综合评价是一种系统化、规范化的方法，用于同时对多个指标、多个单位进行评价。此方法不仅限于单一策略，而是涵盖了一系列多样的评价方法，例如层次分析法、模糊综合评价法、熵值法、主成分法等。
在上述综合评价方法中，综合得分常被用作衡量各评价对象优劣的统一指标。通过对综合得分的计算和排名，可以找出最优的方案。
本文将详细介绍如何计算各类综合评价方法的综合得分，并着重讲解如何使用SPSSAU快速输出这些综合得分。
文章将综合评价方法分为四类进行介绍：第一类包括主成分分析和因子分析；第二类是熵值法和耦合协调度；第三类为模糊综合评价法；第四类则包括CRITIC权重、独立性权重以及信息量权重法。
一、主成分分析与因子分析
在SPSSAU中，主成分分析和因子分析均提供两个保存选项：“保存成分（因子）得分”和“保存综合得分”。
其中，“成分得分”可用于主成分回归，通过系统生成的成分得分数据进行线性回归来解决共线性问题。结合方差解释率，这些成分得分可进一步用于计算综合得分，当然SPSSAU系统也可直接保存综合得分。
综合得分的计算是基于各成分（因子）得分与其权重的乘积加和，即综合得分=w1乘以主成分1得分+w2乘以主成分2得分+...wn乘以主成分n得分，其中w1、w2、w3...wn分别代表各主成分的权重。
文章还将介绍如何对综合得分进行排序，以及通过SPSSAU的操作步骤来查看和处理这些得分。
二、熵值法与耦合协调度
熵值法计算综合得分的步骤与主成分分析相似。在SPSSAU中，选择“综合评价”下的“熵值法”，并勾选“保存综合得分”，系统即可自动计算并保存综合得分。
熵值法计算结果中会得到权重值，将这些权重值与数据相乘并求和，即可得到综合得分。
对于多层数据的综合得分计算，需要先将每层指标数据与权重相乘后求和。文章还将探讨熵值法与耦合协调度的结合使用。
三、模糊综合评价
模糊综合评价是一种基于模糊数学的评价方法，它将一些边界不清、不易定量的因素定量化，进而进行综合性评价。其综合得分是利用隶属度归一化及评语分值加权得出的。
在模糊综合评价中，需要手工录入每个评语项的重要性分值（分值可由用户自定义），然后即可输出综合得分值。需要注意的是，模糊综合评价一次只针对一个系统或研究对象进行分析评价。
其他权重计算方法
除了上述方法，文章还介绍了CRITIC权重、独立性权重、信息量权重等方法。这些方法均可在SPSSAU的“综合评价”模块中找到，并可使用“保存综合得分”的选项来计算每个研究对象的综合得分。