[发明专利]一种问卷调查的模糊综合评价方法

说明书

根据本发明的问卷调查的模糊综合评价方法，包括如下步骤：步骤1，建立因素集U；步骤2，建立评判集V；步骤3，确定隶属度；步骤4，确定隶属函数；步骤5，将模糊集合转化为数值；步骤6，确定权重；步骤7，建立模糊综合评判模型。本发明的问卷调查的模糊综合评价方法，根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。本发明的问卷调查的模糊综合评价方法具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

技术领域

本发明属于统计技术领域，具体涉及一种问卷调查的模糊综合评价方法。

背景技术

在社会科学研究中，数理统计的方式主要是描述性统计。描述性不需要多少数学理论，重在对数据的表达、组织等，例如，通过平均数、众数、中位数来反应数据的集中趋势，通过标准差、离差测量数据的变异性，通过百分比、频数的形式来组织数据等。

对数据的描述是数据分析的第一步，也是最基础、最简单的一步，通过描述性的数据表达，研究者可以将数据的表层含义，包括被调查对象的表面认知和态度传递给读者，但是却无法深入了解数据背后隐藏的意义，分析数据内在的联系与区别，也无法定义一些诸如“较高”、“大多数”等的模糊性概念。1965年，美国学者L.A.Zadeh教授对经典集合理论进行延伸研究，用数字或函数公式表述和运算含有像“冷”、“热”、“亮”、“暗”之类的概念，这类概念有个共同的特点就是纯粹是人的主观判断，以此创立了模糊集合理论，此后开创了模糊数学基础的研究。

因此，设计一种基于模糊数学理论处理问卷调查的统计结果的方法具有有十分重要的技术价值。

发明内容

本发明提出一种基于问卷调查的模糊综合评价方法，引用“模糊技术”处理投票数据，对问卷调查的数据进行更深层次的剖析，使数据结果更加具体化。

针对目前主流的通过平均数、众数、中位数来反应数据的集中趋势，或通过标准差、离差测量数据的变异性等方法存在的不足之处，为了解决上述问题，本发明目的之一在于提供一种问卷调查的模糊综合评价方法。

一种基于问卷调查的模糊综合评价方法包括如下步骤：

S1、通过问卷调查获得数据

针对某事件制作问卷调查表，并招募受试者进行实验。获得受试者对于某事件的主观感受投票值。问卷调查中应包含如下信息：因素集中各个因素、各因素在不同工况下所对应的模糊子集。

S2、建立理论模型统计问卷数据

运用“模糊技术”数据处理投票数据，形成模糊集合，求得隶属函数，使受试者对某事件主观的感受“模糊化”，然后通过“反模糊化”的方法，将模糊集转化为单个数值，即选定清晰数值代表表述主观感觉的模糊集。

一种基于问卷调查的模糊综合评价方法，步骤s2中模糊综合评判模型的建立具体方法为：

(1)建立因素集U＝{u₁,u₂,u₃,...u_n}，其中，u₁,u₂,...,u_n为因素集元素，代表了影响一件事物的具体因素。

(2)建立评判集V＝{v₁,v₂,v₃,...v_n}。其中，v₁，v₂,...,v_n为评判集元素，代表了评判一件事物的指标。

(3)通过下列公式得到隶属度。