什么是层次分析法？(an analytic hierarchy process?)
层次分析法是一种考虑多种因素的决策方法。这些因素根据其重要性进行加权，以便根据所有可用信息从战略上做出最佳决策。这一过程的形式是由教育家托马斯·萨蒂在20世纪70年代制定的。
该方法的工作原理是将数学方程和数值与相关个人的愿望相结合。决策过程中有其他选择的每个分支都被指定一个数值。一旦这些值建立起来，据说它们可以帮助相关人员根据数学证据做出最佳决策。
考虑一个四口之家选择一种狗的问题。在商定的尺寸范围内，可能有四种选择：一种澳大利亚牧羊犬、一种金毛猎犬、一种德国牧羊犬和一种斑点狗。使用层次分析法进行决策需要家庭成员确定他们最希望狗具备的品质。例如，他们可能喜欢一只活泼、善待孩子、聪明的狗；然后将这些品质从最重要到最不重要进行排序。。
每个犬种根据其在每个类别中的能力给予评分；金毛猎犬在儿童类中排名靠前，而牛狗在儿童类中得分较低，在活动类中得分较高。根据该家族最重视的特征，它将能够绘制一张表格，表明哪些犬种在最需要的特征中得分最高。负面因素也可以添加到量表中：例如，家庭中的两个成员可能不想要一只会牧羊的狗，因此金毛寻回犬对这一类家庭中一半人的期望值较低。。
给每只狗的身体特征和个性特征一个值，表明它们对家庭有多重要，以及每只狗的品种分数有多高，允许家庭在选择新狗时做出教育、知情和数学上合理的决定。这可以将决策变成一个基于数学数据的客观决策，并结合每个选择的确认信息。层次分析法也有助于家庭考虑问题或品质，可能没有想到。
虽然层次分析法有助于根据统计数据和其他数据做出最佳选择，但并非万无一失。总有一些情况是决策者无法控制的。这个家庭可能会收养一只不喜欢孩子的金毛猎犬，或者一只整天乐于躺在壁炉前的牛狗，但从统计上看，层次分析法为个体提供了做出正确决策的最佳机会。
- 发表于 2022-01-20 13:53
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