主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法、评价指标体系构建
在科研领域，为了对某个研究主题进行深入的探讨和评估，我们往往需要构建一套科学合理的评价体系，并为其中的各项评价指标赋予相应的权重。比如，在评价一项新技术的性能时，我们可能会考虑其创新性、实用性、成本效益等多个维度。那么，如何为这些维度赋予合适的权重，以更准确地反映新技术的综合性能呢？
今天，我们就来聊聊三类在科研论文中常用的赋权方法：主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，以及如何构建评价指标体系。
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一、八大权重计算方法
科研论文中常用的权重计算方法有以下8种，分别是AHP层次分析法、优序图法、熵值法、主成分分析法、因子分析法、CRITIC权重、独立性权重、信息量权重。其分析原理对比说明如下表：
AHP层次分析法和优序图法为主观赋权法，这两种方法利用数据的大小信息进行权重计算；其余六种为客观赋权法，其中熵值法利用数据熵值信息即信息量大小进行权重计算；主成分分析和因子分析利用数据间相关关系进行权重计算；CRITIC权重、独立性权重、信息量权重利用数据的波动性和相关性进行权重计算。
接下来分别进行介绍。
二、主观赋权法
1、说明
（1）概念：主观赋权法是指采取定性的方式，由专业人士通过打分、评分等方式以个人主观经验对不同指标进行赋权的一类方法。一般指标数据得分越高，相应权重越大，即此类方法利用打分数字的相对大小信息进行权重计算。
（2）局限性：不同专家看法可能不一致，导致存在一定程度的主观随意性；没有利用原始数据所携带的信息。
2、常用方法
主观赋权法在论文中的常用方法有层次分析法、优序图法等。
（1）层次分析法
AHP层次分析法是一种定性和定量结合的计算权重的研究方法，采用两两比较的方法，建立矩阵，利用了数字大小的相对性，数字越大越重要权重会越高的原理，最终计算得到每个因素的重要性，比较适合解决难以用定量方法应对的问题。层次分析法在论文中使用频率很高。
（2）优序图法
优序图法的原理是用矩阵图示的办法两两比较分析各因素对目标的重要程度。由于层次分析法在实际调查时经常遇到由于被调查者相关知识不扎实导致判断矩阵不能通过一致性检验的问题，相比之下，优序图法更易理解、操作简便、结果可信度也较高。
三、客观赋权法
1、说明
（1）概念：由于主观赋权法在赋权方面的主观性和随意性，人们开始转向用客观的方法进行权重计算。客观赋权法是一种定量分析方法，它基于指标数据信息，通过建立一定的数理推导计算出权重系数。
（2）局限性：客观赋权法也存在自身的缺点，比如仅仅以数据说话，忽视了决策者的知识与经验等主观偏好信息，把指标的重要性同等化，有时会出现权重系数不合理的现象。
2、常用方法
客观赋权法在科研论文中常用的方法包括：熵值法、主成分分析法、因子分析法、CRITIC权重、独立性权重、信息量权重。这六种方法按照计算原理的不同可分为三类。
（1）熵值法
熵值法利用数据熵值信息即信息量大小进行权重计算。此类方法适用于数据之间有波动，同时会将数据波动作为一种信息的方法。熵值法在论文中使用频率很高。
（2）主成分分析和因子分析
主成分分析法和因子分析法确定权重时利用了数据降维处理原理，主要利用特征根、方差解释率、载荷系数进行权重计算。
（3）CRITIC权重、独立性权重、信息量权重
这三种权重确定方法，主要利用数据的波动性或数据之间的相关关系情况进行权重计算。其中，独立性权重法使用复相关系数计算权重；信息量权重法使用数据变异系数计算权重；而 CRITIC 权重法则是综合数据的波动性和指标间的相关性计算权重。
独立性权重法、信息量权重法的使用范围相对较小，使用时应谨慎，CRITIC权重法使用范围较广，得到了广泛使用。
四、组合赋权法
1、说明
为消除主观赋权法和客观赋权法的缺陷，第三类赋权法—组合赋权法应运而生。
组合赋权法能一定程度上减少了主观随意性影响，同时也综合考虑到了决策者对属性的偏好
。
举例：同时使用熵值法和AHP法， AHP法能够体现专家对不同指标的经验，熵值法可以反映出数据本身提供的信息量特征，两者结合使用不仅可以减少AHP法赋权的主观性，也会减少数据变化导致权重的波动。
2、组合权重计算方法
分别使用主观赋权法和客观赋权法进行指标权重的计算，然后再进行组合赋权。最终组合权重的计算方法有很多种，比如
加法合成法、乘法合成法、极差最大化、矩阵思想、距离函数法
等等。具体在论文写作时使用哪种组合方法可以参考相关领域的参考文献。
郭旭.主客观组合赋权法导向的城市更新潜力研究——以上海市苏州河沿岸地区为例[C]
五、评价指标体系构建
评价指标体系的构建，
在知网中选取一篇使用AHP层次分析法和熵值法进行组合赋权，构建评价指标体系的文章进行分析，其部分目录如下：
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组合赋权法构建评价指标体系的关键步骤一般可分为四大部分。分别为评价指标体系构建、层次分析法确定权重、熵值法确定权重、组合权重确定（权重计算的方法可换，并不唯一）。
1、评价指标体系构建
首先需要基于一定的思想和原则进行评价指标体系的构建，先搭建一个框架，通常包括
目标层、准则层（一级指标）、方案层（二级指标）
，如下图：
-
目标层：只有一个，一般指研究或分析目的。
-
准则层：指影响目标决策的因素，或实现目标的中间环节，可以有多个。
-
方案层：指具体可供选择的方案措施底层指标，由此构成了一个层次结构模型，上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。
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第一步寻找指标构建评价指标体系并且收集相关数据，这步由研究者结合论文研究目的自行处理，建议多阅读、参考一些相关论文进行研究。
2、层次分析法确定主观权重
评价指标体系构建完成后，先使用层次分析法（或者优序图法等）计算指标主观权重。
层次分析法计算指标权重时，一般先计算一级指标权重，再依次计算二级指标权重，然后将一级指标权重和二级指标权重相乘得到综合权重
。本案例中，首先一级指标B1、B2、B3构造判断矩阵计算权重值；然后B1的下属二级指标C1~C4构造判断矩阵计算权重值，B2的下属二级指标C5~C8构造判断矩阵计算权重值，B3的下属指标C9~C13构造判断矩阵计算权重值。最后将一级指标权重和二级指标权重相乘得到综合权重，整理成下表：
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主观权重计算完成后接下来计算客观权重。
3、熵值法确定客观权重
使用熵值法（或其他方法）计算指标的客观权重。组合赋权时熵值法计算权重一般绝大多数文献都是直接计算二级指标权重值，计算出的权重结果如下表：
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此时主观权重和客观权重都已经得到，接下来就是将两次权重结果进行组合，计算最终的组合权重也称综合权重。
4、组合权重计算方法
正如上文提到的，
组合权重计算方法有很多种，没有一个固定的选择标准
。如加法合成法、乘法合成法、极差最大化、矩阵思想等等。比如本案例中使用的方法为乘法合成法，最终计算得到组合权重，将结果整理成下表：
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