秩和比RSR

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秩和比RSR案例

• 1、背景

  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：

  

  明显的，产前检查率X1是高优指标，数字越大越‘优’；孕产妇死亡率X2和围生儿死亡率X3均为低优指标，数字越小越‘优’。因此在分析时需要分别放在对应框中。

• 2、理论

  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：

  

  • 特别提示

  • RSR编秩时，SPSSAU提供整次法和非整次法，二者细微区别在于编秩公式不一样，默认使用整次法；

  • 用户可自行设定‘档次数量’，默认为3个档次。

• 3、操作

  本例子中产前检查率X1是高优指标，数字越大越‘优’；孕产妇死亡率X2和围生儿死亡率X3均为低优指标，数字越小越‘优’。因此操作如下图所示：

  

• 4、SPSSAU输出结果

  SPSSAU共输出5个表格，分别如下：

  • RSR值计算表格；得到每个评价指标的秩，以及RSR值和RSR排名等；

  • RSR分布表格；得到RSR分布表格及Probit值；

  • 回归模型表格；利用Probit值和RSR分布值进行线性回归，用于得到拟合RSR值；

  • 分档排序临界值表格；列出不同档次时的临界值，尤其是RSR临界值；

  • 分档排序结果表格；利用RSR拟合值等信息，最终得到各个地区的分档等级Level。

• 5、文字分析

  

  本次利用RSR秩和比法，针对10个地区（即第1项~第10项）医院，一共3个指标产前检查率X1(%)，孕产妇死亡率X2(%)，围生儿死亡率X3(%)进行综合评价。其中X1为高优指标，X2和X3均为低优指标。首先针对数据进行编秩，使用整次法进行编秩，得到RSR值；并且得到RSR值排名；RSR值用于下一步RSR分布表格的使用。

  

  针对RSR值进行频数分布表格处理，分别计算各RSR值出现的频数f，以及累积频数，然后得到平均秩次，并且利用平均秩次得到计算向下累计频数p（百分数），结合向下累计频数p（百分数）计算得到Probit值。Probit值为向下累计频数p（百分数）对应的标准正态离差加5，比如p为0.025时对应的标准正态离差为-1.96，则Probit为5+（-1.96）=3.04；p为0.975时对应的标准正态离差为1.96，则Probit为5+1.96=6.96.

  

  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。

  

  上表格展示3个档次时，RSR的临界值，用于最终分档使用。

  

  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。

• 6、剖析

  涉及以下几个关键点，分别如下：

  • RSR秩和比法计算步骤相对较多，SPSSAU提供详细计算步骤和每一步骤的计算结果；

  • 高优和低优指标，需要放入分别对应的框中；

  • SPSSAU秩和比分析算法参考来源如下：

  • 徐勇勇, 孙振球. 医学统计学（第四版）/高等学校教材[M]. 2014.

  • RSR编秩时，SPSSAU提供整次法和非整次法，二者细微区别在于编秩公式不一样，默认使用整次法；

  • SPSSAU输出表格时，以第1项，第2项等表示第几个评价对象；

  • 用户可自行设定‘档次数量’，默认为3个档次。