指标权重确定方法之信息量权数法当企业在调查消费者满意度时，往往会涉及到许多指标的满意度调查，但是 根据这些指标我们如何才能够确定消费者对企业产品整体服务的满意度情况呢？ 为了能够更加精准的评价消费者的满意度情况，那么我们需要将这些指标进行组 合，根据各个指标确定一个满意度评价模型，我们需要判断各个指标对满意度的 影响程度，因此需要确定各指标的权重确定指标权重的方法多种多样，比如：因子分析法、相关系数法、专家排序 法、RSR法、Delphi法、算术均数组合赋权法、连乘累积组合赋权法、模糊数 学判断方法、优序图法等那么这里主要介绍信息量权数法的应用一、 模型介绍信息量权数法是基于指标数据所包含的信息量来确定指标权重的一种方法 该方法是根据评价指标包含的分辨信息来确定权重采用变异系数法，变异系数 越大，所赋的权重也越大设某一评价体系有m个指标，假设指标Xi有n个样本，设叫为指标X•的平 均值，S.为指标X.的标准差，那么该指标的变异系数CV =丄，将CV作为各指xi标的权重得分，经归一化处理，即可得到信息量权重系数二、 信息量权数法在指标权重确定方法中的应用1. 背景介绍某公司为了能够加强的市场的监控力度，以提高公司应对市场突变情况的能 力，决定组建一个市场监控团队，将市场形势定期总结并向高层主管报告，为此 该公司决定招聘5名市场分析人员。
为了能够招聘到优秀的、有潜力的员工，该 公司人力资源部门挑选了 5名资深的市场分析专家对应聘人员进行打分，并根据 打分结果应聘得分最高的5名应聘者经过一段时间，这 5 名资深的市场分析专家为到公司参加笔试和面试的 30 名应聘者综合评分如表 1 所示：表 1 应聘人员得分统计表编号专家1专家2专家3专家4专家5编号专家1专家2专家3专家4专家519183727489167493947096276857590701785919410080392957484911878951007790472968495721995751007074592988079732079708691876937573768521998689969878899847972228910072988589010076828623987890768499599777395247786881009610757891889525887096917211759184998226788171821001298747091912794818975^9713758474807128768886908714838391849629968289959715100837583743091797179802. 确定权重首先计算各个专家对应聘者评分的均值和方差,噂结果如下表2所示:1）计算变异系数表2各专家评分均值和方差专家1专家2）专家3'专家4专家5均值86.4吗 85.983.2084.985.5方差81.01$83.17^86.2886.2394.26然后，根据计算公式CV =吐，计算可得到各专家的变异系数如表3所示:表3各专家评分变异系数专家1专家2专家3专家4专家5｛变异系数0.940.971.041.021.102）确定权重根据上述计算得到的各专家的评分变异系数，进行归一化处理，即可得到各 个专家的评分权重，如表4所示：表 4 各专家评分权重专家1专家2专家3专家4专家5权重0.1850.1910.2050.2010.2183. 确定聘请人员根据计算得到的各专家评分权重，计算各应聘者的综合得分，计算后前5名 应聘者的得分为表5所示：表 5 前 5 名应聘者的分编号专家1专家2专家3专家4专家5得分21998689969893.6429968289959791.90178591941008089.91247786881009689.73228910072988588.55因此该公司可以选聘编号为21、29、17、24和22的这5名应聘者。
三、信息量权数法优缺点1. 优点方法简便，计算简单，适用于无法判断指标间是否存在重要程度差异的权重 确定，可用于大样本权重确定和小样本权重确定特别是对于多个水平相近专家 评价，对专家权重的确定，因此该方法常用于确定专家会议法综合评价结果\ A2. 缺点完全依靠数据内部的信息来确认指标的权重，忽视了各指标对于评价体系的 真实意义，可能导致最后确认的指标重要与实际不符。