文档介绍：问卷调查的设置与数据处理
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例1 数学模型
为了对这种房屋在市场上受欢迎的程度做出评价，我们可以从居住面积、居室数目和销售价格三个方面构成如下论域
这个论域是不够全面的，我们可以进一步考虑楼房的地理位置、小区环境状问卷调查的设置与数据处理
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例1 数学模型
为了对这种房屋在市场上受欢迎的程度做出评价，我们可以从居住面积、居室数目和销售价格三个方面构成如下论域
这个论域是不够全面的，我们可以进一步考虑楼房的地理位置、小区环境状况等评价指标。不过，作为一个教学实例，我们尽可能地将问题化简。
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数学模型
根据上面的评价指标，对顾客展开问卷调查，让众多的顾客从上述三个方面对该种类型的住房下一个评语。评语集合可以分为四级
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数学模型
假定调查的结果是20%的顾客对该房屋的居住面积非常欢迎，70%的顾客对居住面积比较欢迎，10%的顾客对居住面积不太欢迎，没有顾客对居住面积很不欢迎，于是可得对居住面积的模糊评价向量
向量中的数值就是模糊数学的隶属度。
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数学模型
用同样的方法得到对房屋居室数目的模糊评价向量
以及对房屋价格的模糊评价向量
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数学模型
合并上述模糊评价向量可得关系集合
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数学模型
另一方面，在顾客的心目中，房屋面积、居室数目和销售价格的份量或者说重要程度是不一样的：有的人认为面积最重要，有的认为居室数目最重要，有的人认为价格更为重要。
因此，有必要对综合评判因素子集的三个要素赋予权数。
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数学模型
赋值方法有多种，对于这个问题而言，最可靠的还是民意测验。假定调查的结果为：
20%的顾客认为居住面积最重要；
50%的顾客认为居室数目最重要；
30%的顾客认为销售价格最重要。
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数学模型
则三个权数在U上构成一个模糊权重向量
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借助模糊变换可以得到顾客对该房屋的综合评价，利用取小－取大运算给出的综合评语集为
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等级划分方法
根据心理学的有关研究，人类对信息的识别范围约为6～7级，也有人认为是7±2级，即5～9级。
因此，天上的星光分为6等，音乐的音调分为7级（不考虑半音），中心地分为7个等级，如此等等。
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中国古代将地分九级、人分九等，九是极限（古人所谓的最大数）。
在模糊综合评价中，评语集中的等级m的取值一般在3～7之间，且多为奇数——奇数的好处是有一个中间等级，便于判别研究对象的归属情况。
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下面是一些评语集的例子。
[强，中，弱]
[很好，较好，一般，不好，很坏]
[优秀，良好，及格，较差，很差]
[上上，上中，上下;中上，中中，中下;下上，下中，下下]
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例2 风景区调查与评价
北京大学景观规划设计中心俞孔坚教授的学生于2001年10月4日在张家界黄龙洞对游客进行民意调查，一个调查了198人。
调查的内容是对黄龙洞进行评价，评价的等级分为四级：十分满意、比较满意、不太满意、不能忍受。
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计算实例
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计算实例
实际上，上述评价构成一个关于旅游风景区的评语集
而评价的结果为
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计算实例
遗憾的是，在调查游客意向时，这些学生没有分清论域的结构。因此，上面的评价属于单因素简单评价。
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计算实例
下面我们假定分出如下论域
这个论域是不完全的，有一些因素没有考虑。必须说明的是，我们这里是讲授方法，不是讨论旅游调查，因此问题越是简单越好。
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计算实例
首先，对论域赋以权数。在模湖数学中，赋值的方法有多种，比方说可以采用隶属函数法等。但我们可以采用民意调查的方法。
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计算实例
假定调查的结果是：40%的人认为风景最重要，35%的人认为交通最重要，25%的认为治安最重要。则论域的权数分布为
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计算实例
现在假定调查1000人，让他们对黄龙洞的风景、交通和治安分别给予评价（下评语）。结果表明，10％的人对风景十分满意，50%的人对风景比较满意，40%的人对风景不太满意，0%的人对风景不能忍受，则关于黄龙洞风景的评价为
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计算实例
再假定：5％的人对交通十分满意，30%的人对交通比较满意，50%的人对交通不太满意，15%的人对交通不能忍受，则关于黄龙洞交通的评价为
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计算实例
最后假定：12％的人对治安十分满意，40%的人对治安比较满意，40%的人对治安不太满意，8%的人对治安不能忍受，则关于黄龙洞交通的评价为
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计算实例
于是构成关于黄龙洞的关系集为
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