1、作用
权重分析是通过熵权法对问卷调查的指标的重要性进行权重输出，根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大， 该指标对综合评价的影响（即权重）就越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。
2、输入输出描述
输入：至少两项或以上的定量变量（正向指标与负向指标），一般要求数据为量表量数据。
输出：输入定量变量对应的权重值。
3、案例示例
案例：数据是 100 个客户的各方面（能力，品格，担保，资本，环境）评分，利用熵权法来计算各个变量（能力，品格，担保，资本，环境）的重要性，即所占的权重。
4、案例数据
权重分析（熵权法）案例数据
模型要求为至少两项或以上的定量变量（正向指标与负向指标），一般要求数据为量表量
数据，可以均为正向指标或负向指标。其中能力，品格，担保，资本，环境均为正向指标。
5、案例操作
Step1：新建分析；
Step2：上传数据；
Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；
Step4：选择【权重分析(熵权法）】；
Step5：查看对应的数据数据格式，【权重分析(熵权法）】要求特征序列为类变量，且至少有两项；
Step6：点击【开始分析】，完成全部操作。
6、输出结果分析
输出结果1：权重分析计算结果
图表说明：上表展示了熵权法的权重计算结果，根据结果对各个指标的权重进行分析。
结果分析：熵权法的权重计算结果显示能力的权重为10.484%、品格的权重为19.313%、担保的权重为28.014%、资本的权重为18.062%、环境的权重为24.128%,其中指标权重最大值为担保(28.014%),最小值为指标能力(10.484%)
输出结果 2：指标重要度直方图
图表说明：可选择直方图、折线图、条形图、饼图四种方式对权值比重进行可视化。上图以直方图为例。
7、注意事项
SPSSPRO 默认会对指标进行正、负向指标处理，通过处理，数据就无需再进一行标准化；
熵权法得到权重值后，此时数据与对应的权重相乘，并且进行累加，最终得到一列数据即为‘综合得分’；
怎么做数据分析熵值法的计算公式上会有取对数，因此如果小于等于 0 的数字取对数，则会出现 null 值，SPSSPRO 采用非负平移进行处理，即如果某列（某指标）数据出现小于等于 0，则让该列数据同时加上一个‘平移值’【该值为某列数据最小值的绝对值+0.01】，以便让数据全部都大于 0，因而满足算法要求。
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