一、概念
秩和比法是一种将古典参数统计和近代非参数统计进结合，并融其各自优点于一身的统计分析方法，1988年由田风调教授提出，适合对行列表格的资料进行综合评价，也可应用于分类及计量资料的综合评价。
秩和比（RSR）指在多指标综合评价中，表中各评价对象 n 秩次的相对平均值（若评价指标权重不同，则需要指标乘以权重），是一个非参数计量，具有0-1区间连续变量的特征。
其基本思想是在一个 n 行（n 评价对象）p 列（p 个评价指标）矩阵中，通过秩转换，获得无量纲的统计量RSR，以RSR值对评价对象的优劣进行排序或分档排序。
在综合评价中，秩和比的值能够包含所有评价指标的信息，显示出这些评价指标的综合水平，RSR值越大表明综合评价越优。
- 优点：因为 RSR 只使用了数据的相对大小关系，而不真正运用数值本身，所以此方法综合性强，可以显示微小变动，对离群值不敏感；能够对各个评价对象进行排序分档，找出优劣，是做比较，找关系的有效手段；能够找出评价指标是否有独立性。
- 缺点：通过秩替代原始指标值，会损失部分信息；不容易对各个指标进行恰当的编秩。
二、步骤
Step1：列出原始数据，一行代表一个评价对象，一列代表一个评价指标。
Step2：由原始数据进行计算秩值；
Step3：利用Step2的秩值，计算得到RSR值和RSR值排名；
Step4：列出RSR的分布表格情况并且得到Probit值；
Step5：计算回归方程；
Step6：进行排序，并且进行分档等级。
（1）列出原始数据表
根据评价的目的，选择适当的评价指标。使用专业知识区分指标是高优还是低优。一般高优指标是指效益型指标，即指标的数值越大越理想；低优指标就是成本型指标，即指标的数值越小越理想
有时，指标的属性要根据不同的研究目的加以确定，还有一些指标为不分高优与低优的指标。
列出原始数据表。假设有n个待评价样本，p项评价指标，形成原始指标数据矩阵：
X = ( x 11 . . . x 1 p x n 1 x n p ) X=left(
其中 X i j X_{ij} Xij/span> 表示第 i 个样本第 j 项评价指标的数值。
例如：
| GDP | 就业人数 | 财政支出 | 人均可支配收入 | |
|---|---|---|---|---|
| 北京 | xx | xx | xx | xx |
| 上海 | xx | xx | xx | xx |
| 广州 | xx | xx | xx | xx |
| 深圳 | xx | xx | xx | xx |
| 成都 | xx | xx | xx | xx |
| 重庆 | xx | xx | xx | xx |
| 天津 | xx | xx | xx | xx |
（2）计算秩值
根据每一个具体的评价指标按其指标值的大小进行排序，得到秩次R，用秩次R来代替原来的评价指标值。
根据编秩结果建立各指标的秩次数据矩阵。
R = ( R 11 R 12 R 1 p R 21 R 22 R 2 p R n 1 R n 2 R n p ) R=left(
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