第一节 基本概念

综合评价中的不确定性按来源可分为四类：随机不确定性（stochastic uncertainty）、参数不确定性（parameter uncertainty）、异质性（heterogeneity）和结构不确定性（structural uncertainty）。

随机不确定性又称为一阶不确定性（first-order uncertainty），是指综合评价模型参数的随机性，即专家或决策者给出的评价指标权重的变异程度。可采用标准差、变异系数等反映离散程度的统计量表示，本章不予以详述。

参数不确定性又称为二阶不确定性（second-order uncertainty），是指综合评价模型的指标权重赋值或各指标等级分值等点估计值的不确定性，反映了抽样误差的大小。可采用专家一致性系数、专家意见协调系数等指标反映，并使用确定性敏感性分析、概率敏感性分析等方法予以评价，是不确定性分析的重要任务。

异质性是指可归因于决策者特征的变异，如专家的年龄、职称、权威程度、对评价内容的熟悉程度等对指标权重的影响。可通过亚组分析比较不同特征的决策者给出的指标权重或给待评价对象的打分是否存在差异。异质性与参数不确定性的不同之处在于：异质性可以归因于已知的（被测量的）专家特征，而参数不确定性不能归因于这些特征。

结构不确定性又称为模型不确定性，是指综合评价方法的选择、评价指标的选择、评价体系的完整性、评价体系层次结构的合理性等方面的不确定。可通过情景分析、模型集成等方法予以评价，例如使用不同的评价指标集来分析综合评价结果是否一致。

参数不确定性和结构不确定性是综合评价结果稳健性的关键决定因素。接下来，本章重点介绍这两种不确定性的分析方法。