【摘 要】
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为了深入分析非线性评价带来的评价结果实际差距扭曲问题,本文采用回归分析法将非线性评价转换为线性评价并进行深入分析。研究结果表明,不同评价方法评价结果的用途不同,基
【机 构】
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宁波大学商学院,中国科学技术信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70973118）, ISTIC-THOMSON科学计量学联合实验室开放基金项目（IT2009001）
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为了深入分析非线性评价带来的评价结果实际差距扭曲问题,本文采用回归分析法将非线性评价转换为线性评价并进行深入分析。研究结果表明,不同评价方法评价结果的用途不同,基于排序的评价其结果不能进行差距比较,线性评价在不同分值情况下改进难度不一样,非线性评价会带来评价对象实际差距的数据扭曲;TOPSIS法是一种惩罚落后,略微鼓励先进的评价方法;灰色关联法是一种防止骄傲,帮助落后的评价方法;在竞争中,期刊必须认识到非线性评价所带来的与竞争对手差距扭曲问题,从而明确差距,进行改进。
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