評估指標隸屬度分析方法

『壹』 求助模糊綜合評價中定量指標隸屬度向量

你這個問法太籠統了，不知道你是不是想問最後的模糊矩陣復合運算的方法，通常是使用(.，+)模型，建議看一下關於模糊綜合評價方法的原理。

模糊綜合評價是應用模糊變換原理，考慮與評價對象相關的各種因素，對其所作的綜合評價。

其基本原理是
（1）根據評價的標准構造多個隸屬函數，
（2）通過評測指標在各個隸屬函數中對應的程度不同（即隸屬度不同），可以形成一個模糊關系矩陣。
（3）構造權重系數矩陣。
（4）將權重系數模糊矩陣和模糊關系矩陣通過模糊運算，最終就可以得到綜合指標對各個評價等級的隸屬度矩陣。

通常根據最大隸屬度原則，在最後的隸屬度矩陣中，綜合指標對哪個評價等級的隸屬度更高，那麼我們就將其所要評價的目標定為該評價等級。

下面是一個模糊綜合決策的實例，用的是典型的演算法，僅供參考。

『貳』 如何使用excel計算某一指標的隸屬度

這不是查表吧,你說的應該是模糊控制的隸屬度函數吧

(1)模糊統計法：

模糊統計法的基本思想是對論域U上的一個確定元素vo是否屬於論域上的一個可變動的清晰集合A3作出清晰的判斷.對於不同的試驗者,清晰集合A3可以有不同的邊界,但它們都對應於同一個模糊集A.模糊統計法的計算步驟是:在每次統計中,vo是固定的,A3的值是可變的,作n次試驗,其模糊統計可按下式進行計算

v0對A的隸屬頻率=v0∈A的次數/試驗總次數n

隨著n的增大,隸屬頻率也會趨向穩定,這個穩定值就是vo對A的隸屬度值.這種方法較直觀地反映了模糊概念中的隸屬程度,但其計算量相當大.

(2)例證法：

例證法的主要思想是從已知有限個μA的值,來估計論域U上的模糊子集A的隸屬函數.如論域U代表全體人類,A是「高個子的人」.顯然A是一個模糊子集.為了確定μA,先確定一個高度值h,然後選定幾個語言真值(即一句話的真實程度)中的一個來回答某人是否算「高個子」.如語言真值可分為「真的」、「大致真的」、「似真似假」、「大致假的」和「假的」五種情況,並且分別用數字1、0.75、0.5、0.25、0來表示這些語言真值.對n個不同高度h1、h2、…、hn都作同樣的詢問,即可以得到A的隸屬度函數的離散表示.

(3)專家經驗法：

專家經驗法是根據專家的實際經驗給出模糊信息的處理算式或相應權系數值來確定隸屬函數的一種方法.在許多情況下,經常是初步確定粗略的隸屬函數,然後再通過「學習」和實踐檢驗逐步修改和完善,而實際效果正是檢驗和調整隸屬函數的依據.

(4)二元對比排序法：

二元對比排序法是一種較實用的確定隸屬度函數的方法.它通過對多個事物之間的兩兩對比來確定某種特徵下的順序,由此來決定這些事物對該特徵的隸屬函數的大體形狀.二元對比排序法根據對比測度不同,可分為相對比較法、對比平均法、優先關系定序法和相似優先對比法等.

【例一】A(x)=表示模糊集「年老」的隸屬函數,A表示模糊集「年老」,當年齡x≤50時A（x）=0表明x不屬於模糊集A（即「年老」）,當x≥100時,A（x）=1表明x完全屬於A,當50くx〈100時,0〈A（x）〈1,且x越接近100,A（x）越接近1,x屬於A的程度就越高.這樣的表達方法顯然比簡單地說：「100歲以上的人是年老的,100歲以下的人就不年老.」更為合理.

【例二】按照模糊綜合分析法,我們對某企業效績進行評價.

1. 設因素集U：U={u1,u2,……u9}綜合我國現行評價體系和平衡記分法(SEC),我們選取了u1(凈資產收益狀況)、u2(資產營運狀況)、u3(長期償債能力)、u4(短期償債能力).U5(銷售增長狀況),u6(市場佔有能力)、u7(技術能力)、u8(發展創新能力)、u9(學習能力)等9個指標為反映企業效績的主要指標.其中,u1、u2、u3、u4、u5是財務業績方面的指標,原來都用精確的比率指標反映,但對它們適當地模糊化更能客觀真實地反映企業效績.例如,在評價企業短期償債能力時,該企業流動比率為1.8,但專家們發現該企業存貨數額龐大,佔了流動資產的較大部分,說明其資產的流動性並不好,因而仍可評定該指標為較低等級.U6是客戶方面業績指標,u7內部經營過程方面業績指標,u8、u9是學習與增長方面業績指標.

2. 設評價集V={v1,v2……v4}.簡便起見,我們設v1：優秀,v2：良好,v3：平均,v4：較差.

3. 我們選取了該企業的注冊會計師、熟悉該企業情況的專家組成評判組,得到評價矩陣

4. 根據專家意見,我們確定權重集A為：

5. 按照M(,+)模型

   所以,根據最大隸屬度原則,該企業效績評定為「良好」.事後,該企業領導認為這個評價結果比較符合實際情況.

『叄』 信用評級的評級方法

信用評級的方法是指對受評客體信用狀況進行分析並判斷優劣的技巧，貫穿於分析、綜合和評價的全過程。按照不同的標志，信用評級方法有不同的分類，如定性分析法與定量分析法、主觀評級方法與客觀評級法、模糊數學評級法與財務比率分析法、要素分析法與綜合分析法、靜態評級法與動態評級法、預測分析法與違約率模型法等等，上述的分類只是簡單的列舉，同時還有各行業的評級方法。
這些方法相互交叉，各有特點，並不斷演變。如主觀評級方法與客觀評級方法中，主觀評級更多地依賴於評級人員對受評機構的定性分析和綜合判斷，客觀評級則更多地以客觀因素為依據.
在評級業的發展中，各評級公司不斷總結自身經驗，評級指標不斷細化，有必要對不同的設計方法做一個比較。
企業信用評級法通過對國際上先進的企業信用評級理論、企業信用評級思想、企業信用評級模型以及企業信用評級方法的研究，經過多年的不斷探索、研究、實踐、創新和積累，最終總結出一套符合中國經濟環境且適用於中國中小企業的信用評級體系，並建立了完備的企業信用評級資料庫、業內領先的企業信用評級模型以及科學的企業信用評級方法。企業信用網通過利用現代互聯網信息技術手段，來充分把握各個行業發展脈搏，從而保證了企業信用評級結果的准確性、及時性，提高了中國企業信用評級行業的技術水平 。
要素分析法比較
根據不同的方法，對要素有不同的理解，主要有下述幾種方法。
5C要素分析法:這種方法主要分析以下五個方面信用要素：借款人品德(Character)、經營能力(Capacity)、資本(Capital)、資產抵押(Collateral)、經濟環境(Condiltion)。
5P要素分析法 個人因素(Personal Factor)、資金用途因素(Purpose Factor)、還款財源因素 (Payment Factor)、債權保障因素(Protection Factor)、企業前景因素(Perspective Factor)。
5W要素分析法 5W要素分析法即借款人（Who）、借款用途（Why）、還款期限（When）、擔保物（What）及如何還款（How）。
4F法要素分析法 4F法要素分析法主要著重分析以下四個方面要素：組織要素（Organization Factor）、經濟要素（Economic Factor）、財務要素（Financial Factor）、管理要素（Management Factor）。
CAMPARI法 CAMPARI法即對借款人以下七個方面分析：品德，即償債記錄（Character）、借款人償債能力（Ability）、企業從借款投資中獲得的利潤（Margin）、借款的目的（Purpose）、借款金額（Amount）、償還方式（Repayment）、貸款抵押（Insurance）。
LAPP法 LAPP法分析以下要素：流動性（Liquidity）、活動性（Activity）、盈利性（Profitability）和潛力（Potentialities）。
駱駝評估體系 駱駝評估體系包括五個部分：資本充足率（Capital adequacy）、資產質量（Asset Quality）、管理水平（Management）、收益狀況（Earnings）、流動性（Liquidity），其英文第一個字母組合在一起為「CAMEL」，因正好與「駱駝」的英文名字相同而得名。
上述評級方法在內容上都大同小異，是根據信用的形成要素進行定性分析，必要時配合定量計算。他們的共同之處都是將道德品質、還款能力、資本實力、擔保和經營環境條件或者借款人、借款用途、還款期限、擔保物及如何還款等要素逐一進行評分，但必須把企業信用影響因素的各個方面都包括進去，不能遺漏，否則信用分析就不能達到全面反映的要求。傳統的信用評級要素分析法均是金融機構對客戶作信用風險分析時所採用的專家分析法，在該指標體系中，重點放在定性指標上，通過他們與客戶的經常性接觸而積累的經驗來判斷客戶的信用水平。另外，美國幾家信用評級公司都認為信用分析基本上屬於定性分析，雖然也重視一些定量的財務指標，但最終結論還要依靠信用分析人員的主觀判斷，最後由評級委員會投票決定。
綜合分析方法的比較
綜合分析評級方法就是依據受評客體的實際統計數據計算綜合評級得分(或稱指數)的數學模型。企業信用綜合評級方法很多，但實際計算中普遍採用的方法主要有四種。為讓讀者更清晰理解「多變數信用風險二維判斷分析法」，有必要考察這幾種評級方法的優劣。
加權評分法
這是目前信用評級中應用最多的一種方法。一般做法是根據各具體指標在評級總目標中的不同地位，給出或設定其標准權數，同時確定各具體指標的標准值，然後比較指標的實際數值與標准值得到級別指標分值，最後匯總指標分值求得加權評估總分。
加權評分法的最大優點是簡便易算，但也存在三個明顯的缺點。
第一，未能區分指標的不同性質，會導致計算出的綜合指數不盡科學。信用評級中往往會有一些指標屬於狀態指標，如資產負債率並不是越大越好，也不是越小越好，而是越接近標准水平越好。對於狀態指標，加權評分法很容易得出錯誤的結果。
第二，不能動態地反映企業發展的變動狀況。企業信用是連續不斷的，加權評分法只考察一年，反映企業的時點狀態，很難判斷信用風險狀況和趨勢。
第三，忽視了權數作用的區間規定性。嚴格意義上講，權數作用的完整區間，應該是指標最高值與最低值之間，不是平均值，也不是最高值。加權評分法計算綜合指數時，是用指標數值實際值與標准值進行對比後，再乘上權數。這就忽視了權數的作用區間，會造成評估結果的誤差。如此，加權評分法難以滿足信用評級的基本要求。
隸屬函數評估法
這種方法是根據模糊數學的原理，利用隸屬函數進行綜合評估。一般步驟為：首先利用隸屬函數給定各項指標在閉區間[0,1]內相應的數值，稱為「單因素隸屬度」，對各指標作出單項評估。然後對各單因素隸屬度進行加權算術平均，計算綜合隸屬度，得出綜合評估的向指標值。其結果越接近0越差，越接近1越好。
隸屬函數評級方法較之加權評分法具有更大的合理性，但該方法對狀態指標缺乏有效的處理辦法，會直接影響評級結果的准確性。同時，該方法未能充分考慮企業近幾年各項指標的動態變化，評級結果很難全面反映企業生產經營發展的真實情況。因此，隸屬函數評估方法仍不適用於科學的信用評級。
功效系數法
功效系數法是根據多目標規劃原理，對每一個評估指標分別確定滿意值和不允許值。然後以不允許值為下限，計算其指標實現滿意值的程度，並轉化為相應的評估分數，最後加權計算綜合指數。
由於各項指標的滿意值與不允許值一般均取自行業的最優值與最差值，因此，功效系數法的優點是能反映企業在同行業中的地位。但是，功效系數法同樣既沒能區別對待不同性質的指標，也沒有充分反映企業自身的經濟發展動態，使得評級結論不盡合理，不能完全實現信用評級所要實現的評級目的。
多變數信用風險二維判斷分析評級法
對信用狀況的分析、關注、集成和判斷是一個不可分割的有機整體，這也是多變數信用風險二維判斷分析法的評級過程。
多變數特徵是以財務比率為解釋變數，運用數量統計方法推導而建立起的標准模型。運用此模型預測某種性質事件發生的可能性，使評級人員能及早發現信用危機信號。經長期實踐，這類模型的應用是最有效的。多變數分析就是要從若干表明觀測對象特徵的變數值（財務比率）中篩選出能提供較多信息的變數並建立判別函數，使推導出的判別函數對觀測樣本分類時的錯判率最小。根據判別分值，確定的臨界值對研究對象進行信用風險的定位。
二維判斷就是從兩方面同時考察信用風險的變動狀況：
一是空間，即正確反映受評客體在本行業(或全產業)時點狀態所處的地位；
二是時間，盡可能考察一段時期內受評客體發生信用風險的可能性。

『肆』 模糊綜合評價法里的隸屬度是什麼意思

模糊綜合評價是對受多種因素影響的事物做出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法，其特點是評價結果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示。

按照模糊綜合分析法，我們對某企業效績進行評價。
1.設因素集U：U={u1，u2，……u9}
綜合我國現行評價體系和平衡記分法(SEC)，我們選取了u1(凈資產收益狀況)、u2(資產營運狀況)、u3(長期償債能力)、u4(短期償債能力)。U5(銷售增長狀況)，u6(市場佔有能力)、u7(技術能力)、u8(發展創新能力)、u9(學習能力)等9個指標為反映企業效績的主要指標。其中，u1、u2、u3、u4、u5是財務業績方面的指標，原來都用精確的比率指標反映，但對它們適當地模糊化更能客觀真實地反映企業效績。例如，在評價企業短期償債能力時，該企業流動比率為1.8，但專家們發現該企業存貨數額龐大，佔了流動資產的較大部分，說明其資產的流動性並不好，因而仍可評定該指標為較低等級。U6是客戶方面業績指標，u7內部經營過程方面業績指標，u8、u9是學習與增長方面業績指標。
2.設評價集V={v1，v2……v4}
簡便起見，我們設v1：優秀，v2：良好，v3：平均，v4：較差。
3.我們選取了該企業的注冊會計師、熟悉該企業情況的專家組成評判組，得到評價矩陣
4.根據專家意見，我們確定權重集A為：
5.按照M(,，+)模型
所以，根據最大隸屬度原則，該企業效績評定為「良好」。事後，該企業領導認為這個評價結果比較符合實際情況。
參考資料：互聯網

『伍』 公共部門績效評估指標設計的開發思路有哪些

政府績效評估指標設計在整個政府績效評估過程中居於核心地位，指標設計應遵循 業績指標與通用指標相結合、定性指標和 定量指標相結合、傳統指標與現代指標相 結合、正數指標與負數指標相結合、基本 指標與修正指標相結合、過程指標與結果 指標相結合的開發思路。
1、業績指標與通用指標相結合 各個工作部門都有其自身特定的工作性質和工作內容，依此，評估模式要形成相應的工作業 績指標，這部分業績指標在整個評估模式中要 佔有相當的分值比例，唯有這樣，評估過程才 能真正體現績效評估的內在含義。各個部門的 工作性質和工作內容雖然不盡相同，按照標准 的格式，都可以鑲入統一的評估系統。各自確 定權重後，轉化成為統一的分值，就具備了橫 向之間的可比性。 同為公共部門，除卻工作性質和工作內容有區別的地方，各個部門還有相當部分是 共同的，在整個評估系統中，通常各個緯 度通用指標的分值總和，要高於主要業績 指標的分值。盡管這一部分的工作在具體 形式和具體方式上依然存在差異，總體來 說這一部分工作是直接可比的。
2、定性指標和定量指標相結合 「數字和量化標准通常被作為評估的基礎。然而，並不是所有的公共服務和公共項目 都是能簡單量化的。」 在公共部門，有些不能量化或者量化沒有意義的工作崗位，就只能通過定性確定指 標，採取工作流程分析，進行步驟設計， 盡可能客觀化、典型化。不必片面追求量 化指標，不必絕對要求質量指標。 就如體育比賽的跳高、跑步可以有客觀可比的數據，有客觀的量化標准，但跳水、藝術 體操、花樣游泳等項目就只能事先確定一些 評判標准，採用主觀評價客觀的相對比較模 式。對於定性指標，可以採用典型事例、標 准行為等行為錨定法進行解決。 當然，這並非說公共部門的績效評估就是不可量化的，相反，在公共部門績效評估的過 程中，盡可能多地運用定量分析的方法，不 斷擴大定量指標的比例結構，是增強評估有 效性的重要表徵，一個指標體系的科學性程 度與量化程度有密切關系。
3、傳統指標與現代指標相結合 長期的評估，相關的部門的確積累了豐富的檢驗，一些對公共部門特殊性質界定的 定性指標，不僅是必要的，經過實踐檢驗 也是成功的。有效利用這部分資源，不單 單是減少程序、降低成本的問題，也體現 了在評估項目問題上繼承和發展的關系。 在評估系統中，屬於基本建設緯度的組織建設、思想建設、政風建設和制度建設指標就 是在綜合各種傳統評估資源的基礎上進行的 整合歸納。
所謂現代指標，可以有三種含義：首先，指標體系的結構反映現代化。多層級、多 要素的指標結構體現了一種現代的理念， 利用各種資源、整合各種優勢的全方位評 估更能夠反映事物發展的狀態。 其次，指標的確定方法反映現代化。現代指標是一個相對的概念，包括定量指標、 外部指標等內容。工效系數法、正態分布 法、隸屬度篩選法等一系列定量統計方法 當然就是現代指標了。 相對於傳統的，各個公共部門自身作為評估主題的內部指標來說，以顧客滿意作為 設計理念的外部指標，包括依法行政、舉 止文明、環境優化、程序簡明、務實高效 等一系列指標也是現代指標。正是這些現 代指標，集中體現了公共部門績效評估的 時代精神，集中體現了評估模式建構的創 意部分。 再次，指標分值的確定反映現代化。錄入分值和轉成分值並不是簡單地一一對應關 系。例如，在相對人這個評估主體中，相 對人可以按照傳統的評估方式，對應優、 良、中、合格、不合格等不同檔次，給每 一個指標打分。在分值轉成過程中，評估 系統運用特定的數學分析方法，逐一確定 每一個指標的不同權重分值。
4、基本指標與修正指標相結合 績效評估模式從整體設計出發，要求在主要業績緯度，被評估部門全面核實崗位職 責，逐項分析，提煉4—6項主要的業務內 容作為基本指標。這里，有一個問題值得 注意，實際上，被評估部門的業務職能通 常要超出基本指標的范圍。 如何處理好基本指標與業務職能的關系，有兩種做法可以參考借鑒： 其一是處理好常規性工作與突發性、臨時性工作的關系。 評估系統還可以為一些基本指標設定修正指標，使得主要業績指標更具有說服力，實現 真正意義的定量分析。 例如，破案率是公安部門一項重要的業績指標，通常，衡量這項指標使用時間序列作為 比照因素。評估系統可以為公安部門的破案 率加進了破案數、打擊度等修正指標，基本 指標和幾項修正指標的耦合結果，有助於更 加全面、客觀、公正地反映公安部門的工作 業績。
5、過程指標與結果指標相結合 政府績效評估指標設計應該堅持過程指標與結果指標相結合的原則。在評估研究的文獻 中，最基本的分類是總結式評估和過程評估。 指標是評估的具體手段，相應地，總結式評 估通常是通過結果指標予以評估，而過程指 標則是評估工作過程績效的重要手段。 由於政府工作的外部性特徵，使得政府工作的產出難以衡量，因此，對政府績效評估而言， 過程指標和結果指標都是不可或缺的。對於那 些具有較穩定的或便於確認其過程或程序的工 作，過程指標的權重可大一些；對於那些較為 靈活的或結果較易衡量的工作，結果指標的權 重則可大一些。 總之，兩者不可偏廢，過於倚重過程指標，則有可能會使得過程式控制制變得毫無意義；太 過重視結果指標，則有可能導致不良結果的 發生。

『陸』 如何計算隸屬度函數值啊

二元對比排序法是一種較實用的確定隸屬度函數的方法。它通過對多個事物之間的兩兩對比來確定某種特徵下的順序，由此來決定這些事物對該特徵的隸屬函數的大體形狀。二元對比排序法根據對比測度不同，可分為相對比較法、對比平均法、優先關系定序法和相似優先對比法等。

【例】 A（x ）=表示模糊集「年老」的隸屬函數，A表示模糊集「年老」，當年齡x≤50時A（x）=0表明x不屬於模糊集A（即「年老」），當x ≥100時，A（x）=1表明x 完全屬於A，當50くx〈100時，0〈A（x）〈1，且x越接近100，A（x）越接近1，x屬於A的程度就越高。

這樣的表達方法顯然比簡單地說：「100歲以上的人是年老的，100歲以下的人就不年老。」更為合理。

基本分類

隸屬度函數的確定過程,本質上說應該是客觀的,但每個人對於同一個模糊概念的認識理解又有差異,因此,隸屬度函數的確定又帶有主觀性。

隸屬度函數的確立還沒有一套成熟有效的方法,大多數系統的確立方法還停留在經驗和實驗的基礎上。對於同一個模糊概念,不同的人會建立不完全相同的隸屬度函數,盡管形式不完全相同,只要能反映同一模糊概念,在解決和處理實際模糊信息的問題中仍然殊途同歸。

以上內容參考：網路-隸屬度函數

『柒』 評估指標選取的方法

選擇合適的指標來描述評估對象，可以真實、准確地反映評估對象的不同側面。多指標評估指標選擇的方法很多，概括起來可分為定性和定量兩大類。

（一）定性分析選取指標

定性分析選取評估指標的方法就是運用系統思想，根據評估目的，對評估對象的結構進行深入的系統剖析，把評估對象分解成不同的側面，在對每一個側面的屬性進行深入分析的基礎上提出反映各個側面的衡量指標，這些指標組合起來構成指標體系。

20世紀70年代興起的層次分析法是定性分析選取評估指標的典型代表。其基本思想是充分利用人腦能夠將復雜問題逐步簡化的特點，首先將一個復雜問題分解成幾個大的方面，然後對每個方面進一步分解成更細小的方面，如此層次遞進，直至分解成可以用數據直接描述的層次。

這一方法要求分析人員對評估對象有深入的了解，必須深入到評估對象的內部，將評估對象分解成不同的側面，針對這些側面選取最適合的衡量指標。不同的人由於掌握的知識不同、觀察角度不同，以及其他一些主觀因素的影響，對同一評估對象、同一評估目的往往有不同的分解方法；甚至同一個人在不同時間對同一評估對象出於同一評估目的的分解方法也不盡相同，選用的指標也有差別，這是這一方法的主要缺陷之一。但這種方法的最大優勢是指標與指標之間存在邏輯關系，指標體系能夠完整反映評估對象的全貌。不同的人對同一指標體系可以展開充分地討論，並對指標的層次結構和指標的選擇時進行增刪，直至大家取得一致意見。

（二）定量分析選取指標

定量分析選取評估指標的方法就是根據指標間的數量關系，運用數學方法篩選出所需指標體系的方法。此方法一般包括三個基本步驟。

1.建立評估預選指標體系

在選取評估指標之前，明確評估對象的基本概念，在定性分析的基礎上，選擇那些與評估目的相關的指標，構成預選指標集。預選指標集是定量分析的基礎，包括的面比較寬，涉及的指標比較多。定量分析就是對預選指標的數量特性進行分析，從而在預選指標中集中選擇特性較好的指標構成評估指標體系。

2.對指標特性進行分析

這一步驟採用特定方法量化分析各個指標在多大程度上反映了評估對象的狀態。常用的方法有隸屬度分析、相關分析、主成分分析、因子分析、聚類分析等。隸屬度是指元素屬於某個集合的程度。模糊數學認為，社會經濟生活中存在大量模糊現象，其概念的外延不清楚，無法用經典集合論來描述。某個元素對某個集合（概念）來說，不能說是否屬於、只能說在多大程度上屬於這個集合（概念）。如果把評估對象視為一個模糊集合，把每個指標視為一個元素，如果能夠計算出每個指標相對於評估對象的隸屬度，則隸屬度的大小在一定程度上指明了該指標刻畫評估對象的程度。

3.確定閥值，篩選指標

根據第二步採用的方法確定一個閥值，保留閥值以上的指標，即可獲得一個基本反映原指標集包含的信息量，但指標數量少於原指標集的指標體系。如利用模糊隸屬度方法可確定一個臨界值，將隸屬度大於這一臨界值的指標納入指標體系。有時，採用一種方法得出的指標體系仍然過於龐大，這時，可以採用另一種方法對指標體系繼續進行篩選，直至獲得滿意的結果。

根據閥值確定指標的方法，其優點在於，根據指標的客觀統計值做出判斷，排除了主觀因素的干擾，相同的數據集、相同的方法能夠得到相同的指標體系，也就是說比較客觀。指標篩選方法在數學上有嚴密的論證，理論基礎可靠，方法科學。但是，這類方法也有明顯的缺陷，主要表現在：

（1）這類方法不僅需要收集龐大的初始統計指標數據，而且需要大量的樣本數據（即同一套指標體系多個樣本點的統計數據）才能對各個指標反映整體狀態的水平進行甄別。數據收集與整理的工作量較大。

（2）這類方法對指標去留的篩選依賴於數據的質量。地質資料社會化服務工作的開展，盡管延續時間較長，但主要是專業性服務，公開對外、對社會公眾開放程度很低，而且服務統計數據較少。因此，利用指標篩選方法確定指標，盡管方法科學、可靠，結論卻值得懷疑。

（3）指標之間的邏輯關系不明確，很難令人接受。即便不考慮數據處理的工作量和數據質量，這類方法篩選出的指標體系的一個共同缺陷是指標過於離散，指標與指標之間沒有明確的邏輯關系，很難令人接受。

這類方法指標體系生成於一系列的統計分析或數學分析，不同的人即便對最後形成的統計指標有不同的意見也很難進行調整，因而很難反映不同意見。

鑒於本研究的目標是提出一套可應用的指標體系，因而，本書擬採用定性分析方法，具體地說就是用層次分析方法提出地質資料社會化服務評估指標體系，這種方法有利於充分吸收不同方面的意見，指標體系易於調整，比較適合達到本書的研究目的。