熵方法是一種基於資訊理論的數學方法，用於評估指標的離散程度和不確定性。在資訊理論中，熵是對不確定性的一種度量，信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。因此，熵值可以用來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用來判斷某個指標的離散程度。指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響越大。
熵值法的具體實現過程包括以下幾個步驟：
選取n家上市公司，m個指標（由主成分分析法得出），則Xij為第i個上市公司的第j個指標的數值。
對數據進行非負數化處理，避免求熵值時對數的無意義，需要進行數據平移。
計算第j項指標下第i個方案占該指標的比重RjXij(j 1,2, m)Xiji 12。
計算第j項指標的熵值nej k*Rij log(Rj)，其中k 0,ln為自然對數，ej 0。式中常數k與樣本數m有關，i 1一般令k 1，則0 e 1/In m2。
計算第j項指標的差異係數。
熵值法是一種客觀賦權法，根據各項指標觀測值所提供的信息的大小來確定指標權重，為多指標綜合評價提供依據。