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(权重怎么算)三种常见的权重分配算法

权重,数据,相对性(权重怎么算)三种常见的权重分配算法

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

优序图法

上报表中数字0表明相对性不重要，数字1表明相对性更关键，数字0.5表明一样关键。

例如指标值2的均值为3.967，指标值1的均值是4.1，因而指标值1比不上指标值2关键；指标值4的均值为4.3，必要性高过指标值1。也或是指标值7和指标值9的均值得发均为4.133分，因而他们的必要性一样，记作0.5。

融合上边最重要的优序图权重系数表，随后获得每个实际指标值（要素）的权重。

优序图法适用专家打分法，权威专家只必须对每一个指标值的必要性评分就可以，随后让手机软件SPSSAU立即融合必要性打得分测算出相对性必要性指标值报表，最后测算获得权重值。

优序图法和AHP法的思想观念基本一致，均是运用了数据的相对性必要性尺寸测算。一般在问卷调查科学研究和权威专家评分时，应用AHP熵权法或优序图法较多。

第三类、数据量(熵值法)

测算权重值能够运用信息内容浓缩，也可运用数据相对性必要性尺寸，此外，还可运用数据量的是多少，即数据信息带上的数据量尺寸（物理上的熵值基本原理）开展权重系数。

熵值是可变性的一种衡量。数据量越大，可变性就越小，熵也就越小；数据量越小，可变性越大，熵也越大。因此运用熵值带上的信息内容开展权重系数，融合各类指标值的基因变异水平，运用信息熵这一专用工具，测算出各类指标值的权重值，为多指标值考核评价出示根据。

在具体科学研究中，一般 状况下是先开展信息内容浓缩法（因素或主成份法）获得因素或主成份的权重值，即获得高维度的权重值，随后想要实际每一项的权重值时，可应用熵值法开展测算。

SPSSAU在【考核评价】控制模块中出示此方式，其测算也比较简单易懂，立即把剖析项放到框中就可以获得实际的权重。

【考核评价】--【熵值法】

第四类、数据信息不确定性或关联性(CRITIC、自觉性和数据量权重值)

可运用因素或主成份法对信息内容开展浓缩，还可以运用数据相对性尺寸开展AHP或优序图法剖析获得权重值，还可运用物理上的熵值基本原理（即数据量带上是多少）的方式获得权重值。此外，数据信息中间的不确定性尺寸也是一种信息内容，也或是数据信息中间的相关分析尺寸，也是一种信息内容，可运用数据信息不确定性尺寸或数据信息相关分析尺寸测算权重值。

1. CRITIC权重值法

CRITIC权重值法是一种客观性增权法。其观念取决于用二项指标值，分别是比照抗压强度和情感诉求指标值。比照抗压强度应用标准偏差开展表明，假如数据信息标准偏差越大表明起伏越大，权重值会越高；情感诉求应用相关系数r开展表明，假如指标值中间的相关系数r值越大，表明情感诉求越小，那麼其权重值也就越低。权重系数时，比照抗压强度与情感诉求指标值乘积，而且开展归一化处理，即获得最后的权重值。应用SPSSAU时，全自动会创建比照抗压强度和情感诉求指标值，而且测算获得权重。

CRITIC权重值法适用那样一类数据信息，即数据信息可靠性可看作一种信息内容，而且剖析的指标值或要素中间拥有 一定的关联方交易时。例如医院门诊里边的指标值：住院总数、入住院确诊符合率、医治高效率、均值床位使用率、医院病床周转次数共五个指标值；此五个指标值的可靠性是一种信息内容，并且此五个指标值中间自身就很有可能拥有 关联性。因而CRITIC权重值法恰好运用数据信息的不确定性（比照抗压强度）和关联性（情感诉求）开展权重系数。

SPSSAU考核评价里边出示CRITIC权重值法，如下图所显示：

【考核评价】--【CRITIC权重值】

2. 自觉性权重值法

自觉性权重值法是一种客观性增权法。其观念取决于运用指标值中间的共线性高低来明确权重值。假如说某指标值与其他指标值的关联性很强，表明信息内容拥有 很大的重合，代表着该指标值的权重值会较为低，相反假如说某指标值与其他指标值的关联性较差，那麼表明该指标值带上的数据量很大，该指标值应当授予高些的权重值。

自觉性权重值法只是只考虑到了数据信息中间关联性，其测算方法是应用多元回归分析获得的复相关系数rR 值来表明共线性高低（即关联性高低），该值越大表明共线性越强，权重值会越低。例如有五个指标值，那麼指标值1做为自变量，其他4个指标值做为变量开展多元回归分析，便会获得复相关系数rR 值，剩下4个指标值反复开展就可以。测算权重值时，最先获得复相关系数rR 值的到数即1/R ，随后将值开展归一化即获得权重值。

例如某公司方案招骋5名科学研究职位工作人员，面试工作人员现有30名，公司开展了五门技术专业层面的笔试题目，而且纪录下30名求职者的考试成绩。因为专业科目考试成绩具备信息内容重合，因而不可以简易的立即把考试成绩加和用以点评求职者的技术专业素养。因而应用自觉性权重值开展测算，便于获得更为科学研究客观性的点评，挑选出最合适的求职者。

SPSSAU考核评价里边出示自觉性权重值法，如下图所显示：

【考核评价】--【自觉性权重值】

3. 数据量权重值法

数据量权重值法也称变异系数法，数据量权重值法是一种客观性增权法。其观念取决于运用数据信息的变异系数开展权重值取值，假如变异系数越大，表明其带上的信息内容越大，因此权重值也会越大，此类方式适用权威专家评分、或是招聘者开展招聘面试评分时对点评目标（招聘面试者）开展考核评价。

例如有五个水准类似的招聘者对10个招聘面试者开展评分，假如说某一招聘者对招聘面试者评分数据信息变异系数值较小，表明该招聘者对全部招聘面试者的点评都基本一致，因此其带上信息内容较小，权重值也会较低；相反假如某一招聘者对招聘面试者评分数据信息变异系数值很大，表明该招聘者对全部招聘面试者的点评差别很大，因此其带上信息内容大，权重值也会较高。

SPSSAU考核评价里边出示数据量权重值法，如下图所显示：

【考核评价】--【数据量权重值】

相匹配方式的实例表明、結果讲解这儿不会再一一详细描述，有兴趣爱好能够参照SPSSAU协助指南。

本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。

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