不知道怎样计算权重?告诉你8种确定权重方法(5)
2023-04-27 来源:飞速影视
上表格中数字0表示相对不重要,数字1表示相对更重要,数字0.5表示一样重要。
比如指标2的平均值为3.967,指标1的平均值是4.1,因此指标1不如指标2重要;指标4的平均值为4.3,重要性高于指标1。也或者指标7和指标9的平均得发均为4.133分,因此它们的重要性一样,记为0.5。
结合上面最关键的优序图权重计算表,然后得到各个具体指标(因素)的权重值。
优序图法适用于专家打分法,专家只需要对每个指标的重要性打分即可,然后让软件SPSSAU直接结合重要性打分值计算出相对重要性指标表格,最终计算得到权重。
优序图法和AHP法的思想上基本一致,均是利用了数字的相对重要性大小计算。一般在问卷研究和专家打分时,使用AHP层次分析法或优序图法较多。
第三类、信息量(熵值法)
计算权重可以利用信息浓缩,也可利用数字相对重要性大小,除此之外,还可利用信息量的多少,即数据携带的信息量大小(物理学上的熵值原理)进行权重计算。
熵值是不确定性的一种度量。信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不确定性越大,熵也越大。因而利用熵值携带的信息进行权重计算,结合各项指标的变异程度,利用信息熵这个工具,计算出各项指标的权重,为多指标综合评价提供依据。
在实际研究中,通常情况下是先进行信息浓缩法(因子或主成分法)得到因子或主成分的权重,即得到高维度的权重,然后想得到具体每项的权重时,可使用熵值法进行计算。
SPSSAU在【综合评价】模块中提供此方法,其计算也较为简单易懂,直接把分析项放在框中即可得到具体的权重值。
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第四类、数据波动性或相关性(CRITIC、独立性和信息量权重)
可利用因子或主成分法对信息进行浓缩,也可以利用数字相对大小进行AHP或优序图法分析得到权重,还可利用物理学上的熵值原理(即信息量携带多少)的方法得到权重。除此之外,数据之间的波动性大小也是一种信息,也或者数据之间的相关关系大小,也是一种信息,可利用数据波动性大小或数据相关关系大小计算权重。
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