通常用來測量某個指標的相對大小（相對數）可稱為指數，比如物價指數，環境監控指數等，而綜合指數是綜合衡量和反映多個指標指數的一種評價方式。通常情況下綜合指數可用計算各類社會指數、環境評價或者綜合效率等，比如消費指數、環境汙染指數，高校或企業管理效率，醫院綜合指數等。
綜合指數的計算上，通常分為幾個步驟，如下說明：
當前有7家醫院需要進行綜合指數評定，共涉及3個維度9個指標的打分資料（本案例為模擬打分資料，實際研究中通常為真實資料），如下**：
維度指標
指標性質
服務維度
收治病種數量
正向（高優）
服務維度
住院術種數量
正向（高優）
服務維度
費用評價
負向（低優）
質量維度
新生兒死亡率
負向（低優）
質量維度
手術死亡率
負向（低優）
質量維度
再住院率
負向（低優）
效率維度
病床周轉率
正向（高優）
效率維度
平均住院日
負向（低優）
效率維度
醫生服務率
正向（高優）
3個維度分別是服務維度、質量維度和效率維度，每個維度涉及9個指標。有的指標為正向（高優）指標（即數字越大越好，比如收治病種數量），有的指標為負向（低優）指標（比如新生兒死亡率）。當前希望通過綜合指數進行評定比較7個醫院的綜合能力情況。
案例資料為打分資料，中涉及3個維度9個指標，首先需要對該9個指標進行標準化處理，即讓9個指標的單位和方向保持一致。spssau預設標準化方式為『相對標準化』，具體處理公式如下說明：
與此同時，spssau還提供『正向（高優）化』處理方式，說明如下：
不論是『相對標準化』還是『正向化』處理，處理後的資料量綱一致且方向也會一致，如果說研究者已經對原始資料進行過相關處理，此時則可以選擇『不處理』引數值即可。
針對資料量綱化處理後，還需要設定指標與維度的對應關係，即『指標組別』設定，本案例為9個指標分別對應著3個維度，對應設定即可；
計算方式上，spssau預設是『組間相加，組內相乘』，『組內相乘』指某個維度的指標指數（即標準化處理後）進行相乘得到乙個維度指數資料（本案例共3個維度因而是3個維度指數相乘），『組間相加』是指維度指數資料之間相加（本案例是3個維度指數）。與此同時，還可選擇另外3種方式，『組間相加，組內相加』，『組間相乘，組內相加』和『組間相乘，組內相乘』，不同計算方式時，得到的指數肯定不一致，但通常不會影響到指數的相對大小關係。
除此之外，如果確認資料計算無誤，此時可選中『綜合指數』，讓spssau系統將綜合指數用乙個新標題進行標識，
本案例操作截圖如下：
首先將4個高優指標，5個低優指標分別放入分析框中，並且放入『醫院名稱』到『標籤項』框中（可不放，預設就會展示為1/2/3/4等編號）。並且標準化方式預設為『相對標準化』，計算方式預設為『組間相加，組內相乘』。並且設定『指標組別』即9個指標與3個維度的對應關係情況如下圖：
spssauspssau共輸出3個**，分別說明如下：
**名稱
說明指標基本情況
展示各個指標的型別（高優/低優），以及維度類別設定情況
資料處理情況
展示量綱化處理方式和計算方式
綜合指數
展示最終各項的綜合指數，以及各維度（類別）的指數情況
指標基本情況
指標型別
組別收治病種數量（服務維度）高優1
住院術種數量（服務維度）高優1
病床周轉率（效率維度）高優3
醫生服務率（效率維度）高優3
費用評價（服務維度）低優1
新生兒死亡率（質量維度）低優2
手術死亡率（質量維度）低優2
再住院率（質量維度）低優2
平均住院日（效率維度）低優3
上**中展示3個維度（類別）共9個指標的型別（高優/低），以及9個指標與3個維度（類別）的對應情況。
資料處理情況項處理
量綱化方式
相對標準化（預設）
計算方式
組間相加，組內相乘
上**展示量綱化處理方式和計算方式，本案例為預設值，『相對標準化』，『組間相加，組內相乘』。
分析結果**於spssau
上**展示最終的綜合指數資料，包括3個維度（組別）分別的指數資料，以及最終的綜合指數資料，本案例採用『組間相加』計算方式，比如上**中10.992=0.714+6.212+4.066。另外，7家醫院的綜合指數越高，即意味著該醫院的綜合表現越好，7家醫院的綜合表現排名依次為：醫院3>醫院1>醫院4>醫院2>醫院6>醫院5>醫院7。單獨從3個維度（類別）上看可能並不完全一致，比如單獨檢視『組別（1）』即『服務維度』則為醫院4>醫院7>醫院2>醫院1>醫院6>醫院5>醫院3。但是醫院3在『組別（2）』即『質量維度』上有著明顯更好的表現，因而導致其最終表現最優。當然研究者也可考慮使用『組間相加，組內相加』這種計算方式，可能得到不完全一致的結論，但整體變化不會變化太大。
涉及以下幾個關鍵點，分別如下：
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