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一、单选（10X1’=10’）1.同一个体的各种素养、同一素养的各种成分作为高度统一的有机体存在于个体之中，体现了素养的综合性。
2.素养测评主要是对主体工作前条件的分析与确定。
3.公正性原则：即整个素养测评过程对于每个被测评者来说要求都是一样的，不是对某些人特殊严格而对另一些人却很随意，测评者必需按统一的标准要求进行客观的测评。
4.差异性原则：即要求素养测评既要以差异为依据，又要能够反映被测评之素养的真实差异。
5.在人力资源配置中我们常常须要运用配置性测评。
6.类别量化：就是把素养测评对象划分到事先确定的几个类别中去，然后给每个类别均给予不同的数字。
7.测评标准体系的纵向结构是指在素养测评标准体系中，一般在素养测评目的下规定测评内容，在测评内容下设置测评目标，在测评目标下设置测评项目，在测评项目下设置测评指标。
8.记忆是人脑对过去经验过的事物的反映。
9.实力倾向本身是一种尚未接受教化训练所存在的潜能。
10.明尼苏达操作速度测验是运动技能倾向测验。
11.看法型品德特征：诚恳，主动，勤劳，虚心，圆滑、虚伪、消极、懒散、傲慢。
12.公文处理是评价中心中用得最多的一种测评形式。
二、多选（5X2’=10’）1.素养测评的主要功用：a.评定；b.诊断反馈；c.预料。
2.下列对人员素养测评量化表述正确的是：BDE3.心理测验是指：ABCDE。
4.从记忆层次测评学问有两种基本方式：a.回忆法b. 再认法。
5.品德包括特性倾向与特性心理特征。
6.特性倾向是个体对客观事物的看法和行为的内部动力系统。
7.面试的特点:a.对象的单一性；b.信息的复合性；c.沟通的干脆互动性；d.内容的敏捷性；e.推断的直觉性。
8.评价中心的主要形式：a.公文处理；b.小组探讨；c.管理嬉戏；d.角色扮演；e.面谈模拟；f.事实推断；g.书面案例分析。
9.效度包括内容效度、结构效度、关联效度。
三、填空（10X1’=10’）1.素养的可塑性：个体的素养是在遗传、环境与个人能动性三个因素共同作用下形成和发展的，因而具有可塑性。
层次分析法计算各指标权重层次分析法又称AHP 构权法(Analytic hierarchy process ，简写为AHP)，是将复杂的评价对象排列为一个有序的递阶层次结构的整体，然后在各个评价项目之间进行两两的比较、判断，计算各个评价项目的相对重要性系数，即权重。
AHP 构权法又分为单准则构权法和多准则构权法，在此介绍单准则构权法及具体步骤。
1.确定指标的量化标准。
层次分析法的核心问题是建立一个构造合理且一致的判断矩阵，判断矩阵的合理性受到标度的合理性的影响。
所谓标度是指评价者对各个评价指标（或者项目）重要性等级差异的量化概念。
确定指标重要性的量化标准常用的方法有：比例标度法和指数标度法。
比例标度法是以对事物质的差别的评判标准为基础，一般以5种判别等级表示事物质的差别。
当评价分析需要更高的精确度时，可以使用9种判别等级来评价，见下表。
比例标度值体系别（重要性分数）取值含义1~9标度5/5~9/1标度 9/9~9/1标度 与同等重要 1 1 (5/5=) 1 (9/9=) 比较为重要 3 1.5 (6/4=) 1.286 (9/7=) 比更为重要 5 2.33 (7/3=)1.8 (9/5=) 比强烈重要 7 4 (8/2=) 3 (9/3=) I 比极端重要99 (9/1=) 9 (9/1=) 介于上述相邻两级之间重要程度的比较2、4、6、81.222 (5.5/4.5=) 1.875 (6.5/3.5=)3 (7.5/2.5=) 5.67 (8.5/1.5=) 1.125 (9/8=)1.5 (9/6=)2.25 (9/4=) 4.5 (9/2=) 与比较上述各数的倒数上述各数的倒数上述各数的倒数2.确定初始权数。
初始权数的确定常常采用定性分析和定量分析相结合的方法。
一般是先组织专家，请各位专家给出自己的判断数据，再综合专家的意见，最终形成初始值。
具体操作步骤如下：第一步，将分析研究的目的、已经建立的评价指标体系和初步确定的指标重要性的量化标准发给各位专家，请专家们根据上述的比例标度值表所提供的等级重要性系数，独立地对各个评价指标给出相应的权重。
绩效指标权重设定方法介绍绩效指标的权重是对于各项指标重要程度的权衡和评价，权重的大小反映了企业各项工作的重点、难度以及在资源精力投入上的差别。
不同的权重往往导致不同的评估结果，因此,权重确定是考核指标体系设计中异常关键的一个环节，对于能否准确、客观地反映部门或者员工的实际绩效起着至关重要的作用。
权重体系是因指标体系而变的，先有指标体系,后才有相应的权重体系.指标权重的选择,实际也是对考核指标进行排序的过程。
常用的指标权重设定方法有：主观经验法、层次分析法、权值因子法1、主观经验法是一种主要依靠历史数据和专家直观判断确定权重的简单方法。
这种方法需要企业有比较完整的评估记录和相应的评估结果，它是管理者根据自己的经验对各项评价指标重要程度的认识，或者从引导意图出发对各项评价指标的权重进行分配，也可以是集体讨论的结果。
此法的优点在于决策效率高、成本低、容易为人所接受，适合专家治理型与规模比较小的企业；缺点是获得数据的信度和效度不高,而且有一定的片面性,对管理者的要求很高。
2、层次分析法将绩效指标分解成多个层次,通过两两比较下层元素对于上层元素的相对重要性，将人为的主观判断用数量形式表达和处理以求得绩效指标的权重。
运用用层次分析法最大的优点是实现了定量与定性相结合，精度高，能准确地确定绩效指标的权重，因而使绩效指标间相对重要性得到合理体现，为公正、科学地进行绩效评估奠定了基础。
但此法操作稍显复杂。
层次分析法示例:某公司财务部有10个考核指标，10个考核指标如下表所示,分别为:A-财务预算编制;B—成本费用控制；C—资金管理;D—资产管理；E—产品价格制定；F —财务分析报告;G-会计凭证档案；H—内部审计;I—部门费用控制；J-部门协调步骤如下:步骤二:各指标两两对比评价量化根据以下原则,对各指标进行两两对比评价量化：评判量化等级表步骤三：根据以上各指标的综合指数与综合排序,运用两两比较的方法，建立评价表。
确定权重的7种方法主观赋权德尔菲专家法简介依据“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。
德尔菲法的主要缺点是过程比较复杂，花费时间较长。
实现方法选择专家。
一般情况下，选本专业领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家10-30人左右，需征得专家本人同意。
将待定权重的p个指标和有关资料以及统一的确定权重的规则发给选定的各位专家，请他们独立给出各指标的权数值。
回收结果并计算各指标权数的均值和标准差。
将计算的结果及补充资料返还给各位专家，要求所有的专家在新的基础上确定权数。
重复3和4步骤，直至各指标权数与其均值的离差不超过预先给定的标准为止，也就是各专家的意见基本趋于一致，以此时各指标权数的均值作为该指标的权重。
此外，为了使判断更加准确，令评价者了解己确定的权数把握性大小，还可以运用“带有信任度的德尔菲法”，该方法需要在上述第5步每位专家最后给出权数值的同时，标出各自所给权数值的信任度。
这样，如果某一指标权数的任任度较高时，就可以有较大的把握使用它，反之，只能暂时使用或设法改进。
AHP层次分析法简介层次分析法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各指标的重要程度。
但该方法主观因素对判断矩阵的影响很大，当决策者的判断过多地受其主观偏好的影响时，结果不够客观。
实现方法构建层次评价矩阵构造判断矩阵构造判断矩阵就是通过各要素之间相互两两比较，并确定各准则层对目标层的权重。
简单地说，就是把准则层的指标进行两两判断，通常使用Santy的1-9标度方法给出。
对于m 个指标，构建m*m的判断矩阵，并使用确定的标度方法完成该判断矩阵A。
3. 层次单排序根据构成的判断矩阵，求解各个指标的权重。
有两种方式，一种是方根法，一种是和法。
方案层权重怎么计算在决策分析和风险评估中，方案层权重的计算是一项关键任务。
方案层权重衡量了不同方案在整体决策中的重要性和贡献程度。
本文将介绍如何计算方案层权重，并提供一些常用的计算方法。
什么是方案层权重？方案层权重是指在决策过程中确定各个方案的相对重要性和贡献程度的指标。
通过计算方案层权重，可以帮助决策者更好地了解不同方案的优劣和综合价值，从而做出更准确的决策。
方案层权重的计算方法在实际应用中，有多种方法可以计算方案层权重。
下面介绍两种常用的计算方法：主观权重法和客观权重法。
主观权重法主观权重法是一种基于专家判断的计算方法。
这种方法适用于无法直接测量或计算的指标，依赖于决策者的主观意见和经验。
主观权重法的计算步骤如下：1.确定参与决策的专家小组。
2.列出所有与决策相关的指标，并对每个指标进行评估。
3.为每个指标分配一个权重，该权重表示该指标在整体决策中的重要性。
权重通常在0到1之间，总和为1。
4.通过专家小组讨论和共识达成，确定每个指标的权重。
客观权重法客观权重法是一种基于数据分析的计算方法。
这种方法适用于指标的数据可获得并进行定量分析的情况。
客观权重法的计算步骤如下：1.确定所有与决策相关的指标，并获取相应的数据。
2.对每个指标进行标准化处理，使其具有可比性。
3.根据指标数据的重要性，为每个指标分配一个权重。
权重可以通过统计分析、回归分析或其他数学模型来确定。
4.根据权重和指标值，计算每个方案的加权得分，并归一化处理。
方案层权重的应用方案层权重的计算结果可以应用于一个或多个决策模型中，帮助决策者更好地评估和比较不同方案的优劣。
以下是方案层权重的一些常见应用：•优先级排序：通过比较方案的权重，可以确定各个方案的优先级顺序。
•效益评估：方案层权重可以作为衡量方案综合效益的指标，帮助选择最优方案。
•风险评估：方案层权重可以作为风险评估模型中的重要参数，用于计算整体风险。
•资源分配：通过比较方案的权重，可以合理分配有限的资源，以达到最佳的整体效果。
主观客观权重公式主观客观权重公式是一种用于建立主观和客观因素之间相对权重关系的数学模型。
在许多领域中，如决策分析、问题求解和评估等，主观和客观因素的权重关系对于准确判断和决策至关重要。
下面将介绍一种常用的主观客观权重公式。
1.收集数据和信息：首先，需要收集各种相关的数据和信息，包括主观和客观因素。
主观因素是指个人的意见、经验、价值观等，而客观因素是指可以精确测量和验证的数据。
2.主观权重确定：主观权重是指个体或专家根据他们的主观判断给予因素的相对重要性。
主观权重可以通过专家访谈、问卷调查等方法获得。
3.客观权重计算：客观权重是指通过数学方法获得的权重，可以通过各种统计和分析技术来计算。
常用的方法包括层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等。
这些方法通过对各项指标的重要程度进行比较和计算，得出客观权重。
4.主观客观权重融合：将主观权重与客观权重结合起来，可以使用加权平均法或其他融合方法，根据个体或特定需求确定主观和客观因素的权重。
下面以一个简单的例子来说明主观客观权重公式的应用。
假设我们要评估一辆汽车的性能，我们收集了以下三项主观指标和三项客观指标：主观指标：1.外观设计（1-10分）：9分2.驾驶舒适度（1-10分）：8分3.品牌知名度（1-10分）：7分客观指标：1. 最高时速（km/h）：200km/h2. 平均油耗（L/100km）：7L/100km3.安全评级（1-5级）：4级我们假设主观因素对于该评估的相对重要程度为0.6，客观因素的相对重要程度为0.4首先，我们将主观指标的分数除以总分数，得出主观权重：外观设计的主观权重=9/(9+8+7)=0.33驾驶舒适度的主观权重=8/(9+8+7)=0.31品牌知名度的主观权重=7/(9+8+7)=0.26然后，我们计算客观指标的相对权重：最高时速的客观权重=200/(200+7+4)=0.97平均油耗的客观权重=7/(200+7+4)=0.03安全评级的客观权重=4/(200+7+4)=0.01接下来，我们将主观权重和客观权重按照相对重要程度进行融合：外观设计和最高时速的综合权重=0.6*0.33+0.4*0.97=0.67驾驶舒适度和平均油耗的综合权重=0.6*0.31+0.4*0.03=0.38品牌知名度和安全评级的综合权重=0.6*0.26+0.4*0.01=0.24通过以上计算，我们获得了主观和客观因素的相对权重。
权重的计算方法举例权重：反映指标在指标体系中重要性程度的数量。
研究问题：择偶指标体系权重集计算1.外貌（身高、体重、长相魅力）2.性格（情绪稳定性、性格匹配性、性格魅力）3.成就（才华、财富）4.潜力（升值空间）一、定量统计法假定随机抽取50名男大学生，50名女大学生，填写一份调查问卷，结果如表1所示：表1 100名大学生对择偶指标体系重要性的评价结果第一步：以67%（2/3）为界限，若选择“重要”、“非常重要”、“极为重要”的比例合计小于67%，则删除该指标。
由表1知，4个指标累计比例均大于67%，均应保留。
第二步：把不重要赋值1，有点重要赋值2，重要赋值3，非常重要赋值4，极为重要赋值5，若仅选择重要及以上数据进入统计，则这三种选项的权重分别为：3/（3+4+5）=0.25；4/（3+4+5）=0.33；5/（3+4+5）=0.42。
第三步：计算每个指标的权重。
指标1的权重=（40*0.25+30*0.33+20*0.42）/{（40*0.25+30*0.33+20*0.42）+（30*0.25+40*0.33+10*0.42）+（40*0.25+30*0.33+10*0.42）+（30*0.25+40*0.33+20*0.42）} = 28.3/（28.3+24.9+24.1+29.1）=28.3/106.4=0.266指标2权重=24.9/106.4=0.234指标3权重=24.1/106.4=0.226指标4权重=29.1/106.4=0.274二、专家评定法假设请三位专家对4个指标进行评价，结果如表2所示。
表2 专家评定结果表第一步，请每位专家就4个指标的重要性打分，4个指标评分的总和为100。
第二步，计算每一指标的均值，见最后一列。
第三步，计算4个指标的权重。
指标1权重30/100=0.30指标2权重26.67/100=0.27指标3权重23.33/100=0.23指标4权重20/100=0.20三、对偶比较法假设请三位专家对4个指标进行对偶比较，专家甲结果如表3所示。
[转载]指标权重确定⽅法之优序图原⽂地址：指标权重确定⽅法之优序图作者：李政毅SLog⼀、优序图法介绍优序图法最早是由美国穆蒂提出的，是基于主观判断的⼀种⽅法，需要具有⼤量的积累经验。
1.优序图法原理简介优序图法是通过对多个指标或⽬标进⾏两两相对⽐较，最后给出重要性次序或者优先次序。
该⽅法应⽤较为简便，既能处理定性问题，⼜能处理定量问题。
优序图法由多个专家对系统指标或者⼯程⽅案，针对⽬的进⾏两两对⽐，最终确定系统指标重要程度或者⼯程⽅案优劣次序，以便对系统进⾏评价或者对⼯程⽅案决策进⾏优先排序。
2.优序图法步骤假设需要对系统指标X1、X2、……X n进⾏重要性排序1)画棋盘图，并进⾏两两对⽐将需要对⽐的指标分别放⼊棋盘图的第⼀列和第⼀⾏，如下图1所⽰：图1.指标对⽐棋盘图X1X2…X nX1X2…X n专家对指标进⾏两两对⽐，若指标X i⽐指标X j重要，则X i得1分；若同等重要，则X i得0.5分；若指标X j⽐指标Xi重要，则X i得0分。
假设专家对指标评分结果如下所⽰：图2.指标对⽐评分结果X1X2…X nX1A11A12A1nX2A21A22A2n…X n A n1A n2A nn2)计算各指标得分将每项指标的评分进⾏横向求和，得到指标的最终得分。
3)根据得分进⾏排序，确定指标重要性下⾯来看⼀下优序图法在指标权重确定中的实际应⽤。
⼆、优序图法在指标权重确定中的应⽤1.背景介绍某电脑⽣产⼚商开发了⼀款新式电脑，⽬前需要该电脑与其竞争对⼿⽬前正在畅销的某型号电脑进⾏对⽐，判断是否具有竞争优势。
下⾯是调查得到的对⽐数据：表1两款电脑指标满意度得分指标本公司产品满意度竞争对⼿产品满意度指标本公司产品满意度竞争对⼿产品满意度处理器类型510处理器106内存容量76存储容量59操作系统75续航时间77数据接⼝109屏幕分辨率1010摄像头88产品尺⼨1010然⽽各指标对消费者选择电脑的影响程度不同，因此需要综合所有指标才能对两款电脑竞争强弱进⾏评价。
确定权重的7种方法表7-1 地质环境质量评价定权方法一览表一、专家打分法专家打分法即是由少数专家直接根据经验并考虑反映某评价观点后定出权重，具体做法和基本步骤如下：第一步选择评价定权值组的成员，并对他们详细说明权重的概念和顺序以及记权的方法。
第二步列表。
列出对应于每个评价因子的权值范围，可用评分法表示。
例如，若有五个值，那么就有五列。
行列对应于权重值，按重要性排列。
第三步发给每个参予评价者一份上述表格，按下述步骤四~九反复核对、填写，直至没有成员进行变动为止。
第四步要求每个成员对每列的每种权值填上记号，得到每种因子的权值分数。
第五步要求所有的成员对作了记号的列逐项比较，看看所评的分数是否能代表他们的意见，如果发现有不妥之处，应重新划记号评分，直至满意为止。
第六步要求每个成员把每个评价因子（或变量）的重要性的评分值相加，得出总数。
第七步每个成员用第六步求得的总数去除分数，即得到每个评价因子的权重。
第八步把每个成员的表格集中起来，求得各种评价因子的平均权重，即为“组平均权重”。
第九步列出每种的平均数，并要求评价者把每组的平均数与自己在第七步得到的权值进行比较。
第十步如有人还想改变评分，就须回到第四步重复整个评分过程。
如果没有异议，则到此为止，各评价因子（或变量）的权值就这样决定了。
二、调查统计法具体作法有下面四种。
1．重要性打分法：重要性打分法是指要求所有被征询者根据自己对各评价因子的重要性的认识分别打分，其步骤如下：a.对被征询者讲清统一的要求，给定打分范围，通常1~5分或1~100分都可。
b.请被征询者按要求打分。
c.搜集所有调查表格并进行统计，给出综合后的权重。
2．列表划勾法：该方法如图7-2所示。
事先给出权值，制成表格。
由被调查者在认为合适的对应空格中打勾。
对应每一评价因子，打勾1~2个，打2个勾表示程度范围。
这样就完成一个样本的调查结果。
在样本调查的基础上，除采用一般的求个样本的均值作为综合结果外，还可采用如下方法：图7-2 列表划勾法示意图备择程因子序号度W 1 2 3 …m-1 m0.2 √√√0.4 √√√0.6 √√0.8 √1.0a.频数截取法频数截取法的主要步骤如下：第一步：列中值频率分布表，见表7-2。
确定权重的7种方法1.主观权重法：这是最直观的一种方法，根据个人对目标的重要程度进行评估，通过主观判断来确定权重。
例如，在制定年度目标时，可以根据个人对各个目标的认知和理解程度，以及对目标达成所产生的影响来确定权重。
然而，主观权重法容易受到个人偏见和主观感受的影响，可能导致权重偏差。
2.专家评估法：这种方法是通过专家的判断和意见来确定权重。
根据专家的经验和知识，对目标的重要性进行评估，并由专家组成的小组共同确定权重。
这种方法相对来说更客观一些，但仍然存在一定的主观性。
3.层次分析法：层次分析法是一种结构化的决策方法，通过对目标的层次结构进行分解和比较，确定权重。
该方法首先将目标层次结构化，然后通过两两比较各层目标的重要程度，最终计算权重。
这种方法可以量化和系统地确定权重，但需要耗费大量的时间和人力资源。
4.财务指标法：对于财务目标，可以采用财务指标来确定权重。
根据目标的财务影响和与其他目标的关联性，可以为各个目标分配不同的权重。
例如，对于利润目标，可以计算其在总利润中所占的比例来确定权重。
5.成本效益法：成本效益法是一种以成本和效益为基础来确定权重的方法。
通过对目标所产生的成本和效益进行评估和比较，可以确定目标的权重。
例如，对于一个投资项目，可以根据项目的投资成本和预期收益来确定权重。
6.数据分析法：借助数据分析来确定权重是一种较为客观的方法。
通过收集相关数据，如市场份额、销售额、客户满意度等，通过统计分析和数据建模，可以确定目标的权重。
这种方法能够基于实际数据来确定权重，但需要一定的数据分析能力和工具支持。
7.优先级排序法：这种方法是一种简单直观的确定权重的方法。
将各个目标按照其重要性进行排序，将最重要的目标权重设为最高，最不重要的目标权重设为最低，并按照一定的比例进行分配。
这种方法可以快速确定权重，但在权重间的差异较大时，可能对具体的权重比例不够精确。
综上所述，确定权重的方法有很多，每种方法都有其优缺点，适用于不同的情况。
确定权重的7种方法表7-1 地质环境质量评价定权方法一览表一、专家打分法专家打分法即是由少数专家直接根据经验并考虑反映某评价观点后定出权重，具体做法和基本步骤如下：第一步选择评价定权值组的成员，并对他们详细说明权重的概念和顺序以及记权的方法。
第二步列表。
列出对应于每个评价因子的权值范围，可用评分法表示。
例如，若有五个值，那么就有五列。
行列对应于权重值，按重要性排列。
第三步发给每个参予评价者一份上述表格，按下述步骤四~九反复核对、填写，直至没有成员进行变动为止。
第四步要求每个成员对每列的每种权值填上记号，得到每种因子的权值分数。
第五步要求所有的成员对作了记号的列逐项比较，看看所评的分数是否能代表他们的意见，如果发现有不妥之处，应重新划记号评分，直至满意为止。
第六步要求每个成员把每个评价因子（或变量）的重要性的评分值相加，得出总数。
第七步每个成员用第六步求得的总数去除分数，即得到每个评价因子的权重。
第八步把每个成员的表格集中起来，求得各种评价因子的平均权重，即为“组平均权重”。
第九步列出每种的平均数，并要求评价者把每组的平均数与自己在第七步得到的权值进行比较。
第十步如有人还想改变评分，就须回到第四步重复整个评分过程。
如果没有异议，则到此为止，各评价因子（或变量）的权值就这样决定了。
二、调查统计法具体作法有下面四种。
1．重要性打分法：重要性打分法是指要求所有被征询者根据自己对各评价因子的重要性的认识分别打分，其步骤如下：a.对被征询者讲清统一的要求，给定打分范围，通常1~5分或1~100分都可。
b.请被征询者按要求打分。
c.搜集所有调查表格并进行统计，给出综合后的权重。
2．列表划勾法：该方法如图7-2所示。
事先给出权值，制成表格。
由被调查者在认为合适的对应空格中打勾。
对应每一评价因子，打勾1~2个，打2个勾表示程度范围。
这样就完成一个样本的调查结果。
在样本调查的基础上，除采用一般的求个样本的均值作为综合结果外，还可采用如下方法：图7-2 列表划勾法示意图备择程因子序号度W 1 2 3 …m-1 m0.2 √√√0.4 √√√0.6 √√0.8 √1.0a.频数截取法频数截取法的主要步骤如下：第一步：列中值频率分布表，见表7-2。
小麦育种目标性状几种权重确定方法的比较小麦是全球最重要的粮食作物之一，因此小麦育种一直是农业研究的重点之一。
随着现代技术的快速发展，提高小麦品质和产量的目标越来越受到农业学者们的重视。
为了实现小麦育种目标，研究者需要对小麦主要性状的权重进行合理的确定。
本文将介绍几种常见的小麦育种目标性状权重确定方法，并对它们进行比较。
方法一：基于专家问卷调查的方法这种方法是通过专家的调查问卷来确定各个性状的权重。
专家的意见根据其在小麦育种领域的知名度和经验来判断，问卷中通常包括对小麦各个性状进行评估，并根据调查结果来确定各性状的权重。
该方法的优点是可以较快地确定性状的权重，节省时间和资源。
缺点是可能存在专家意见误差或不完全一致，且该方法无法全面评估种质资源的优劣程度。
方法二：基于相关分析的方法该方法是采用相关分析方法，分析各小麦性状之间的关系，并据此确定其权重。
根据相关分析的结果，权重越高的性状与目标性状之间的相关性越大，越有助于实现小麦育种目标。
该方法的优点是能够较为准确地评估各个性状之间的相关性，可以确定各个性状的相对权重。
但其缺点是只考虑了各性状之间的线性关系，不能全面评估各个性状对目标性状的综合影响。
方法三：基于主成分分析的方法该方法是通过对多个不同性状的数据进行主成分分析，提取出影响目标性状最大的一些主成分，再根据主成分的系数来确定性状的权重。
该方法的优点是可以综合评估各小麦性状的影响，同时减少数据维数，便于数据处理。
但其缺点是主成分分析受数据样本大小和指标选择的影响较大，容易出现误判情况。
方法四：基于贡献度的方法该方法是将各小麦性状的贡献度分别计算出来，根据其大小确定各个性状的权重。
贡献度包括直接贡献和间接贡献两个方面，直接贡献是指性状对目标性状的直接影响，而间接贡献则是指该性状与其他性状之间的关系，对目标性状的影响。
该方法的优点是可以全面评估各小麦性状对目标性状的贡献度，准确地确定性状的权重。
缺点是计算比较复杂，需要较强的统计学知识支持。
确定权重的7种方法表7-1 地质环境质量评价定权方法一览表一、专家打分法专家打分法即是由少数专家直接根据经验并考虑反映某评价观点后定出权重，具体做法和基本步骤如下：第一步选择评价定权值组的成员，并对他们详细说明权重的概念和顺序以及记权的方法。
第二步列表。
列出对应于每个评价因子的权值范围，可用评分法表示。
例如，若有五个值，那么就有五列。
行列对应于权重值，按重要性排列。
第三步发给每个参予评价者一份上述表格，按下述步骤四~九反复核对、填写，直至没有成员进行变动为止。
第四步要求每个成员对每列的每种权值填上记号，得到每种因子的权值分数。
第五步要求所有的成员对作了记号的列逐项比较，看看所评的分数是否能代表他们的意见，如果发现有不妥之处，应重新划记号评分，直至满意为止。
第六步要求每个成员把每个评价因子（或变量）的重要性的评分值相加，得出总数。
第七步每个成员用第六步求得的总数去除分数，即得到每个评价因子的权重。
第八步把每个成员的表格集中起来，求得各种评价因子的平均权重，即为“组平均权重”。
第九步列出每种的平均数，并要求评价者把每组的平均数与自己在第七步得到的权值进行比较。
第十步如有人还想改变评分，就须回到第四步重复整个评分过程。
如果没有异议，则到此为止，各评价因子（或变量）的权值就这样决定了。
二、调查统计法具体作法有下面四种。
1．重要性打分法：重要性打分法是指要求所有被征询者根据自己对各评价因子的重要性的认识分别打分，其步骤如下：a.对被征询者讲清统一的要求，给定打分范围，通常1~5分或1~100分都可。
b.请被征询者按要求打分。
c.搜集所有调查表格并进行统计，给出综合后的权重。
2．列表划勾法：该方法如图7-2所示。
事先给出权值，制成表格。
由被调查者在认为合适的对应空格中打勾。
对应每一评价因子，打勾1~2个，打2个勾表示程度范围。
这样就完成一个样本的调查结果。
在样本调查的基础上，除采用一般的求个样本的均值作为综合结果外，还可采用如下方法：图7-2 列表划勾法示意图备择程因子序号度W 1 2 3 …m-1 m0.2 √√√0.4 √√√0.6 √√0.8 √1.0a.频数截取法频数截取法的主要步骤如下：第一步：列中值频率分布表，见表7-2。
记对应第个评价因子第个样本给的权值区间数为〔〕，＝1，2，…，相对表中征询权值的几个区间，计算每一征询权值区间中所包含样本权值的频数，并推求相对频数，把计算结果填入表中。
第二步：画相对频数分布曲线图。
以征询权值区间为横坐标，纵坐标为相对频数画出曲线图。
表7-2 频数截取法中值频率分布表征询权值频数相对频数0~0.10.1~0.20.2~0.30.3~0.40.4~0.50.5~0.60.6~070.7~0.80.8~0.90.9~1.0∑N 1第三步：考虑一般截取相对频率在0.5以上的λ值，即至少有一半以上人员的意见。
表7-2中取入值为0.7，则对应的征询权值区间约为〔0.46，0.72〕。
第四步：对所有落在该截取区间内的权值数求平均值，作为该评价因子个样本的综合意见。
b.模糊聚类分析求均值法模糊聚类分析求均值法的具体步骤如下。
第一步：对基础数据x作极值标准化处理。
（7-3）当时，；当时，。
第二步：标定。
即算出衡量被分类对象与间相似程度的相似系数，这里采用下式求：（7-4）式中：——变量，的第个样本，这里；。
第三步：验证相似系数公式满足反身性和对称性，即。
第四步：对模糊关系矩阵进行变换，使之成为模糊等价关系。
采取矩阵自乘方法，当时，即为模糊等价关系。
最后选取阈值λ进行截取，即得到所需的分类，而后在所取的一大类中求均值作为模糊权。
当用于对集值（这里为区间数）的个样本进行模糊聚类分析时，即在如上步骤中，把区间右端点和左端点各看作分类指标，则由组〔〕，）进行分类。
而后，可用数目最多样本的一类求权值，再取中间值作为最后权值。
c.中间截取求均值法该方法的步骤为：第一步：记第个评价因子第个样本的模糊数为〔〕，则（7-5）记；第二步；对于给定的阈值λ，当（）≤λ时，认为个样本取值较集中，直接求第评价因子的权值，有（7-6）当｜()｜＞λ时，去掉对应的，和对应、，再计算新的和。
再计算()，若≤λ，则按前述方法求对应的区间数。
若仍大于λ，再去掉对应的、值。
以此类推，求得个样本对第个评价因子意见较集中的权值估计。
三、序列综合法该类方法的定权因子就是评价因子的某些定量的性状指标，其思路就是根据这些定量数据的大小排序后给对应分数，而后综合这些分数定权值。
1. 单定权因子排序法：即当定权因子只有一个时的序列综合法。
其步骤为：第一步，明确定权因子的物理含义，统一度量单位，排序；第二步，根据数值大小范围和排序结果对应分数或级别；第三步，根据以上分级结果定权。
2. 多定权因子排序法：即当定权因子有两个以上时的序列综合法，其步骤为：第一步，明确（）定权因子的物理意义，分别统一度量单位后，按大小分别排序；第二步，根据排序结果，给定对应序列值并列表；第三步，计算每一评价因子所有序列值的和；第四步，归一化后得个评价因子的权值。
四、公式法自变量即为定权因子，其计算结果为权值。
一般每个评价因子计算一次，个评价因子分别计算得到的权值，而后所有评价因子归一化后得最后结果。
一般常见的有下列公式：1. 三元函数法：选择三个定权因子，即超标率、评价标准、和明星显危害浓度，故该定权公式称为三元函数式，第个评价因子的权重为（7-7）2. 概率法：已知某评价因子实测数据的平均值为，标准差为，评价标准为，则（7-8）3. 相关系数法：该方法计算权值考虑不同评价因子间的相关作用，引入相关系数定权，其公式为：（7-9）式中：—评价因子与的相关系数；─分别为两评价因子的实测数据。
4. 信息量法：考虑各评价因子对环境质量提供的信息量，其公式为（7-10）或（7-11）式中－评价因子的概率，目前有三种计算方法，即（7-12）或（7-13）或（7-14）式中：——评价因子的实测数据；——其环境背景值；——其评价标准。
这样，权值的计算方法便有三种。
这三种方法各有合理之处，其原理已经进行详细探讨。
计算出的权值是相对权，还需作归一化处理。
5. 隶属函数法：权值可以理解为对于“重要”模糊子集的隶属度。
故模糊数学的一套隶属函数中，只要意义相符，就可用于作为定权公式；但有些由于定义域差异要经过一些变换方可应用。
例如，用正弦隶属函数作权函数时，可经如下处理：记评价因子的实际权值为，两极值分别为和，则（7-15）五、数理统计方法前述（第三节）的各种数理统计方法也可用于定权，其原理与步骤与前述基本一致。
例如，用－型因子分析方法定权的步骤是：1. 确定评价因子，得实测数据阵；2. 求得相关系数矩阵；3. 再求得主因子的贡献及累积贡献大于90％（或95％）的前数个主因子的特征值；4. 由各主因子的特征值求其相对权值；5. 由相对权值归一化处理便求得实际权值。
六、层次分析法（AHP法）该方法原理简单，有数学依据，已有广泛应用，但用于地质环境质量评价尚未多见。
其方法大体可分为四个步骤：1. 建立问题的递阶层次结构；2. 构造两两判断矩阵；3. 由判断矩阵计算被比较评价因子的相对权值；4. 计算各层次因子的组合权重。
这里简单介绍只设一个层次层，即单一准则下的相对权值就是组合权值的方法。
其计算过程为：a.对于个评价因子，运用T.L.Satty1~9标度（表7-3）两两比较得到判断矩阵；b.假设有一同阶正则向量，使得存在，解此特征方程所得到的经正规化后即为的权值。
表7-3 层次分析法的判断矩阵标志及其含义含义标度1 表示两个因素相比，具有同等重要性3 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要5 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要7 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素更为重要9 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要2, 4, 6, 8 上述两相邻判断之中值，表示重要性判断之间的过渡性倒数因素与比较得到判断，则因素与比较的判断c.进行一致性和随机性检验。
由于客观事物的复杂及对事物认识的片面性，构造的判断矩阵不一定是一致性矩阵（也不强求是一致性矩阵），但当偏离一致性过大时，会导致一些问题的产生。
因此得到后，还需进行一致性和随机性检验。
检验公式为：（7-16）（7-17）式中：——一致性指标；——最大特征根；为矩阵阶数；——平均随机一致性指标（其值见表7-4）；——随机一致性比率。
只有当时，判断矩阵才具有满意的一致性，所获取值才比较合理。
这种定权方法对于研究地质环境这样的复杂系统是切实可行的。
表7-4 层次分析法中的取值1 2 3 4 5 6 7 8 90.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45七、复杂度分析法该方法的基本思想是：如果某评价因子愈复杂、变化愈大，则它对总体质量的影响就愈大。
故可据诸评价因子的复杂程度，引入复杂度的概念，并由复杂度分布归一化后，求得它的权分布。
复杂度的计算式为（7-18）式中：——j评价因子的复杂度；——该评价因子地区性的最大、最小值（包括评价区外）；——评价区内该评价因子的大小实测数据，可取统计曲线上概率为5％时的数值。
值介于0与1之间，此值愈大愈复杂，反之愈简单。
下面结合实例简述其计算步骤。
第一步：确定评价因子，并计算各评价因子的与值。
某评价区（城市区）地质环境质量评价选取了坡度、相对高度、岩土强度与斜坡稳定度作为评价因子，其各种状态值见表7-5。
表7-5 地区性各评价因子的值与评价区内评价因子的值序号评价因子1 坡度0 902 422 相对高度0 2000 0 3703 岩土强度0 2500 200 12004 斜坡稳定度0 1.0 0.4 0.98 第二步：由第一步表中数据计算各评价因子的复杂度第三步：求权值。
其计算表达式为（7-19）得权分布为 W=〔0.367，0.184，0.315，0.314〕由此可见，对该评价区地质环境质量最重要的是坡度，其次是岩土强度，这与定性分析结果相符。
