1樓：帳號已登出
指標權重計算確定的困惑。
相信很多寫過或者正在寫指標處理類**的朋友都曾對如何計算指標權重充滿困惑，到底是用熵值法。
還是主成分分析法。
或者其他各種看起來奧妙無窮卻難以上手操作的神奇方法？好不容易確定要選用主成分分析法時又開始發愁要如何實現呢？
聽說過要可以用spps，可是又如何使用spss操作呢？用spss進行主成分分析悄搜之後又要如何得到最終的權重呢？接下來筆者將以乙個實際的案例，帶領大家一步步從spss入手，進行主成分分析，並利用主成分分析的結果最終得到各指標的權重值。
利用spss實現主成分分析。
1. 資料標準化。
1）為什麼要對資料進行標準化處理。
在對資料進行主成分分析前，首先要對資料進行標準化，之所以要對資料進行標準化，是因為各種類別的資料間的度量不同，比如計算經濟的指標，我們通常會選取地區gdp生產總值。
和第三產業產值在gdp中的比重，gdp產值以億為單位，通常以千計或萬計，而第三產業產值在gdp中的比重的取值範圍在0~1之間，如何能夠相提並論呢？能夠因為前者的資料遠遠大於後者，而得出前者的指標更為重要的結論嗎？顯然是不行的，所以要進行主成分分析，首先要對資料進行標準化。
2）資料標準化塌運清的方法。
為什麼要關心資料處理的方法呢？在實際操作中，筆者曾經遇到乙個問題。筆者利用spss自帶的資料標準化方法對資料進行了標準化處理，但在權重的計算過程中不斷出現負值，後來筆者幾次重新調整指標類別，終於得出了均為正值的權重。
但筆者最終的目的是要進行耦合協排程，這時候出現了大量的負值，而耦團前合度。
及耦合協排程的取值範圍應該在0~1之間，因此筆者開始從頭探索出錯的原因。終於，筆者找到了原因，那就是資料標準化的方法選取的不正確，因此筆者重新選擇了極差法對資料重新進行標準化，並最終順利得到了後續的結果。
2樓：匿名使用者
樓主你好對於你的問題 容我乙個個的給你！:handshake如果標準化出現負值該如何處理？用spss對資料進行標準化處理後有負數是很正常的，因為spss資料標準化通常是用標準分來做的，標準分就是用原來螞乎亂的數減去資料的平均數除以標準差得到的，肯定有負數的。
我查到的結果是，負數頃橡的結果不悶檔需要處理。影響結果不大。
怎麼用spss做熵值法?
3樓：當代教育科技知識庫
無論是什麼資料（包括面板資料），均可正常的進行熵值法，一般不需要進行寬氏處理。當然面板資料進行熵值法分析時，也可以先篩選出不同的年份，重複進行多次熵值法均可。
spss為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料慎晌散挖掘。
**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱，有windows和mac os x
等版本。
spss功能：
一、集資料錄入、資料、資料管理、統計分析、報表製作、圖形繪製為一體。從理論上說，只要計算機硬碟。
和記憶體足夠大，spss可以處理任意大小的資料檔案，無**件中包含多少個變數，也不論資料中包含多少個案例。
二、統計功能囊括了《教育統計學》
中所有的專案，包括常規的集中量數和差異量數、相關分析、迴歸分析、方差分謹判析、卡方檢驗。
t檢驗和非引數檢驗。
spss如何進行熵值法分析？
4樓：網友
熵值是不確定性的一種度量。資訊量越大，不確定性就培帶越小，熵也就越小；資訊量越小，不確定性越大，熵也越大。因而利用熵值攜帶的資訊進行權重計算，結合各項指標的變異程度，利用資訊熵這個工具，計算出各項指標的權重，為多指標綜合評價提禪中配供依據。
在進行熵值法之前，如果資料方向不一致時，需要進行提前資料處理，通常為正向化或者逆向化兩種處理（統稱為資料歸一化處理）。
案例背景：如果有3個指標分別為城市廢氣排放量，城市工業煙塵排放量，城市gdp；明顯的，城市廢氣排放量，城市工業煙塵排放量這兩項數字越小越好，但是城市gdp越大越好。因而城市廢氣排放量，城市工業煙塵排放量這兩項進行逆向化處理，「城市gdp」則需要進行正向化處理。
即逆向(負向)指標做逆向化處理，正向指標做正向化處理。這樣賀指處理後，資料方向就完全一致且解決掉量綱問題（正向/逆向此兩種處理可同時解決方向和量綱問題）。
spssau返回結果如下表：
spssau共輸出資訊熵值e，以及資訊效用值d，和權重係數w。資訊熵值e和資訊效用值d均為中間過程值，研究者可直接忽略。
5樓：當代教育科技知識庫
無論是什麼資料（包括面板資料），均可正常的進行熵值法，一般不寬氏需要進行處理。當然面板資料進行熵值法分析時，也謹判可以先篩選出不同的年份，重複進行多次熵值法均可。
spss為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱，有windows和mac os x等版本。
spss功能：
一、集資料錄入、資料編慎晌散輯、資料管理、統計分析、報表製作、圖形繪製為一體。從理論上說，只要計算機硬碟和記憶體足夠大，spss可以處理任意大小的資料檔案，無**件中包含多少個變數，也不論資料中包含多少個案例。
二、統計功能囊括了《教育統計學》中所有的專案，包括常規的集中量數和差異量數、相關分析、迴歸分析、方差分析、卡方檢驗、t檢驗和非引數檢驗。
熵值法如何計算權重
6樓：大沈他次蘋
基本原理。在資訊理論。
中，熵是對不確定性的一種度量。資訊量越大，不確定性就越小，熵也就越小；資訊量越小，不確定性越大，熵也越大。根據熵的特性，我們可以通過計算熵值來判斷乙個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響越大。
步驟。選取n家上市公司，m個指標（由主成分分析法消賣鄭。
得出）,則xij為第i個上市公司的第j個指標的數值。（i=1,2…,n; j=1,2,…,m）
資料的非負數化處理。由於熵值法。
計算採用的是各上市公司的某一指標值佔同一配液指標值總和的比重，因此不存在量綱。
的影響，不需要標準化處理。但由於資料中有負數，因此需要對資料進行非負化處理，此外，為了避免求熵值時對數的無意義，還需要將資料進行拿頌平移。
熵值法spss具體步驟是什麼？
7樓：帳號已登出
熵值法的計算公式上會有取對數，因此如果小於等於0的數字取對數，則會出現null值。此種情況共有兩種辦法。
第一種：spssau非負平移功能是指，如果某列（某指標）資料出現小於等於0，則讓該列資料同時加上乙個『平移值』【該值為某列資料最小值的絕對值+，以便讓資料全部都大於0，因而滿足演算法要求。
第二種：研究者也可以手工檢視資料並將小於等於0的資料設定為異常值，但此種做法會讓樣本減少。
如何計算這裡的卡方值？具體spss如何操作
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