熵值作为不确定性的度量工具，在信息分析中扮演着关键角色。当信息量增大，不确定性随之减小，熵值亦相应降低；反之，信息量减小则不确定性增大，熵值亦增大。利用熵值所承载的信息进行权重计算，结合各项指标的变异程度，成为了多指标综合评价的重要依据。
权重计算流程详解
熵值法的计算过程如下所述：
步骤一：
基于研究者的数据，构建评价矩阵。此步骤需将数据整理为规范的格式，确保每一行代表一个样本，每一列代表一个属性。
步骤二：
根据指标的属性进行数据处理。常见的数据处理方法包括正向化处理、逆向化处理以及针对财务数据的适处理。适处理指的是数据越接近某个特定值则表现越好。
步骤三：
进行非负处理。针对step2中的矩阵，若存在非负数据，需进行非负处理。这是由于计算过程中涉及自然对数函数，不进行处理则无法计算。非负处理的平移值依据不同文献而有所不同，通常为0.0001、0.01、1等。在此文献中，平移值为0.001。无论平移多少，其最终目的都是为了确保数据满足熵值法的计算要求。
步骤四：
对非负处理后的矩阵进行归一化操作。具体操作包括列求和及随后的归一化处理。
步骤五：
计算1/ln(n)，其中n为样本量，即数据中的行数。有些文献将此值称为k。
步骤六：
计算数据与自然对数的乘积（plnp），使用归一化后的数据进行计算。
步骤七：
求取熵值。对数据与对数乘积的矩阵每一列进行求和，随后乘以-k，即可得到每个属性的熵值。
步骤八：
计算差异系数。差异系数等于1减去熵值。
步骤九：
对差异系数进行归一化处理，以得到各指标的权重。亦可使用spssau工具进行分析，其中间处理过程会自动进行。
综合得分计算结果