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德尔菲专家法Delphi是一种结构化的预测和决策方法，主要用于收集和综合专家意见，进而做出相应决策的研究方法。比如在我们建立指标体系时，首先选择20个备选指标，然后寻找10位专家进行评价（评价该20个指标是否具有可行），那么此时就可使用Delphi专家法进行研究。Delphi法广泛用于各个行业，涉及专家打分数据均可对其进行分析，分析上首先保证专家打分数据的一致性，在此前提下时进一步分析各具体指标的各类指标，最终得出判断和决策。
德尔菲专家法Delphi
1 背景 2
2 理论 2
3 操作 3
4 SPSSAU输出结果 3
5文字分析 4
6 剖析 5
7 疑难解惑 5
当前有一项医疗卫生决策的指标适用性判断，共有6个指标，并且寻找到5位该领域的专家打分，专家打分使用1~5分标度法，1分认为该指标完全不适合，5分认为该指标很适合，最终整理出专家打分数据如下：
表格中数据展示打分数据，共有5个专家，因而共有5行数据，一共6个指标共6列数据。表格中的数字1表示专家认为该指标最不适合，比如指标1时专家3打分仅为1分。当然5分代表专家最为认可该指标，通常情况下希望分值越高越好。
德尔菲专家法Delphi时包括以下几个计算步骤，分别如下：
本例子SPSSAU操作如下：
将打分数据粘贴（或编辑）到表格中，1行为1个专家，1列为1个指标，然后点击开始分析即可。
SPSSAU共输出4个表格和1个箱线图，如下说明。
上表格展示当前5个专家针对6项指标的打分一致性情况。从上表格可以看到，首先上表格显示并没有通过Kendall W检验(p = 0.566 > 0.05)，即意味着5个专家打分并没有统计意义上的一致性，而且Kendall协调系数仅为0.155，也说明一致性程度较低。整体上看，本数据的专家打分一致性较差。但出于案例需要因而接着往下查看。
在实际分析中，由于专家数量较少且评价指标不多（类似当前数据），那么可能出现数据稍微波动则没有通过一致性检验的情况，需要研究者提前关注。
上表格共展示3个指标，算术平均值指所有专家全部打分数据的平均值，变异系数CV值指所有专家全部打分数据的变异情况，满分频率指专家打满分的比率平均值，比如指标1为60%指标2为80%，那么满分频率为70%。
界值公式和判断上，其以算术平均值、变异系数CV值及满分频率这3个指标作为基础，并且通过该3个指标的平均值和标准差进行相加减计算界值。本案例数据时，专家打分的算术平均值是4.333，标准差是1.155，那么平均值减去标准差为3.179，即‘平均值’对应的界值为3.179。如果某个指标的平均值小于3.179，即意味着该指标不看好则有问题。对应的‘变异系数’的界值为0.411，如果大于该值意味着某指标波动较大则有问题。满分频率对应的‘变异系数’的界值为43.699%，如果小于该值则意味着某指标得满分的概率低则有问题。
下表格展示具体指标的信息，包括平均值、标准差、变异系数和满分频率，并且结合界值进行判断，判断指标是否有问题。
从上表格可以看到：比如指标1，其平均值为4.2>3.179这个界值，意味着指标1整体被专家认可并没有问题，其余5个指标均类似。但从变异系数指标来看（变异系数=平均值/标准差，其表示数据的波动情况），指标1的变异系数为0.426>0.411这个界值，因而指标1是有问题的，类似还有指标2。接着针对满分频率进行判断，发现指标2和指标3均有问题。
分别从平均值、变异系数和满分频率3个角度进行适用性判断后，最终进行综合判断。综合判断是指“如果3个指标均有问题则该指标应该删除，如果全部通过则保留，如果有1/2个有问题则应该综合取舍。”。比如指标1、指标2和指标3，该3个指标均有出现部分问题，因而应该综合实际情况进行取舍。但是指标4、指标5和指标6这3个，在平均值、变异系数和满分频率这3项上均正常，因而应该进行保留。
上表格展示专家打分析的集中性程度指标，包括25%、50%和75%分位数，并且展示其等级和，等级和是指专家对某指标的所有打分求和值。上表格通常是在专家打分意见不统一（一致性较差时）进行分析，本案例数据分析时Kendall W检验不通过，但单独从上面的数据来看却看不出什么问题，这主要由于本案例数据的专家数量较少且指标数据较少所致，研究者需要提前关注此问题。
如果没有通过Kendall W检验，可能意味着专家对某指标的看法态度并不完全相同，此时需要考虑是否对该指标进行删除等，通常需要结合界值等信息进一步分析一致性情况。与此同时，Kendall W检验是使用统计检验方式计算，如果专家数量过少或指标个数过少等，其对数据一致性要求明显更高，轻微的不一致均会带来不通过的情况，此情况需要研究者提前知晓和关注。
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