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科技评价中指标初步筛选的实证研究

已有 3762 次阅读 2010-5-13 17:43 |个人分类:科学计量|系统分类:论文交流| 科技评价, 回归分析, 指标筛选, 客观评价

本文发现了正向指标与评价结果的非一致性问题,即指标数据增加,评价结果反而减小的问题,如果该指标很重要,不能删除,这就是不可以解释的。当初这篇论文完工时,非常得意,后来发现采用本文的方法还是有点欠缺,在后续论文中已经进行了修正,认识的规律就是螺旋中上升的。本文投稿较早,发表较迟。

摘要:为了进行科技评价中的指标筛选,本文选取中国科学技术信息研究所医学期刊数据,首先采用主成分分析、因子分析、灰色关联分析和逼近理想解的排序法进行评价,然后将评价结果作为因变量,所有指标作为自变量进行回归,筛选出若干不相关和负相关指标,供专家在指标选取时进行参考。本文研究还发现,如果指标选取不当,在用主成分分析、因子分析或灰色关联分析进行评价时,会出现某些指标增加但总评分值反而减小的异常现象。本方法可以预先向专家提供翔实的分析数据,有利于提高指标选取的准确度和效率。

本文发表于2010.5《科技进步与对策》。

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                                                                2010.5.13  俞立平于 邗上



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