权重的计算方法可以根据不同的场景和需求选择，以下是一些常见的权重计算方法：
权重设定法
通过比较各考察项之间的相对重要性，给出相应的得分（如0分、1分、2分等）。
合计各考察项的得分，得到总得分。
权重为各考察项得分占总得分的比例。
权值因子判断法
将一个考察项比另一个考察项重要的程度进行细分，分为稍微重要、明显重要、重要得多和极端重要。
每一项的分值从0到9。
将判断矩阵中的每一列考察项作归一化处理，然后按行相加求和，再用各行总和除以判断矩阵行列总和，得到各考察项的权重。
AHP层次分析法
通过专家打分描述相对重要性，构建判断矩阵。
对判断矩阵进行归一化处理，然后按行相加求和，再用各行总和除以判断矩阵行列总和，得到各考察项的权重。
优序图法
利用相对重要性原理进行权重计算，对分析项计算出平均值，并结合平均值的相对大小构建优序图权重计算表，进而计算得到权重。
熵值法
利用数据熵值信息即信息量大小计算权重。
加权平均权重计算方法
每个数值都有一个对应的权重系数，通过将数值与权重系数相乘，得到每个数值的权重，然后将所有数值的权重相加，得到最终的权重值。
百分比权重计算方法
每个数值都有一个对应的百分比，通过将数值除以总和，再乘以100%，得到每个数值的权重，然后将所有数值的权重相加，得到最终的权重值。
正态分布权重计算方法
基于正态分布的权重计算方法，通过将数值减去均值，再除以标准差，再平方，再取负指数，得到每个数值的权重，然后将所有数值的权重相加，得到最终的权重值。
模糊法、模糊层次分析法和专家评价法
通过划分多个层次指标进行判断和计算，得到各考察项的权重。
选择合适的权重计算方法需要根据具体的应用场景和数据特点来决定。例如，在需要专家主观判断的情况下，AHP层次分析法和权值因子判断法可能更为合适；在需要客观数据支持的情况下，熵值法和加权平均权重计算方法可能更为适用。