1.2.3 数据处理 数据分析分为3部分：赋值、评价及条目筛选[3-4]。

    1)赋值：专家对于每个条目的重要性判断需要进行赋值，“非常重要”为10分，“重要”为8分，“一般重要”为6分，“不重要”为4分，“非常不重要”为0分。专家对于条目的熟悉程度需要进行赋值，“很熟悉”为1.0分，“熟悉”为0.8分，“了解”为0.6分，“不清楚”为0.4分。以直观简洁的表格形式，请专家做出对于条目判断依据的自我评价，每行单选，并对其进行赋值(表1)，所有值之和为判断依据系数(Ca)。

    2)评价：赋值完毕后进行统计评价，根据德尔菲法要求，从专家积极系数、专家组人口学特征、专家权威程度、专家意见集中程度及专家意见协调程度5个方面进行评价[3-6]。

    专家积极系数(EAC)=咨询表回收份数/咨询表发放份数，EAC最低标准为50%，>70%为很好。专家组人口学特征从性别、年龄、工作时间、职称等方面进行描述，专家来源地域越广、高职称比例及从事本专业的比例越高，提示专家有高的学科代表性及专业的权威性，可反应研究的可信度。专家权威程度(Cr)为判断依据系数(Ca)与熟悉程度系数Cs的算术平均值，Cr>0.7则认为专家权威程度可接受 ......