2023年6月21日发(作者：)

如何⽤层次分析法确定权重？AHP层次分析法是⼀种解决多⽬标复杂问题的定性和定量相结合进⾏计算决策权重的研究⽅法。层次分析法基本原理AHP层次分析法是将定量分析与定性分析结合起来，⽤决策者的经验判断各衡量⽬标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策⽅案的每个标准的权数，利⽤权数求出各⽅案的优劣次序，⽐较有效地应⽤于那些难以⽤定量⽅法解决的课题。AHP层次分析法的操作步骤完整的AHP层次分析法通常包括五个步骤：第⼀步：建⽴层次结构模型在深⼊分析问题的基础上，将决策的⽬标、考虑的因素和决策对象按相关关系分为最⾼层、中间层和最低层。•最⾼层：决策的⽬的、要解决的问题•中间层（若⼲层）：考虑的因素、决策的准则•最低层：决策时的备选⽅案⽐如现在想选择⼀个最佳旅游景点，当前有三个选择标准（分别是景⾊，门票和交通），并且对应有三种选择⽅案。现通过旅游专家打分，希望结合三个选择标准，选出最佳⽅案，层次模型⼤致如下图：第⼆步：标度确定和构造判断矩阵通过各因素之间的两两⽐较确定合适的标度。在建⽴层次结构之后，需要⽐较因⼦及下属指标的各个⽐重，为实现定性向定量转化需要有定量的标度，此过程需要结合专家打分最终得到判断矩阵表格。⽐如对旅游景点选择的4个影响因素（分别是景⾊，门票，交通和拥挤度）进⾏评价（即专家评价），最终得出四个影响因素的权重。采⽤1-5分标度法，即⽐如门票相对景⾊更加重要，此时门票打3分，那么景⾊相对于门票就是取其倒数1/3即0.3333分。交通相对于景⾊来更重要为2分，景⾊相对于交通就是0.5分等。如果A因素相对B因素⾮常重要，此时打5分（最⾼5分），那么B因素相对于A因素就是1/5即0.2分如果使⽤SPSSAU进⾏分析，操作此步骤时，需要设置【判断矩阵阶数】,可以理解为需要评价权重的因素个数，并且在⽩⾊单元格处输⼊各项分别的名字以及专家打分，蓝⾊底纹处会⾃动变化，不需要输⼊。点击“开始分析”即可得到结果。第三步：特征向量，特征根计算和权重计算此步骤⽬的在于计算出权重值，如果需要计算权重，则需要⾸先计算特征向量值，SPSSAU会提供特征向量指标。 同时得到最⼤特征根值（CI），⽤于下⼀步的⼀致性检验使⽤。第四步：⼀致性检验分析在构建判断矩阵时，有可能会出现逻辑性错误，⽐如A⽐B重要，B⽐C重要，但却⼜出现C⽐A重要。因此需要使⽤⼀致性检验是否出现问题，⼀致性检验使⽤CR值进⾏分析，CR值⼩于0.1则说明通过⼀致性检验，反之则说明没有通过⼀致性检验。如果数据没有通过⼀致性检验，此时需要检查是否存在逻辑问题等，重新录⼊判断矩阵进⾏分析。如果数据没有通过⼀致性检验，此时需要检查是否存在逻辑问题等，重新录⼊判断矩阵进⾏分析。针对CR的计算上，CR=CI/RI，CI值在求特征向量时已经得到，RI值则直接查表得出。⽐如上例中的结果，CI值为0.024，RI值为0.900，对应CR值为0.026。SPSSAU会直接输出这⼀结果以及⼀致性检验结果。第五步：分析结论如果已经计算出权重，并且判断矩阵满⾜⼀致性检验，最终则可以下结论继续进⼀步分析。如需要使⽤层次分析法或者其他分析⽅法，可登录SPSSAU进⾏在线分析或进⼀步了解分析⽅法使⽤说明。

2023年6月21日发(作者：)

如何⽤层次分析法确定权重？AHP层次分析法是⼀种解决多⽬标复杂问题的定性和定量相结合进⾏计算决策权重的研究⽅法。层次分析法基本原理AHP层次分析法是将定量分析与定性分析结合起来，⽤决策者的经验判断各衡量⽬标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策⽅案的每个标准的权数，利⽤权数求出各⽅案的优劣次序，⽐较有效地应⽤于那些难以⽤定量⽅法解决的课题。AHP层次分析法的操作步骤完整的AHP层次分析法通常包括五个步骤：第⼀步：建⽴层次结构模型在深⼊分析问题的基础上，将决策的⽬标、考虑的因素和决策对象按相关关系分为最⾼层、中间层和最低层。•最⾼层：决策的⽬的、要解决的问题•中间层（若⼲层）：考虑的因素、决策的准则•最低层：决策时的备选⽅案⽐如现在想选择⼀个最佳旅游景点，当前有三个选择标准（分别是景⾊，门票和交通），并且对应有三种选择⽅案。现通过旅游专家打分，希望结合三个选择标准，选出最佳⽅案，层次模型⼤致如下图：第⼆步：标度确定和构造判断矩阵通过各因素之间的两两⽐较确定合适的标度。在建⽴层次结构之后，需要⽐较因⼦及下属指标的各个⽐重，为实现定性向定量转化需要有定量的标度，此过程需要结合专家打分最终得到判断矩阵表格。⽐如对旅游景点选择的4个影响因素（分别是景⾊，门票，交通和拥挤度）进⾏评价（即专家评价），最终得出四个影响因素的权重。采⽤1-5分标度法，即⽐如门票相对景⾊更加重要，此时门票打3分，那么景⾊相对于门票就是取其倒数1/3即0.3333分。交通相对于景⾊来更重要为2分，景⾊相对于交通就是0.5分等。如果A因素相对B因素⾮常重要，此时打5分（最⾼5分），那么B因素相对于A因素就是1/5即0.2分如果使⽤SPSSAU进⾏分析，操作此步骤时，需要设置【判断矩阵阶数】,可以理解为需要评价权重的因素个数，并且在⽩⾊单元格处输⼊各项分别的名字以及专家打分，蓝⾊底纹处会⾃动变化，不需要输⼊。点击“开始分析”即可得到结果。第三步：特征向量，特征根计算和权重计算此步骤⽬的在于计算出权重值，如果需要计算权重，则需要⾸先计算特征向量值，SPSSAU会提供特征向量指标。 同时得到最⼤特征根值（CI），⽤于下⼀步的⼀致性检验使⽤。第四步：⼀致性检验分析在构建判断矩阵时，有可能会出现逻辑性错误，⽐如A⽐B重要，B⽐C重要，但却⼜出现C⽐A重要。因此需要使⽤⼀致性检验是否出现问题，⼀致性检验使⽤CR值进⾏分析，CR值⼩于0.1则说明通过⼀致性检验，反之则说明没有通过⼀致性检验。如果数据没有通过⼀致性检验，此时需要检查是否存在逻辑问题等，重新录⼊判断矩阵进⾏分析。如果数据没有通过⼀致性检验，此时需要检查是否存在逻辑问题等，重新录⼊判断矩阵进⾏分析。针对CR的计算上，CR=CI/RI，CI值在求特征向量时已经得到，RI值则直接查表得出。⽐如上例中的结果，CI值为0.024，RI值为0.900，对应CR值为0.026。SPSSAU会直接输出这⼀结果以及⼀致性检验结果。第五步：分析结论如果已经计算出权重，并且判断矩阵满⾜⼀致性检验，最终则可以下结论继续进⼀步分析。如需要使⽤层次分析法或者其他分析⽅法，可登录SPSSAU进⾏在线分析或进⼀步了解分析⽅法使⽤说明。