2.健康山東重大社會風(fēng)險與治理協(xié)同創(chuàng)新中心
3.濰坊醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院(261053)
△通信作者:李望晨