问卷调查确定权重的用哪种方法好

问卷调查确定权重的用哪种方法好 篇一:几种调查问卷权重确定方法的比较 利用调查数据确定权重若干方法的比较 一、问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 的提出: 在顾客满意度调查中，需要围绕所要调查的目的或主题 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 合理的问卷。顾客满意度理论模型包含了顾客期望、顾客对质量的感知、顾客对价值的感知、顾客满意度、顾客抱怨和顾客忠诚等六方面，这六个方面是无法直接观测的，称之为潜在变量，但它们可以通过另外一些可以观察的较为明显的变量进行研究。然而可观测的变量一般较多，如何从中提取他们的信息，得到最终的结果，是一个一直在困扰大家的问题，常用方法是赋予各个观测变量适当的权数，加以综合。目前使用的赋权方式多种多样，还没有一种衡量的统一尺度。 确定权重的方法有专家定权法、历史资料法等，但都有缺陷。前者只是相应的行业和领域内，造诣较深的专家对于自己积累经验的应用。其局限性主要体现在与顾客满意度调查 1 中的“以顾客价值观为中心”相悖，没有体现出顾客的意愿。历史资料法是根据历史资料的记载，按每种指标调查结果的重要程度赋以相应的权重，但缺少变化的观点。本文想讨论从调查数据出发，确定权的一些方法，并做出比较。下面以上海市质协用户 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 中心所做的一个课题的数据为例，讨论了有关权数确定的一些问题。 按照调查的全过程，这次调查将顾客的直接感受分为六大类二级指标进行测评。问卷详细调查了上海市民对这个课题的主题各方面的认识和感受的满意程度，并让被访者在对每个大类设置的5级李克量表上表明他们的赞同程度，从“满意”到“不满意”。其中??代表的都是顾客对质量的感知，代表的是顾客对价值的感知，最后要求顾客给出一个综合评价指标。 以上每一方面可以分别计算出该部分的满意度，为了综合这几个方面，需要确定权重以计算出整体的顾客满意度，因此所要解决的关键问题便是权重的确定。 以下给出了几种不同的赋权方法，并加以比较。 二、用数据确定权重的几种方法 从调查的实际数据出发，确定权重的方法可以从数据本身提取有关信息，能充分体现顾客的意愿。其客观性较强，不易受其它主观因素的影响。 只要数据 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 技术人员有专业的统计知识，并且借助统计 2 软件和计算机，就能从数据出发，实现“以顾客感受为依据，以顾客价值观为中心”的目标和宗旨。 从实际数据出发，确定权重的主要方法有平均赋值法、主成分法、因子分析法等。 以下就利用上述课题的数据为例来叙述。这次调查的总样本量是1914份。因为六大类后有一项是综合评价，所要得到的该课题的顾客满意度应该是前面六项指标的加权平均。 首先基于二级指标可以得到六大部分每一部分的样本量和顾客满意程度的指数: 表1:六大指标反映出的满意数据 指标 样本量 满意程度 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差 1913 4.2937 0.5192 1910 4.3492 0.6568 1906 3.6189 3 1908 4.0188 0.7576 1899 4.1785 0.6521 1887 3.5262 0.6825 同时还可以给出这六大类指标的样本相关系数阵: 表2:样本相关系数阵 以上各相关系数均在显着性水平0.01上显着，表示六大类指标间具有一定的相关性。 (一)平均赋值法 先用最普通的平均赋值法对各指标赋予相同的权重。在此平均赋值法下即是它们的简单平均。 (二)主成分法 由于变量??间存在相关，主成分分析的目的是要对多变量数据表进行最佳综合简化。使用的方法是寻找这些变量的线性组合??称之为主成分，使这些主成分间不相关。为了能用尽量少的主成分个数去反映原始变量间提供的变异信息，要求各主成分的方差从大到小排列。第一主成分最能反映数 4 据间的差异。 (三)因子分析法 按满意度模型，上述中包含了两个因子，一个是关于质量的感知，一个是关于价值的感知。因此利用两个公因子为好。这可在上述主成分方法基础上进行。取第一公因子仅反映了总差异的51.24%，若用两个公因子可反映总差异的66.42%。为了说明公因子的意义，将坐标轴作旋转后得到因子负荷阵如表5所示，其图像见图1: 三、各种方法的比较和讨论 以上几种数据分析方法的权重赋值汇总如下: 表3:利用数据分析的权重汇总表 平均赋值法 主成分法 因子分析法 0.1667 0.1944 0.1717 0.1667 0.1781 0.1508 0.1667 0.1719 5 0.1317 0.1667 0.1865 0.1551 0.1667 0.1435 0.1667 0.0893 0.2472 (一)与综合指标的相关系数 把上述几种方法所得的权分别对每位顾客求得个人满意 度，将此满意度和问卷上所反映出来的各种指标综合的顾客 满意度进行相关分析，得相关结果如下: 表4:各种赋值法与顾客感受间的相关系数 权重赋值法 顾客感受 平均赋值法 0.746 主成分法 0.739 因子分析法 0.742 6 从表中可以看到，三种赋值法得到的顾客满意度和顾客在问卷上反映出的顾客满意程度之间相关性较强，均达到了0.73以上，结果较好。其中按平均赋值法对样本进行权重赋值得到的结果与顾客感受的关系最密切，它们与顾客感受的相关系数大小是: 0.750平均赋值法因子分析法主成分法0.730 (二)各种方法所得结果间的相互比较 由以上分析可以看出，这三种数据分析方法之间好坏差别并不明显，我们先考虑按照各种方法的权重得到的个人满意度值之间的相关关系，得下表: 表5:各种方法结果的相关系数 平均 主成分 因子分析 从表中可以看到:用这几种方法，从得到的满意程度相互关系密切程度来讲，平均赋值法与主成分法关系最密切，相关系数最大，因子分析法和主成分法所赋的权重相关性最小，但也达到了。 (三)实用性比较 由以上分析可以看出，这几种数据分析方法的结果并没有本质的差别，它们与顾客综合评价指标之间的相关系数差异不足0.02。因此无论是用那种方法，对得到的结果并无明显 7 的影响。 1)从方便的角度来讲，无疑平均赋值法是最简单可行的，操作也最方便; 2)如果有现成的统计软件，后两种方法也有其好处，因为它们均是从数据出发，充分利用了调查数据的信息，容易让人信服; 3)主成分法和因子分析法比较相近，都是以测评的几大指标为基础，从中提出尽量少的综合成分或因子，它们是调查研究中庞大数据的有效降维方法，在测评指标较多时能充分发挥它们的作用; 4)从以上分析可以看出，除了测评的几大指标外，在这三种数据分析法的计算过程中并没有用到顾客综合评价指标，即问卷上测出的顾客感受，它只是我们在评价分析某种分析方法好坏时才使用的。其实在满意度测评中，重要的是要从中找出提高满意度的改进方向。 篇二:确定权重的7种方法 确定权重的7种方法 表7-1 地质环境质量评价定权方法一览表 序号 12 调查统计法 定 权 方 法 专家打分法 1.重要性打分法 2.“栅栏”法 3.“网格”法 4.列表打勾 8 1.单定权因子排序法 2.多定权因子排序法 1.三元函数法 ü集合统计法T 1.频数截取法 2.聚类求均值法 3.中间截取求均 值法. 3 序列综合法 4 公式法 2.概率法 3.信息量法 4.相关系数法 5.隶属函数法 1.判别分析法 2.聚类分析法 3.因子分析法 层次分析法 复杂度分析法 5 6 7 数理统计法 一、专家打分法 专家打分法即是由少数专家直接根据经验并考虑反映某评价观点后定出权重，具体做法和基本步骤如下: 第一步 选择评价定权值组的成员，并对他们详细说明权重的概念和顺序以及记权的方法。 第二步 列表。列出对应于每个评价因子的权值范围，可用评分法表示。例如，若有五个值，那么就有五列。行列对应于权重值，按重要性排列。 第三步 发给每个参予评价者一份上述表格，按下述步骤 9 四~九反复核对、填写，直至没有成员进行变动为止。 第四步 要求每个成员对每列的每种权值填上记号，得到每种因子的权值分数。 第五步 要求所有的成员对作了记号的列逐项比较，看看所评的分数是否能代表他们的意见，如果发现有不妥之处，应重新划记号评分，直至满意为止。 第六步 要求每个成员把每个评价因子(或变量)的重要性的评分值相加，得出总数。 第七步 每个成员用第六步求得的总数去除分数，即得到每个评价因子的权重。 第八步 把每个成员的表格集中起来，求得各种评价因子的平均权重，即为“组平均权重”。 第九步 列出每种的平均数，并要求评价者把每组的平均数与自己在第七步得到的权值进行比较。 第十步 如有人还想改变评分，就须回到第四步重复整个评分过程。如果没有异议，则到此为止，各评价因子(或变量)的权值就这样决定了。 二、调查统计法 具体作法有下面四种。 1(重要性打分法:重要性打分法是指要求所有被征询者根据自己对各评价因子的重要性的认识分别打分，其步骤如下: a.对被征询者讲清统一的要求，给定打分范围，通常1~5分或1~100分都可。 b.请被征询者按要求打分。 10 c.搜集所有调查表格并进行统计，给出综合后的权重。 2(列表划勾法:该方法如图7-2所示。事先给出权值，制成表格。由被调查者在认为合适的对应空格中打勾。对应每一评价因子，打勾1~2个，打2个勾表示程度范围。这样就完成一个样本的调查结果。 在样本调查的基础上，除采用一般的求 图7-2 列表划勾法示意图 备 择 程 度 W 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1 2 个样本的均值作为综合结果外，还可采用如下方法: 因 子 序 号 3 ? m-1 m ? ? ? ? ? ? ? ? ? 11 a.频数截取法 频数截取法的主要步骤如下: 第一步:列中值频率分布表，见表7-2。记对应第个评价因子第个样本给的权值区间数为〔 〕， ,1，2，?，相对表中征询权值的几个区间，计算每一征询权值区间中所包含样本权值的频数，并推求 相对频数，把计算结果填入表中。 第二步:画相对频数分布曲线图。以征询权值区间为横坐标，纵坐标为相对频数画出曲线图。 表7-2 频数截取法中值频率分布表 征 询 权 值 0~0.1 0.1~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5~0.6 0.6~07 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1.0 ? N 1 频 数 相 对 频 数 第三步:考虑一般截取相对频率在0.5以上的λ值，即至少有一半以上人员的意见。表7-2中取入值为0.7，则对应的征询权值区间约为〔0.46，0.72〕。 第四步:对所有落在该截取区间内的权值数求平均值，作为该评价因子b.模糊聚类分析求均值法 12 模糊聚类分析求均值法的具体步骤如下。 第一步:对基 础数据x作极值标准化处理。 个样本的综合意见。 (7-3) 当 时， ;当 时，与 。 间相似程度的相似系数，这里采用下式求 : 第二步:标定。即算出衡量被分类对象 (7-4) 式中: ——变量，的第个样本，这里; 。 第三步:验证相似系数公式满足反身性和对称性，即。 第四步:对模糊关系矩阵 时， 进行变换，使之成为模糊等价关系。采取矩阵自乘方法， 当 即为模糊等价关系。 13 最后选取阈值λ进行截取，即得到所需的分类，而后在所取的一大类中求均值作为模糊权。 当用于对集值(这里为区间数)的端点 各看作分类指标，则由 个样本进行模糊聚类分析时，即在如上步骤中，把区间右端点 〕， 和左 组〔)进行分类。而后，可用数目最多样本 的一类求权值，再取中间值作为最后权值。 c.中间截取求均值法 该方法的步骤为: 第一步:记第个评价因子第个样本的模糊数为〔 〕，则 (7-5) 记 ; 第二步;对于给定的阈值λ， 当( )?λ时，认为 个样本取值较集中，直接求第评价因子的权值，有 (7-6) 当,(再计算(以此类推，求得 ),,λ时，去掉 14 对应的 ， 和 对应 、 ，再计算新的 和、 。 值。 )，若?λ，则按前述方法求对应的区间数。若仍大于λ， 再去掉对应的个样本对第个评价因子意见较集中的权值估计。 三、序列综合法 该类方法的定权因子就是评价因子的某些定量的性状指标，其思路就是根据这些定量数据的大小排序后给对应分数，而后综合这些分数定权值。 1. 单定权因子排序法:即当定权因子只有一个时的序列综合法。其步骤为: 第一步，明确定权因子的物理含义，统一度量单位，排序; 第二步，根据数值大小范围和排序结果对应分数或级别; 第三步，根据以上分级结果定权。 2. 多定权因子排序法:即当定权因子有两个以上时的序列综合法，其步骤为: 第一步，明确 ( 15 )定权因子的物理意义，分别统一度量单位后，按大小分别排序; 第二步，根据排序结果，给定对应序列值并列表; 第三步，计算每一评价因子所有序列值的和; 第四步，归一化后得四、公式法 自变量即为定权因子，其计算结果为权值。一般每个评价因子计算一次，值，而后所有评价因子归一化后得最后结果。一般常见的有下列公式: 1. 三元函数法:选择三个定权因子，即超标率为三元函数式，第个评价因子的权重为 、评价标准 、和明星显危害浓度 ，故该定权公式称 个评价因子分别计算得到的权 个评价因子的权值。 (7-7) 2. 概率法:已知某评价因子实测数据的平均值为 ，标准差为 ，评价标准为 ，则 (7-8) 3. 相关系数法:该方法计算权值考虑不同评价因子间的相关作用，引入相关系数定权，其公式为: 16 (7-9) 式中: —评价因子与的相关系数; ?分别为两评价因子的实测数据。 4. 信息量法:考虑各评价因子对环境质量提供的信息量，其公式为 (7-10) 或 (7-11) 篇三:权重确定调查问卷 尊敬的专家: 您好! 在我的本科毕业论文《煤矿瓦斯爆炸危险性评价》中欲构建一套煤矿瓦斯爆炸危险性评价指标体系，现需对体系中各个指标的权重加以确定。得知您在此方面有较高的学术造诣和实践经验，恳请您抽出一点宝贵时间参阅例表格式要求填写其余表格。 对于您的大力协助表示诚挚的感谢! 其步骤如下: (1) 列出指标体系。拟建指标体系如下图: (2)对该系统中各项指标按照相对重要等级(见下表)进行两两比较。 ?二级指标比较 17 18