如何做灰色关联法？灰色关联法的优缺点及适用性

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灰色关联分析法通过研究数据关联性大小（母序列与特征序列之间的关联程度），通过关联度（即关联性大小）进行度量数据之间的关联程度，从而辅助决策的一种研究方法，以下内容是由微蓝经验网用户发布如何做灰色关联法？灰色关联法的优缺点及适用性，希望对于用户有一定帮助，为朋友进行解决疑惑，如若想了解更多相关内容，可以向底部移动了解更多与本教程文章相关解决经验方法！

工具与材料

SPSSAU；数据

方法/步骤

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确定母序列和特征序列，在本例中，欲对10个教师的教学能力、科研水平、工作绩效、思想素质4个因素进行综合考察，母序列是在上面例子中母序列这一列，其他列均为特征序列，如果没有单独提供母序列，默认以特征序列的最大值作为母序列值。
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数据归一化处理解决量纲问题，针对数据进行标准化处理，目的在于解决量纲化问题，常见的标准化处理方法有：初值化、均值化等，一般而言，如果数据全部都大于0，建议使用‘均值化’；如果数据中有负数或者0，建议做‘区间化’让数据限定在一个区间（默认1~2之间）；当然也可以考虑‘归一化’，让数据全部介于0~1之间。
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分析时选择SPSSAU【综合评价--灰色关联法】，将10位老师的数据拖拽到右侧“特征序列”框内，剩余一项放到“母序列”，点击开始分析。
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计算关系系数及关联度，结合关联度值，得到每个评价项排名，关联度值介于0~1之间，该值越大代表其与“参考值”（母序列）之间的相关性越强，也即意味着其评价越高，从上表可以看出：针对本次10个评价项，教师10的综合评价最高（关联度为：0,891），其次是教师7（关联度为：0,879）。