熵值法如何處理面板數據

⑴ 熵值法spss具體步驟是什麼

熵值法的計算公式上會有取對數，因此如果小於等於0的數字取對數，則會出現null值。此種情況共有兩種辦法。

第一種：SPSSAU非負平移功能是指，如果某列（某指標）數據出現小於等於0，則讓該列數據同時加上一個『平移值』【該值為某列數據最小值的絕對值+0.01】，以便讓數據全部都大於0，因而滿足演算法要求。

第二種：研究者也可以手工查看數據並將小於等於0的數據設置為異常值，但此種做法會讓樣本減少。

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由於各項指標的計量單位並不統一，因此在用它們計算綜合指標前，我們先要對它們進行標准化處理，即把指標的絕對值轉化為相對值，從而解決各項不同質指標值的同質化問題。而且，由於正向指標和負向指標數值代表的含義不同（正向指標數值越高越好，負向指標數值越低越好） ，因此，對於高低指標我們用不同的演算法進行數據。

⑵ 熵值法步驟

（1）方法原理及適用場景

熵值法屬於一種客觀賦值法，其利用數據攜帶的信息量大小計算權重，得到較為客觀的指標權重。熵值是不確定性的一種度量，熵越小，數據攜帶的信息量越大，權重越大；相反熵越大，信息量越小，權重越小。

適用場景：熵值法廣泛應用於各個領域，對於普通問卷數據（截面數據）或面板數據均可計算。在實際研究中，通常情況下是與其他權重計算方法配合使用，如先進行因子或主成分分析得到因子或主成分的權重，即得到高維度的權重，然後再使用熵值法進行計算，想得到具體各項的權重。

（2）操作步驟

使用SPSSAU【綜合評價-熵值法】。

使用熵值法計算權重時，需將數據整理為以下格式：

（3）注意事項

熵值法的計算公式上會有取對數，因此如果小於等於0的數字取對數，則會出現null值。此種情況共有兩種辦法。

• 第一種：SPSSAU非負平移功能是指，如果某列（某指標）數據出現小於等於0，則讓該列數據同時加上一個『平移值』【該值為某列數據最小值的絕對值+0.01】，以便讓數據全部都大於0，因而滿足演算法要求。

• 第二種：研究者也可以手工查看數據並將小於等於0的數據設置為異常值，但此種做法會讓樣本減少。