層次分析法與其他方法對比

1. 層次分析法和模糊綜合評價法優缺點

層次分析法優缺點：

（一）優點

1. 系統性的分析方法：

層次分析法把研究對象作為一個系統，按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進行決策，成為繼機理分析、統計分析之後發展起來的系統分析的重要工具。

2. 簡潔實用的決策方法：

這種方法既不單純追求高深數學，又不片面地注重行為、邏輯、推理，而是把定性方法與定量方法有機地結合起來。

3. 所需定量數據信息較少：

層次分析法主要是從評價者對評價問題的本質、要素的理解出發，比一般的定量方法更講求定性的分析和判斷。

（二）缺點

1. 不能為決策提供新方案：

層次分析法的作用是從備選方案中選擇較優者。這個作用正好說明了層次分析法只能從原有方案中進行選取，而不能為決策者提供解決問題的新方案。

2. 定量數據較少，定性成分多，不易令人信服：

在如今對科學的方法的評價中，一般都認為一門科學需要比較嚴格的數學論證和完善的定量方法。但現實世界的問題和人腦考慮問題的過程很多時候並不是能簡單地用數字來說明一切的。

3. 指標過多時數據統計量大，且權重難以確定：

當我們希望能解決較普遍的問題時，指標的選取數量很可能也就隨之增加。

4. 特徵值和特徵向量的精確求法比較復雜：

在求判斷矩陣的特徵值和特徵向量時，所用的方法和我們多元統計所用的方法是一樣的。

模糊綜合評價法優缺點：

1、模糊綜合評價法的優點：

模糊評價通過精確的數字手段處理模糊的評價對象，能對蘊藏信息呈現模糊性的資料作出比較科學、合理、貼近實際的量化評價；

評價結果是一個矢量，而不是一個點值，包含的信息比較豐富，既可以比較准確的刻畫被評價對象，又可以進一步加工，得到參考信息。

2、模糊綜合評價法的缺點：

計算復雜，對指標權重矢量的確定主觀性較強；

當指標集U較大，即指標集個數凡較大時，在權矢量和為1的條件約束下，相對隸屬度權系數往往偏小，權矢量與模糊矩陣R不匹配，結果會出現超模糊現象，解析度很差，無法區分誰的隸屬度更高，甚至造成評判失敗，此時可用分層模糊評估法加以改進。

(1)層次分析法與其他方法對比擴展閱讀：

層次分析法根據問題的性質和要達到的總目標，將問題分解為不同的組成因素，並按照因素間的相互關聯影響以及隸屬關系將因素按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結構模型，從而最終使問題歸結為最低層(供決策的方案、措施等)相對於最高層(總目標)的相對重要權值的確定或相對優劣次序的排定。

在運用層次分析法時，如果所選的要素不合理，其含義混淆不清，或要素間的關系不正確，都會降低AHP法的結果質量，甚至導致AHP法決策失敗。為保證遞階層次結構的合理性，需把握以下原則：

1 分解簡化問題時把握主要因素，不漏不多；

2 注意相比較元素之間的強度關系，相差太懸殊的要素不能在同一層次比較。

層次分析法主要應用在安全科學和環境科學領域。在安全生產科學技術方面主要應用包括煤礦安全研究、危險化學品評價、油庫安全評價、城市災害應急能力研究以及交通安全評價等；在環境保護研究中的應用主要包括：

水安全評價、水質指標和環境保護措施研究、生態環境質量評價指標體系研究以及水生野生動物保護區污染源確定等。

除此之外，層次分析法更多的可以用於指導和解決個人生活中遇到的問題，比如說專業的選擇、工作的選擇以及買房的選擇等，可以通過建立層次結構以及衡量指標，來理清工作思路和思考問題的層面。

為了便於描述，依據模糊數學的基本概念，對模糊綜合評價法中的有關術語定義如下：

1．評價因素（F）：是指對招標項目評議的具體內容（例如，價格、各種指標、參數、規范、性能、狀況，等等）。

為便於權重分配和評議，可以按評價因素的屬性將評價因素分成若干類（例如，商務、技術、價格、伴隨服務，等），把每一類都視為單一評價因素，並稱之為第一級評價因素（F1）。第一級評價因素可以設置下屬的第二級評價因素（例如，第一級評價因素「商務」可以有下屬的第二級評價因素：交貨期、付款條件和付款方式，等）。第二級評價因素可以設置下屬的第三級評價因素（F3）。依此類推。

2．評價因素值（Fv）：是指評價因素的具體值。例如，某投標人的某技術參數為120，那麼，該投標人的該評價因素值為120。

3．評價值（E）：是指評價因素的優劣程度。評價因素最優的評價值為1（採用百分制時為100分）；欠優的評價因素，依據欠優的程度，其評價值大於或等於零、小於或等於1（採用百分制時為100分），即0≤E≤1（採用百分制時0≤E≤100）。

4．平均評價值（Ep）：是指評標委員會成員對某評價因素評價的平均值。

平均評價值（Ep）=全體評標委員會成員的評價值之和÷評委數

5．權重（W）：是指評價因素的地位和重要程度。

第一級評價因素的權重之和為1；每一個評價因素的下一級評價因素的權重之和為1 。

6．加權平均評價值（Epw）：是指加權後的平均評價值。

加權平均評價值（Epw）=平均評價值（Ep）×權重（W）。

7．綜合評價值（Ez）：是指同一級評價因素的加權平均評價值（Epw）之和。綜合評價值也是對應的上一級評價。

2. 成分分析法和層次分析法的不同

成分分析法是用特定的符號表示句子成分的分析方法,其特點是表示的句子成分比較直觀,缺點是不能很好的表示構成句子的成分之間的層次關系；層次分析法是用框圖表示構成句子的詞語之間的結構層次和結構關系的分析方法,起特點是能很好地表現句子的結構層次,但缺點也很明顯,就死一個句子的分析,表達出來要較大的篇幅.

3. 層次分析法和模糊層次分析法有什麼不同這個模糊主要運用在何處

二者區別如下：

1、建立的判斷矩陣不同：

在AHP中是通過元素的兩兩比較建立判斷一致矩陣；而在FAHP中通過元素兩兩比較建立模糊一致判斷矩陣。

2、求矩陣中各元素的相對重要性的權重的方法不同：

在模糊層次分析中，作因素間的兩兩比較判斷時，如果不用三角模糊數來定量化，而是採用一個因素比另一個因素的重要程度定量表示，則得到模糊判斷矩陣。

3、優缺點不同：

AHP存在如下方面的缺陷：檢驗判斷矩陣是否一致非常困難,且檢驗判斷矩陣是否具有一致性的標准CR < 0. 1缺乏科學依據；判斷矩陣的一致性與人類思維的一致性有顯著差異。

將模糊法與層次分析法的優勢結合起來形成的模糊層次分析法（FAHP），將能很好地解決，層次評價指標很多時（如四個以上）導致的其思維不能一致性。

4. 網格管理法與層次分析法的區別

網格管理法與層次分析法的區別：一、層次分析法和模糊層次分析法有3點不同：
1、兩者的基本原理不同：
（1）層次分析法的基本原理：層次分析法根據問題的性質和要達到的總目標，將問題分解為不同的組成因素，並按照因素間的相互關聯影響以及隸屬關系將因素按不同層次聚集組合。形成一個多層次的分析結構模型，從而最終使問題歸結為最低層(供決策的方案、措施等)相對於最高層(總目標)的相對重要權值的確定或相對優劣次序的排定。
（2）模糊層次分析法的基本原理：在模糊層次分析中，作因素間的兩兩比較判斷時，如果不用三角模糊數來定量化，而是採用一個因素比另一個因素的重要程度定量表示，則得到模糊判斷矩陣。模糊層次分析法是定性與定量相結合的系統分析方法。

5. 層次分析法的優缺點

層次分析法，簡稱AHP，是指將與決策總是有關的元素分解成目標、准則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法

6. 主成分分析和層次分析法的區別是什麼

層次分析法：

主成分分析和層次分析兩者計算權重的不同，AHP層次分析法是一種定性和定量的計算權重的研究方法，採用兩兩比較的方法，建立矩陣，利用了數字大小的相對性，數字越大越重要權重會越高的原理，最終計算得到每個因素的重要性。

主成分分析

（1）方法原理及適用場景

主成分分析是對數據進行濃縮，將多個指標濃縮成為幾個彼此不相關的概括性指標（主成分），從而達到降維的目的。主成分分析可同時計算主成分權重及指標權重。

（2）操作步驟

使用SPSSAU【進階方法-主成分分析】。

如果計算主成分權重，需要用到方差解釋率。具體加權處理方法為：方差解釋率除累積方差解釋率。

比如本例中，5個指標共提取了2個主成分：

主成分1的權重：45.135%/69.390%=65.05%

主成分2的權重：24.254%/69.390%=34.95%

如果是計算指標權重，可直接查看「線性組合系數及權重結果表格」，SPSSAU自動輸出了各指標權重佔比結果。其計算原理分為三步：

第一：計算線性組合系數矩陣，公式為：loading矩陣/Sqrt(特徵根)，即載荷系數除以對應特徵根的平方根；

第二：計算綜合得分系數，公式為：累積（線性組合系數*方差解釋率）/累積方差解釋率，即上一步中得到的線性組合系數分別與方差解釋率相乘後累加，並且除以累積方差解釋率；

第三：計算權重，將綜合得分系數進行歸一化處理即得到各指標權重值。