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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
-
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。
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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。
-
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
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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。 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。
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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
-
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:
公式:(B2-MIN(B$2:B$12))/(MAX(B$2:B$12)-MIN(B$2:B$12))
数组公式:-1/LN(11)*(SUMPRODUCT(B30:B40,IFERROR(LN(B30:B40),0)))
公式:B15/SUM(B$15:B$25)
公式:(1-B41)/(9-SUM($B 41 : 41: 41:J$41))