主观赋权法是什么

1、主观赋权法是根据决策者主管信息进行赋权的一类方法，典型的主观赋权法比如专家调查法，因此主观赋权法也称专家赋权法，即通过一定方法综合各位专家对各指标给出的权重进行的赋权。

2、主观赋权法是指标赋权法中的一种，目前已有的确定指标属性权重的方法可分为：主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法3大类。

如何确定不同评估主体的权重的方法

目前关于属性权重的确定方法很多，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，其原始数据由专家根据经验主观判断而得到。常用的主观赋权法有专家调查法(Delphi法)、层次分析(AHP ) 项系数法、环比评分法、最小平方法等。

不同的企业确定的权重内容和系数都不一样。

主要有：

1）通过模糊评价来确定权重。先确定企业KPI（关键绩效指标）中与考核相关的指标，如销售收入、经营利润、成本、费用等，然后利用评价的办法（可以设定很好、好、一般、差、很差几个档），然后利用模糊数学（线性代数矩阵）计算各指标的权重。

2）通过专家打分的办法确定权重。在设计的表内划勾

3）利用问卷调查方式确定权重。把问卷结果进行统计，排除顺序，确定权重。

spss聚类分析结果解读

多元分析，又称多变量分析，是用于研究多个变量数据之间的关系，包括了多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析等。本文主要介绍其中两种常见的分析方法：聚类分析和权重分析。

聚类分析，通俗地讲，就是通过计算相关指标，将样本分为几类，使得类与类之间的差异很大，同类样本之间的差异尽可能地小。

聚类分析的分类方法有很多，按功能划分可以分为两类—— 样本聚类 （Q型聚类）和 变量聚类 （R型聚类）。问卷研究中，样本聚类使用频率远高于变量聚类。

按照SPSS软件的功能进行划分，聚类分析分为三类，分别是 两步聚类、K-均值聚类和系统聚类(分层聚类) 。三种聚类方法各有特点，具体情况如下：

Step1： 如果样本数据度量单位不统一，比如有的题项是以七级量表，而有的题项为五级题项。此时应该进行数据处理，即数据标准化处理。

Step2： 由于K-均值聚类法的优点在于速度非常快，因此可以提前进行快速分析，计算不同类别样本数量进行简单判断聚类效果。

Step3： 对比另外两种分析方法时的聚类类别数量情况，综合判断找出最优聚类结果。

Step4： 分析聚类结果结合不同类别样本特征情况，对聚类类别进行有效命名。

Step5： 聚类类别命名。

具体针对聚类分析，上述步骤可能并不完全适用，如果聚类变量中有分类数据，则不能使用K-均值聚类分析。

SPSSAU默认聚类分析使用K-均值聚类方法进行，以下说明均为K-means聚类分析方法

此表主要用于描述聚类分析的基本情况，描述聚类得出类别情况，每个类别人群数量和比例情况等。例如从上表可以看出：聚类得到3类群体，此3类群体的占比分别是35.0%, 29.7%, 35.3%。整体来看， 3类人群分布较为均匀，整体说明聚类效果较好。

此表主要通过方差分析对比每个类别下各题项的特征，探索各个类别的差异，最终可结合各个类别特征进行类别命名。例如从上表可知：聚类类别群体对于所有研究项均呈现出显著性(P<0.05),意味着聚类分析得到的3类群体，在研究项上的特征具有明显的差异性。

权重分析，通过计算各个指标或者题项的权重得分，研究各因素或指标相对与整个体系或某一指标的重要程度。

量表类问卷权重研究方法通常情况下可以分为三类： 主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。

主观赋权法 就是根据决策者（专家）主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法。

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，判断结果不依赖于人的主观判断，有较强的数学理论依据。

组合赋值法 是在主观赋权法（通常是 AHP层次分析法 ）和客观赋权法（通常是因子分析或者 熵值法 ）的权重结果基础上，综合计算出最终权重体系的方法。

用于研究权重的分析方法有很多，这里着重说明几种较为常用的方法，分别为主成分分析、熵值法。

此表用于基三每个成分得分，计算得分后，结合方差解释率，最终即得到综合得分。

其他说明：在进行熵值法之前，如果数据方向不一致时，需要进行提前数据处理，通常为正向化或者逆向化两种处理（统称为数据归一化处理）。

以上提到分析方法都可在SPSSAU中进行分析，详细说明可查看 SPSSAU官网 ，以及可使用SPSSAU上面的 案例数据 ，进行实际的操作分析。

多指标综合评价理论与方法问题研究

多指标综合评价法中常用的确定评价指标权数的方法是：主观赋权、法客观赋权法、组合赋权法。

多指标综合评价是经济统计分析研究工作中经常遇到的问题，如综合实力的比较、经济效益的综合考核、国民经济运行走势的综合判断，等等。

在多指标综合评价中，指标权数的确定是一项最基本也最重要的工作。确定指标权数的方法较多，基本上归结为两大类：主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法有专家评判法、层次分析法等。客观赋权方法目前已提出的也有多种，如主成分分析、因子分析、熵值法等等。

变异系数法

合评价是通过多项指标来进行的。如果某项指标的实际数值够明确区分开各个参评样本，说明该指标在这项评价上的分辨信息丰富，那么，为提高综合评价的区分效度，应给该指标以较大的权数；反之，若各个参评对象在某项指标上的实际数值差异较小，就表明这项指标区分开各参评样本的能力较弱，因此应给该项指标以较小的权数。

极端地，如果某项指标在各参评样本之间根本没有差异，那么在这项评价中就无法排列出各参评样本的优劣来，因而理应给这项评价指标赋以零权。基于上述认识，可根据各指标的变异信息量的大小来确定权数。在统计学中，指标的变异信息量是用方差来衡量的，但由于各指标量纲和数量级的影响，各指标的方差不具有可比性，因此应选用可比的指标变异系数。

加权法是主观赋权方法还是客观赋权方法呢

主观赋权法是根据决策者主管信息进行赋权的一类方法,如二项系数法,层次分析法, 专家调查法。主观赋权法是指标赋权法中的一种，目前已有的确定指标属性权重的方法可分为：主观赋权法、客观赋权法和主客观赋权法（或称为组合赋权法）3大类。

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