为什么选拔考试不使用熵权法进行评分呢？
关于为什么选拔考试（比如升学、招聘、评优等）不太常用熵权法来打分，这确实是一个值得探讨的问题。咱们掰开了揉碎了聊聊，看看熵权法在实际选拔场景中遇到的“水土不服”。
首先，咱们得明白熵权法是个啥。简单来说，熵权法是一种客观赋权方法，它通过计算每个评价指标的“信息量”来确定其权重。信息量越大，说明该指标的变异程度越大，越能反映出不同评价对象之间的差异，因此赋予的权重也越高。它在一些需要客观分析、量化比较的领域挺好用，比如评价某个地区的经济发展水平，或者某个产品的综合性能。
那么，为什么在选拔考试这个需要评价个体能力和潜力的场景下，熵权法就没那么受欢迎了呢？主要有以下几个原因，咱们一个一个捋：
一、选拔考试的核心目标与熵权法的“客观”逻辑不符
选拔考试的根本目的是识别出最适合特定岗位或教育阶段的人才。这意味着我们需要的是能够区分优秀和相对不那么优秀的评价标准，以及能够反映出个体差异和潜在发展能力的指标。
熵权法计算权重是基于数据的离散程度。数据越分散，指标的权重就越高。这在分析大量数据，找出具有“独特性”的样本时很有用。但对于选拔考试来说，这样做可能会带来一些问题：
“冷门”指标权重过高，影响核心能力判断： 假设我们评价一个岗位的候选人，需要的核心能力是沟通、分析和解决问题。但如果考试设计了一个非常“奇葩”的测验，比如要求根据一些非常零散的信息推断出某个小众领域的知识，这个指标即使在数据上区分度很高（因为很少有人能答对），但它真的反映了岗位核心能力吗？很可能不是。熵权法会让这种“区分度高但意义不大”的指标获得更高的权重，从而干扰了对真正重要能力的评估。
优秀人才的“标准化”可能导致权重降低： 反过来，很多重要的能力，比如某些基础知识掌握得非常扎实，或者某些核心技能非常熟练，在顶尖人才群体中可能表现得非常一致，变异程度不高。根据熵权法，这些指标的权重就会被压低。这就好比，一个数学天才在数学考试中可能所有题目都对，这样一来，数学这一项的“区分度”在你这个天才群体里就很低，熵权法就会给它一个很低的权重。但我们选拔的正是数学能力强的学生啊！
二、指标的“重要性”更多依赖于专家主观判断和岗位需求，而非数据本身
在选拔考试设计时，哪些能力是重要的、哪些知识是必须掌握的，很大程度上是基于行业专家、教育学者的经验判断以及岗位或学习阶段的具体要求。
“价值判断”与“信息量”的差异： 比如，一个公司的核心竞争力是创新，那么“创新思维”和“解决复杂问题的能力”就应该是高权重指标，即使在短期内，这些能力的测试数据波动不大（因为大家都还在学习和摸索）。熵权法只关注数据本身的信息量，它无法理解“创新”这个概念的战略意义。而选拔考试的设计者会主动赋予这些被认为“有价值”的指标更高的权重，而不是等数据告诉他们。
领域专业性： 不同领域对人才的要求差异很大。一个工程师需要强大的逻辑和计算能力，一个艺术家需要的是创造力和审美。这些“重要性”的判断是领域专家根据实际需求做出的，这些判断决定了哪些指标应该被纳入考试，以及它们应该有多重要。熵权法无法“理解”这些领域知识和专业需求，它只能在现有数据的基础上进行计算。
三、考试设计与数据采集的现实挑战
即使我们想用熵权法，在实际考试中也会面临很多实际操作上的困难：
指标选择和数据量的问题： 要使用熵权法，你需要提前设定好一系列评价指标，并且对每个指标进行量化。这本身就是一个复杂的过程。而且，为了让熵权法的计算结果更稳定和可靠，你需要足够多的评价对象和足够多的指标数据。但选拔考试的考生数量是有限的，而且很多时候在设计阶段对具体表现的量化程度也有限。
“数据噪声”的影响： 考试过程中难免会有一些“噪声”，比如考生当天的状态不好、题目理解偏差、或者考试环境的干扰等。这些噪声可能会导致某些指标的数据出现意想不到的波动，从而影响熵权法的计算结果。而如果采用主观赋权或者专家评议，可以更好地规避这些偶然因素。
可解释性和公信力： 选拔考试的结果需要具有高度的可解释性和公信力。如果一个考生因为某个“冷门”指标得分高而被录取，或者因为某个“基础性”指标得分低而被淘汰，而这个权重是由数据“自动生成”的，那么很容易引发质疑：“为什么这个不重要的东西占比这么高？”而专家设定的权重，即使有主观成分，也更容易解释其逻辑：“我们看重这个能力是因为它对这个岗位至关重要。”
四、更适合“优化组合”而非“差异化筛选”
熵权法更侧重于对一组指标进行最优组合，以达到某个综合评价目标。比如，在多个投资项目中，使用熵权法找出最优的投资组合。
而选拔考试则是在一个相对固定的规则下，对个体进行排序和筛选。我们不是在“组合”指标，而是在用这些指标来“测量”个体差异。
五、替代方案的优势
相比于熵权法，传统的选拔考试 scoring 方式更倾向于：
专家主观赋权： 由考试设计者、专家根据岗位需求和教育目标，直接设定各项指标的权重。这种方法虽然带有主观性，但能更准确地反映出选拔的真实意图。
专家评议和面试： 通过面试、作品集评审等方式，由专家直接评估考生的软技能、思维模式、潜力等，这些往往是熵权法难以捕捉的。
标准化的量化评估： 对于客观题，直接按正确率计算得分，对于主观题，有明确的评分标准。
总结一下，为什么选拔考试不常用熵权法：
熵权法虽然是一种优秀的客观赋权方法，但它过于依赖数据的离散程度来确定权重，而选拔考试的核心需求在于识别出具备特定核心能力、能够区分个体差异并具有发展潜力的考生。这种需求往往需要结合领域专家的价值判断和对人才特质的深入理解，而这些恰恰是熵权法这种纯粹基于数据变异程度的方法所无法替代的。简单来说，就是“重能力、重潜力、重价值判断”的选拔需求，与“重数据差异、重信息量”的熵权法逻辑存在天然的错配。
所以，别看熵权法听起来高大上，但在选拔考试这个讲究“精准打击”和“价值导向”的战场上，它就像一个拿着精密测量仪去砍柴的工匠，虽然工具本身没问题，但用错了地方。选拔考试更需要的是一个经验丰富的猎人，知道在哪里设陷阱，知道什么猎物才是最值得追逐的。
首先，咱们得明白熵权法是个啥。简单来说，熵权法是一种客观赋权方法，它通过计算每个评价指标的“信息量”来确定其权重。信息量越大，说明该指标的变异程度越大，越能反映出不同评价对象之间的差异，因此赋予的权重也越高。它在一些需要客观分析、量化比较的领域挺好用，比如评价某个地区的经济发展水平，或者某个产品的综合性能。
那么，为什么在选拔考试这个需要评价个体能力和潜力的场景下，熵权法就没那么受欢迎了呢？主要有以下几个原因，咱们一个一个捋：
一、选拔考试的核心目标与熵权法的“客观”逻辑不符
选拔考试的根本目的是识别出最适合特定岗位或教育阶段的人才。这意味着我们需要的是能够区分优秀和相对不那么优秀的评价标准，以及能够反映出个体差异和潜在发展能力的指标。
熵权法计算权重是基于数据的离散程度。数据越分散，指标的权重就越高。这在分析大量数据，找出具有“独特性”的样本时很有用。但对于选拔考试来说，这样做可能会带来一些问题：
“冷门”指标权重过高，影响核心能力判断： 假设我们评价一个岗位的候选人，需要的核心能力是沟通、分析和解决问题。但如果考试设计了一个非常“奇葩”的测验，比如要求根据一些非常零散的信息推断出某个小众领域的知识，这个指标即使在数据上区分度很高（因为很少有人能答对），但它真的反映了岗位核心能力吗？很可能不是。熵权法会让这种“区分度高但意义不大”的指标获得更高的权重，从而干扰了对真正重要能力的评估。
优秀人才的“标准化”可能导致权重降低： 反过来，很多重要的能力，比如某些基础知识掌握得非常扎实，或者某些核心技能非常熟练，在顶尖人才群体中可能表现得非常一致，变异程度不高。根据熵权法，这些指标的权重就会被压低。这就好比，一个数学天才在数学考试中可能所有题目都对，这样一来，数学这一项的“区分度”在你这个天才群体里就很低，熵权法就会给它一个很低的权重。但我们选拔的正是数学能力强的学生啊！
二、指标的“重要性”更多依赖于专家主观判断和岗位需求，而非数据本身
在选拔考试设计时，哪些能力是重要的、哪些知识是必须掌握的，很大程度上是基于行业专家、教育学者的经验判断以及岗位或学习阶段的具体要求。
“价值判断”与“信息量”的差异： 比如，一个公司的核心竞争力是创新，那么“创新思维”和“解决复杂问题的能力”就应该是高权重指标，即使在短期内，这些能力的测试数据波动不大（因为大家都还在学习和摸索）。熵权法只关注数据本身的信息量，它无法理解“创新”这个概念的战略意义。而选拔考试的设计者会主动赋予这些被认为“有价值”的指标更高的权重，而不是等数据告诉他们。
领域专业性： 不同领域对人才的要求差异很大。一个工程师需要强大的逻辑和计算能力，一个艺术家需要的是创造力和审美。这些“重要性”的判断是领域专家根据实际需求做出的，这些判断决定了哪些指标应该被纳入考试，以及它们应该有多重要。熵权法无法“理解”这些领域知识和专业需求，它只能在现有数据的基础上进行计算。
三、考试设计与数据采集的现实挑战
即使我们想用熵权法，在实际考试中也会面临很多实际操作上的困难：
指标选择和数据量的问题： 要使用熵权法，你需要提前设定好一系列评价指标，并且对每个指标进行量化。这本身就是一个复杂的过程。而且，为了让熵权法的计算结果更稳定和可靠，你需要足够多的评价对象和足够多的指标数据。但选拔考试的考生数量是有限的，而且很多时候在设计阶段对具体表现的量化程度也有限。
“数据噪声”的影响： 考试过程中难免会有一些“噪声”，比如考生当天的状态不好、题目理解偏差、或者考试环境的干扰等。这些噪声可能会导致某些指标的数据出现意想不到的波动，从而影响熵权法的计算结果。而如果采用主观赋权或者专家评议，可以更好地规避这些偶然因素。
可解释性和公信力： 选拔考试的结果需要具有高度的可解释性和公信力。如果一个考生因为某个“冷门”指标得分高而被录取，或者因为某个“基础性”指标得分低而被淘汰，而这个权重是由数据“自动生成”的，那么很容易引发质疑：“为什么这个不重要的东西占比这么高？”而专家设定的权重，即使有主观成分，也更容易解释其逻辑：“我们看重这个能力是因为它对这个岗位至关重要。”
四、更适合“优化组合”而非“差异化筛选”
熵权法更侧重于对一组指标进行最优组合，以达到某个综合评价目标。比如，在多个投资项目中，使用熵权法找出最优的投资组合。
而选拔考试则是在一个相对固定的规则下，对个体进行排序和筛选。我们不是在“组合”指标，而是在用这些指标来“测量”个体差异。
五、替代方案的优势
相比于熵权法，传统的选拔考试 scoring 方式更倾向于：
专家主观赋权： 由考试设计者、专家根据岗位需求和教育目标，直接设定各项指标的权重。这种方法虽然带有主观性，但能更准确地反映出选拔的真实意图。
专家评议和面试： 通过面试、作品集评审等方式，由专家直接评估考生的软技能、思维模式、潜力等，这些往往是熵权法难以捕捉的。
标准化的量化评估： 对于客观题，直接按正确率计算得分，对于主观题，有明确的评分标准。
总结一下，为什么选拔考试不常用熵权法：
熵权法虽然是一种优秀的客观赋权方法，但它过于依赖数据的离散程度来确定权重，而选拔考试的核心需求在于识别出具备特定核心能力、能够区分个体差异并具有发展潜力的考生。这种需求往往需要结合领域专家的价值判断和对人才特质的深入理解，而这些恰恰是熵权法这种纯粹基于数据变异程度的方法所无法替代的。简单来说，就是“重能力、重潜力、重价值判断”的选拔需求，与“重数据差异、重信息量”的熵权法逻辑存在天然的错配。
所以，别看熵权法听起来高大上，但在选拔考试这个讲究“精准打击”和“价值导向”的战场上，它就像一个拿着精密测量仪去砍柴的工匠，虽然工具本身没问题，但用错了地方。选拔考试更需要的是一个经验丰富的猎人，知道在哪里设陷阱，知道什么猎物才是最值得追逐的。
网友意见
当然不行。
首先要理解权重是什么概念。
上面是讲了很多步骤与原理。
上面的流程只需要知道大概。
其中距离公式是带权值的。
求权重的方法，上面举了若干主观法与客观法。
上面就是选拔类考试的基本方法。比如高考
比如体育类的科目的权重。
文体类的现在要考 语文，数学，英语。
这样一来，根据数据的话，苏炳添可能都录取不了。
当然，如果科目都是相近的。
比如100赛跑、50米赛跑、跳远，这些科目。
使用熵权法，再求总分是可以的。
最后使用什么求权重的方法，各有特点。
客观法未必就比主观法牛逼。
主观法未必就很挫。
就类似 AHP的方法很low，但是直接拍脑袋定权重的方法，未必比AHP还low。
看实际结果的需要。
另外选拔考试类型的的模式是最通用的。
就是 科目乘以权重，求和。
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