下载后可任意编辑幸福指数评价幸福指数评价 A 幸福感的评价与量化模型 摘要 本文先构建了评定幸福指数的指标体系，我们构建的幸福指数指标体系主要分为三个层次。首先作为第一个层次的是幸福指数，第二个层次是整个幸福指数指标体系中的各个子系统，第三个层次是各个子系统所包括的具体指标，这样就形成了一个完整的幸福指数指标体系（层次图见图 1）。然后对各个指标进行量化，运用层次分析评价法构造一个递阶层次系统，将复杂性的、难于量化的评价概念简化为有条理的、有序的层次因素结构。通过对各层次的元素按两两比较的方法推断相对重要性以构成推断矩阵。再经过运算求得各因素的权向量，从而对末级层次上的因素进行量化评判。其主要的分析步骤为是建立因素的递阶层次结构模型、构造推断矩阵、计算指标权重、一致性检验、进行加权平均等，最终得出幸福指数。 对于问题一，我们通过对所给调查数据的分析发现，在这十九个调查问题中第二到第十九个问题是影响幸福感的各个方面原因。而第一个问题是对这群被调查人员幸福感的整体表现，所以我们采纳对 2～19 问题进行归类后再划分为：身心健康、物质条件、人际关系、生活环境、自我价值实现等五个大方面，于是这样就行成了三层模型结构。然后我们采纳层次分析法逐层分析。在分析过程中我们使用成对比较法和 1—9 尺度，构造下一层对上一层每个因素成对比较阵。对每一成对比较阵计算最大特征值和相应的特征向量，做一致性检验通过后得出权向量分别为…。通过查找相关资料我们得出身心健康、物质条件、人际关系、生活环境、自我价值实现等五个大的方面对幸福指数的权重向量为： 通过最终确定评价矩阵对幸福指数的权重矩阵。接下来我们利用已知的数据来对所建模型进行评价用以验证所建模型的可行性。在验证模型的可行性之后我们再使用事先设定好的评价矩阵各等级的分值来计算出幸福指数。 1下载后可任意编辑 对问题二，我们运用问题一的数学模型对所得数据进行处理最后得出该人群的幸福指数是 77.232，影响幸福的主要因素为：工作强度、难度和与此向相关的收入关系、与人相处融洽程度。 本文的创新之处就是在于将幸福涵义转化为统计学中的幸福量化指标，从诸多影响幸福感的因素中提炼出主要因素来构建幸福指数指标体系，进而计算比较可信的幸福指数。 关键词：幸福指数 量化指标 模糊综合评判 评价矩阵 加权平均 一、问题重述 幸福感是一种心理体验，它既是对生活的客观条件和...
