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在给定评价结果的时候,传统的综合评价模式总是喜欢用一个一维实数来给出评价结果。但在人们的实际评价行为和决策实践中,评价的模式比这要复杂。仍以人们选购衣服为例。考虑的基本要素包括:款式、花色、价格和尺寸。在价值主体的考评思维过程中,这几个要素与其内部需求的比较都会有一个结果:十分满意、基本满意、不太满意或很不满意。人们最后选择的结果会将很不满意的自然排除,如果可选择的范围比较大,也会将选择对象作为整体,分成满意、基本满意、不太满意几大类。但是,在每一类内部,让人们继续进一步排序就可能会出现困难。或许有人建议对这些不能区分优劣差异的对象赋以相同评价值,但是通常不存在一个确定的数学函数来实现这种评价。例如,假设有A、B、C三件衣服,在(款式、花色、价格)上的评价结果分别是A(十分满意、基本满意、基本满意)、B(基本满意、十分满意、基本满意)和C(十分满意、十分满意、不太满意),其综合评价结果都是基本满意,但进一步排序已无法做出,这时顾客就出现了犹豫不决的状态。按照传统做法,可以进行线性加权计算给出综合分,但这个综合分并不是顾客的思想或本意,因为基本的一点是,顾客并不可能决定十分满意、基本满意和不太满意之间有几分之差。特别是在对社会组织系统中的评价中,如果不是非要在评价对象之间做出一个选择,排出严格的先后顺序来,对这种多维多对象并列的状况就没有必要再进一步区分下去,不妨用一个多维数[i]来表示评价结果。在实际中,这种多维数结果更有利于指导管理实践,让评价对象(当评价对象是个人或组织时)和决策者认清差距在那里。如果非要在这样的评价对象之间排出个序来,那么就应当提出附加的价值要求。
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