对指标进行定量分析

1. 定性标准与定量标准的区别是什么

财务比率综合分析法——包括沃尔比重评分法、杜邦分析法都是建立在定性基础上的定量分析方法。

定性--用文字语言进行相关描述
定量--用数学语言进行描述

定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。
必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。

★所谓综合财务分析，就是将企业营运能力、偿债能力和盈利能力等方面的分析纳入到一个有机的分析系统中，全面地对企业财务状况、经营状况进行解剖和分析，从而对企业经济效益做出较为准确的评价与判断。
一般认为，财务综合分析方法主要有两种——杜邦财务分析体系法和沃尔比重评分法（除开此两种主要的，另有公式分析法、因素分析连环替代法）。

（一）杜邦分析法又成为杜邦系统（The Du Pont System）,实际上是一种分解财务比率的方法，通过自上而下地分析和指标的层层分解来揭示出企业各项指标间的结构关系，查明各主要指标的影响因素。其从评价企业绩效最具综合性和代表性的指标——权益净利率出发，层层分解至企业最基本生产要素的使用，成本费用的构成和企业风险，从而满足经营者通过财务分析进行绩效评价的需要，在经营目标发生异动时能及时查明原因并加以修正。从结构上看，杜邦分析法是把有关财务比率和财务指标以系统分析图的形式连在一起。
杜邦分析法之所以选择净资产收益率为主要的分析指标，原因在于它是与企业财务管理目标的相关性最大的一个指标，是指标体系分析的核心（“相关性最大”、判定是“核心”为定性分析，是定量分析的基础），它由企业的销售净利率、总资产周转率和权益乘数所决定（牵涉到具体的指标和数值，为定量分析）。

（二）沃尔比重评分法是指将选定的财务比率用线性关系结合起来，并分别给定各自的分数比重，然后通过与标准比率进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而对企业的信用水平作出评价的方法。
沃尔比重评分法的基本步骤包括：（1）选择具有代表性的财务指标；2）确定各财务指标的标准值与标准评分值；（3）计算综合分数；（4）做出综合评价。其中在选择代表性的指标中，要求注意的问题有：选择指标的类型要全面，不能只集中在一类指标上；最好选择以高值表示财务状况好的指标；剔除非财务方面的指标如职工平均年龄等。标准平分值也需根据重要性程度来确定，越重要的指标，分越多，反之越少，但左右指标分数合计应等于100（以上阐述中，选择指标应有“代表性”、“全面”、“状况好”、“非财务方面”都是定性的词汇，至于“代表性”、“全面”、“状况好”、“非财务方面”就应该根据实际状况和需要来加以界定，这是属于定量的范畴，而指标的数值本身就是定量的一种表现）。另外需要说明的是，这种分析方法如上所述是具有明确步骤的，以上的四个步骤也是量，比如少了最后一步的综合评价（少了这个量），那么这种分析方法也是不完整的，无意义的。沃尔比重评分法因此也是建立在定性基础上的定量分析方法。

最后应当明确是，我们并不能够说综合分析法下的任何一种方法是完全属于定量还是定性，因为这些方法都需要建立在定性的基础上，不能脱离定性，而这些方法最终也要通过量化来加以计算和证明。

2. 描述数据集中趋势和离散程度的指标分别有哪些各自的适用情况是什么

集中趋势指标：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。

集中趋势适用情况：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。

离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。

离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。

在统计学中，集中趋势或中央趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数。集中趋势可以由有限的数组中或理论上的机率分配中求得。

计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。

(2)对指标进行定量分析扩展阅读：

各指标计算方法：

极差又称全距，是指一组数据的观察值中的最大值和最小值之差。

极差的计算较简单，但是它只考虑了数据中的最大值和最小值，而忽略了全部观察值之间的差异。两组数据的最大值和最小值可能相同，于是它们的极差相等，但是离散的程度可能相当不一致。

平均差是指一组数据中的各数据对平均数的离差绝对值的平均数。一组数据中的各数据对平均数的离差有正有负，其和为零，因此平均差必须用离差的绝对值来计算。平

平均差用绝对值来度量，虽然避免了正负离差的相互抵消，但不便于运算。一般情况下，可用方差来度量一组数据的离散性。方差通常用字母σ2来表示。

算术平均数：算术平均数就是观察值的总和除以观察值个数的商，是集中趋势测定中最重要的一种，它是所有平均数中应用最广泛的平均数。算术平均数分为简单算术平均数和加权算术平均数。

调和平均数：调和平均数可以看成是变量χ的倒数的算术平均数的倒数，故有时也被称为“倒数平均数”。调和平均数分为简单调和平均数和加权调和平均数。

3. 在SPSS中，如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析

分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下：

分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步：

第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。

第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。

第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。

SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量）

(3)对指标进行定量分析扩展阅读:

数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。

数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。

一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A’，‘B’，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。

在计算机中可识别的字符，一般都对应有一个ASCII码，ASCII码为数值型的数据。ASII码值的改变，对应的字符也会改变。所以，非数值型的数据，本质上也是数值型的数据。为了接近人的思维习惯，方便程序的编写，计算机高级语言，划分了数据的类型：

数值型数据有：整型 单精度型 双精度型。

非数值类型数据有：字符型 或 布尔型 或者 字符串型。

4. 什么是人力资源管理的定性、定量分析

定性分析就是理论分析,解决"为什么"的问题;定量分析是实证分析,解决"是什么"的问题.
1.层次分析法 层次分析法的基本思想是把应聘者的综合能力分解为若干指标及层次，在最低层次通过两两对比得出各因素的权重，通过由低到高的层层分析计算，最后计算出各应聘者的最终综合指数，指数最大的即为最佳候选人。它的基本方法是建立应聘者评价指标层次结构模型。而建立评价指标层次模型，首先要对所要招聘的岗位有明确的认识，弄清它涉及哪些因素，如目标、分目标、部门、约束条件、可能情况等等，以及各因素之间的相互关系。其次将评价指标层次化，分为若干个层次。建立评价指标层次模型之后，可以对应聘者的各项指标进行两两比较，构造出判断矩阵。判断矩阵是定性过渡到定量的重要环节，再通过求解判断矩阵的特征向量，并对判断矩阵的一致性进行检验，检查企业招聘方在构造判断矩阵时判断思维是否具有一致性。通过一致性检验后，便可按归一化处理过的特征向量作为某一层次对上一层次某评价指标相对重要的排序加权值，然后从高层次到低层次逐层计算排序权值，得出应聘者的总排序。
2.模糊决策法 在现实生活中，很多概念都是模糊的。如高个子，身高达到多少即算高个子，并无明确的定义，不同的人会有不同的理解。另外如应聘的能力、工作态度、性格等概念也是模糊的。这些概念的内涵是明确的，但外延是模糊的。在企业招聘的现实中，很多指标概念是模糊的，因此模糊决策方法正在成为企业招聘决策中的一种很有实用价值的工具。
3.优劣系数法 优劣系数法是通过对应聘人员的各项指标相对于其他应聘者的优劣程度进行比较，从中甄选出较优秀的应聘者的一种定量分析方法。在现实生活中，没有哪一个应聘者绝对优于其他应聘者，也没有哪一个应聘者的各项指标绝对优于其他人员。
的权数；然后通过标准化各项评价指标，使各项指标之间具有可比性，再计算优、劣系数。所谓优系数，是指一个应聘者优于另一个应聘者所对应的权数之和与全部权数之和的比率。所谓劣系数是通过对比两方案的优极差与劣极差来计算的。 由于优系数只反映优的应聘者，而不反映应聘者优的程度，劣系数只反映应聘者劣的程度，而不反映劣的应聘者，因而在进行招聘决策时应综合考虑优、劣系数。优劣系数法是根据优劣系数逐步淘汰不理想的应聘者，在招聘过程中具有较广泛的应用价值。
4.人工神经网络法 人工神经网络(Artificial Neural Network)是一门崭新的信息处理科学，是用来模拟人体神经结构和智能的一个前沿研究领域，因其具有独特的结构和处理信息的方法，使其在许多实际应用中取得了显著成效。近年来，由于神经科学、数理科学、信息科学、计算机科学的快速发展，使得以研究神经元的工作模式、非程序的信息处理的人工神经网络的实现成为可能。

5. 如何将对投标书进行评估分析的内容定量化

评标工作是招标项目核心，如何以量化指标对各投标进行评比（而不仅仅是评委专主观方面好与坏的评属判），在实际操作比较难以把握。一方面，评标细则明确量化指标后，优势投标人可能因此提升价格和降低承诺，劣势投标人可能不再参与投标。而且，评标指标量化后，各投标人心态均为：先承诺满足要求，中标后再说（一般情况，签约前招标人强势；签约后，供货商形势有利）。
所以，评标量化指标可着重四方面：
1、以实际业绩为主，由第三方出具业绩证明；
2、以检测报告为主，根据第三方出具检测报告的指标作为评审依据；
3、以实际检测结果或实物质量为主，杜绝投标人的信口开河；
4、对投标人主要设备、技术手段进行评审，对中标方进行资格后审考察，杜绝弄虚作假。
最后，将一些使用要求的指标量化后要求投标人满足，并以此作为合同考核条款，辅以罚款措施等条件。

6. 定量分析方法的评定指标有哪些

定量指标你在规定时间内必须生产的数量

定性指标是产品必须达到的质量

7. 定量分析方法在人力资源管理中应用

招聘工作对企业的意义重大，它是保证企业整个人力资源管理工作顺利开展的重要前提和基础。如何有效地对应聘人员做出评价，从中甄选出最适合企业的人员是人力资源部门面临的一个重大问题。传统的招聘面试方法，无论是常规的笔试、面试，还是评价中心法，人的主观判断和选择对结果的影响较大，使得企业在招聘过程中所体现的主观成分很大，有时甚至会影响到招聘的效果。笔者在此介绍几种较为客观科学的企业人员招聘评价的定量分析技术与大家共同学习探讨。

1.层次分析法

层次分析法的基本思想是把应聘者的综合能力分解为若干指标及层次，在最低层次通过两两对比得出各因素的权重，通过由低到高的层层分析计算，最后计算出各应聘者的最终综合指数，指数最大的即为最佳候选人。它的基本方法是建立应聘者评价指标层次结构模型。而建立评价指标层次模型，首先要对所要招聘的岗位有明确的认识，弄清它涉及哪些因素，如目标、分目标、部门、约束条件、可能情况等等，以及各因素之间的相互关系。其次将评价指标层次化，分为若干个层次。建立评价指标层次模型之后，可以对应聘者的各项指标进行两两比较，构造出判断矩阵。判断矩阵是定性过渡到定量的重要环节，再通过求解判断矩阵的特征向量，并对判断矩阵的一致性进行检验，检查企业招聘方在构造判断矩阵时判断思维是否具有一致性。通过一致性检验后，便可按归一化处理过的特征向量作为某一层次对上一层次某评价指标相对重要的排序加权值，然后从高层次到低层次逐层计算排序权值，得出应聘者的总排序。

2.模糊决策法

在现实生活中，很多概念都是模糊的。如高个子，身高达到多少即算高个子，并无明确的定义，不同的人会有不同的理解。另外如应聘的能力、工作态度、性格等概念也是模糊的。这些概念的内涵是明确的，但外延是模糊的。在企业招聘的现实中，很多指标概念是模糊的，因此模糊决策方法正在成为企业招聘决策中的一种很有实用价值的工具。

模糊综合评价法是综合考虑系统或者事物的多种价值因素，用模糊集理论来评定优劣的方法。它的特点是将定性分析和定量分析相结合，主观分析与客观分析相结合。模糊决策的基本方法首先是构造评价指标集X和评级域V。比如X={X1(知识)，X2(能力)，X3(个性)，X4(动机)},V={ V1(很好)，V2(好)，V3(不太好)，V4(不好)}。如果对于应聘者甲的“知识”指标，企业招聘方有30%认为“很好”，60%认为“好”，还有10%认为“不太好”，却无人认为“不好”，为了简便起见，我们可近似地认为对应聘者甲的“知识”指标的评价集为（0.3,0.6,0.1,0）。相似类推，即可得出应聘者的评价矩阵，将对应聘者的评价矩阵与其相应的权值进行求解，最后将会得到每个应聘者的综合评价分数。在实践中，模糊决策法常与专家分析评估法、层次分析法等综合使用。

3.优劣系数法

优劣系数法是通过对应聘人员的各项指标相对于其他应聘者的优劣程度进行比较，从中甄选出较优秀的应聘者的一种定量分析方法。在现实生活中，没有哪一个应聘者绝对优于其他应聘者，也没有哪一个应聘者的各项指标绝对优于其他人员。

对于企业来说，各项素质指标的重要性并不是一样的，有些素质相对重要一些，而有些素质则相对次要一些。因此企业在计算优劣系数之前，首先需要对不同的评价指标给予不同的权数；然后通过标准化各项评价指标，使各项指标之间具有可比性，再计算优、劣系数。所谓优系数，是指一个应聘者优于另一个应聘者所对应的权数之和与全部权数之和的比率。所谓劣系数是通过对比两方案的优极差与劣极差来计算的。

由于优系数只反映优的应聘者，而不反映应聘者优的程度，劣系数只反映应聘者劣的程度，而不反映劣的应聘者，因而在进行招聘决策时应综合考虑优、劣系数。优劣系数法是根据优劣系数逐步淘汰不理想的应聘者，在招聘过程中具有较广泛的应用价值。

4.人工神经网络法

人工神经网络(Artificial Neural Network)是一门崭新的信息处理科学，是用来模拟人体神经结构和智能的一个前沿研究领域，因其具有独特的结构和处理信息的方法，使其在许多实际应用中取得了显著成效。近年来，由于神经科学、数理科学、信息科学、计算机科学的快速发展，使得以研究神经元的工作模式、非程序的信息处理的人工神经网络的实现成为可能。人工神经网络不需构建任何数学模型，只靠过去的经验和专家的知识来学习，通过网络学习达到其输出与期望输出相符的结果。网络所具有的自学习能力使得传统的专家系统技术应用最为困难的知识获取工作方式转换为网络的变结构调节过程，它能根据己学会的知识和处理问题的经验对复杂问题作出合理的判断决策，给出较满意的解答，或对未来过程作出有效预侧和估计。只要我们能够按照科学的数据选择参数构建网络模型，它即可获取数据中的专家经验数据，对应聘者的各项素质评价指标进行判断，给出较为客观合理的结果。目前人工神经网络在管理中的应用尚处于研究开发阶段。

8. 乙肝两对半的定量指标分析

是的，你目前已经产生
了抗体，上述化验单的意思是指曾经感染过乙肝病毒，但是由于你的身体的免疫系统很健康，自己抵抗过去了，并且已经产生了相应的抗体。
回复专家:河南省人民医院-感染性疾病科-曹青住院医师

9. 怎么用spss软件对调查问卷进行定量分析，主要是这个定量的指标是什么

是定量资料才能定量分析的，如果问卷是定性的资料，就不能用定量分析
我替别人做这类的数据分析蛮多的

10. 定性分析与定量分析的异同及优缺点

定量分析和定性分析在不同领域的具体应用手段有所不同。

在分析化学中，分析的目的是为了获取某个物体的信息，这样的物体包括固体、液体、气体以及生物大分子。而获取的信息则包括物理化学方面的一些特征，或者是蛋白质的序列，这也是分析化学的大概内容。

相信大家看出来了，定量分析是化繁为简，我们从不同的量之间最终得到了一条简单深刻的规律；而定性分析则恰恰相反，它揭示了世界的复杂性，所以这二者在方法论上有根本的区别，这也是为何称其“三观”不同的原因了。