一、權(quán)重計算常見方法

常見的權(quán)重計算方法主要有以下九種：

以上九種中最常用權(quán)重計算方法有以下四種：

?1、AHP層次分析法

（1）方法原理

AHP層次分析法是一種定性和定量的計算權(quán)重的研究方法，采用兩兩比較的方法，建立矩陣，利用了數(shù)字大小的相對性，數(shù)字越大越重要權(quán)重會越高的原理，最終計算得到每個因素的重要性。

（2）適用場景

層次分析法適用于有多個層次的綜合評價中。

（3）操作步驟

使用SPSSAU【綜合評價-AHP層次分析法】

SPSSAU【綜合評價-AHP層次分析法】

?2、熵值法

（1）方法原理

熵值法屬于一種客觀賦值法，其利用數(shù)據(jù)攜帶的信息量大小計算權(quán)重，得到較為客觀的指標(biāo)權(quán)重。熵值是不確定性的一種度量，熵越小，數(shù)據(jù)攜帶的信息量越大，權(quán)重越大；相反熵越大，信息量越小，權(quán)重越小。

（2）適用場景

熵值法廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，對于普通問卷數(shù)據(jù)（截面數(shù)據(jù)）或面板數(shù)據(jù)均可計算。在實際研究中，通常情況下是與其他權(quán)重計算方法配合使用，如先進行因子或主成分分析得到因子或主成分的權(quán)重，即得到高維度的權(quán)重，然后再使用熵值法進行計算，想得到具體各項的權(quán)重。

（3）操作步驟

使用SPSSAU【綜合評價-熵值法】

SPSSAU【綜合評價-熵值法】

?3、主成分分析法

（1）方法原理

主成分分析是對數(shù)據(jù)進行濃縮，將多個指標(biāo)濃縮成為幾個彼此不相關(guān)的概括性指標(biāo)（主成分），從而達到降維的目的。

（2）適用場景

主成分分析可同時計算主成分權(quán)重及指標(biāo)權(quán)重。

（3）操作步驟

使用SPSSAU【進階方法-主成分分析】

SPSSAU【進階方法-主成分分析】

?4、因子分析法

（1）方法原理

因子分析與主成分分析計算權(quán)重的原理基本一致，區(qū)別在于因子分析加帶了‘旋轉(zhuǎn)’的功能‘。

（2）適用場景

旋轉(zhuǎn)’功能可以讓因子更具有解釋意義，如果希望提取出的因子具有可解釋性，一般使用因子分析法更多。

（3）操作步驟

使用SPSSAU【進階方法-因子分析】

SPSSAU【進階方法-因子分析】

二、權(quán)重計算方法的應(yīng)用分類

權(quán)重計算的確定方法在綜合評價中重中之重，不同的方法對應(yīng)的計算原理并不相同。在實際分析過程中，應(yīng)結(jié)合數(shù)據(jù)特征及專業(yè)知識選擇適合的權(quán)重計算以上九種權(quán)重計算方法特征如下表：

上面介紹的權(quán)重方法，按照計算原理可分成四類。

第一類為AHP層次法和優(yōu)序圖法；

此類方法利用數(shù)字的相對大小信息進行權(quán)重計算；此類方法為主觀賦值法，通常需要由專家打分或通過問卷調(diào)研的方式，得到各指標(biāo)重要性的打分情況，得分越高，指標(biāo)權(quán)重越大。

此類方法適合于多種領(lǐng)域。比如想構(gòu)建一個員工績效評價體系，指標(biāo)包括工作態(tài)度、學(xué)習(xí)能力、工作能力、團隊協(xié)作。通過專家打分計算權(quán)重，得到每個指標(biāo)的權(quán)重，并代入員工數(shù)據(jù)，即可得到每個員工的綜合得分情況。

第二類為熵值法（熵權(quán)法）；此類方法利用數(shù)據(jù)熵值信息即信息量大小進行權(quán)重計算。此類方法適用于數(shù)據(jù)之間有波動，同時會將數(shù)據(jù)波動作為一種信息的方法。

比如收集各地區(qū)的某年份的經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品銷售率（X1）、資金利潤率（X2）、成本費用利潤率（X3）、勞動生產(chǎn)率（X4）、流動資金周轉(zhuǎn)次數(shù)（X5），用熵值法計算出各指標(biāo)權(quán)重，再對各地區(qū)經(jīng)濟效益進行比較。

第三類為CRITIC、獨立性權(quán)重和信息量權(quán)重；此類方法主要是利用數(shù)據(jù)的波動性或者數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系情況進行權(quán)重計算。

比如研究利用某省醫(yī)院2011年共計5個科室的數(shù)據(jù)指標(biāo)（共計6個指標(biāo)數(shù)據(jù)）進行CRITIC權(quán)重計算，最終可得到出院人數(shù)、入出院診斷符合率、治療有效率、平均床位使用率、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)、出院者平均住院日這6個指標(biāo)的權(quán)重。如果希望針對各個科室進行計算綜合得分，那么可以直接將權(quán)重與自身的數(shù)據(jù)進行相乘累加即可，分值越高代表該科室評價越高。

第四類為因子分析和主成分法；此類方法利用了數(shù)據(jù)的信息濃縮原理，利用方差解釋率進行權(quán)重計算。

比如對30個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展情況的8項指標(biāo)作主成分分析，主成分分析法可以將8個指標(biāo)濃縮為幾個綜合指標(biāo)（主成分），用這些指標(biāo)（主成分）反映原來指標(biāo)的信息，同時利用方差解釋率得出各個主成分的權(quán)重。

三、數(shù)據(jù)格式

第一次接觸數(shù)據(jù)分析的小白選手往往直接將數(shù)據(jù)上傳到分析系統(tǒng)中，忽略數(shù)據(jù)格式整理的步驟。然而，對于不同的分析方法而言，都有對應(yīng)的數(shù)據(jù)格式。只有上傳格式正確、規(guī)范的數(shù)據(jù)，才能得到正確的分析結(jié)果。

四、量綱化處理

1、怎樣理解量綱化處理問題？

例如：

醫(yī)院投入金額為1000000百萬，出院率為90%。這兩個指標(biāo)會出現(xiàn)兩種情況，分別為單位問題和方向問題。

2、量綱化處理方式

量綱化有很多種方式，但具體應(yīng)該使用那一種方式，并沒有固定的標(biāo)準(zhǔn)，而應(yīng)該結(jié)合數(shù)據(jù)情況或者研究算法，選擇最適合的量綱化處理方式，SPSSAU共提供11種量綱化處理方法，如下圖：

SPSSAU【數(shù)據(jù)處理-生成變量】

SPSSAU【生成變量-量綱處理】

九種常用權(quán)重計算方法是否需要量綱化處理、需要進行什么樣的量綱化處理詳見下表：