Thesis秩和比法 RSR 综合评价计算器（编秩 · 回归 · 分档排序）
粘贴对象 × 指标数据矩阵，几秒钟完成编秩→RSR→Probit 回归→分档排序全流程——「多家医院/科室/学校多指标怎么排名分档」是卫生管理、医院管理、教育评估类论文的高频场景，秩和比法正是卫生统计教材推荐的方法。纯浏览器本地计算、数据不上传，免注册、完全免费。
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为什么秩和比法值得自己先算一遍
医院/科室质量评价、护理质量评价、学校办学水平评估、地区卫生资源评价类论文里，常要对多个对象按多个指标综合排名并分「好/中/差」档——秩和比法（RSR）是卫生统计学教材推荐的标配方法，只用秩次信息、对指标量纲不敏感。
整次秩和比法：高优指标按值从小到大编秩、低优指标反向编秩（同分取平均秩），RSRᵢ = ΣRᵢⱼ/(m·n)（带权重时为加权 WRSR）；再按向下累计频率查 Probit 概率单位，拟合回归方程 RSR = a + b·Probit 并按 Probit 临界值（4.5、5.5）分三档——与《卫生统计学》教材及 SPSSAU 实现同口径。
每个对象的各指标秩次、RSR 值、向下累计频率、Probit 值逐项列出；回归方程报相关系数 r 与 t 检验 p 值，分档临界 RSR 值明确给出，排序与分档结果一目了然。
计算在你的浏览器里完成，数据不发送到服务器，不调用 AI，随时可以换一组数据重算。
怎么用（3 步）
- 第一行填指标方向（+ 表示越大越好、- 表示越小越好，行首可写「方向」；可省略，默认全部高优）；如需加权可再填一行权重（行首写「权重」二字）；之后每行一个评价对象（行首可带对象名，后面是各指标值），从 Excel 复制即可；
- 点「计算秩和比 RSR」查看编秩结果、RSR 值、Probit 回归方程与三档分档排序；
- 把「写进论文」句式一键复制进论文，正式结论建议再用 SPSSAU/SPSS 复核一遍。
常见问题
计算用的是什么方法？
整次秩和比法：设 m 个对象 × n 个指标，高优指标按列从小到大编秩（值越大秩越高）、低优指标反向编秩，同分取平均秩，得秩矩阵 R；RSRᵢ = Σⱼ Rᵢⱼ/(m·n)，有权重时 WRSRᵢ = Σⱼ wⱼ·Rᵢⱼ/m。再将 RSR 从小到大排序算向下累计频率 p（最后一项校正为 1-1/(4m)），查标准正态分布得 Probit = u + 5，最小二乘拟合 RSR = a + b·Probit——与卫生统计学教材同口径。
高优指标和低优指标怎么区分？
高优指标是越大越好的指标（治愈率、满意度、合格率），方向填 +；低优指标是越小越好的指标（病死率、感染率、平均住院日、投诉率），方向填 -。方向行省略时默认全部按高优处理——有低优指标时务必填方向行，否则排序会反。
分档临界值怎么定的？
按 Probit 概率单位分档是教材标准做法：三档常用临界值 Probit < 4.5 为差、4.5 ≤ Probit < 5.5 为中、≥ 5.5 为好，对应的临界 RSR 值由回归方程推算给出。分档数也可取四档、五档（论文中写明临界值即可）；对象数太少时（< 10）分档参考意义有限，建议以排序结果为主。
回归不显著怎么办？
拟合 RSR = a + b·Probit 后报相关系数 r 与 t 检验：p < 0.05 说明 RSR 与 Probit 线性关系成立，分档结果可用；若不显著（常因对象数太少或同分过多），论文里应只报 RSR 排序、不做回归分档，或增加评价对象后重算。
秩和比法与 TOPSIS、灰色关联度怎么选？
RSR 只用秩次信息，对异常值稳健、适合分档，是卫生/医院管理领域的惯用方法；TOPSIS 用原始数值信息量更足，适合精细排序；灰色关联度适合小样本与参考序列比较。三者都属综合评价法，选一个为主、另一个做稳健性检验是加分写法（本站三个计算器都有）。
权重从哪里来？
等权（不填权重行）是最简做法；需要区分指标重要性时，常用 AHP 层次分析法（本站有计算器，注意报 CR < 0.1）或熵权法确定权重后填入权重行做加权 WRSR。权重来源必须在论文中交代。
我的数据会被上传吗？
不会。计算完全在你的浏览器本地完成，任何数据都不发送到服务器，也不调用 AI 服务。
排序分档算好了，实证章一站写完
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