本文转自李政毅博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_710e9b550101aqnv.html

一、熵权法介绍

熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。

熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。

一般来说,若某个指标的信息熵越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到的作用也越大,其权重也就越大。相反,某个指标的信息熵越大,表明指标值得变异程度越小,提供的信息量也越少,在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小。

二、熵权法赋权步骤

1. 数据标准化

将各个指标的数据进行标准化处理。

假设给定了k个指标,其中。假设对各指标数据标准化后的值为,那么

2. 求各指标的信息熵

根据信息论中信息熵的定义,一组数据的信息熵。其中,如果,则定义

3. 确定各指标权重

根据信息熵的计算公式,计算出各个指标的信息熵为 。通过信息熵计算各指标的权重: 。

三、熵权法赋权实例

1. 背景介绍

某医院为了提高自身的护理水平,对拥有的11个科室进行了考核,考核标准包括9项整体护理,并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。

表1 11科室9项护理评价指标得分表

科室 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
A 100 90 100 84 90 100 100 100 100
B 100 100 78.6 100 90 100 100 100 100
C 75 100 85.7 100 90 100 100 100 100
D 100 100 78.6 100 90 100 94.4 100 100
E 100 90 100 100 100 90 100 100 80
F 100 100 100 100 90 100 100 85.7 100
G 100 100 78.6 100 90 100 55.6 100 100
H 87.5 100 85.7 100 100 100 100 100 100
I 100 100 92.9 100 80 100 100 100 100
J 100 90 100 100 100 100 100 100 100
K 100 100 92.9 100 90 100 100 100 100

但是由于各项护理的难易程度不同,因此需要对9项护理进行赋权,以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。
2. 熵权法进行赋权

1)数据标准化

根据原始评分表,对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表

表2  11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表

科室

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

A

1.00

0.00

1.00

0.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

B

1.00

1.00

0.00

1.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

C

0.00

1.00

0.33

1.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

D

1.00

1.00

0.00

1.00

0.50

1.00

0.87

1.00

1.00

E

1.00

0.00

1.00

1.00

1.00

0.00

1.00

1.00

0.00

F

1.00

1.00

1.00

1.00

0.50

1.00

1.00

0.00

1.00

G

1.00

1.00

0.00

1.00

0.50

1.00

0.00

1.00

1.00

H

0.50

1.00

0.33

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

I

1.00

1.00

0.67

1.00

0.00

1.00

1.00

1.00

1.00

J

1.00

0.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

K

1.00

1.00

0.67

1.00

0.50

1.00

1.00

1.00

1.00

3)计算

科室 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
A 0.11 0.00 0.17 0.00 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10
B 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10
C 0.00 0.13 0.06 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10
D 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.09 0.10 0.10
E 0.11 0.00 0.17 0.10 0.15 0.00 0.10 0.10 0.00
F 0.11 0.13 0.17 0.10 0.08 0.10 0.10 0.00 0.10
G 0.11 0.13 0.00 0.10 0.08 0.10 0.00 0.10 0.10
H 0.05 0.13 0.06 0.10 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10
I 0.11 0.04 0.11 0.10 0.00 0.10 0.10 0.10 0.10
J 0.11 0.13 0.17 0.10 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10
K 0.11 0.04 0.11 0.10 0.08 0.10 0.10 0.10 0.10

3)求各指标的信息熵

根据信息熵的计算公式 ,可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下:

表3  9项指标信息熵表

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

信息熵

0.95

0.87

0.84

0.96

0.94

0.96

0.96

0.96

0.96

4)计算各指标的权重

根据指标权重的计算公式,可以得到各个指标的权重如下表所示:

表4  9项指标权重表

W1

W2

W3

W4

W5

W6

W7

W8

W9

权重

0.08

0.22

0.27

0.07

0.11

0.07

0.07

0.07

0.07

3. 对各个科室进行评分

根据计算出的指标权重,以及对11个科室9项护理水平的评分。设Zl为第l个科室的最终得分,则 ,各个科室最终得分如下表所示

表5  11个科室最终得分表

科室

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

得分

95.71

93.14

93.17

92.77

95.84

98.01

90.21

95.17

95.97

97.81

97.02

备注:

1. 

公式:(B2-MIN(B$2:B$12))/(MAX(B$2:B$12)-MIN(B$2:B$12))

2. 

数组公式:-1/LN(11)*(SUMPRODUCT(B30:B40,IFERROR(LN(B30:B40),0)))

3. 

公式:B15/SUM(B$15:B$25)

4. 

公式:(1-B41)/(9-SUM($B$41:$J$41))

5、

公式:=SUMPRODUCT($B$43:$J$43,B2:J2)

最后把EXCEL链接文件也放出来

链接:https://pan.baidu.com/s/1y78cR5prLzFYub0w2lkVVA 
提取码:mc3o

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