采用指标体系多属性评价方法能够相对全面地进行科技评价，因而应用比较广泛。目前指标体系多属性评价方法已经广泛应用到大学评价、学科评价、科研机构评价、学术期刊评价、科研人员评价中。比如泰晤士报世界大学排名、教育部学科水平评估、教育部长江学者评估、南京大学CSSCI核心期刊、各高校的各种科研评价体系，等等，均采用多属性评价方法进行评价。

指标数据标准化是多属性评价的基础。指标标准化方法，又称为数据无量纲方法，包括线性无量纲化方法和非线性无量纲化方法[1]。由于指标标准化方法众多，其对评价结果会产生较大的影响，但因为该问题是隐含的，公众对此并不了解，在学术界也没有得到足够的重视。不同指标标准化方法如何影响评价，其深层次的内在机制缺乏系统的总结。开展相关问题的研究，不仅有利于丰富多属性评价或者多元统计的基础理论，而且有利于评估指标标准化方法对评价的影响大小，从而优化指标标准化方法的选取，对于提高科技评价的公正性、科学性也具有重要的意义。

关于指标标准化方法对评价的影响，俞立平、武夷山[2]认为极差标准化方法的评价结果小于可调标准化，可调标准化对一些较弱的评价对象有一种“鼓励作用”。郭亚军、马凤妹等[3]发现多属性评价结果不仅受到指标权重的影响，很大程度上受到指标数据标准化方法的影响。蒋维杨、赵嵩正等[4]认为采用直(折)线型无量纲化方法，易受极值数据干扰，导致样本评价结果差异极小；曲线无量纲化方法选择较难，参数确定难以把握，无法保证评价结果的精度。魏登云[5]指出，基于标准化指标的主成分分析结果，可能与基于原始数据的分析结果大不一样。

关于指标标准化方法对权重的影响，王会、郭超艺[6]分析了线性标准化方法对熵值的影响，发现非零截距项会改变熵值进而分析其对熵权法权重的影响。江文奇[7]分析了6种标准化方法对均方差方法确定的指标权重的影响，发现极值法与功效系数法得到的权重相同。糜万俊[8]分析了几种典型的指标数据标准化方法对均方差指标权重影响的传导机制。朱喜安、魏国栋[9]分析了熵值法与无量纲化熵值法确定的指标权重的区别，发现归一化熵值法、向量规范熵值法、线性比例熵值法确定的指标权重与熵值法相同。

关于评价标准化方法的选择，Chakraborty等[10]指出各种指标无量纲化方法都有其特定适用场合，因此应该根据需要进行选择。魏登云[5]指出标准化问题的复杂性，选用不当会导致综合评价不合理，而且这些问题是隐性的。宫诚举、郭亚军等[11]针对线性无量纲化方法对群体评价中信息集结结果的影响问题，提出提高评价对象区分度和群体信息最大为导向的若干原则。李玲玉、郭亚军等[12]提出选取指标标准化方法的3个原则，即稳定性、差异性、变异性原则。胡永宏[13]认为选用无量纲化方法，应尽量保留指标数据所包含的变异信息，即离散系数不变。张立军、袁能文[14]比较各种指标标准化方法对评价结果的影响，并构建兼容度指标对无量纲化方法的相对有效性进行测度。李仕川、郭欢欢等[15]发现土地集约利用评价时，指标标准化一般基于极差标准化方法，默认各区域集约临界值相同，这是不合理的。

关于指标标准化方法的创新，周娟美、郭强华等[16]分析了科技评价中数据分布有偏、指标区分度异常的深层次原因，认为这是评价指标值与评价属性的背离现象，提出对数中位数标准化方法。郭亚军、易平涛[17]提出构建逼近理想性质的复合无量纲化方法的思路，提出极标复合法。廖志高、詹敏[18]提出了一种新的基于反三角函数的无量纲化方法。刘学之、杨泽宇等[19]提出基于Logistic曲线模型，对指标数据进行非线性标准化处理。韩明彩[20]梳理分析了目前期刊综合评价中常用的指标标准化方法，提出一种新的价值评估标准化方法。

从现有的研究看，关于指标标准化方法对评价的影响，涉及评价结果的排序、精度、打分偏好，等等。关于指标标准化方法对权重的影响，研究认为标准化会影响一些依赖评价数据的客观赋权方法，从而对权重产生影响，进而影响评价结果。关于标准化方法的选择，研究成果比较丰富，已经总结出若干选取原则。对于指标标准化方法的创新，也有不少成果。总体上，在以下方面有待进一步深入：

第一，指标标准化方法较多，关于指标标准化对学术评价的影响机制，学术界重视不够。

第二，指标标准化方法既是多属性评价的一个重要组成部分，也会对多属性评价的其他环节产生影响，这方面缺少系统的总结和归纳。