熵值法是一種基於信息熵理論的數學方法，主要用於判斷指標的離散程度。熵值法的基本原理如下：
熵值越小，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響（即權重）也越大。反之，熵值越大，指標的離散程度越小，對綜合評價的影響也越小。
在資訊理論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性越小，熵越小；信息量越小，不確定性越大，熵越大。
熵值法通過計算指標的熵值來評估其離散程度。例如，某項指標的值全部相等，則該指標在綜合評價中不起作用。如果指標值之間有較大差異，則該指標對綜合評價的影響較大。
在實際套用中，熵值法首先對原始數據進行預處理，消除單位和量綱的影響，然後計算各指標的熵值，從而確定各指標的權重。這種方法是一種客觀賦權法，因為它根據指標的觀測值所提供的信息大小來確定權重。
熵值法已被廣泛套用於多目標決策分析、評價和排名等領域。