[发明专利]特征量化法

说明书

一.技术领域：

本发明涉及统计学、量化理论，特别指将模糊目标特征在一定范围内进行逐步量化统计的一种方法 

二.背景技术：

人们通常对于很多相对模糊的目标特征只能用比较笼统的方式进行了解和衡量，而当人们需要并对这些目标特征进行更准确更稳定的调查了解、比对判定的过程中往往受限于判定执行者当时的个人观点、认识程度乃至心情，从而难以保持一定的准确性和稳定性。例如判定招聘中应聘者是否适合本岗位、相亲中对方是否是自己要找的人、一个应招团队是否适合承包准备开工的项目等等，这些事情其实都有其共通性，在过去人们更多地通过交谈或文字填写方式对目标进行调查而后通过判定者当时的主观判断进行多目标之间的筛选和对比，有时会出现在同一件事同一批次筛选中采用的观点也不尽相同，因此非主动性地滋生了一些不公平或者筛选品质不稳定等现象。基于统计学和量化理论我发明出一套逐步量化方法，从而帮助人们向模糊概念的清晰量化迈进一步，初步解决了上述提到的问题。本发明在使用过程中虽然有可能存在一定误差但其适用性、便捷性、精确性大于以往一些同类方法，同时从时间和空间等方面节约了大量资源。 

三.发明内容：

此方法为，选择有针对性的目标范围内的特征，为其可能出现的不同程度划为不同阶段等级，进行通过详细描述对每个等级明确标注、定制分值，从而简单直观、相对精确地实现了特征量化的标准化，进而再通过各种演算方式综合所需特征的量化结果进行总结，最终得到一个相对准确的有针对性的整体量化结果。发明主要包括：选择特征、划分等级、进行标注、定制分值、选择算法四个步骤。 

对于四个步骤的详细解释： 

名词解释：由于其本质不影响说明过程，这里将通过本发明方法从事标准制定阶段活动的人与最终判定者笼统归为同一主体，“发明使用者”为其代指，后面简称为“使用者”。 

步骤一，选择特征：根据需要选择围绕目标群体所要了解或衡量的特征项。例如招聘时想要了解的一个人的各项能力，其能力项即为特征项。 

步骤二，划分等级：根据对已选择的每个特征在衡量或对比时的细化需要并参考其实际可能出现的不同程度，对每项特征进行等级划分。 

步骤三，进行标注：根据需要对划分的等级进行标注。例如对一个人身高在各种可能性下的等级划分，“1.9米到两米”为等级一，“1.9米以下至1.8米”为等级二，“1.8米以下至1.7米”为等级三，“1.7米以下或两米以下”为等级四。这其中每个等级的米数段跨度和一定跨度内等级划分的密度便为根据细化需要而制定的，引号内的内容便可以作为每个等级的标注。 

步骤四，制定分值：根据需要进行权重对每个等级进行分值制定。每个等级分值的制定往往配合等级所标注的信息来反映使用者的诉求。 

步骤五，选择算法：如下罗列了几种： 

累计法：即将所有数字相加根据总数进行判定的方法。 

对比法：即对两项或几项特征数值进行对比，根据其相互关系(如差值大小、互为比例大小、奇偶等)进行判定的方法。 

限数法：即对个别特征进行最低分数限制，从而反向挑选出符合限制要求的人员的方法。 

补数法：即某一项特征A的数值可以以同值或者折扣分值弥补到另一项优先的特征B的数值上，再以其他方法如累计法进行累计。这种情况有可能发生在：当你希望A和B两个特征都在方法中出现而B项的属性与A项之间具有一定的可替代性，当A项完全被满足的时候B项则会成为一种独立的衡量特征。 

集比法：即对某两项(或多项)分数的运算关系(如总和)与其它两项(或多项)分数的运算关系(如总和)进行对比，根据其结果进行判定的方法。 

基线对比法：即设定一个分数界限，计算最高和最低(次高和次低…以此类推)两项特征分数平均数，以此基线为准衡量所有平均数超过基线(或低于基线)的数量或分值来进行判定的方法。 

排除法：即排出一些特定位置上的特征分数，如最高或最低项等，再按照其他方法计算剩余特征的分数从而进行判定的方法。 

定位法：即对部分或所有特征的最佳分数组合进行精确定位，例如将特征ABCDE的分数为8、17、22、28、6时定为最佳组合，分数为3、21、18、21、9的组合为次之，其它组合再次之等等。 

优先法：即在同等条件或指定条件下优先考虑个别特征数值的方法。例如在累积法基础上进行合计所得结果最高的几个目标，优先考虑选择其中单项特征C和E最高的目标，而特征C和E中优先考虑特征E最高的目标。