1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。
2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。
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。
熵值法spss具體步驟是什麼？
4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。
如何在spss中運用熵值法計算權重？
5樓：網友
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。
6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，負數的結果不需要處理。影響結果不大。
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培訓需bai 1 績效 du分析zhi 從週期的績效分析,dao績效差距中分專析培訓需求,彌補不足屬2 崗位勝任力評價 從崗位勝任力角度,找出勝任力短板,進行針對性的培訓提高 3 企業或部門需要 a 從企業或部門需要的角度宣傳文化或者理念,或者整體應注意的某些問題b 新員工培訓 c 崗位技能培訓 d...
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