设置供应商评价指标权重可以采用以下方法：

一、主观赋权法

1. 专家咨询法（德尔菲法）

   • 邀请相关领域的专家，如采购专家、行业专家、企业内部的资深管理人员等，对各个评价指标的重要性进行打分。你可以通过多轮的问卷调查和反馈，逐步收敛专家的意见，最终确定各指标的权重。
   • 例如，企业准备对供应商进行评价，邀请了五位专家对质量、价格、交货期、服务水平和技术能力这五个指标进行重要性打分。第一轮调查后，对专家的意见进行统计和分析，将结果反馈给专家，让他们在第二轮调查中进行调整。经过几轮的反复，最终确定各指标的权重。
   • 优点：充分发挥专家的经验和知识，能够考虑到一些难以量化的因素。
   • 缺点：主观性较强，可能受到专家个人偏好和经验的影响。

2. 层次分析法（AHP）

   • 将供应商评价问题分解为多个层次，包括目标层、准则层和指标层。你通过两两比较各指标的重要性，建立判断矩阵，然后利用数学方法计算出各指标的权重。
   • 例如，首先确定供应商评价的总目标，然后将其分解为质量、价格、交货期等准则层指标。对于每个准则层指标，再进一步分解为具体的指标层指标。通过对指标层指标进行两两比较，建立判断矩阵，如质量与价格相比哪个更重要，重要程度是多少等。最后利用数学软件计算出各指标的权重。
   • 优点：系统性强，能够将复杂的问题分解为多个层次进行分析。
   • 缺点：判断矩阵的建立需要一定的专业知识和经验，且一致性检验较为复杂。

二、客观赋权法

1. 主成分分析法

   • 对原始的评价指标数据进行标准化处理，然后通过数学变换将其转化为一组新的互不相关的综合指标，即主成分。你可以根据主成分的贡献率来确定各指标的权重。
   • 例如，假设有多个供应商的质量、价格、交货期等指标数据，首先对这些数据进行标准化处理，然后计算主成分。如果第一个主成分的贡献率为 40%，且在这个主成分中质量指标的系数较大，那么质量指标的权重就会相应提高。
   • 优点：权重的确定完全基于数据，客观性强。
   • 缺点：计算过程较为复杂，需要一定的统计知识和软件支持。

2. 熵权法

   • 根据各指标的信息熵来确定权重。信息熵反映了指标的变异程度，变异程度越大，提供的信息量就越多，权重也就越大。
   • 例如，对于某个指标，如果不同供应商在这个指标上的差异较大，那么它的信息熵就较小，权重就会相应增大。反之，如果各供应商在这个指标上的表现比较接近，那么它的信息熵就较大，权重就会减小。
   • 优点：客观性强，能够反映指标的实际重要性。
   • 缺点：对数据的质量要求较高，容易受到异常值的影响。

三、综合赋权法

为了克服主观赋权法和客观赋权法的缺点，可以采用综合赋权法，将主观权重和客观权重进行组合。

1. 法合成法

   • 将主观权重和客观权重进行乘法合成，得到综合权重。例如，设主观权重为，客观权重为，则综合权重。
   • 优点：综合考虑了主观和客观因素，权重的合理性更高。
   • 缺点：需要确定主观权重和客观权重的合成比例，这个比例的确定可能具有一定的主观性。

2. 加法合成法

   • 将主观权重和客观权重进行加法合成，得到综合权重。例如，设主观权重为，客观权重为，合成比例为和，则综合权重。你可以通过专家咨询或其他方法确定合成比例。
   • 优点：灵活性较高，可以根据实际情况调整合成比例。
   • 缺点：同样需要确定合成比例，存在一定的主观性。