护理研究中多要素评价指标赋权方法的应用进展_钟琴.pdf

1031Nursing Practice and Research,Apr.2023,Vol.20,No.7护理实践与研究 2023年4月第20卷第7期【摘要】指标赋权作为指标体系构建中的重点及难点，是多要素综合评价的枢纽环节，指标权重确定的科学性、合理性、精确性直接决定评估结果的可靠性。本文对护理研究中常见的多要素评价指标主观赋权法、客观赋权法及综合集成赋权法进行系统梳理，深入探析指标权重具体确定方法、应用案例，分析总结其优缺点及适用范围，为后续科学选择指标权重确定方法提供参考依据，从而提高护理研究中多要素指标综合评价的精准性和客观性。【关键词】护理研究；多要素评价；指标权重；赋权方法；应用进展中图分类号R47 文献标识码ADOI:10.3969/j.issn.1672-9676.2023.07.015护理研究中多要素评价指标赋权方法的应用进展基金项目：江西省教育厅科学技术研究项目（编号:GJJ201267）作者单位：330004江西省南昌市，江西中医药大学护理学院（钟琴，徐义勇）；南京中医药大学护理学院（宋玉磊）第一作者：钟琴：女，硕士，讲师通信作者：宋玉磊，硕士（博士在读），高级实验师钟琴徐义勇宋玉磊随着护理事业的快速发展进步，信息化、智能化及系统化的综合体系逐渐成为护理行业核心竞争力的必要组成成分，跟随而来的综合评价中的指标体系构建逐步受到学者们关注，指标赋权作为指标体系构建中的重点及难点，是多要素综合评价的枢纽环节，指标权重确定的科学性、合理性、精确性直接决定评估结果的严谨性1。目前，国内外学者围绕护理研究中多要素评价指标赋权方法已开展海量研究，并取得众多成果。研究指出，指标权重确定的方式存在多样性，包括主观赋权法、客观赋权法及主客观综合集成赋权法2。由于不同赋权方法的原理思想各异，导致其理论基础、原始数据、数据统计方式等均不同，致使最终权重分配产生较大差异。因此，为确保指标权重分配的合理性，不同指标体系需依据自身情况选择其最佳权重确定方法。本文对护理研究中多要素评价指标权重确定方法进行总结，为护理研究者合理选取指标赋权方法提供参考与借鉴。1护理研究中多要素指标主观赋权法主观赋权法是依据决策者临床实际经验，比较各指标重要程度后得出其权重的方式。该方法的指标权重大小基本与评估对象实际状况相匹配，但主观臆断较强。当前有 3 种常用的主观赋权方法。1.1专家函询法（Delphi）专家函询法是以问卷形式将评价指标发送至数位相关领域专家，专家依据自我认知经验，以不记名方式主观决断各指标的重要性进行评分，专家背对背独立给出的权重平均分即为指标最终权重值3，多采用 SPSS 软件进行统计分析。早在 1986 年 Shands等4在学校教师绩效考核体系的指标赋权中应用专家函询法，将评价指标采用问卷形式让数位本领域专家进行两轮评分确定权重，得到的绩效考核评价体系在实际应用中得到了良好反响。目前专家函询法在护理研究中应用广泛，主要用于护理教育、能力培养、护理诊断和护理管理等领域。潘婷等5采用文献研究法及改良的专家函询法构建急诊科护理岗位价值评价模型，并采用电子邮件方式通过 15位从事急救护理或管理工作专家给予的权重系数平均值确定一、二级指标权重，架构了包括 4 个维度共 40 个指标的急诊护理岗位价值评价指标系统。专家函询法一方面基于专家临床护理经验，多方位考虑各种影响因素确定权重，保证研究的可靠性；另一方面，该方法以均值及频数等描述性统计为主，且不受样本数据限制，确保研究的可操作性。然而该方法受专家主观臆断较高、随便性较大，且当指标较多时，专家判断思考过程统一性难以保证。总体来说，专家函询法适用领域极广，适用于评价指标数量适中的任何评价体系，尤其适用于难以采集样本量化数据、无法建立数学模型的指标体系。1.2层次分析法（AHP）层次分析法是于 19 世纪 70 年代由美国学者Saaty 提出的定性与定量混合的加权多准则分析方式，其将复杂多目标决策问题的各指标按互相间的隶属关系分化成多个有序的层系结构，请相关领域专家根据相应标准尺度对每层指标进行两两对照，将定性指标主观判断量化形成优选矩阵，再通过统计方法计算各层次单排序和总排序，得出最终权重系数6，多采用 Yaahp 软件进行统计分析。层次分析法因其优越性和适用性被广泛应用于护理领域各评价体系指标赋权中7-8。Shen 等9采用层次分析1032Nursing Practice and Research,Apr.2023,Vol.20,No.7护理实践与研究 2023年4月第20卷第7期法邀请 27 名护理教育专家对护理虚拟仿真教学质量评价体系中各指标进行指标赋权，取得了高质量的评价效果。Wen 等10采用层次分析法和百分比法邀请 13 位专家综合量化评判指标的相对重要性，确定各指标权重，最终构建护理专业学位教育质量评估指标体系，并证实该评价体系权重分配科学合理，是评判护理研究生教学质量的有效工具。梁瑞婷等11以专家函询法为数据收集载体，采取层次分析法运用 yaahp12.6 软件对定性指标评判量化建立结构层次模型，构建判断矩阵，确定指标权重，并行一致性检验，所构建的中医护理质量敏感指标契合科学性、实用性原则，对量化中医护理质量具备临床借鉴作用。层次分析法一方面将定性的专家临床经验判断模糊量化，通过客观数学方法推演精算形成指标权重，充分发挥定性与定量有机联合的双重优势；另一方面该方法将复杂的多要素指标分解形成递阶层次结构，使复杂问题评价清晰化、简洁化。然而层次分析法中当同一层指标数量较多时，由于九级比值标度法难以精准把握，专家易做出混乱的相对重要性评判。总体来说，层次分析法适用领域极广，尤其适用于无法获取样本数据且评价对象相对复杂及相关领域专家对指标权重大小有较清晰领悟且指标数目中等的评价体系。1.3优序图法（PC）优序图法是于 1983 年由美国学者 Moody 初次提出的主观指标赋权方法。优序图是总共有nn个空格的棋盘式矩阵图，通过“0，1”评分（“1”指重要，“0”指不重要）对指标进行两两比较，将各行所得数字横向相加除以总数 Tm 得出各指标最终权重，其中 Tm=n（n-1）m/2（m 为专家数，n为指标数）12，多采用 SPSS 软件进行统计分析。Yan 等13采用优序图法邀请 20 名专家综合量化评判指标的相对重要性，生成优先级列表并通过统计分析计算各指标权重，形成 HIV/AIDS 关怀项目同伴教育者选择标准，具有较强的实用性。阮婷婷等14择取 11 名专家进行专家函询，应用优序图法计算服务内容指标权重，所建立的脑卒中患者延续性护理服务内容指标体系有利于后续指导开展延续性护理服务。孔令娜等15采用优序图法确立护理服务质量各级指标权重，24 名专家对所有指标进行两两比较并赋值，建立矩阵图，算出重要性次序，所建立的居家护理服务质量评估指标体系具备较高科学性、可靠性和可行性。优序图法一方面将定性分析与定量计算充分结合，且不需一一对指标重要程度进行具体量化，只需判断指标间相对大小，专家评判相对容易，避免产生矛盾且混乱的判断；另一方面该方法可基于数据库一次性输入，并完成数据统计及处理，节省计算机存储空间，可减少数据输入工作量。然而优序图法对于小样本调查，其主要关注指标重要性的级别序次，而对指标间相对重要性的差异水平描述不足，权重分配精确度较低。总体来说，优序图法适用范围较广，尤其适合于大样本的多因素多指标评价。2护理研究中多要素指标客观赋权法客观赋权法是依据数学模型，基于指标实际采集数据定量计算而获得指标权重的方式。该方法确保了指标权重的绝对客观性，但忽视了临床经验等主观资料，赋权结果可能与现实情况相悖。当前有4 种常用的客观赋权方法。2.1主成分分析法（PCA）主成分分析法是采用降维理论，根据指标方差贡献率将一系列关联性较高的指标转化为另外不相关的几个主要指标，即主成分，并通过归一化处理获取各指标权重16，多采用 SPSS、R等软件进行统计分析。目前，主成分分析法在护理研究领域得到普遍应用，Youhasan 等17在评定护理专业学生对翻转课堂的准备情况时，通过对 355 名本科护理专业学生横断面调查数据进行主成分分析，得到以 4 主成分来解释总体变量的评价因素模型，且评价结果与实际情况契合。曹闻亚等18在老年脑卒中患者护理难度综合评价中，采用 SPSS 程序Princomp 进行主成分分析，基于 250 例患者样本数据构建护理复杂性因子原始矩阵，通过标准化处理、成分矩阵及主成分得分系数矩阵计算，利用主成分函数、综合主成分公式得出 4 个主成分综合得分即指标权重，构建的评估模型能客观整体评价患者护理难度并进行分级。Terry 等19采用主成分分析法探究影响护理专业学生选择农村就业的因素，对各影响因素指标进行赋权排序，形成影响因素概念模型，具备一定的实践借鉴作用。主成分分析法一方面依赖客观现实数据，基于主成分的方差贡献率进行指标赋权，提升权重的准确性；另一方面该方法将较多关联性指标用较少独立指标来替代，有效减少指标间信息堆叠情况，且不受指标及样本数量限制。但该方法指标权重计算过程较复杂，权重结果受样本选择影响极大；同时可能剔除有现实意义的指标，导致损失一定样本数据，且进入模型时各指标间均为线性关系，若非线1033Nursing Practice and Research,Apr.2023,Vol.20,No.7护理实践与研究 2023年4月第20卷第7期性关系的指标采用该方法确定权重则会产生结果偏倚。总体来说，主成分分析法适用于代表性样本指标数据相对完整、指标间存在关联性且假定指标间基本为线性关系的指标体系赋权。2.2因子分析法（FA）因子分析法的基本理论与主成分分析法相似，但主成分分析法是将初始指标进行线性整合，因子分析法则将初始指标拆分成共有的综合因子及各个指标所特有的特异因子来线性表达，因子表示拥有更具体的临床意义20，多采用 SPSS、PEMS 等软件进行统计分析。因子分析法被普遍应用于护理领域综合评价中，陈飞燕等21在计算手术室护理质量评价体系各指标权重中，采用 PEMS 3.1 统计学软件完成因子分析，选用方差最大正交旋转法，得到 4个特征根 1 的共性因子，将各指标对应的共性估量值当做权重分配值，根据评价指标在主因子中的共性表达及归一化处理得出最终权数，并指出基于因子分析法的手术室护理质量评估指标能以患者为中心较全面体现护理服务质量现状。Gomez-Cano等22在癌症患者的心理体验评估中，通过对 71 186 例癌症患者样本数据进行因子分析，用 5 个特异因子来解释和代替所有指标并进行综合评估，证实了该方法的有效性。因子分析法的优缺点与主成分分析法相似，不同的是因子分析法更能准确地解释原指标内容、指标间关联的原因。但从因子数量上看，因子个数小于初始指标个数，而主成分个数可与初始数相等，因而因子分析法的丢失信息较多，其精准度较主成分分析法差。总体来说，因子分析法较适用于需对评估指标进行深层次的分析，且指标间存在较大相关性、具备代表性的完整指标数据样本的庞杂评价体系的指标赋权。2.3秩和比法（RSR）秩和比法是于 1988 年由我国学者田凤调提出的新型综合评估方法。它是在一个n行（n个对象）m 列（m 个指标或等次）矩阵中，基于秩转换获取无量纲统计量 RSR，基于 RSR 值对评判指标得分优劣确定权重大小并进行直接排序或分档排序23，多采用 Office 软件进行统计分析。该法在护理领域的指标综合评价、质量控制等范围已得到广泛应用。杨方娜等24在应用秩和比法评价孕妇保健工作质量中，应用 Excel 对各指标数据进行录入及排序，计算出 31 个省 6 项指标标准化值及秩次（R），并给予排序、分档，指出该方法结果科学、简洁，且便于护理管理者动态掌控孕妇保健工作质量信息。肖爽等25应用秩和比法对重庆市某三甲医院不同护理科室进行客观分类评价，通过构建评价矩阵和编秩得出 RSR 值，基于 RSR 值按高、中、低 3 层次将 60 个护理科室排序分类，具有一定应用价值。秩