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秩和比方法常用于评价多个指标的综合水平情况，医学研究领域应用尤为广泛。
比如，运用秩和比法进行对多个医院的医疗质量进行评价排名、科室绩效综合评价、或评估不同地区某种疾病的预防效果或治疗效果等。
当前有某省某年10个地区孕产妇保健工作的产前检查率X1(%)，孕产妇死亡率X2(%)，围生儿死亡率X3(%)。
当前希望结合此3个指标情况，针对10个地区进行综合评价，评价此10个地区的孕产妇保健工作水平情况，最终对此10个地区保健工作水平排序并且分档次。数据如下表：
秩和RSR基本步骤：
*SPSSAU会自动计算并输出以上结果，研究者只需放入数据进行分析即可，这里列出步骤是便于大家理解。
（1）评价指标确定
本例中，选取产前检查率X1(%)，孕产妇死亡率X2(%)，围生儿死亡率X3(%）共三个指标。
其中，产前检查率X1为高优指标，数字越大越‘优’；孕产妇死亡率X2和围生儿死亡率X3均为低优指标，数字越小越‘优’。
（2）秩和比RSR
选择【综合评价】--【RSR秩和比】。
将“产前检验率”放入【高优指标】框，“孕产妇死亡率”、“围生儿死亡率”放入【低优指标】框。点击开始分析。
SPSSAU默认使用整次法，档次数量默认为三档。研究者者也可以根据需要自行选择。
1、RSR值计算表
本次利用RSR秩和比法，针对10个地区（即第1项~第10项）医院，共3个指标产前检查率，孕产妇死亡率，围生儿死亡率进行综合评价。其中X1为高优指标，X2和X3均为低优指标。
首先，针对数据进行编秩，使用整次法进行编秩，得到RSR值；并且得到RSR值排名；RSR值用于下一步RSR分布表格的使用。
2、RSR分布表
针对RSR值进行频数分布表格处理，分别计算各RSR值出现的频数f，以及累积频数，然后得到平均秩次，并且利用平均秩次得到计算向下累计频数p（百分数），结合向下累计频数p（百分数）计算得到Probit值。
Probit值为向下累计频数p（百分数）对应的标准正态离差加5，比如p为0.025时对应的标准正态离差为-1.96，则Probit为5+（-1.96）=3.04；p为0.975时对应的标准正态离差为1.96，则Probit为5+1.96=6.96.
3、回归模型表格
上一步得到Probit值之后，将其作为自变量X，将RSR分布值作为因变量Y；进行回归模型拟合，模型公式为：RSR分布值=-0.609+0.222*Probit值。并结合此回归模型公式得到各个地区RSR值的拟合值，用于最终的分档排序等使用。
4、分档排序临界值表格
上表格展示3个档次时，RSR的临界值，用于最终分档使用。
5、分档排序结果表
上表格列出10个地区分别是的RSR值，RSR排名，以及RSR拟合值，并且结合分档排序临界值表格，得到最终10个地区的分档等级Level。
分档等级Level数字越大表示等级水平越高，即效应越好。
从上表可知：将10个地区分为3个等级，其中C地，H地最优；B,D,A,E,G,I,F共6个地区其次；J地区最差。并且也可以直接对10个地区进行排名，H地排名最好，其次是C地；J地最差。
（1）高优和低优指标，需要放入分别对应的框中。
（2）RSR编秩时，SPSSAU提供整次法和非整次法，二者细微区别在于编秩公式不一样，默认使用整次法。
（3）SPSSAU输出表格时，以第1项，第2项等表示第几个评价对象。最终需与具体的研究对象一一对应分析。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/spssau/p/13292554.html
