秩和比(RSR)指标计算

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一、应用

秩和比(RSR)是指分析方法可用于评价多个指标的综合水平情况，其实质原理是利用了RSR值信息进行各项数学计算，RSR值介于0~1之间且连续，通常情况下，该值越大说明评价越‘优’。

秩和比(RSR)分析法广泛应用于医疗卫生领域的多指标综合评价，使用简单方便。比如使用RSR法综合评价10个医院的医疗水平情况并且进行医疗水平排名和分档次，也或者利用RSR法综合评价10个医生的学术能力并且进行排名和分等级档次等。

二、操作

SPSSAU操作

（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘WRSR秩和比’按钮。如下图

（2）拖拽数据后点击开始分析

三、SPSSAU分析步骤

四、案例

当前有某省某年10个地区孕产妇保健工作的产前检查率X1(%)，孕产妇死亡率X2(%)，围生儿死亡率X3(%)，当前希望结合此3个指标情况，针对10个地区进行综合评价，评价此10个地区的孕产妇保健工作水平情况，最终对此10个地区保健工作水平排序并且分档次。数据如下表

五、数据处理

RSR分析法在进行计算RSR秩的时候，共有两种方法，分别是整次法和非整次法；二者在于计算秩的时候公式不一样，整次法时同样的数字排名一样(高优指标数字越大越‘优’，低优指标数字越小越‘优’)；非整次法的编秩方法如下

（1）对于高优指标：

（2）对于低优指标：

六、结果

SPSSAU生成的分析结果如下：

1.RSR值计算表格

（1）RSR值

式中，i是行、j是列、m、n分别是是总行数、总列数（本案例中m=10， n=3），R_{i j}为第 i行第 j列元素的秩。（10+2+6）/3×10=0.6；

（2）RSR排名

根据RSR值从大到小进行排列。

2.RSR分布表格

（1）累积频数Σ f

频数的累加；例：5+2=7；

（2）Probit值

Probit为百分率P对应的标准正态离差u（pi分位数）加5 。

例如：百分率P=0.0250对应的标准正态离差u=-1.28（查表得到），其相应的概率单位Probit为5-1.28 =3.72；百分率P=0.9对应的标准正态离差u约为1.28（查表得到），其相应的概率单位Probit为 5+1.28 =6.28。

3.回归模型表格

PS:此步骤目的在于得到每个RSR值的模型拟合值，模型的拟合效果等意义较小；

4.分档排序

上一步得到Probit值之后，将其作为自变量X，将RSR分布值作为因变量Y；进行回归模型拟合，模型公式为：RSR分布值=-0.609+0.222*Probit值。并结合此回归模型公式得到各个地区RSR值的拟合值，用于最终的分档排序等使用。
PS:此步骤目的在于得到每个RSR值的模型拟合值，模型的拟合效果等意义较小；

七、总结

上表格列出10个地区分别是的RSR值，RSR排名，以及RSR拟合值，并且结合分档排序临界值表格，得到最终10个地区的分档等级Level（注意：Level数字越大，代表等级越好）。

从上表可知：将10个地区分为3个等级，其中C,H最优；B,D,A,E,G,I,F共6个地区其次；J地区最差。并且也可以直接对10个地区进行排名，H排名最好，其次是C；J最差。

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关键词：指标计算 Probit SPSSA Level 综合评价