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综合模糊评价法例题及解析(模糊综合评价法例题简单)

1、作用

模糊综合评价借助模糊数学的一些概念,对实际的综合评价问题提供评价,即模糊综合评价以模糊数学为基础,应用模糊关系合成原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,进而进行综合性评价的一种方法。

2、输入输出描述

输入:至少两项或以上的定量变量。

输出:反应考核指标在量化评价中的综合得分。

3、学习网站

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4、案例示例

案例:某饮食行业品牌发布一款新零食,欲了解消费者对该种零食的接受程度。一共有五个评价指标(分别是价格、味道、包装、营养与性价比),以及评语共有四项(分别是很欢迎,欢迎,一般,不欢迎)。

5、案例数据

模糊综合评价案例数据

6、案例操作

Step1:新建分析;

Step2:上传数据;

Step3:选择对应数据打开后进行预览,确认无误后点击开始分析;

step4:选择【模糊综合评价】;

step5:查看对应的数据数据格式,【模糊综合评价】求输入数据为放入 [定量] 自变量X(变量数≥2)。

step6:设置变量权重(熵权法、不设置权重)、模糊算子(主因素决定型、主因素突出型、取小与有界型、加权平均型)。

step7:点击【开始分析】,完成全部操作。

7、输出结果分析

输出结果1:指标权重计算

图表说明:熵权法的权重计算结果显示,价格的权重为14.899%、味道的权重为31.279%、包装的权重为20.412%、营养的权重为18.511%、性价比的权重为14.899%,其中指标权重最大值为味道(31.279%),最小值为价格(14.899%)。

输出结果2:隶属度矩阵计算结果

很满意满意一般不满意隶属度0.135572336395807460.30748567648702270.44591660180119640.1110253853159735隶属度归一化【权重】0.1360.3070.4460.111

图表说明:由上表可知,针对5个指标(价格、味道、包装、营养、性价比)与4个评语(很满意、满意、一般、不满意)进行模糊综合评价,在使用加权平均型M(*,+)算子进行研究; 首先由评价指标权重向量A(由熵权法可以得到),通过构建出5X4的权重判断矩阵R,最终进行分析得到4个评语集隶属度,分别为0.136、0.307、0.446、0.111,因此可以得到,4个评语集中一般的权重最高, *** 最大隶属度法则可以得到,最终综合评价的结果为“一般”

输出结果3:综合得分

图表说明:我们还可以对评价结果可以进一步处理。规定(很满意,满意,一般,不满意)所代表的分数为(4,3,2, 1)分;通过0.136*4+0.307*3+0.446*2+0.111*1=2.468,计算得出综合得分值是2.468分,说明综合得分介于“满意”和“一般”之间。

8、注意事项

SPSSPRO模糊综合评价里的指标是按行形式的,评语集是按列形式的;模糊综合评价是一种综合评价方法,其涉及到4个关键术语名词,分别是:指标项、评语、权重判断矩阵、权重向量矩阵,分别如下说明:

指标项:比如对于新零食在价格、味道、包装、营养与性价比5个方面的满意程度;

评语:指标项的“选项”,比如很欢迎,欢迎,一般,不欢迎等;模糊综合评价即用来判断最终到底应该属于那个评语项;

权重判断矩阵:指标项及各评语的选择频数(或者比例),即需要上传的原始数据;

权重向量矩阵:如果价格、味道、包装、营养与性价比5个方面满意度的权重不一样,则需要设置,如果权重一样则不需要处理。

模糊综合评价时,首先会计算出权重值,然后研究者可输入指标项的分值,则会得到综合得分值,其计算原理为指标项分值与权重值相乘后累加。一般情况下并不需要使用综合得分,其意义频率较低。

9、模型理论

模糊综合评价

步骤1 确定评价对象的因素论域,也就是有m个指标,表面我们对被评价对象从哪些方面来进行评判描述。在上例中也就是(价格、味道、包装、营养、性价比)。

步骤2 确定评语等级论域,评语集是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的 *** 。在上例中也就是(很满意,满意,一般,不满意)。

步骤3 建立模糊关系矩阵R

rij表示被评价对象从因素ui来看对vi等级模糊子集的隶属度。

步骤4 确定评价因素的模糊权向量

为了反映各因素的重要程度,对各因素分配一个相应的权重,

权重会对最终的评价结果产生一个很大的影响。

步骤5 模糊综合评价的模型为:

其中bi表示被评级对象从整体上看对vj等级模糊子集的隶属程度。

10、参考文献

[1] 董春燕,周运涛,李君轶,等. 基于模糊综合评价的长江中游水质分析[J]. 淡水渔业,2021,51(2):55-62.

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