[目的/意義]科學(xué)、客觀地對(duì)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),有助于高校圖書(shū)館相關(guān)工作的持續(xù)改進(jìn),從而為人才培養(yǎng)、科學(xué)研究工作提供強(qiáng)有力的支撐。[方法/過(guò)程]利用偏序集理論,建立了高校圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。首先選定了服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)集,利用18所高校圖書(shū)館實(shí)際數(shù)據(jù),通過(guò)因子分析法確定了評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重順序,然后基于偏序集構(gòu)造Hasse圖,最后通過(guò)對(duì)Hasse圖的分析實(shí)現(xiàn)對(duì)高校圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)。[結(jié)果/結(jié)論]該評(píng)價(jià)模型可以有效克服傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法受主觀因素干擾大的不足,為高校圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了新思路。 

【文章來(lái)源】：情報(bào)探索. 2020,(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

基于偏序集的高校圖書(shū)館評(píng)價(jià)模型的處理流程

由于偏序集評(píng)價(jià)方法需要明確各指標(biāo)的權(quán)重排序，為了獲得指標(biāo)的權(quán)重排序，可以采用的有專家調(diào)查法、層次分析法等主觀排序方法，或者采用因子分析法、熵值法，多目標(biāo)規(guī)劃法等客觀排序方法，為弱化排序結(jié)果中的專家主觀因素的影響，本文采用因子分析方法對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行排序，處理流程見(jiàn)圖2�；诒�2數(shù)據(jù)，首先運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行因子分析，通過(guò)得出的KMO及巴特利特球形度檢驗(yàn)值以確定因子分析是否可以進(jìn)行，本文計(jì)算出的相關(guān)檢驗(yàn)值見(jiàn)表3，可以看出，因子分析可以進(jìn)行;接下來(lái)即進(jìn)行因子分析處理，根據(jù)特征值>1或累計(jì)方差貢獻(xiàn)率>85%獲取公共因子，根據(jù)成分矩陣、公共因子特征根及方差貢獻(xiàn)率(見(jiàn)表4)借助Execl軟件計(jì)算得出指標(biāo)排序結(jié)果(見(jiàn)表5)，計(jì)算公式見(jiàn)表達(dá)式(3、4、5)[18]。

Hasse圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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