分析方法的选择及评价指标

❶ 仪器分析方法验证包括哪些指标，请给出定义及计算方法

任何一种分析测定方法，根据其使用的对象和要求，都应有相应的效能指标。一般，常用的分析效能评价指标包括：精密度、准确度、检测限、定量限、选择性、线性与范围、重现性、耐用性等；对于生物样品中药物分析方法评价的标准与上述的评价指标相比较，有共同之点也有特殊的要求。测定方法的效能指标可以作为对分析测定方法的评价尺度，也可以作为建立新的测定方法的实验研究依据。 准确度（Accuracy）是指测得结果与真实值接近的程度，表示分析方法测量的正确性。由于“其实值”无法准确知道，因此，通常采用回收率试验来裴示。

❷ 定量分析方法的评定指标有哪些

有精密度，准确度，检出限，灵敏度，标准曲线的线性范围等等
这些都是定量分析方法的评定指标
一般都是从这些方面来分析的

❸ 16种常用的数据分析方法-因子分析

因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。 

是一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

基本思想

根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。

为什么做因子分析

举例说明：在实际门店问题中，往往我们会选择潜力最大的门店作为领航店，以此为样板，实现业绩和利润的突破及未来新店的标杆。选择领航店过程中我们要注重很多因素，比如：

↘所在小区的房价

↘总面积

↘户主年龄分布

↘小区户数

↘门店面积

↘2公里范围内竞争门店数量等

收集到所有的这些数据虽然能够全面、精准的确定领航店的入选标准，但实际建模时这些变量未必能够发挥出预期的作用。主要体现两方面：计算量的问题；变量间的相关性问题。

这时，最简单直接的方案就是削减变量个数，确定主要变量，因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成少数的综合指标。

因子分析特点

因子个数远小于变量个数；

能够反应原变量的绝大数信息；

因子之间的线性关系不显着；

因子具有命名解释性

因子分析步骤

1.原有变量是否能够进行因子分析；

2.提取因子；

3.因子的命名解释；

4.计算因子得分；五、综合评价

因子与主成分分析的区别

相同：都能够起到处理多个原始变量内在结构关系的作用

不同：主成分分析重在综合原始变适的信息.而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法

因子分析可以看做是优化后的主成分分析，两种方法有很多共通的地方，但应用方面各有侧重。

因子分析应用场景

因子分析方法主要用于三种场景，分别是：

l 信息浓缩 ：将多个分析项浓缩成几个关键概括性指标。比如将多个问卷题浓缩成几个指标。如果偏重信息浓缩且关注指标与分析项对应关系，使用因子分析更为适合。

l 权重计算 ：利用方差解释率值计算各概括性指标的权重。在信息浓缩的基础上，可进一步计算每个主成分/因子的权重，构建指标权重体系。

l 综合竞争力 ：利用成分得分和方差解释率这两项指标，计算得到综合得分，用于综合竞争力对比（综合得分值越高意味着竞争力越强）。此类应用常见于经济、管理类研究，比如上市公司的竞争实力对比。

因子分析案例

现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价），为对这 12 个地区进行综合评价，请确定出这 12 个地区的综合评价指标。（ 综合竞争力应用场景 ）

同一指标在不同地区是不同的，用单一某一个指标难以对12个地区进行准确的评价，单一指标只能反映地区的某一方面。所以，有必要确定综合评价指标，便于对比。因子分析方法就可以应用在这个案例中。

5 个指标即为我们分析的对象，我们希望从这5个可观测指标中寻找出潜在的因素，用这些具有综合信息的因素对各地区进行评价。

下图spss因子分析的操作界面主要包括5方面的选项，变量区只能选择数值型变量，分类型变量不能进入该模型。

spss软件为了消除不同变量间量纲和数量级对结果的影响，在该过程中默认自动进行标准化处理，因此不需要对这些变量提前进行标准化处理。

 

描述统计选项卡

希望看到各变量的描述统计信息，要对比因子提取前后的方差变化，选定“单变量描述性”和“原始分析结果”；

现在是基于相关矩阵提取因子，所以，选定相关矩阵的“系数和显着性水平“，

另外，比较重要的还有 KMO 和球形检验，通过KMO值，我们可以初步判断该数据集是否适合采用因子分析方法，kmo结果有时并不会出现，这主要与变量个数和样本量大小有关。

 

 

抽取选项卡:在该选项卡中设置如何提取因子

提取因子的方法有很多，最常用的就是主成分法。

因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。

经常用到碎石图对于判断因子的个数很有帮助，一般都会选择该项。关于特征值，一般spss默认只提取特征值大于1的因子。收敛次数比较重要，可以从首次结果反馈的信息进行调整。

 

 

因子旋转选项卡

因子分析要求对因子给予命名和解释，是否对因子旋转取决于因子的解释。

旋转就是坐标变换，使得因子系数向1 和 0 靠近，对公因子的命名和解释更加容易。旋转方法一般采用”最大方差法“即可，输出旋转后的因子矩阵和载荷图，对于结果的解释非常有帮助。

如果不经旋转因子已经很好解释，那么没有必要旋转，否则，应该旋转。

 

 

保存因子得分

要计算因子得分就要先写出因子的表达式。因子是不能直接观察到的，是潜在的。但是可以通过可观测到的变量获得。

因子分析模型是原始变量为因子的线性组合，现在我们可以根据回归的方法将模型倒过来，用原始变量也就是参与分析的变量来表示因子。从而得到因子得分。因子得分作为变量保存，对于以后深入分析很有用处。

 

结果解读：验证数据是否适合做因子分析

参考kmo结果，一般认为大于0.5，即可接受。同时还可以参考相关系数，一般认为分析变量的相关系数多数大于 0.3，则适合做因子分析；

KMO=0.575 检验来看，不是特别适合因子分析，基本可以通过。

 

 

结果解读：因子方差表

提取因子后因子方差的值均很高，表明提取的因子能很好的描述这 5 个指标。

方差分解表表明，默认提取的前两个因子能够解释 5 个指标的 93.4%。碎石图表明，从第三个因子开始，特征值差异很小。综上，提取前两个因子。

 

 

 

 

结果解读：因子矩阵

旋转因子矩阵可以看出，经旋转后，因子便于命名和解释。

因子 1主要解释的是中等房价、专业服务项目、中等校平均校龄，可以命名为社会福利因子；

因子 2 主要解释的是其余两个指标，总人口和总雇员。可以命名为人口因子。

因子分析要求最后得到的因子之间相互独立，没有相关性，而因子转换矩阵显示，两个因子相关性较低。可见，对因子进行旋转是完全有必要的。

 

结果解读：因子系数

因子得分就是根据这个系数和标准化后的分析变量得到的。在数据视图中可以看到因子得分变量。

结论

经过因子分析实现了目的，找到了两个综合评价指标，人口因子和福利因子。

从原来的 5 个指标挖掘出 2 个潜在的综合因子。可以对12 个地区给出客观评价。

 

 

 

可以根据因子1或因子2得分，对这12个地区进行从大到小排序，得分高者被认为在这个维度上有较好表现。

❹ 如何探索一个新的分析方法如何评价分析方法的好坏

我认为评价一个分析方法或技术指标的好坏优劣，不是看它成功猜举明率是否永远超高，而是看它（在相同市道下）是否比其它分析方法或技术指标的成功率高，
比如：通过统计得答贺知，A指标在牛市时成功率80%，这不一定说明它好，因为说不定别的指标牛市时成功率都已经达到85%了。
通过统计得知，B指标在熊市时成功率50%，这不一定说明它不好，因为说不定别的指标熊市时成功率连40%都达不到。
也就是说，评价各个分析方穗告法（或指标）的好坏优劣，重要的是在相同市道下的横向对比。

❺ 比较分析法中，通常采用的指标评价标准有哪些

在年度会计使用的比较分析法中：通常采用的指标评价标准有：同比（和历史同期比较），环比（和上期数据做比较）的方法进行分析；（是针对本企业的数据。）
如果是行业对比分析，需要有行业数据作为支撑。具体看您需要哪种
拓展资料：
算法的评价指标
时间复杂度和空间复杂度。
1、时间复杂度
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机局键旅算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。
T(n)=Ο(f(n))
因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。
2、空间复杂度
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
空间复杂度记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
算法的方法：
1、递推法
递推是序列计算机中的一种常用算法。它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得桐凳出序列中的指定项的亮弊值。其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。
2、递归法
程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。

❻ 评价分析方法最重要的三个指标

分析方法，是指实验室对样品进行分析检验的依据。其中以科学、技术、实践经验和综合成果为基础，经有关方面协商一致，由主管机构批准，以特定形式发布，作为共同遵守的准则和依据的分析方法称为标准方法，或称方法标准。标准方法在技术上并不一定是最先进的，准确度也可能不是最高的，而是在一般条件下简便易行，具有一定可靠性，经济实用的成熟方法。标准方法的内容包括方法的类别、适用范围、原理、试剂或材料、仪器或设备、分析或操作、结果的计算、允许偏差等。标准方法常作为仲裁方法，亦称权威方法。标准方法按照适用范围可以分为不同的级别：国际标准、区域标准、国家标准、行业标准、地方标准和企业标准等。土壤分析中常用到的标准方法多为国际标准、国家标准和行业标准。[1]
书名
分析方法
作者
斯特里沙兹(RobertS.Strichartz)
出版社
世界图书出版公司
出版时间
2010年4月1日
定价
99 元
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作品目录
内容简介
《分析方法（修订版）（英文版）》在介绍实分析的时候结合详尽、广泛的阐释，使得读者完全理解分析基础和方法。目次：基础；实数体系结构；实线拓扑；连续函数；微分学；积分学；序列和函数级数；超函数；欧拉空间和矩阵空间；欧拉空间上的微分计算；常微分方程；傅里叶级数；隐函数、曲线和曲面；勒贝格积分；多重积分。读者对象：数学专业的研究生以及相关的科研人员。

❼ 如何正确选择与评定试验指标

首先是根据资料、座谈等定性的方法 先初步确定出用槐辩来评价友明岁这个事物的众多指标
然后形成问卷 ，找被访者根据问卷内容进行填写
然后根据回收回来的好睁问卷数据进行重新分析 也就是采用因子分析等 来确定最终用于评定的一系列指标
最后再用因子分析或主成分分析 将指标综合进行评价

❽ 简述成本一效益分析的常用评价指标,并比较四种药物经济学评价方法的特点

成本－效益分析是卫生经济学中的一种投入（成本）和产出（效益）的分析方法。

成本－效益分析的常用评价指标有3种：时间性指标、价值型指标、效率型指标。

常用的药物经济学评价方法主要有四种：最小成本分析、成本－－效益分析、成本－－效果分析和成本－－效用分析。

(8)分析方法的选择及评价指标扩展阅读

核算成本分析

XX年医院一季度核算支出XX万元，比同期增长XX万元，增幅XX％，其中固定成本增幅XX％，变动成本增幅XX％。

1、电费支出XX元，比同期减少XX元，减幅XX％，工人核算成本分析表中看出各核算科室的电费都有所下降，说明各科在电费支出加强了控制。

2、卫生材料支出XX元，比同期只增加XX元，增幅XX％，大部分科室都随业务量的增加而有所增幅，但产科病人减少的情况下，万元收入材料费比上年增加了，希望科室负责人要加强成本控制的管理，杜绝浪费。

3、洗涤品支出XX元，比上年同期增加XX元，增幅了XX％，原因有：①洗涤中心的洗涤费涨价；②医疗质量的保证，消毒的费用增幅较大。

通过对以上的分析，提出建议：树立成本效益观念，逐步完善成本核算体系，改变以前的粗放管理模式。

促使职工利益与科室经济效益紧密挂钩，科室领导和员工自觉加强经济管理，节约开支，减少浪费。各科室积极挖掘潜力，降低成本，寻找新的经济增长点。

❾ 评估指标选取的方法

选择合适的指标来描述评估对象，可以真实、准确地反映评估对象的不同侧面。多指标评估指标选择的方法很多，概括起来可分为定性和定量两大类。

（一）定性分析选取指标

定性分析选取评估指标的方法就是运用系统思想，根据评估目的，对评估对象的结构进行深入的系统剖析，把评估对象分解成不同的侧面，在对每一个侧面的属性进行深入分析的基础上提出反映各个侧面的衡量指标，这些指标组合起来构成指标体系。

20世纪70年代兴起的层次分析法是定性分析选取评估指标的典型代表。其基本思想是充分利用人脑能够将复杂问题逐步简化的特点，首先将一个复杂问题分解成几个大的方面，然后对每个方面进一步分解成更细小的方面，如此层次递进，直至分解成可以用数据直接描述的层次。

这一方法要求分析人员对评估对象有深入的了解，必须深入到评估对象的内部，将评估对象分解成不同的侧面，针对这些侧面选取最适合的衡量指标。不同的人由于掌握的知识不同、观察角度不同，以及其他一些主观因素的影响，对同一评估对象、同一评估目的往往有不同的分解方法；甚至同一个人在不同时间对同一评估对象出于同一评估目的的分解方法也不尽相同，选用的指标也有差别，这是这一方法的主要缺陷之一。但这种方法的最大优势是指标与指标之间存在逻辑关系，指标体系能够完整反映评估对象的全貌。不同的人对同一指标体系可以展开充分地讨论，并对指标的层次结构和指标的选择时进行增删，直至大家取得一致意见。

（二）定量分析选取指标

定量分析选取评估指标的方法就是根据指标间的数量关系，运用数学方法筛选出所需指标体系的方法。此方法一般包括三个基本步骤。

1.建立评估预选指标体系

在选取评估指标之前，明确评估对象的基本概念，在定性分析的基础上，选择那些与评估目的相关的指标，构成预选指标集。预选指标集是定量分析的基础，包括的面比较宽，涉及的指标比较多。定量分析就是对预选指标的数量特性进行分析，从而在预选指标中集中选择特性较好的指标构成评估指标体系。

2.对指标特性进行分析

这一步骤采用特定方法量化分析各个指标在多大程度上反映了评估对象的状态。常用的方法有隶属度分析、相关分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等。隶属度是指元素属于某个集合的程度。模糊数学认为，社会经济生活中存在大量模糊现象，其概念的外延不清楚，无法用经典集合论来描述。某个元素对某个集合（概念）来说，不能说是否属于、只能说在多大程度上属于这个集合（概念）。如果把评估对象视为一个模糊集合，把每个指标视为一个元素，如果能够计算出每个指标相对于评估对象的隶属度，则隶属度的大小在一定程度上指明了该指标刻画评估对象的程度。

3.确定阀值，筛选指标

根据第二步采用的方法确定一个阀值，保留阀值以上的指标，即可获得一个基本反映原指标集包含的信息量，但指标数量少于原指标集的指标体系。如利用模糊隶属度方法可确定一个临界值，将隶属度大于这一临界值的指标纳入指标体系。有时，采用一种方法得出的指标体系仍然过于庞大，这时，可以采用另一种方法对指标体系继续进行筛选，直至获得满意的结果。

根据阀值确定指标的方法，其优点在于，根据指标的客观统计值做出判断，排除了主观因素的干扰，相同的数据集、相同的方法能够得到相同的指标体系，也就是说比较客观。指标筛选方法在数学上有严密的论证，理论基础可靠，方法科学。但是，这类方法也有明显的缺陷，主要表现在：

（1）这类方法不仅需要收集庞大的初始统计指标数据，而且需要大量的样本数据（即同一套指标体系多个样本点的统计数据）才能对各个指标反映整体状态的水平进行甄别。数据收集与整理的工作量较大。

（2）这类方法对指标去留的筛选依赖于数据的质量。地质资料社会化服务工作的开展，尽管延续时间较长，但主要是专业性服务，公开对外、对社会公众开放程度很低，而且服务统计数据较少。因此，利用指标筛选方法确定指标，尽管方法科学、可靠，结论却值得怀疑。

（3）指标之间的逻辑关系不明确，很难令人接受。即便不考虑数据处理的工作量和数据质量，这类方法筛选出的指标体系的一个共同缺陷是指标过于离散，指标与指标之间没有明确的逻辑关系，很难令人接受。

这类方法指标体系生成于一系列的统计分析或数学分析，不同的人即便对最后形成的统计指标有不同的意见也很难进行调整，因而很难反映不同意见。

鉴于本研究的目标是提出一套可应用的指标体系，因而，本书拟采用定性分析方法，具体地说就是用层次分析方法提出地质资料社会化服务评估指标体系，这种方法有利于充分吸收不同方面的意见，指标体系易于调整，比较适合达到本书的研究目的。

❿ 常用项目分析与评估方法主要有哪些

项目分析方法：损失期望值法、模拟仿真法、专家决策法、风险分类矩阵、概率影响矩阵。

用内部一致性分析所求得的鉴别力不一定能代表试题的效度；鉴别力指数低的试题不一定表示该试题有缺点；课堂测验的项目分析资料的有效性是随时空而变化的，并非固定不变；有研究表明，编制新的项目需要的时间几乎比修订现存项目长5倍。

即从题目的思想性、内容取样的适切性以及表达是否清楚等方面加以评鉴。就是根据试测结果对组成测验的各个题目（项目）进行分析，从而评价题目好坏、对题目进行筛选。 分析指标包括项目难度和区分度。

(10)分析方法的选择及评价指标扩展阅读：

1、教育工作中，若测验的目的是为了了解被试在某方面知识技能掌握的情况，可以不必过多的考虑难度。

2、大多数测验希望能较准确地测量个体之间的差别，选择题目时，最好使试题的平均难度接近0.50，而各题难度在0.50±0.20之间。

3、一般能力测验和成就测验的平均难度在0.50左右比较合适。

4、筛选性测验（选拔性，竞争性测验）则要采用难度接近录取率的项目。