熵值法可以处理“是或否”这样的数据吗？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

面板数据，打算用熵值法做指标体系的测算，基础指标中有“是”或“否”这样的数据，目前看到的熵值法中没有这样的数值处理步骤，但是参考的文献中却是用熵值法处理了这样的数据。请问大家知道要怎么处理吗？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：熵值法 面板数据 怎么处理 指标体系

是或否那就是虚拟变量呗，不建议拿虚拟变量放熵值法的指标中

一般都是连续变量

wyw986608200 发表于 2023-4-15 11:19
是或否那就是虚拟变量呗，不建议拿虚拟变量放熵值法的指标中

好的，会考虑的，谢谢

个人认为并不适合。因为熵值法可以简单视为依据原始数据的离散程度进行赋权，原始数据离散程度越大、越乱，说明评价对象在该指标上的差异越大，进而应赋予该指标更大的权重。因此，若将01指标与连续型指标放在同一指标体系当中，显然01指标被赋予的权重将会比连续型指标被赋予的权重更大。这是否意味着指标体系中的01指标比其他连续型在指标更重要？似乎很难说（虽然也有已发表的相关研究这样操作，但缺乏详细解释）。个人认为将连续型指标和01指标放入同一指标体系，更适合使用复相关系数法进行赋权，该方法并不依据原始数据的离散程度进行赋权，而是依据单个指标与指标体系中其他指标的相关系数进行客观赋权，单个指标与其他指标的相关性越强意味着，其越可能被其他指标解释，进而应赋予较低的权重。供楼主参考

Azerr 发表于 2023-4-23 11:12
个人认为并不适合。因为熵值法可以简单视为依据原始数据的离散程度进行赋权，原始数据离散程度越大、越乱， ...

非常感谢