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1. AHP(层次分析)+加权
& b: w2 h* Q1 @. Q% {, F9 H* Y
目前这个方法是对于医保领域评价绩效用的最多的,包括重庆市、天津市、苏北某市。具体相关文献见文件夹“AHP+加权”。, F% v/ T2 V* ?. u Q; k
! m1 a; Z: n- H1 ?& D. q, H C! f( u优点:这个方法目前最符合需求,可以将定量的指标结合算出综合指标,用的也比较多。4 |4 ]* t: v; {# F6 T
0 r7 {8 r5 v! L* }, v r( O
缺点:对于各指标之间的关系没有具体考虑,只是做的简单的加权求和;需要请专家确定权重;这个方法中心之前已经用过。9 g- M$ ~& }' [- Q0 c0 w
. P) C& R$ n% V1 u/ G! W, y# o
2. DEA数据包络分析
& V" ]7 E# w+ m' P
4 U5 |- ~& l4 v* i, b* s% @* d这个方法主要是对运行效率的评价,同时考虑了投入和产出,在医院相对效率评价上应用比较多。对多个决策单元之间进行比较,找到其中最有的效率单元,然后其他的都是跟最有效的进行比较。
: {5 v0 ^, r7 |; w5 u1 e! p7 U# |0 }) S
优点:在考虑投入的情况下,去衡量产出的效率,更加客观合理;不需要人工确定权重,由模型自身决定。
/ d) K3 p) G, b* R0 p
2 n" L+ Z$ ? _缺点:不太符合我们想要建立指标体系的目标,投入指标和产出指标一般不会很多,不能超过相比较的决策单元数量的一半,并且投入指标和产出指标必须是具有投入产出的关系的指标。另外决策单元一般是
. ?: t+ ~) T9 ~) s5 n# ~5 b8 o
. G, {' P* d) b7 Y% F' ~2 ^, m, v* @3. 因子分析法(主成分分析)! Q* A- i/ {, b+ v% J% ?1 L4 ~
; }& m! s0 G `3 {$ g% b
根据原始变量(指标)组成的每个主因子的方差贡献率作为权重来构造综合评价指标。因子分析有好几种提取因子的方法这个方法在定量综合指标的应用上很普遍。* T6 W/ P) L4 \5 A" V
7 ]: I# t4 |3 j4 d1 b优点:根据变量之间的相关性获得权重,较为客观,适用于多指标间共线性的综合评价系统。
. I ?4 d/ {1 S' s, F8 S0 }! n4 [
% Q! n: }; |+ [8 |- [缺点:因子分析对样本量有要求,样本量和指标数的比例一般应在5:1以上才能得到较好的结果,主成分分析的要求低一点样本量至少大于指标数。这种方法确定的权重属于信息量权重,没有充分考虑指标本身的相对重要程度。( d3 C" r+ c9 {; q% v
% r& E/ N) c# \! M$ j3 u
4. 模糊综合评价法
9 u7 H% N* i2 ^+ x0 Q) F% P! A6 ^
模糊综合评判法是由模糊数学的理论发展而来。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价。常用于政策实施效果的评价,最后一般将政策绩效最终评价结果进行分等级。南昌市医保的运行效果使用了该方法。
) U d# @4 S3 F$ F6 l1 T3 c; ?- T- I3 p! Z
优点:把定性的评价转化为定量;常用于政策实施效果的评价。
& H9 v7 X, t/ i! a. K
- f; e, E; g& q6 {# T缺点:主要是应用于定性指标,我们此次主要是定量的指标,当然定量指标也可以用这个方法但是需要转化,但会丢失已经获得的定量指标的部分信息。
& Z9 ~7 q" J/ {6 S
" t* W( p/ M; _: n5. Topsis法(排序比较法)8 }6 ]. D B& `. m
4 V. F/ ]) E k% F8 Z! Z, K
系统工程中在有限方案多目标分析常用的一种决策方法。找出有限方案中的最优方案和最劣方案,然后通过求出某一方案与最优方案和最劣方案之间的距离,得出该方案与最优方案的接近程度,并以此作为评价各评价单元优劣的依据。
0 \; O2 q" @. I6 `' ~3 }. Q' v% v% d
优点:不需要人工确定权重,主要是对所有的对象进行排序比较。9 q. ?. L; J: R0 A8 t2 V
2 q5 f6 E l+ i缺点:无法得到综合得分。
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