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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版） 第4期 总第105期
南
· 352 · Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2021年8月
Journal
映被评价对象的信息量就越大，则认为该指标在评 10个中医药服务能力指标的熵权 w 分别是0.127 8、
j
价体系中所占的权重较大。 0.024 5、0.035 7、0.059 2、0.024 2、0.042 0、0.045 8、
首先计算第 j 项指标下第 i 个省所占的比重， 0.242 3、0.015 5、0.383 0。依据 C 值大小进行排
i
并将其看作相对熵计算中用到的概率，记作概率矩 序，前 3 位分别是广东省、四川省和江苏省。具体排
z ij 序情况见表2。
阵 P ，其中每一个元素采用 p = 31 计算而得。
ij
z
∑ i = 1 ij 表2 熵权TOPSIS模型的综合评价结果及排序
其次计算各个指标的信息熵，对于第 j 项指标而言， 地区 D i + D i - C i 排序
广东 0.164 9 0.362 3 0.687 3 01
1 31
p
其信息熵的计算公式为：e = - p ln( ) ， 四川 0.214 0 0.374 7 0.636 4 02
ij
ij
j
ln 31 ∑ i = 1
其信息效用值为 d = 1 - e 。最后将信息效用值进 江苏 0.206 6 0.255 8 0.553 2 03
j
j
d j 北京 0.285 4 0.262 3 0.479 0 04
行归一化处理，得到每个指标的熵权：w = 。 上海 0.327 1 0.263 5 0.446 1 05
j
d
10
∑ j = 1 j 广西 0.314 5 0.159 0 0.335 8 06
确定各省得分并排序。按照 TOPSIS 法的思想， 河南 0.336 9 0.165 8 0.329 8 07
湖南 0.321 1 0.157 5 0.329 1 08
找出各指标中最优与最劣的解，然后分别计算各省
云南 0.336 5 0.149 7 0.308 0 09
指标与该指标最优解和最劣解之间的差距，获得各
浙江 0.348 5 0.146 2 0.295 6 10
省各指标与该指标最优解的相对接近程度，以此作
山东 0.365 3 0.145 6 0.285 0 11
为评价优劣的依据。记第 i 省与最优解和最劣解的 天津 0.354 7 0.140 8 0.284 1 12
D - 重庆 0.374 3 0.116 1 0.236 7 13
+ - i
距离为 D 和 D ，计算其最终得分 C = ，依
i
D + D - i 山西 0.381 9 0.114 4 0.230 6 14
i
i
+
i
照 C 值的大小对各省市中医药服务能力进行排序。 河北 0.394 7 0.115 9 0.226 9 15
i
2. 利用秩和比（RSR）法对各省得分进行分档 甘肃 0.388 0 0.106 6 0.215 5 16
陕西 0.387 7 0.098 9 0.203 3 17
秩和比（RSR）法是以各评价指标的平均秩次作
湖北 0.388 4 0.098 5 0.202 3 18
为基本单位，对评价对象进行评价的一种综合评价 内蒙古 0.414 3 0.101 1 0.196 2 19
方法 ［13］ 。 福建 0.380 4 0.092 9 0.196 2 19
确定 RSR 的分布。把 31 个省市的中医药服务 江西 0.387 0 0.089 2 0.187 4 21
能力各指标最优解的相对接近程度 C 作为 RSR 值， 安徽 0.399 8 0.092 0 0.187 0 22
i
吉林 0.395 2 0.084 0 0.175 2 23
首先按大小进行编秩排序，其次计算不同组段的频
黑龙江 0.410 8 0.083 3 0.168 6 24
ˉ
数 f 、向下累计频数 ∑ f 、平均秩次 R 和向下累计 贵州 0.412 0 0.083 5 0.168 6 24
)
频率 R ˉ n × 100% ，最后一项用 (1 - 1/4n × 100% 修 新疆 0.405 7 0.081 2 0.166 8 26
辽宁
0.165 2
27
0.426 3
0.084 3
正，最后根据累计频率，查询“百分数与概率单位对 宁夏 0.423 6 0.080 0 0.158 9 28
照表” ，求其所对应概率单位Probit 值。 西藏 0.428 1 0.074 6 0.148 4 29
［14］
计算直线回归方程。以累计频率所对应的概 海南 0.421 1 0.072 1 0.146 1 30
青海 0.433 6 0.072 8 0.143 7 31
率单位值 Probit 为自变量，RSR 值为因变量，利用最
小二乘估计，求出参数值，得出相关系数 r和回归方 （二）RSR分布及分档结果
全国 31 个省市中医药服务能力的 RSR 值用其
程 RSR = a + b Pr obit 。
C 值表示，得出各省市中医药服务能力的 Probit 值
按最佳分档原则分档。在 RSR 法中有合理分 i
为 3.147 8、3.485 9、…、7.408 9，具体情况见表 3。
档法和最佳分档法两种，合理分档法是以正态分布
各省市中医药服务能力的 C 值与Probit 值呈线
为依据，最佳分档法是在合理分档法的基础上再做 i
性相关且效果显著（R =0.837，F=148.597，P＜0.01），
2
调整，使各档方差一致并相差具有显著性。为了使
评价更为科学，量化对照更为明显，本研究依照最 回 归 方 程 C = 0.132 Probit - 0.398（t=- 7.085,P＜
i
佳分档原则，按照合理分档数表，将全国 31 个省市 0.01）。依据各省市中医药服务能力的 Probit 值，
中医药服务能力分为5档。 按照最佳分档原则和合理分档数表，将 31 各省市的
中医药服务能力分为弱（0~4）、较弱（4~4.8）、一般
二、结 果
（4.8~5.6）、较强（5.6~6.4）、强（＞6.4）五档。其中弱
（一）熵权TOPSIS模型的综合评价结果 的包含 4 个省，较弱和一般的各有 9 个省，较强的有
应用熵权 TOPSIS 综合评价法计算 31 个省市 6个省，强的有3个省。具体分档情况见表4。