基于灰色系统的评价过程Word下载.docx
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调查对象是居住区长住居民,包括儿童家长以及不同年龄段的儿童,其中男性48.7%,女性51.3%,年龄从1岁到65岁。
在现场随机选择居民进行问卷访谈,保证样本代表性。
问卷采用五点李克特(Likert)量表法进行编制,分值从1到5,分值越高代表评价或期望越高(1=非常不满意,5=非常满意)。
按该度量法将问卷结果进行加权平均,得到各单项指标的满意度数值。
(表3)
表3居住区儿童户外活动场地满意度评价问卷指标
4.3.3因子分析筛选指标
利用统计软件SPSS16.0,对回收的100份问卷进行因子分析,从而达到筛选指标的目的,输出结果见表4。
在结果输出中,利用PrincipalComponentAnalysis得出TotalVarianceExplained中占88.688%的3个主成分,同时得出RotatedComponentMatrix。
通过因子分析找到的共同因素与制定问卷时设定的调查项目极为接近,且各单项条目与原因素设置基本吻合,调查表具有较高的结构效度。
根据有关文献记载因子分析的具体方法,对得到的表进行筛选,将其中有题项落到两个或两个以上的因子上,或有题项没有落到任何一个因子上的指标删掉重跑,直到所有指标全部达标,最终实现筛选过程。
通过SPSS计算,问卷的KMO检验值为0.937>
0.80,显示问卷适合因子分析。
Bartlett球形检验的ApproxChi-Square为1.100E4,p=0.000,说明数据有统计学意义。
依据SPSS因子分析的方法从上表中筛选出21个符合要求的指标,分别为C2、C4、C6、C8、C10、C11、C12、C14、C17、C19、C20、C21、C28、C30、C33、C34、C37、C38、C40、C42、C43。
由这些指标组成的体系能够反映原来45个因子,得出科学合理的居住区儿童户外活动场地评价体系,有一定现实参考价值。
表4旋转主成分特征向量Item-TotalStatistics
﹡KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)=0.937;
BartlettApproxChi-Square=1.100E4;
p=0.000
4.3.4可靠性分析
问卷量表的使用是为了了解被测对象的某一特征,因而在编制一份量表时,所设立的一系列项目是为了体现量表需要测定的这一特征。
如果所设立的测定项目无法获得这一特征,则表示该量表可靠性差,即信度低。
所以,本研究需要了解通过因子分析得到的新的指标体系测定项目之间的一致性(同质信度考核),具体过程使用SPSS16.0完成。
4.3.4.1项目与量表得分的关系
表5项目与量表得分的关系表
Item
ScaleMeanifItemDeleted
ScaleVarianceifItemDeleted
CorrectedItem-TotalCorrelation
SquaredMultipleCorrelation
Cronbach'
sAlphaifItemDeleted
C2
59.9300
204.248
.833
.000
.982
C4
58.0400
204.968
.830
C6
58.4700
211.686
.603
.983
C8
58.2200
197.365
.906
.981
C10
59.2200
196.436
.884
C11
59.8100
196.539
.776
C12
58.5000
190.333
.955
.980
C14
57.5200
201.888
.848
C17
58.3000
200.899
.885
C19
57.4000
205.980
.819
C20
59.3300
208.143
.769
C21
58.9200
198.337
.888
C28
59.8000
199.556
.842
C30
57.4900
193.566
.904
C33
57.5900
197.073
.923
C34
201.172
.838
C37
57.7200
194.365
.934
C38
56.8600
204.647
.822
C40
57.2500
196.917
.866
C42
57.9000
197.141
.898
C43
58.5300
188.736
.944
注:
ScaleMeanifItemDeleted:
量表的平均得分,ScaleVarianceifItemDeleted:
方差,CorrectedItem-TotalCorrelation:
每个项目得分与剩余各项目得分间的相关系数,SquaredMultipleCorrelation:
项目为自变量所有其他项目为应变量建立回归方程的R2值。
从表5可以看出,每个项目得分与剩余各项目得分间的相关系数中,每一项都在0.6以上,表明每个项目与其他各项目关系都很密切。
又如R2值,全部为0,表明每个项目的含义不可被其他项目解释掉。
从而说明每个项目都是从不同方面反映主题,没有重复涵盖项。
4.3.4.2相关性检验
根据SPSS中T-Squared检验可知p=0.000,表明该量表项目平均得分的相等性好,即项目具有内在关联性。
4.3.4.3信度检验
Cronbachα系数的意义是个体在这一量表的测定得分与如果询问所以可能项目的测定得分的相关系数的平方,即这一量表能获得真分数的能力。
通过ReliabilityStatistics得出Cronbach'
sAlpha=0.982,Cronbach'
sAlphaBasedonStandardizedItems=0.984,意味着对于居住区儿童户外活动场地状况中,本次量表尚有1.8%的内容未曾涉及,故信度较高。
结合以上分析得出最终的居住区儿童户外活动场的评价体系,包括目标层、项目层和指标层。
其中项目层是由通过因子分析筛选出的指标归整为某个范围而分隔成,便于下部数学计算。
(表6)
表6居住区儿童户外活动场评价系统
目标层
项目层
指标层
居住区儿童户外活动场地测评综合指数S
活动场地U1
场地分区V1
场地向阳、通风V2
盲道、梯道V3
铺地色彩及材料V4
适合儿童与他人交流的空间V5
互不干扰的隔离带V6
活动设施U2
设施尺度、数量、种类V7
使用群体范围广V8
设施寿命V9
设施下部地面平整性V10
使儿童身体各部分均得到活动V11
绿化植被U3
植物种类多样V12
无毒、刺、异味、飞絮、乳汁V13
公共设施及小品U4
照明设备V14
休息座椅V15
遮荫、挡雨设施V16
社区管理U5
场地无垃圾V17
远离住区生活垃圾场V18
修剪、养护植被C40V19
社区治安V20
文化宣传V21
4.4结合灰色系统理论的评价过程
4.4.1构造灰色评价指标模型
灰色评价指标模型见表3,其中最底层指标Vm构成的判断矩阵{bij}
4.4.2确定评价指标权重系数
在指标权重值测定时采用层次分析(AHP)结合专家评定(Deliphi)的方法,能够科学合理的得到结果。
4.4.2.1层次分析法
AHP法是美国运筹学家Saity在20世纪70年代提出的一种定性和定量相结合的决策分析方法。
AHP法进行决策分析的最终目的是确定最低层(提供决策的方案和措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要性或相对优劣次序,并以此为依据进行决策、政策评价、方案选择、计划制定和修改等。
这种方法适用于多准则、多目标复杂问题的决策分析。
层次分析法的基本过程是:
把复杂因素分解成各个组成元素,按支配关系将这些元素分组、分层,形成有序的递阶层次结构,构造一个各因素之间相互联接的层次结构模型,通常可按目标层、构成要素层等进行自上而下的分类。
在评价某个居住区中儿童活动场地状况时,面临的一个主要问题是对于很多评价指标,我们无法给出一个绝对、精确的量化数值。
运用层次法的优点在于,能把难以量化的评价因素通过比较的方式,根据其重要程度,从而确定该要素在评价中的权重。
4.4.2.2构造判断矩阵
请业内资深规划师和建筑设计师(共10位)根据Saity标度原则对矩阵中各元素赋值,并加权平均。
表7AHP法判断矩阵标度以及含义
标度含义
1表示2个指标相比,具有同样重要性
3表示2个指标相比,1个指标比另1个指标稍微重要
5表示2个指标相比,1个指标比另1个指标明显重要
7表示2个指标相比,1个指标比另1个指标强烈重要
2,4,6,8上述2个相邻判断的中值
倒数指标i与j比较得判断bij,则指标j与i比较的判断bji=1/bij
4.4.2.3AHP法计算各指标权重
首先,计算判断矩阵B的每一行指标的积Mi:
第二,计算各行Mi的n次方根值:
,公式中n为矩阵阶数。
第三,将向量归一化
,Wi即为所求的各个指标的权重系数值。
利用层次分析法得到关于指标的判断矩阵,将10份问卷加权
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