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权重系数的计算方法
权重系数的计算方法共有两种，分别是：
1、经验方法：
通过访问有经验的专家、学者，以他们在实践中的经验分析哪项指标项重要、哪项指标项不太重要，从而确定这些指标项的权重系数的大小。
2、多因素统计方法：
事先设计好一些问卷问题，将各项指标项列出来，以最重要、重要、次重要的等级让调查对象打勾，再将调查的结果进行统计，以统计出来的排序指数的大小来确定权重系数的大小。
权重系数是表示某一指标项在指标项系统中的重要程度。
它表示在其它指标项不变的情况下，某一指标项的变化对结果造成的影响。
权重系数的大小与目标的重要程度有关。
对于不同学科和不同年龄阶段，每个指标项的重要程度是不同的，所以各指标项的权重系数必须根据实际情况作出合理的规定。
商品重要性指标权重确定调查问卷
尊敬的先生/女士，感谢您从百忙之中抽出宝贵时间参与本次问卷调研，请您参照下表的打分说明，对指标重要性进行两两比较，将相应的数值填入括号内：
指标权重比较说明表
重要性比较赋值说明
1 前者与后者比重要性一样
3 前者与后者比略显重要
5 前者与后者比显著重要
7 前者与后者比非常重要
9 前者与后者比极度重要
2，4，6，8 代表程度判断的中间值
相应的倒数值
前者与后者比较值为后者
与后者比较值的倒数值
1、购物频率与客单价相比（）
2、销售量与销售额相比（）
3、销售量与毛利率相比（）
4、销售额与毛利率相比（）
5、品项数与品项增长率（）
6、商品对购物者与商品对零售商相比（）
7、商品对购物者与商品对市场相比（）
8、商品对零售商与商品对市场相比（）
9、价格波动与需求波动相比（）
10、价格波动与供应商数量相比（）
11、需求波动与供应商数量相比（）。
调查指标权重及综合评价得分计算方法背景介绍在进行调查研究时，为了深入了解问题、评估绩效或衡量效果，需要通过一系列的指标进行量化分析。
为了综合评价不同指标的重要性，可以通过权重的赋值来体现。
本文将介绍调查指标的选择、权重的确定以及综合评价得分的计算方法。
一、调查指标的选择在进行调查时，首先需要明确研究目的，然后根据目标确定需要评估的指标。
调查指标应该与研究目的相符，能够客观反映研究领域的要素。
通常可以从以下几个方面考虑选择指标：1.反映结果的指标：根据研究目的，选择与结果相关的指标，包括实际产出量、客户满意度、销售额等。
2.反映过程的指标：除了结果指标外，也可以选择反映过程效果的指标。
例如，业务流程时间、客户通过的环节数量等。
3.反映资源利用效率的指标：这类指标通常用于评估资源的合理利用情况。
例如，生产效率、资金利用率等。
4.反映质量的指标：这些指标可以用来评估产品或服务的质量，包括产品缺陷率、服务投诉率等。
5.其他类型的指标：根据具体研究领域的特点，还可以选择其他相关指标，例如环境影响指标、社会效益指标等。
二、权重的确定在评价不同指标时，需要确定权重来反映不同指标的重要性。
权重的确定可以通过以下几种方法：1.主观评价法：通过专家访谈、专家投票等方法，由专家根据自身经验和专业知识确定权重。
2.分配法：根据指标的分配比例，按照特定的原则分配权重。
例如，按照投入资源的比例分配权重。
3.重要性排序法：用心理或社会科学方法，将指标按照重要性进行排序，然后根据排序确定权重。
4.层次分析法：将指标划分为多个层次，通过专家评估确定层与层之间的权重，最终得到指标的权重。
三、综合评价得分的计算方法在确定了调查指标和权重之后，可以通过以下几种方法计算综合评价得分：1.加权求和法：将每个指标的实际值与对应的权重相乘，然后将乘积相加得到综合评价得分。
即：综合得分=指标1实际值*权重1+指标2实际值*权重2+...2.相对权重法：将每个指标的实际值除以对应的权重，得到相对指标值。
不同的计算指标权重的标准
计算指标权重的标准有很多，具体的方法和应用领域各有不同。
以下是一些常见的计算指标权重的方法：
1. 主观赋值法：这种方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，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。
2. 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。
3. 对比强度与冲突性指标法：这种方法中，对比强度使用标准差进行表示，如果数据标准差越大说明波动越大，权重会越高；冲突性使用相关系数进行表示，如果指标之间的相关系数值越大，说明冲突性越小，那么其权重也就越低。
权重计算时，对比强度与冲突性指标相乘，并且进行归一化处理，即得到最终的权重。
4. CRITIC权重法：适用于数据稳定性可视作一种信息，并且分析的指标或因素之间有着一定的关联关系时。
5. 独立性权重法：这是一种客观赋权法。
其思想在于利用指标之间的共线性强弱来确定权重。
如果说某指标与其它指标的相关性很强，说明信息有着较大的重叠，意味着该指标的权重会比较低，反之如果说某指标与其它指标的
相关性较弱，那么说明该指标携带的信息量较大，该指标应该赋予更高的权重。
以上方法各有特点，选择哪种方法取决于具体的数据特征和专业知识。
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方法。
问卷权重系数计算
权重是一个相对的概念,是针对某一指标而言。
某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。
权重表示在评价过程中,是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。
事实上,没有重点的评价就不算是客观的评价。
打个比方说，一件事情,A给它打100分,A的老板给它打60分,如果平均,则是(100+60)/2- -80分。
但因为老板说的话分量比A重，假如老板的权重是2，A是1,这时求平均值就是加权平均了，结果是(100*1 + 60*2)/(1 +2)=73.3分，显然向你的老板那里倾斜了。
假如老板权重是3, A的权重是1, 结果是(100*1+60*3)/(1+3)=70。
这就是根据权重的不同进行的平均数的计算。
专家调查权重法-详解专家调查权重法（Expert Investigation Weight Method）目录• 1 什么是专家调查权重法• 2 专家调查权重法的步骤什么是专家调查权重法该方法主要依据“德尔菲法”的基本原理，选择企业各方面的专家，采取独立填表选取权数的形式，然后将他们各自选取的权数进行整理和统计分析，最后确定出各因素，各指标的权数。
总的来讲，它是一个较科学合理的方法，它集合了各方面专家的智慧和意见，并运用数理统计的方法进行检验和修正。
专家调查权重法的步骤1、准备阶段1）确定取值范围和权数跃值。
根据企业的实际情况，经过专家讨论分析，给定出全部指标的取值区间和区间内的权数跃值。
权数跃值是指假定的相邻权数的差异幅度。
如下图，取值区间为[1，5]，区间内跃值相差0。
25，从数理统计角度来看较为合理，其把握程度较高。
从总体区间看，最重要因素比最次要因素的影响程度大5倍，较为可观。
若x，y，z，m，n分别为五因素的权重，则：x%+y%+z%+m%+n%=100%2）编制权重系数选取表和选取说明。
2、选择阶段1）选择专家。
所选取的专家具有代表性、权威性和认真负责的态度。
专家人数以企业的大小和岗位的复杂程度确定，大体上以10~50为宜，并在企业内进行配额选择，即包含各方面的专家。
2）评价过程。
熟悉、掌握评价标准和岗位评价过程。
要求各位专家在选取权数前要有一个熟悉、掌握评级系统的过程。
3）进行选择运作。
专家在慎重仔细权衡各指标、因素差异的基础上，独立选取，将选取结果填入“权重系数选取表”中（见下表）：3、处理阶段1）处理结果。
对各位专家的选取结果采用加权平均的方法进行处理，可得出最后结果。
计算公式为：式中：——某指标或因素权重系数；x i——各位专家所取权重系数；f i——某权重系数出现的系数。
-全文完-。
评估指标权重方法嘿，咱今儿就来唠唠评估指标权重这档子事儿！你说这评估指标权重，就好像是一场大合唱里每个歌手的音量大小。
要是权重分配得好，那整个表演就和谐动听；要是乱来，那可就成了一团乱麻啦！咱先说说德尔菲法吧。
这就像是一群专家坐在一起开会，每个人都凭着自己的经验和智慧来给各项指标打分。
然后呢，综合大家的意见，得出一个比较靠谱的权重结果。
这就好比是大家一起商量着怎么给一道菜调味，每个人都加点自己喜欢的调料，最后出来的味道说不定还真不错呢！再看看层次分析法。
这就像是盖房子，先把大框架搭起来，然后一层一层地往上盖。
先确定大的目标，然后把它分解成小的指标，再给这些指标排个主次顺序，赋予相应的权重。
就像给房子的不同部分分配不同的重要性一样，承重的柱子肯定比墙上的装饰更重要嘛！还有主成分分析法呢。
这就像是在一堆乱七八糟的东西里找出最关键的几个。
把那些复杂的数据进行一番整理和提炼，找出最能代表整体的几个成分，然后根据它们的重要性来确定权重。
这不就跟我们整理衣柜似的，把常穿的、好看的衣服放在显眼的地方，那些不怎么穿的就塞到角落里去。
那这些方法到底该怎么用呢？这可得根据具体情况来啦！要是面对一些特别专业、复杂的问题，那德尔菲法就挺合适，专家的意见总是有分量的嘛！要是问题层次分明，那层次分析法就派上用场了，一层一层地分析，多清楚呀！要是数据多得让人头疼，那主成分分析法说不定能帮你理清头绪呢！你想想，要是一个评估里，重要的指标权重给低了，不重要的给高了，那结果能靠谱吗？就像一场比赛，本该得高分的选手给了低分，不该得分的却给了高分，那这比赛还有啥公正性可言呢？所以说呀，这评估指标权重可不是随便玩玩的，得认真对待！咱平时生活中不也经常遇到类似的情况吗？比如说选学校，教学质量、师资力量、校园环境这些指标的权重能一样吗？肯定不能啊！再比如找工作，工资待遇、发展空间、工作环境，这些也得好好掂量掂量呀！总之呢，评估指标权重这事儿啊，就像是一场精彩的演出，每个环节都得精心安排，才能呈现出最完美的效果。
专家调查权重法专家调查权重法是一个较科学合理的方法，依据“德尔菲法”的基本原理，选择企业各方面的专家，采取独立填表选取权数的形式，然后将他们各自选取的权数进行整理和统计分析，最后确定出各因素，各指标的权数。
集合了各方面专家的智慧和意见，并运用数理统计的方法进行检验和修正。
一、准备阶段1）确定取值范围和权数跃值。
根据企业的实际情况，经过专家讨论分析，给定出全部指标的取值区间和区间内的权数跃值。
权数跃值是指假定的相邻权数的差异幅度。
如下图，取值区间为[1，5]，区间内跃值相差0。
25，从数理统计角度来看较为合理，其把握程度较高。
从总体区间看，最重要因素比最次要因素的影响程度大5倍，较为可观。
若x，y，z，m，n分别为五因素的权重，则：x%+y%+z%+m%+n%=100%2）编制权重系数选取表和选取说明。
二、选择阶段1）选择专家。
所选取的专家具有代表性、权威性和认真负责的态度。
专家人数以企业的大小和岗位的复杂程度确定，大体上以10~50为宜，并在企业内进行配额选择，即包含各方面的专家。
2）评价过程。
熟悉、掌握评价标准和岗位评价过程。
要求各位专家在选取权数前要有一个熟悉、掌握评级系统的过程。
3）进行选择运作。
专家在慎重仔细权衡各指标、因素差异的基础上，独立选取，将选取结果填入“权重系数选取表”中三、处理阶段1）处理结果。
对各位专家的选取结果采用加权平均的方法进行处理，可得出最后结果。
计算公式为：x——某指标或因素权重系数；xi——各位专家所取权重系数；fi——某权重系数出现的系数。
Ballow认为，企业是选择物流外包还是自营物流，主要考虑的就是物流业务对企业成功的影响程度和企业的物流处理能力。
对于物流会对企业产生较大影响的情况来说，自身物流能力较低，那么适合寻找专业化物流企业建立战略伙伴关系；如果物流对企业影响不大，企业本身物流操作能力也较低，则应选择物流外包：最后物流占企业价值高，影响大，物流能力较强的企业，则选择自营物流。
附录 A 指标体系权重问卷调查表
声明：本调查表仅用于 XXX 企业管理硕士学位论文撰写
1、填表说明
请各位专家按照相对重要性对矩阵表内的各指标进行两两比较，在相应位置填写比较判断结果（可只填对角线空白一侧），重要性比较为竖行指标：（比）横行指标。
此处所运用的层次分析法采用一种多因素、多标准的两两比较方法对一个指标系统列出其各项指标的优先顺序和权重系数。
2、专家判断矩阵（一级指标）
请直接在空格内填上您认为合适的数值，重要性为竖行指标：（比）横行指标。
例如：如您认为一级指标中“性能因素”和“经济因素”相比同等重要则填“1”，“性能因素”稍微重要则填“3”，明显重要则填“5”……以此类推；如您认为两者相比“性能因素”略不重要则填“1/3”，明显不重要则填“1/5”…… 以此类推。
填表方法同上；重要性为竖行指标：（比）横行指标。
请直接在空格内填上您认为合适的数值，例如：如您认为二级指标中“加速体验”和“零噪音”相比同等重要则填“1”，“加速体验”稍微重要则填“3”，明显重要则填“5”……以此类推；如您认为两者相比“加速体验”略不重要则填“1/3”,明显不重要则填“1/5”……以此类推。
省中小企业成长性评价指标权重调查问卷尊敬的专家：
您好！此问卷旨在确定山东省中小企业成长性评价系统中指标项的权重系数，请根据您的经验，按重要程度对所列指标进行评分，本项调查的结果
将作为确定评价指标权重的主要依据。
问卷说明：1、评价指标体系说明本研究建立的中小企业成长性评价
指标体系分为三个层次。
第一层次是由综合财务类、产品与市场、技术创新、可持续开展能力四类评价指标组成，其中可持续开展能力指标为定性
化指标，由四类第二层指标和十二个第三层指标构成。
2、评分标准请按照下表的标度标准(标度值反映了各元素相对重要性
的估量)，对调查表1至表6中各指标之间的相对重要程度关系进行打分。
标度含义标度含义1表示两个因素相比，具有相同重要性
2表示两个因素相比，前者比后者稍显重要3表示两个因素相比，前者比
后者明显重要4表示两个因素相比，前者比后者强烈重要5表示两个因素
相比，前者比后者极端重要倒数假设因素与因素的重要性之比为，那么因
素比拟因素为
3、评分演示说明〔以表1为例〕表的每一行为两个指标相对重要性
判断。
比方，“综合财务类”与“技术创新”指标相比，如您认为“综合
财务类”明显重要，请在该行的“明显重要3:1”列打“√”；反之，如
您认为“技术创新”强烈重要，请在该行的“强烈重要1:4”列打“√”。
每行只有一个选择。
问卷指标权重研究的分析方法问卷指标权重研究的计算方法都有哪些？权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。
某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。
针对量表类问卷，指标权重计算在学术研究和企业研究中都较为常见。
量表类问卷权重研究关注重心在于各个指标的权重得分值，而非影响关系，通过计算各个指标或者题项的权重得分值，最后构建完善的权重体系，并且结合各指标权重情况提供科学建议。
方法分类权重研究分析方法非常多，以及权重研究均针对量表类题项，基本无法对非量表类问卷进行权重体系构建。
针对量表类问卷权重研究方法，根据计算权重时原始数据的来源不同，可以将这些方法分为三类：主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。
主观赋权法：是根据决策者（专家）主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法，常用的主观赋权法包括专家咨询法（Delphi 法）、AHP层次分析法等。
专家咨询法是由多位专家讨论共同决定各指标的权重值情况，而AHP层次分析法也是利用专家打分，并且使用数据计算过程最终生成各指标权重值。
客观赋权法：是根据原始数据之间的关系通过一定的数学方法来确定权重，其判断结果不依赖于人的主观判断，有较强的数学理论依据。
常用的客观赋权法包括因子分析权重构建、熵值法等，因子分析法和熵值法直接使用收集数据进行数据计算，最终生成指标权重值。
组合赋权法：针对主、客观赋权法各自的优缺点，研究人员可以综合使用两种方法，同时基于指标数据之间的内在规律和专家经验对决策指标进行赋权。
具体应用AHP层次分析法，熵值法，组合赋值法均无法直接使用SPSS软件进行计算，AHP层次分析法可以直接通常EXCEL进行矩阵计算，但较为复杂，因而可以使用诸如yaahp软件进行计算。
因子分析法权重计算会结合SPSS软件分析，使用因子分析方法生成结果后，再结合小量数据计算处理生成权重体系。
SPSSAU提供因子分析，熵值法和主成分分析法。
以熵值法为例本部分以熵值法为例，对熵值法计算权重的过程进行具体说明，将从分析方法结合案例的角度进行阐述。
中等职业学校学生实习实训质量评价指标体系权重设计的专家调查问卷尊敬的专家：您好！为了能够较为客观、全面地评价中等职业学校学生实习实训质量，本研究设计了中等职业学校学生实习实训质量评价指标体系。
为了确定各个指标的相对重要程度，本研究拟采用层次分析法设计各指标的权重。
为此，我们设计了下面的专家评价表。
得知您在此方面有较高的学术造诣和实践经验，恳请您抽出一点宝贵时间参阅例表格式要求填写其余表格。
此问卷采取匿名填写，将对您的个人信息予以保密。
XX课题组2016年具体的操作方法：(1)表1是本研究设计的中等职业学校学生实习实训质量评价指标体系：表1中等职业学校学生实习实训质量评价指标体系(2)将各指标之间两两相比，判断一个指标比另一指标的相对重要程度。
重要程度可用1-9的自然数列表示，具体标准见表2。
表2 层次分析法判断矩阵标度及其含义示例：（只做示范，请勿受此干扰）说明：①相对重要性的比较为左栏列因素与第一行因素相比较。
②第二列中的“3”表示“参训指导师资水平”比“校实习实训管理与建设能力”“稍微重要”；第三列中的“1/3”表示“参训指导师资水平”比“参训质量与效益”“稍微不重要”；对角线上的值均为1，表示每个指标与自身相比，处于同等重要地位。
下面是需要您进行比较的一级、二级和三级指标:一级指标的比较概念解释：参训指导师资水平：参加实习实训指导教师的各方面综合能力。
校实习实训管理与建设能力：学校在实习实训过程中的管控能力，以及建设实习实训教学活动的能力。
参训质量与效益：实习实训活动的教学效果与成果。
二级指标的比较1. “参训指导师资水平”中二级指标的比较概念解释：实训师资队伍结构：实习实训指导教师的教师队伍结构与组成。
实训师资教学能力：实习实训指导教师的教学能力。
2.“校实习实训管理与建设能力”中二级指标的比较概念解释：实习教学管理：学校对实习实训教学活动的管理和操控能力。
实训基地建设：进行实习实训教学活动的场所的建设情况。
银行行业评级指标权重调查问卷
尊敬的信贷专家：
您好！为进一步提高行业评级的准确性，需增强行业评级指标权重的科学性。
我部选取层次分析法确定各指标权重，需烦劳各位专家对行业评级指标体系中各指标的重要程度进行专业判断。
因此我部设计如下调查问卷，请您帮助我们完成此调查，十分感谢您对本问卷的帮助与支持，真诚感谢您的参与！
请注意：
1、此次调查中有关行业评级指标体系的结构及指标解释如行业评级指标体系结构图及指标说明所示。
2、请各信贷专家按照问卷内容，分组比较各组中不同指标的重要性，根据指指标的重要程度，给各指标赋予一定的分值，指标得分为1至9之间的整数，分值越大，指标的重要程度越高。
3、需根据被调查人职务确定各调查结果的权重，因此此问卷采取记名调查的方式进行，需被调查人真实填写被调查人信息。
被调查人信息：
专家姓名所在单位职务
1、就行业风险指数而言，请比较下列指标的重要性。
2、就政策风险系数而言，请比较下列指标的重要性。
3、就行业运营风险系数而言，请比较下列指标的重要性。
4、就行业信贷质量风险系数而言，请比较下列指标重要性。
5、就行业财务风险系数而言，请比较下列指标的重要性。
再次感谢各位专家在百忙之中抽出时间完成此问卷！
行业评级指标体系结构图
指标说明。
问卷比例权重定价法
调查问卷数据分析中经常遇到对数据进行加权的问题，什么是加权？沈浩老师博客中这样描述：让一些人变得比另一些人更重要！那为什么要加权？为了让调查数据在特征的分布上更接近实际情况。
比如在会员数据中，男女比例是6:4，而调查问卷的比例是7:3，为了使调查结果更贴近真实，首先需要对问卷进行加权处理，让问卷的分布结构跟实际分布保持一致。
从概念上，加权：通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即加权因子-权重)，使样本呈现希望的相对重要性程度。
通俗一些的公式：设计加权=某个变量或指标的期望比例/该变量或指标的实际比例。
有一家数码产品专营店，它有一大批忠实的会员经常购买。
为了更好的经营好自己即将要开设的网店，在会员中进行了一次购买习惯的问卷调查。
在问卷的校验过程中，他们发现回收的问卷在人口特征的分布上与实际情况不符，会员中男女比例是6:4，而问卷中是7:3，并且男女会员实际在教育水平（1、2、3、4个档）的占比均为2:2:4:2。
考虑到这两个因素可能对分析结果有较大的影响，现在需要对问卷数据进行加权处理，使得加权后的性别和教育水平能够符合实际比例。
汇总问卷数据，计算加权的权重
根据“权重=变量的会员比例/该变量问卷比例”来计算最终的权重（本案例用这个公式）。
熟悉excel电子表格的话，也可以利用excel的透视表功能快速对问卷数据进行汇总并计算权重，这里略过。
表格的“会员比例”即男女会员在教育水平的占比2:2:4:2，男性0.6，女性0.4。
最后一列即根据公式计算而得到的“权重”。
指标权重系数的专家评分问卷
尊敬的专家：
您好！非常抱歉耽误您宝贵的时间来为我填写这份问卷。
问卷设置旨在确定崀山风景名胜区智慧化建设效果评价项目及评价指标的权重系数，本研究的最终评价指标体系如表1所示，请您参照表2的标尺含义，对评价指标的重要性进行评分。
非常感谢您的支持和帮助！
表2 标尺含义表
项目指标的判断矩阵：
A网络基础设施、B智慧旅游服务、C智慧综合管理、D智慧营销体系
表3 项目指标判断矩阵
网络基础设施的判断矩阵：
A1公用电话的设置、A2电话报警点的设置、A3救援投诉电话公示、A4宽带互联网的接入、A5无线网络的覆盖、A6景区LED显示屏的设置
智慧旅游服务的判断矩阵：
B1门户网站的建立与运营、B2网站链接和语言版本、B3门票在线咨询和订购服务、B4旅游产品在线购买服务、B5景区720P全景预览、B6自助取票机的设置、B7电子导游和交通导航、B8景区信息的智能终端发布、B9触摸屏多媒体终端机的设置、B10多媒体展示体验中心建设
表5 智慧旅游服务的判断矩阵
智慧综合管理的判断矩阵：
C1视频监控器的布置与功能C2资源环境设备的布置与功能C3自动识别检票设备的应用C4IP数字广播的覆盖范围C5GPS停车定位与进出电子指示C6摄像头、报警终端的安置
智慧营销体系的判断矩阵：
D1微信公众平台、D2短彩信平台、D3手机APP、D4网络媒体频道、D5互联网门户与论坛、D6景区模拟游戏下载。
