在日常生活与工作中，我们常常会遭遇需要多方讨论以得出结论的场景。确立各因素权重的方法就显得尤为重要。此法允许我们通过分析问题的多面性，进而决定最终结果。
在职业环境中，我们经常需要评估和确定不同部分的权重，以得出最终的结论。例如，在商品排序时，我们会考虑成交量、好评率、收藏量、转化率等多个因素；在评估个人信用分时，身份特征、消费能力、人脉关系、行为偏好、信用历史等因素都会被纳入考量，而这些因素又各自需要多种指标来具体衡量。
那么，何为权重呢？权重，即为某因素在整体评价中的相对重要性程度。一个因素权重越高，意味着它在整体评估中的重要性越大。权重的特点主要表现在两个方面：一是每个因素的权重值介于0至1之间；二是所有因素的权重之和等于1。
确定权重的方法主要分为两大类：主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法主要依赖专家的经验和判断来赋予权数，如层次分析法AHP、权值因子判断表法等，其结合了定性和定量的分析方法，操作简便但难免带有一定的主观性。而客观赋权法则更多地依赖于历史数据，研究指标间的相关关系或指标与评估结果的影响关系来进行综合评价，如主成分分析、熵值法等，这是一种定量研究方法，无需过多考虑决策者的主观意愿和业务经验。
以层次分析法AHP为例，它是一种将与决策相关的元素分解为目标、准则、方案等层次，然后进行定性和定量分析的方法。根据总目标，我们可以将问题分解为不同的因素，形成一个多层次的分析结构模型。这样，问题最终可以归结为最低层相对于最高层的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排列。
层次分析法的实施步骤如下：
第一步是建立递阶层次结构模型。运用AHP解决实际问题，首先要明确需要分析的问题，将其条理化，理出递阶层次结构。
第二步是构造判断矩阵。根据递阶层次结构，我们可以很容易地构造出判断矩阵。这个过程中，我们需要根据专家（或业务经验）的判断来对矩阵中的元素进行赋值。
第三步是计算权向量并进行一致性检验。通过一定的数学方法对判断矩阵进行层次排序，计算出每一个矩阵各因素针对其准则的相对权重。之后需要对判断矩阵进行一致性检验，确保决策的合理性。
第四步是计算综合重要度。以上步骤仅得出了相对重要度，因此我们还需要自上而下地计算出每一层要素关于总体的综合重要度。
综合评价与运用方面，我们可以运用如变异系数这样的指标来刻画离散趋势，其强调了取值差异大的因素在评价体系中的重要性。例如在高重视数学科目正是因为其成绩的差异性能更好地拉开总分差距。同样地，我们也可以运用变异系数法来综合评价某个景区的各影响因素指标权重。