用於計算權重的方法有很多：主成分分析、專家評分法、層次分析法、熵值法等，除此之外還有一些實用的綜合評價方法，如灰色關聯、模糊綜合評價等。
下面要提到的這個研究方法也是一種用於進行綜合比較，計算權重的方法。
TOPSIS法用於研究與理想方案相似性的順序選優技術，通俗理解即為數據大小有優劣關係，數據越大越優，數據越小越劣，因此結合數據間的大小找出最優和最劣方案，然後進行權重計算，最終對數據的優劣進行判斷。
案例應用
1、背景
有5個煤礦關於「粉塵濃度」，「二氧化硫量」和「肺病患病率」共3個指標數據；希望通過TOPSIS法對比5個煤礦的優劣性。原始數據如下：
2、操作步驟
TOPSIS權重法通常包括以下五步：
第一步：準備好數據，並且進行同趨勢化處理。
所有數據均需要同趨勢正向化，即讓所有的數據表示為數字越大越優（如果某指標項數字越大反而越劣。本例子中需要首先對數據求倒數，使用【數據處理->生成變量】的倒數功能處理，然後再進行分析，分別操作如下。
處理路徑：數據處理→生成變量→倒數第二步：數據歸一化處理解決量綱問題。
第三步：找出最優和最劣矩陣向量。
第四步：分別計算評價對象與最優方案距離D+或最劣方案距離D-。
第五步：結合距離值計算得出接近程序C值，並且進行排序，得出結論。
後四步結果均可由SPSSAU在分析結果中自動得出，不需要額外的操作。
3、結果分析
從上表看，D+和D-值列即是5個評價對象與最優或最劣方案的距離值。根據D+和D-值，最終計算得出各評價對象與最優方案的接近程度(C值)，並可針對C值進行排序。具體針對排序來看，評價對象5（煤礦5）最優，其次是評價對象3（煤礦3），而評價對象2（煤礦2）最劣。
總結
數據一定需要全部同趨勢正向化，即讓所有的數據表示為數字越大越優（如果某指標項數字越大反而越劣，可使用數據處理->生成變量功能的正向化/倒數功能進行處理）。最終結果以C值大小進行排序，C值越大說明綜合評價越高。