权重计算方法_综合评价指标权重方法汇总

本文将介绍八种权重计算方法，并且依据其原理进行分类，对方法所需的数据格式、指标结果解读进行介绍。

另外针对一些常见问题：如多级权重如何计算？用多种方法计算得到的权重如何合并为综合权重用于之后的分析？常见的不同权重计算方法的搭配方式，在之后的第二部分里进行详细说明。

一、第一部分：权重确定方法分类

权重计算的确定方法在综合评价中重中之重，不同的方法对应的计算原理并不相同。在实际分析过程中，应结合数据特征及专业知识选择适合的权重计算。

下面介绍的权重方法，共8种按照计算原理可分成四类。

• 第一类为AHP层次法和优序图法；此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算；此类方法为主观赋值法，通常需要由专家打分或通过问卷调研的方式，得到各指标重要性的打分情况，得分越高，指标权重越大。

此类方法适合于多种领域。比如想构建一个员工绩效评价体系，指标包括工作态度、学习能力、工作能力、团队协作。通过专家打分计算权重，得到每个指标的权重，并代入员工数据，即可得到每个员工的综合得分情况。

• 第二类为熵值法（熵权法）；此类方法利用数据熵值信息即信息量大小进行权重计算。此类方法适用于数据之间有波动，同时会将数据波动作为一种信息的方法。

比如收集各地区的某年份的经济指标数据，包括产品销售率（X1）、资金利润率（X2）、成本费用利润率（X3）、劳动生产率（X4）、流动资金周转次数（X5），用熵值法计算出各指标权重，再对各地区经济效益进行比较。

• 第三类为CRITIC、独立性权重和信息量权重；此类方法主要是利用数据的波动性或者数据之间的相关关系情况进行权重计算。

比如研究利用某省医院2011年共计5个科室的数据指标（共计6个指标数据）进行CRITIC权重计算，最终可得到出院人数、入出院诊断符合率、治疗有效率、平均床位使用率、病床周转次数、出院者平均住院日这6个指标的权重。如果希望针对各个科室进行计算综合得分，那么可以直接将权重与自身的数据进行相乘累加即可，分值越高代表该科室评价越高。

• 第四类为因子分析和主成分法；此类方法利用了数据的信息浓缩原理，利用方差解释率进行权重计算。

比如对30个地区的经济发展情况的8项指标作主成分分析，主成分分析法可以将8个指标浓缩为几个综合指标（主成分），用这些指标（主成分）反映原来指标的信息，同时利用方差解释率得出各个主成分的权重。

1、AHP层次分析法

（1）方法原理及适用场景

AHP层次分析法是一种定性和定量的计算权重的研究方法，采用两两比较的方法，建立矩阵，利用了数字大小的相对性，数字越大越重要权重会越高的原理，最终计算得到每个因素的重要性。

适用场景：层次分析法适用于有多个层次的综合评价中。

（2）操作步骤

使用SPSSAU【综合评价-AHP层次分析】。

数据格式

AHP层次分析法一般用于专家打分，让多位专家对比两两指标，根据相对重要性的打分判断矩阵，然后进行汇总（一般是去掉最大值和最小值，然后计算平均值得到最终的判断矩阵），最终计算得到各因素的权重。

首先用户需要构建判断矩阵，将专家打分结果填入判断矩阵中。如下图所示：

比如指标2相对于指标1的重要性更高，专家打分为3分。那么就在对应的单元格里填入3。

依次将所有打分结果数值填入，点击“开始分析”，即可计算权重及一致性检验结果。

注：判断矩阵是‘下三角’完全对称矩阵