熵值法是一種基於信息熵理論的客觀賦權方法，主要用於多指標決策分析中確定指標的權重。其基本原理和計算步驟如下：
基本原理：
熵值法利用信息熵來衡量指標的不確定性和信息量。信息量越大，不確定性越小，熵值越小；反之，信息量越小，不確定性越大，熵值越大。
指標的離散程度與其在綜合評價中的重要性直接相關。指標值之間的差距越大，該指標對評價的影響越大，其熵值越小；如果指標值全部相等，則該指標在評價中不起作用。
計算步驟：
數據預處理：首先對原始數據進行預處理，包括正向指標和反向指標的標準化處理，確保所有指標都在同一量綱下。
計算比重：然後計算每個指標在每個評價對象下的比重，即每個指標值除以所有評價對象中該指標值的總和。
計算熵值：使用信息熵公式計算每個指標的熵值，其中包含一個常數k，用於將熵值歸一化到區間。
確定權重：根據熵值確定每個指標的權重。熵值越小的指標，其權重越大，因為其提供了更多的信息量。
套用場景：
熵值法不僅適用於單獨的綜合評價，也可以與其他方法如層次分析法結合使用，以提高評價的準確性和客觀性。
在多目標決策、評價和排名等領域，熵值法通過量化不同指標的重要性，為決策提供科學、客觀和準確的依據。
綜上所述，熵值法通過信息熵的概念，有效地衡量了指標的不確定性和信息量，從而為多指標綜合評價提供了有效的權重確定方法。