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RSS订阅原创 层次聚类和K-means聚类有何主要区别？
层次聚类和K-means聚类各有其独特的优势和适用场景。选择哪种方法取决于具体的数据特点和分析需求。在SPSSAU(在线SPSS)平台上，用户可以根据数据特点和分析目的灵活选择这两种聚类方法，以获得最佳的分析结果。层次聚类与K-means聚类是两种常用的聚类方法，它们在算法原理、适用场景和优缺点上存在显著差异。
2025-07-09 13:47:48
176
原创 聚类分析中如何处理高维数据（如主成分分析降维）？
通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上高效地处理高维数据，并进行聚类分析，从而更好地理解和利用数据。主成分分析是一种常用的降维技术，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要信息。点击“开始分析”，SPSSAU会生成主成分分析结果，包括各主成分的方差贡献率和主成分得分。在SPSSAU的【进阶方法】模块中，选择适合的聚类方法，如K-means聚类、层次聚类等。点击“开始分析”，SPSSAU会生成聚类结果，包括每个样本的聚类标签和聚类中心。登录SPSSAU平台，上传你的数据集。
2025-07-09 13:47:00
185
原创 聚类分析与分类分析有何本质区别？
在SPSSAU(在线SPSS)平台中，聚类分析可以通过【进阶方法】→【聚类】和【进阶方法】→【分层聚类】两个路径实现。而分类分析则可以通过【机器学习】模块方法实现。通过以上对比，可以看出聚类分析与分类分析在目的、实现方式和应用场景上存在显著差异。选择哪种方法取决于具体的研究问题和数据特征。聚类分析与分类分析是数据分析中两种常见的方法，它们在目的、实现方式和应用场景上存在本质区别。
2025-07-09 13:46:22
190
原创 如何判断数据是否适合进行主成分分析？KMO检验和Bartlett球形检验
Bartlett球形检验的p值 = 0.000 < 0.05，说明变量之间存在相关性，数据适合进行PCA。通过KMO检验和Bartlett球形检验，我们可以判断数据是否适合进行PCA。通常，我们会使用KMO检验和Bartlett球形检验来进行判断。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验用于评估样本数据是否适合进行主成分分析（PCA），即各变量之间是否具有较强的相关性。Bartlett球形检验用于检验变量之间的相关性，判断数据是否适合进行PCA。Bartlett球形检验。
2025-07-09 13:45:32
109
原创 主成分分析前是否需要对数据进行标准化处理？为什么？
然而，PCA对数据的尺度（即量纲）非常敏感。如果数据中的某些特征（变量）的数值范围较大，而其他特征的数值范围较小，那么PCA会倾向于捕捉那些数值较大的特征，而忽略数值较小的特征。即使用户对已经标准化过的数据再次进行标准化，结果也不会发生变化，因为标准化后的数据再次标准化仍然是其自身。在进行PCA分析之前，标准化处理是一个重要的步骤，它能够确保所有特征在降维过程中得到公平的对待，避免因量纲差异导致的结果失真。：如果没有标准化，数值较大的特征会在PCA中占据主导地位，导致降维结果偏向这些特征，而忽略其他特征。
2025-07-09 13:44:43
67
原创 如何解释主成分分析结果中主成分的经济或实际意义？
在SPSSAU(在线SPSS)中进行主成分分析（PCA）后，解释主成分的经济或实际意义是一个关键步骤。通过以上步骤，可以有效地解释PCA结果中主成分的经济或实际意义，为后续的数据分析和决策提供有力支持。载荷系数越大，说明该变量对该主成分的贡献越大。在报告中详细描述主成分的经济或实际意义，并提供相应的载荷系数和解释依据。通过与其他统计方法或实际数据对比，验证主成分解释的合理性。根据载荷系数较高的变量，归纳主成分的经济或实际意义。结合具体研究领域的知识，进一步解释主成分的意义。归纳主成分的经济或实际意义。
2025-07-09 13:43:31
190
原创 主成分分析与因子分析的主要区别
虽然PCA和FA都可以用于数据降维，但它们在目标、假设和应用方面存在显著区别。在实际应用中，选择哪种方法取决于研究的具体目标和数据的特性。如果你需要在SPSSAU(在线SPSS)中进行主成分分析或因子分析，可以根据上述区别选择合适的方法，并利用SPSSAU提供的详细操作步骤和结果解读功能，轻松完成数据分析任务。主成分分析（PCA）和因子分析（FA）是两种常用的多变量统计分析方法，尽管它们都用于数据降维和提取主要信息，但在目标、假设和应用方面存在显著区别。
2025-07-09 13:42:12
116
原创 主成分分析结果中的“方差解释率”如何解读？
方差解释率表示每个主成分所解释的原始变量方差的百分比。通常，第一个主成分的方差解释率最高，后续主成分的方差解释率逐渐降低。这意味着前三个主成分能够解释原始数据90%的变异性，因此我们可以选择这三个主成分进行后续分析。在主成分分析（PCA）中，“方差解释率”是一个非常重要的指标，它帮助我们理解每个主成分对原始数据变异性的解释能力。：分析完成后，查看“方差解释率”和“累计方差解释率”的结果，判断所选主成分的解释能力。：根据需求设置主成分的个数，通常选择累计方差解释率达到80%以上的主成分。
2025-07-09 13:41:09
96
原创 主成分分析在回归分析中有何应用（如主成分回归）
主成分回归是一种结合了主成分分析和线性回归的方法，主要用于解决多重共线性问题，并提高模型的稳定性和预测准确性。主成分回归的核心思想是通过PCA对原始数据进行降维，提取出能够解释数据大部分变异的主成分，然后将这些主成分作为新的自变量进行回归分析。通过主成分回归，可以有效解决多重共线性问题，并提高模型的稳定性和预测能力。：PCA将原始变量转换为线性无关的主成分，从而避免了多重共线性问题。：通过降维，减少了自变量的数量，使模型更加简洁。：降维后的数据更稳定，减少了噪声对模型的影响。步骤2：主成分分析（PCA）
2025-07-09 13:37:35
144
原创 主成分分析中如何判断分析项的共同度
在SPSSAU(网页SPSS)中进行主成分分析时，共同度是判断分析项是否适合保留的重要指标。通过共同度值，可以筛选出信息提取充分的分析项，确保主成分分析结果的合理性和有效性。（Communality）是衡量每个分析项（变量）被提取的主成分所解释的信息量的指标。共同度的值介于0到1之间，值越高表示该分析项被主成分解释的程度越高，提取的信息量越多。其中： h方 是变量e的共同度；Be是变量t在因子E上的载荷；J 是提取的因子数量。根据共同度标准： -分析项的共同度均≥0.4，可以保留。判断分析项共同度的标准。
2025-07-09 13:35:23
193
原创 主成分分析中如何解决“张冠李戴”问题？
在主成分分析（PCA）中，“张冠李戴”问题指的是某些分析项与主成分的对应关系出现严重偏差，即分析项本应归属于某个主成分，但却错误地归属于另一个主成分。在SPSSAU(网页SPSS)中，可以通过多次设置不同的主成分个数，对比分析结果，选择最符合逻辑和预期的结果。例如，在问卷分析中，通常使用平均值来概括主成分。如果使用的是经典成熟量表，但仍然出现“张冠李戴”现象，可以考虑放弃主成分分析，直接以量表的划分作为标准。：如果问题项较多，可以考虑调整分析项的结构或重新设计问卷，以确保分析项与主成分的对应关系更加明确。
2025-07-09 13:33:15
313
原创 聚类分析中如何处理混合型数据（定量和定类数据）
K-prototype聚类算法结合了K-means和K-modes的优点，分别计算定量数据和定类数据的距离，并将两者加权求和，得到最终的样本间距离。在SPSSAU(在线SPSS)中，系统会自动对定量数据进行标准化处理，以确保各变量在聚类过程中具有相同的权重。在聚类分析中，当数据集中同时包含定量数据和定类数据时，传统的聚类方法如K-means或K-modes可能无法直接应用。通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)中轻松处理混合型数据的聚类分析，并获得准确且有意义的结果。是一种有效的解决方案。
2025-07-09 13:32:34
147
原创 聚类分析如何解释聚类树状图
在SPSSAU(在线SPSS)中进行分层聚类时，聚类树状图是一种常用的可视化工具，用于展示聚类过程中的层次结构。通过以上步骤，可以有效地解释SPSSAU(网页SPSS)输出的聚类树状图，从而更好地理解和利用聚类分析的结果。理解树状图的基本结构。
2025-07-09 13:31:58
62
原创 聚类分析中如何选择合适的聚类算法(如Kmeans、分层聚类等)?
SPSSAU(在线SPSS)平台提供了多种聚类算法，如K-means聚类、分层聚类和K-prototype聚类等。在SPSSAU(在线SPSS)平台中，选择合适的聚类算法需要综合考虑数据的分布特性、聚类变量的数据类型以及聚类对象。：如果是对样本进行聚类，可以选择K-means聚类、K-prototype聚类或分层聚类。：如果聚类变量均为定类数据，可以选择K-modes聚类或K-prototype聚类。：如果聚类变量均为定量数据，可以选择K-means聚类或分层聚类。：数据的维度是否较高？
2025-07-09 13:31:24
244
原创 岭回归分析中K值的选择原则是什么？如何通过岭迹图确定最佳K值
假设在SPSSAU中进行岭回归分析，生成的岭迹图显示，当K值从0.01逐步增大时，自变量的标准化回归系数在K=0.1时趋于稳定。此时，可以选择K=0.1作为最佳K值。同时，SPSSAU建议的最佳K值也为0.1，因此可以直接使用这个值进行后续的岭回归建模。在岭回归分析中，K值的选择是一个关键步骤，它直接影响到模型的稳定性和准确性。通过以上步骤，用户可以科学地选择K值，确保岭回归模型的稳定性和准确性。通过岭迹图确定最佳K值。
2025-07-08 11:30:24
67
原创 岭回归与普通线性回归的主要区别
通过以上对比，可以看出岭回归在处理多重共线性问题和提高模型稳定性方面具有明显优势，尤其适用于数据量较小或自变量之间存在高度相关性的情况。岭回归与普通线性回归的主要区别在于它们处理多重共线性问题和正则化的方式。：确定K值后，输入K值进行岭回归分析，得到回归模型结果。
2025-07-08 11:29:32
344
原创 岭回归如何解决线性回归中的多重共线性问题
此时，我们可以选择岭回归方法，通过设置合适的λ值，重新进行分析，得到更稳定的回归系数和更可靠的模型结果。在多元线性回归分析中，多重共线性是一个常见的问题，它会导致模型参数估计的不稳定和方差增大，从而影响模型的解释力和预测能力。这个正则化项的作用是限制回归系数的大小，从而减少共线性对参数估计的影响。通过以上步骤和方法，岭回归能够有效地解决线性回归中的多重共线性问题，提高模型的分析效果和预测能力。其中，yi是实际值，yi尖是预测值，βj是回归系数，λ是正则化参数。岭回归如何解决多重共线性。
2025-07-08 11:28:54
189
原创 正交试验设计中极差分析和方差分析的区别
在实际应用中，可以结合极差分析和方差分析进行综合判断。极差分析用于初步筛选主要因素和确定最优水平组合，而方差分析用于进一步验证这些因素的显著性和交互作用。如果两种方法的结果有冲突，建议参考方差分析结果作为最终结论。在正交试验设计中，极差分析和方差分析是两种常用的数据分析方法，它们各有特点和适用场景。
2025-07-08 11:28:06
149
原创 SPSSAU(在线SPSS)中进行正交试验的极差分析
假设你研究弹簧的弹性与A回火温度、B保温时间、C工件质量的关系，希望找出3个因素时各水平的最优组合。你可以按照上述步骤在SPSSAU中进行极差分析，系统将输出各因素的最优水平组合，帮助你做出决策。极差分析的结果将显示各因素各水平的平均效应，通过极差大小可以判断因素的影响程度，从而找出各因素的最优水平组合。根据生成的正交表进行试验，并将试验结果整理成表格形式，准备上传至SPSSAU系统。首先，你需要在SPSSAU(网页SPSS)中生成正交表。4. 点击[开始分析]按钮，系统将自动生成对应的正交表。
2025-07-08 11:27:32
293
原创 正交试验设计与极差分析的全流程总结
正交试验设计是一种高效的多因素试验方法，能够通过较少的试验次数找出最优的试验条件。在SPSSAU(网页SPSS)中，选择【实验/医学研究】—【正交实验】，输入因子个数及每个因子的水平数，点击【开始分析】按钮即可生成对应的正交表。根据生成的正交表，安排试验并记录试验结果。例如，正交表可能指示在第一次试验中，温度为低水平，压力为中水平，催化剂为高水平，记录下对应的产量。通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上高效地完成正交试验设计与极差分析，找出最优的试验条件，提升试验效率与效果。
2025-07-08 11:26:58
233
原创 熵值法计算权重的计算步骤
这是因为熵值法计算过程中需要对数据进行对数函数的变换，要求指标数据大于0。非负平移即给观测指标数据统一加上一个“平移值”，从而使得该指标所有数据非负数，由SPSSAU自动完成。熵值法是一种基于信息熵的客观赋权方法，通过计算各指标的信息熵来确定其权重。综合得分是通过各指标的权重系数和原始数据计算得出的。在SPSSAU(网页SPSS)的分析界面仪表盘中，选择【综合评价】→【熵值法】模块。点击【开始分析】按钮，SPSSAU将自动计算各指标的熵值、信息效用值和权重系数。：表示各指标在综合评价中的权重。
2025-07-08 11:19:59
191
原创 主成分分析KMO值低于0.6怎么办
在主成分分析中，KMO值是衡量数据是否适合进行因子分析的重要指标。通常，KMO值大于0.6表示数据适合进行主成分分析。通过以上步骤，可以有效提升KMO值，确保主成分分析的准确性和可靠性。更多详细操作和解读，请参考SPSSAU(网页SPSS)的相关文档和教程。检查并删除共同度较低的项。
2025-07-08 11:19:22
67
原创 逐步回归的三种方法（逐步法、向前法、向后法）
在SPSSAU(在线SPSS)中进行逐步回归时，默认为逐步法（Stepwise），你也可以选择向前法（Forward）或向后法（Backward）。逐步回归是一种常用的统计方法，用于在多重线性回归中筛选自变量。它主要包括三种方法：逐步法、向前法和向后法。1. 打开SPSSAU(网页SPSS)平台，选择【进阶方法】模块“逐步回归”方法。3. 在“方法”选项中选择你需要的逐步回归方法（逐步法、向前法或向后法）。通过以上步骤，可以根据实际需求选择合适的逐步回归方法，并得到相应的分析结果。向前法（Forward）
2025-07-08 11:18:43
304
原创 逐步回归中自变量进入或移除模型的标准是什么？
通过以上标准和方法，SPSSAU(网页SPSS)能够帮助用户高效地进行逐步回归分析，确保模型的准确性和可靠性。在SPSSAU(在线SPSS)中进行逐步回归分析时，自变量进入或移出模型的标准主要基于p值。这些标准与IBM SPSS软件保持一致，确保分析结果的准确性和一致性。：结合向前法和向后法的特点，既可以引入自变量，也可以剔除自变量。：先引入所有自变量，然后逐个剔除无显著性的自变量。：逐个引入自变量，只进不出。
2025-07-08 11:14:06
73
原创 逐步回归后，为什么某些自变量的p值仍大于0.05
因此，即使某些自变量的p值大于0.05，它们仍可能被保留在模型中，因为这些变量对模型的整体拟合效果有贡献。逐步回归后某些自变量的p值仍然大于0.05是正常现象，这是由于逐步回归的筛选标准基于模型的整体拟合优度，而不是单个变量的显著性。在解释结果时，应综合考虑模型的拟合优度和变量的实际贡献。：如果用户对某些p值大于0.05的变量不认可，可以手动移除这些变量，然后重新进行线性回归分析。在SPSSAU(在线SPSS)中进行逐步回归分析时，有时会发现某些自变量的p值仍然大于0.05，这可能会让用户感到困惑。
2025-07-08 11:13:01
198
原创 面板数据如何进行熵值法
当然面板数据进行熵值法分析时，也可以先筛选出不同的年份，重复进行多次熵值法均可。一般情况下面板数据只进行一次熵值法分析即可，数据格式上比如有 10年且每年有 100个省份，那么就为 10*100=1000行数据即可（把数据重叠起来后一次性上传进行分析）。熵值法的原理是针对数据不确定性进行度量，从而计算权重。无论是什么数据（包括面板数据），均可正常的进行熵值法，一般不需要进行处理。例如，如果有100家公司，每家公司有5年的数据，那么数据格式应为100*5=500行数据，每行包含公司编号、年份和指标数据。
2025-07-07 16:49:15
124
原创 Logistic回归模型诊断方法
在Logistic回归分析中，模型诊断是确保模型有效性和准确性的关键步骤。在SPSSAU(在线SPSS)平台上，可以通过上述方法对Logistic回归模型进行全面诊断，确保模型的准确性和有效性。Hosmer-Lemeshow检验。
2025-07-07 16:48:43
303
原创 如何解释logistic回归的系数
例如，在分析企业员工年终奖金发放情况时，雇佣年限的Logistic回归系数为0.13，表示雇佣年限每增加一年，员工奖金发放率比数的对数会增加0.13。例如，回归系数为0.6，则OR = exp(0.6) ≈ 1.822，表示自变量每增加一个单位，事件发生的几率是原来的1.822倍。Logistic回归系数表示自变量每变化一个单位，预测的发生某事件或者具有某种特征的比数对数的改变。：回归系数为正，OR值 > 1，说明自变量是事件发生的促进因素。：回归系数为负，OR值 < 1，说明自变量是事件发生的抑制因素。
2025-07-07 16:48:11
289
原创 如何为分类变量添加描述性标签？
假设你有一个变量“教育水平”，其值为1、2、3，分别代表“高中”、“本科”、“研究生”。你可以在数据标签功能中，将1标签为“高中”，2标签为“本科”，3标签为“研究生”。这样，在分析数据时，这些标签将帮助你更清晰地理解每个值所代表的含义。在数据标签界面，你可以看到当前数据集中所有变量的列表。选择你想要添加标签的分类变量，然后为每个变量值输入相应的描述性标签。例如，如果变量“性别”的值为1和2，你可以将1标签为“男”，2标签为“女”。完成标签设置后，点击“确认标签”按钮，以确保更改被保存并应用到数据集中。
2025-07-07 16:47:26
276
原创 探索性因子分析能提取几个维度
探索性因子分析（EFA）是一种常用的统计方法，用于从一组观测变量中提取潜在的因子或维度。通过以上步骤和标准，SPSSAU(在线SPSS)可以帮助研究者有效地进行探索性因子分析，提取出合理的维度，从而验证量表的结构效度。
2025-07-07 16:46:40
147
原创 验证性因子分析模型拟合度如何
综合来看，虽然有一些指标（如GFI、RMSEA、NFI、NNFI、AGFI、PGFI）未达到理想临界值，但多数指标（如CFI、IFI、PNFI、PCFI、SRMR）表明模型拟合度尚可。因此，模型整体拟合度一般，可以考虑进一步优化模型以提高拟合度。验证性因子分析（CFA）的模型拟合度是通过一系列指标来评估的，这些指标帮助我们判断模型与数据的拟合程度。通过以上步骤，可以逐步改善模型的拟合度，使其更符合数据特征。更多关于验证性因子分析的操作和解读，请访问。
2025-07-07 16:46:08
173
原创 如何检验问卷数据的信度（如Cronbach’s α系数）
在SPSSAU(在线SPSS)中，检验问卷数据的信度（如Cronbach’s α系数）是一个简单且高效的过程。量表题的数据格式应为：一列代表一个问题，一行代表一个样本，分别用数字1-5表示量表题被选择项。通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)中高效地检验问卷数据的信度，并根据结果进行相应的优化。根据分析结果，你可以判断问卷数据的信度是否达标。点击“开始分析”按钮，SPSSAU将自动计算Cronbach’s α系数，并生成分析结果。在SPSSAU的【问卷研究】模块中，选择【信度分析】。
2025-07-07 16:45:13
177
原创 验证性因子分析验证量表结构效度
例如，如果你有三个因子，每个因子对应若干测量项，你需要将这些测量项分别拖拽到对应的因子框中。分析完成后，SPSSAU(在线SPSS)会生成一系列结果，包括模型拟合指标、因子载荷系数、AVE（平均提取方差值）和CR（组合信度）等。根据分析结果，判断量表的结构效度是否良好。如果模型拟合指标和效度指标均达标，说明量表具有良好的结构效度。通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上完成验证性因子分析，有效验证量表的结构效度。点击“开始分析”按钮，SPSSAU(网页SPSS)将自动进行验证性因子分析。
2025-07-07 16:44:17
264
原创 如何用KANO模型识别用户需求优先级
对于同一属性内的多个需求，可以结合Better-Worse系数的大小综合确定优先顺序，通常优先考虑消减不满意程度，因此优先选择安排Worse系数较低的功能需求。KANO模型是一种用于识别和优先排序用户需求的有效工具，它通过分析用户需求对用户满意度的影响，帮助企业或产品团队确定功能开发的优先级。在SPSSAU(在线SPSS)中，以Better系数为纵坐标，Worse系数的绝对值为横坐标，绘制Better-Worse系数图（象限图），直观展示所有功能/服务项的属性分布情况。KANO模型属性分类判断。
2025-07-07 16:42:36
364
原创 路径分析具体建模步骤
路径系数的估计通常采用最大似然估计法，这是SPSSAU(网页SPSS)默认使用的方法。首先，根据理论或已有的成熟模型框架，结合研究主题的专业知识，定义研究变量并设定它们之间的影响关系。在路径图中，矩形框表示观测变量，单箭头表示影响关系，双箭头表示相关关系。对路径分析模型的整体拟合进行评价，常用的指标包括回归分析的R²、卡方自由度比、RMSEA、RMR、GFI、CFI、NFI和NNFI等。通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上有效地进行路径分析，从而验证和解释变量间的复杂关系。
2025-07-07 16:41:27
97
原创 如何通过方差分析检验正交试验结果显著性
在正交试验中，方差分析（ANOVA）是一种常用的统计方法，用于检验不同因素对试验结果的显著性影响。多因素方差分析适用于分析多个因素对因变量的影响，并且可以检验因素之间的交互作用。将你的因素变量和因变量拖拽到SPSSAU的分析框中。通过以上步骤，可以有效地使用SPSSAU进行正交试验的方差分析，检验各因素对试验结果的显著性影响。SPSSAU还提供多种图表来展示方差分析结果，帮助更直观地理解各因素的影响。根据分析结果，得出各因素对试验结果的显著性影响，并给出相应的优化建议。
2025-07-07 16:40:14
393
原创 正交试验设计极差分析结果解读
通过以上步骤，可以轻松解读正交试验设计中的极差分析结果，并确定最优试验组合。在正交试验设计中，极差分析是一种常用的直观分析方法，用于确定各因素对试验指标的影响程度以及最优水平组合。- 因子A在水平3的K avg值最大，因此因子A的最佳水平为水平3。- 因子B在水平2的K avg值最大，因此因子B的最佳水平为水平2。- 因子C在水平2的K avg值最大，因此因子C的最佳水平为水平2。- 因子A的R值最大，说明因子A对Y的影响最大，是最优因子。- 综合以上结果，最优试验组合为A3B2C2。
2025-07-07 16:39:39
351
原创 正交试验设计如何生成正交表
在正交实验页面中，您需要设置因子的个数以及每个因子的水平数。例如，如果您有3个因子，每个因子有3个水平，那么您需要分别设置这些信息。生成的正交表会显示在页面上，您可以直接查看，也可以下载保存为Excel或其他格式，方便后续使用。首先，登录SPSSAU平台，在左侧菜单栏中选择【实验/医学研究】—【正交实验】。设置好因子和水平数后，点击【开始分析】按钮，SPSSAU将自动生成对应的正交表。
2025-07-07 16:38:29
211
原创 熵值法计算权重的具体步骤
这是因为熵值法计算过程中需要对数据进行对数函数的变换，要求指标数据大于0。非负平移即给观测指标数据统一加上一个“平移值”，从而使得该指标所有数据非负数，由SPSSAU自动完成。熵值法是一种基于信息熵的客观赋权方法，通过计算各指标的信息熵来确定其权重。综合得分是通过各指标的权重系数和原始数据计算得出的。在SPSSAU(网页SPSS)的分析界面仪表盘中，选择【综合评价】→【熵值法】模块。点击【开始分析】按钮，SPSSAU将自动计算各指标的熵值、信息效用值和权重系数。：表示各指标在综合评价中的权重。
2025-07-07 16:36:51
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