权重计算(如何设计权重算法？)
指标的权重反映某一指标在指标体系中所起作用的大小，针对指标权重的计算方法有很多种。指标间的权重差异主要是由于以下三方面的原因造成的：
①评价者对各指标的重视程度不同，反映评价者的主观差异；
②各指标在评价中所起的作用不同权重计算，反映了指标间的客观差异；
③各指标的可靠程度不同，反映了各指标所提供的信息的可靠度不同。
由于上述三个因素存在，在考虑权重时也可以从三个方面来考虑设计指标权重：
由决策者的经验判断合理地给出每个方案（或指标）的权数，一般采用主观赋值，比如AHP层次分析法。由评价中各指标传递的信息量大小决定指标权重，比如熵值法。依靠指标评价值的客观程度与可靠程度反映权重，比如灰色关联分析等。
上述第一种属于主观赋权，而后两种属于客观赋权
这些方法具体的评价运算步骤各不相同，使用场景也不一样权重计算，不具体的就细说明了可以自行搜索。
SPSSAU上也提供了一些常见的权重计算方法包括：熵值法、主成分分析、因子分析、AHP层次分析法、模糊综合评价、灰色关联法、TOPSIS、DEA包络分析等计算权重的方法，有兴趣可以登录官网查看和使用。
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SPSSAU权重分析方法
每种方法都有对应的帮助手册，点击右下角的“灯泡”即可了解具体操作说明。以AHP层次分析法为例，下图为SPSSAU的操作界面及步骤：
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AHP层次分析法操作界面
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AHP层次分析法帮助手册
操作步骤：
此步骤即为原始数据（判断矩阵）的来源，比如使用1-5分标度法（最低为1分，最高为5分）；结合专家打分最终得到判断矩阵表格。
此步骤目的在于计算出权重值，如果需要计算权重，则需要首先计算特征向量值，因此SPSSAU会提供特征向量指标。 同时得到最大特征根值（CI），用于下一步的一致性检验使用。
在构建判断矩阵时，有可能会出现逻辑性错误，比如A比B重要，B比C重要，但却又出现C比A重要。因此需要使用一致性检验是否出现问题，一致性检验使用CR值进行分析，CR值小于0.1则说明通过一致性检验，反之则说明没有通过一致性检验。
如果数据没有通过一致性检验，此时需要检查是否存在逻辑问题等，重新录入判断矩阵进行分析。
如果已经计算出权重，并且判断矩阵满足一致性检验，最终则可以下结论继续进一步分析。
1、张于心,智明光.综合评价指标体系和评价方法.北方交通大学学报,199503:393-400.
2、SPSS在线_SPSSAU_AHP层次分析法
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