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제안된 방법론은 비교 분석 방법의 파생물입니다. 그것은 행렬 대수에서 잘 알려진 쌍대 비교 방법을 기반으로 합니다. 모든 제품과 마찬가지로 장단점이 있습니다. 단점은 상대적인 노동력, 장점 - 엄격한 아날로그 선택에 대한 무 비판성을 포함합니다. 평가 대상과 유사한 특성이 없는 경우에도 충분히 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 계산을 용이하게 하기 위해 이 기술의 컴퓨터 버전이 사용됩니다.

쌍대 비교 방법으로 비용을 결정하는 순서 4:

아날로그 개체 선택(최소 3개, 4-6개 아날로그 선택이 최적으로 간주되지만 계산의 복잡성이 증가함). 방법을 설명하기 위해 (n-1)개의 아날로그 객체가 선택되었다고 가정합니다. 따라서 쌍대비교 과정에서 평가 대상을 포함하여 n개의 부동산 대상이 관여한다.

재산 번호, .

비용에 큰 영향을 미치는 비교 매개변수 선택(최적의 수는 6-10이며, 다른 매개변수는 평가 대상의 매개변수와 유사한 것으로 간주됨). 비교는 m 요인으로 수행됩니다.

요인 번호,

다음 원칙에 따라 정성적 평가 척도 구성(표 28):

표 28

정성적 평가의 척도

각 매개변수는 선택한 척도에 따라 중요도가 지정됩니다. 매개변수는 쌍으로 비교됩니다. 행렬의 대각선 값은 1입니다. 왜냐하면 이 경우 개체는 자체와 비교되며 물론 동일한 중요도를 가져야 합니다. 한 셀에 정수가 있으면 대각선을 기준으로 미러 셀에 분수가 있습니다.

표 29

중요도 지수 매트릭스

물체를 비교한 결과의 변환은 최대 계조 수가 9인 정성적 불연속 척도로 표현되며 수치로 다음과 같이 수행됩니다.

각 중요도 지수의 가중치 결정:

Hadamard 벡터 찾기:

일관성 스프레드 계산:

일관성 지수는 0.1을 초과해서는 안됩니다. 그렇지 않으면 이 매트릭스에서 중요도 지수를 변경해야 합니다.

각 개체의 감소된 정규화 편차를 m 요인으로 결정:

평가 대상의 감소된 정규화 편차는 어디에 있습니까?

- 아날로그 객체의 비교 단위 비용.

쌍대 비교에 의한 비교 접근법의 가치를 결정하는 예

초기 데이터: 평가 대상은 마을에 위치한 상점 건물입니다. 파사드. 추가 데이터 및 매트릭스 구성은 표 30(76페이지 참조)에 반영되어 있습니다.

중요도 지수 가중치 계산(첫 번째 행렬에 따름)(공식 26):

표 30

쌍별 비교표

결과 가중치를 정규화합니다(공식 27).

우선 순위 벡터가 있습니다.

Hadamard 벡터 찾기:

하다마로프 벡터,

Hadamard 벡터를 우선 순위 벡터로 나눕니다.

첫 번째 행렬 Z 1 의 일관성 벡터를 얻습니다.

및 일관성 지수

0.1을 초과하지 않으면 행렬이 올바르게 빌드됩니다. 이러한 작업은 모든 행렬에 대해 수행되어야 합니다(예제에는 6개가 있어야 함).

공식 (32)를 사용하여 각 객체의 감소된 정규화 편차를 계산합니다.

원하는 개체의 비용을 결정합니다.

2009년 이후로 변경되지 않았으며 도덕적으로 쓸모가 없습니다. 올해 우리는 그것을 업데이트하기로 결정했습니다. 구조를 단순화하고 텍스트를 다시 작성하고 가장 중요한 것은 디자인을 근본적으로 변경하는 것입니다.

디자인 선택에는 항상 어느 정도 임의성이 있습니다. 사용자의 요구 사항과 행동 분석을 기반으로 페이지 콘텐츠 및 사이트 구조에 대한 요구 사항을 개발할 수 있지만 페이지 디자인에 특정 솔루션이 사용되는 이유는 기껏해야 설명됩니다. 브랜드북으로.

우리는 사용자가 좋아할 디자인을 선택하고 경영진에게 이를 정당화해야 했습니다. 디자인이 사용자들 사이에서 날카로운 거부감을 유발했다면 사이트를 업데이트하는 모든 작업이 헛된 것입니다. 경영진이 설계를 승인하지 않았다면 프로젝트를 넘겨줄 수 없었을 것입니다. 따라서 먼저 경영진으로부터 디자인 요구 사항을 수집한 다음 새 사이트의 잠재 방문자가 이에 어떻게 반응하는지 확인해야 했습니다. 이를 위해 쌍 비교 방법을 사용하여 작업에 맞게 약간 조정했습니다.

"쌍 비교 방법"이란 무엇입니까?

짝 비교의 방법은 선택 기준이 직간접적으로 감정과 관련이 있을 때 여러 가지 중에서 하나를 선택할 수 있어 정당화하기 어렵다. 어떤 것이 더 맛있는지(사과, 배, 오렌지 또는 복숭아), 어떤 회사에서 일하기 더 좋은지(Google, Apple, Amazon 또는 Facebook), 오늘 산책할 때 무엇을 입을지(재킷, 스웨터, 또는 후드티) 쌍을 이루는 비교 방법이 도움이 될 것입니다.

이 방법의 저자는 정신 과정을 측정하는 과학인 사이코메트리의 창시자 중 한 명인 Louis Leon Thurstone입니다. 일부 출처에서 Thurstone이 범죄의 중증도 척도를 작성하기 위해 이 방법을 개발했다는 ​​주장을 찾을 수 있습니다.

연구를 수행하기 위해 가능한 모든 조합을 거치도록 모든 옵션이 쌍을 이룹니다. 응답자는 연구원이 설정한 기준(예: "메인 페이지의 어떤 버전이 더 매력적인지")에 따라 각 쌍에서 자신에게 더 적합해 보이는 옵션을 선택하도록 요청받습니다. 가장 자주 선택되는 옵션이 이깁니다.

연구 도구

인터넷에서 의사 결정(예: 1000minds 또는 TransparentChoice) 또는 모바일 애플리케이션을 위해 쌍별 비교 방법을 사용할 수 있는 서비스를 찾을 수 있습니다. 그러나 이미지를 업로드하고 응답자를 평가에 참여시키는 것을 허용하지 않기 때문에 우리의 목적에 적합하지 않습니다. 일부 설문 조사 서비스(예: Orosso)를 사용하면 응답자에게 이미지 쌍을 표시할 수 있지만 프레젠테이션 시간을 제한하고 연구원이 필요로 하는 규모의 이미지를 표시할 수 없으며 그래픽 디자인 연구에 중요합니다.

MyDecision - Smart Comparisons는 쌍별 비교 방법을 사용하여 여러 대안 중에서 선택하기 위한 애플리케이션입니다. 어느 바에 갈 것인지, 어떤 스마트폰을 선택할 것인지 결정하는 데 사용할 수 있습니다.

따라서 우리는 개발자들에게 쌍별 비교를 위한 자체 서비스를 만들도록 요청했습니다. 예를 들어 브라우저를 통해 이미지를 표시하고 소규모 설문 조사를 수행하여 응답자의 사회 인구 통계 데이터를 찾고 선택 이유에 대한 피드백을 얻을 수 있으며 가장 중요한 것은 무료입니다.

USABILITYLAB의 자체 서비스를 통해 제공되는 이미지 쌍은 다음과 같습니다.

적용 방법 1: 최상의 옵션 선택

여러 옵션 중에서 최상의 옵션을 선택하는 것이 이 방법을 적용하는 고전적인 방법입니다. 이러한 연구를 수행하려면 몇 가지 간단한 요구 사항을 준수해야 합니다.

1. 동일한 유형의 개체만 비교할 수 있습니다. 산책을 위해 옷을 선택할 때 재킷과 스웨트 셔츠를 비교할 수는 있지만 재킷과 청바지는 비교할 수 없습니다. 사이트의 디자인을 선택할 때 기본 페이지의 다른 디자인을 비교할 수 있지만 기본 페이지와 내부 페이지를 비교할 수는 없습니다. 그렇지 않으면 결과가 의미가 없습니다.
2. 프레젠테이션 시간은 3-5초여야 합니다. 응답자가 시간이 더 있으면 이미지를 보고, 텍스트를 읽고, 귀하가 요청한 기준(예: "매력")이 아닌 옵션을 평가하기 시작하지만 귀하에게 알려지지 않은 자신의 기준(예: " 텍스트의 정보성”).
3. 같은 이유로 결정에 영향을 미치지 않아야 하는 매개 변수 측면에서 모든 옵션을 가능한 유사하게 만드는 것이 좋습니다. 디자인 옵션을 비교하는 경우 페이지의 모든 텍스트와 사진이 동일한지 확인하십시오. 그렇지 않으면 응답자가 비교를 시작할 것입니다.
4. 각 쌍은 적어도 두 번 나타나야 합니다. 두 번째에는 옵션을 뒤집어야 합니다. 왼쪽에 있는 옵션을 오른쪽에 배치해야 합니다. 이것은 관성, 연구를 빨리 완료하려는 욕구 또는 우리에게 알려지지 않은 다른 이유로 인해 화면의 같은쪽에 있는 옵션을 더 자주 선택하는 응답자의 결과에 대한 영향을 배제하기 위해 필요합니다. 예를 들어 왼쪽에 있는 옵션을 더 자주 선택합니다.

우리는 Russian Standard Bank에 대해 유사한 연구를 수행했습니다. 우리는 은행 모바일 애플리케이션의 기본 페이지와 두 개의 내부 페이지에 대한 디자인 옵션을 평가해야 했습니다. 이전 디자인을 세 가지 새로운 변형과 비교했습니다.

Russian Standard Bank 모바일 애플리케이션의 메인 페이지 디자인 옵션. 0 - 이전 디자인, 1, 2, 3 - 새 옵션

모든 옵션 중에서 기본 화면과 기본 화면, 내부 화면과 내부 화면의 쌍을 만들었습니다. 모든 커플이 웹 애플리케이션에 업로드했습니다. 각 쌍은 두 번 제시되었으므로 응답자는 각 옵션을 12번(왼쪽에 6개, 오른쪽에 6개) 보았습니다. 전체적으로 응답자들은 72쌍의 커플을 평가했습니다. 결과적으로 옵션 1이 이겼습니다. 69%의 사례에서 선택되었습니다. 이전 버전의 인터페이스는 최악의 점수를 받았습니다. 35%의 경우에만 선택되었습니다.

적용 방법 2: 설계 요구 사항 수집

웹 사이트의 페이지를 사람에게 보여주고 "마음에 드십니까? "라고 묻는다면 구체적인 답변을들을 수 없을 것입니다. 당신은 예, 일반적으로 당신이 그것을 좋아하거나 그렇지 않다는 대답을 받게 될 것입니다. 페이지를 쌍으로 표시하고 "어떤 것이 더 낫습니까?"라고 물으면 토론 자료가 즉시 나타납니다. 예를 들어 큰 글꼴, 흰색 배경을 사용하고 아래쪽에 새끼 고양이가 그려져 있기 때문에 이 페이지가 더 좋습니다. 왼쪽 코너.

이것이 우리가 경영진으로부터 사이트에 대한 요구 사항을 수집한 방법입니다. 우리는 여러 러시아 및 외국 기업 웹사이트를 발견했으며 그 디자인은 우리 자신에게 영감의 원천이 될 수 있습니다. 그런 다음 이러한 사이트의 기본 페이지를 인쇄하여 CEO에게 가져갔습니다. 인쇄물을 쌍으로 보여주고 어떤 옵션이 더 나은지, 그 이유는 무엇인지 물었습니다. 그래서 우리는 그녀가 어떤 요소에 주목하는지, 무엇을 좋아하는지, 반대로 어떤 것이 혐오스러워 보이는지 알아냈습니다.

이러한 요구 사항을 기반으로 디자이너를 위한 기술 작업을 구성했습니다. 디자이너는 우리를 위해 메인 페이지의 6가지 변형을 준비했고 경영진과 이에 동의한 후 즉시 그 중 하나를 수락했습니다.

새로운 USABILITYLAB 웹사이트 메인 페이지의 6가지 변형

이러한 옵션이 사이트의 잠재적 방문자, 특히 우리 자신을 위해 선택한 사이트 방문자에게 어떤 반응을 일으킬지 확인하는 것이 남아 있습니다. 우선, 우리는 부정적인 감정의 표현에 대해 걱정했습니다. "우리"버전이 날카로운 거부를 유발한다면 디자인을 다시 작성해야 할 것입니다. 다른 옵션으로 인해 부정적인 감정이 발생한 경우 이것은 우리 선택의 정확성을 추가로 확인하는 역할을 할 것입니다.

적용 방법 3: 대상 고객으로부터 피드백 수집

대상 고객의 피드백을 수집하기 위해 쌍별 비교 연구를 가장하여 여섯 가지 디자인을 모두 보여 주기로 결정했습니다. 온라인 서비스를 다시 사용했습니다.

우리는 페이스북을 통해 연구를 위한 응답자를 모집했습니다. 이를 위해 Dmitry Silaev는 연구 초대와 함께 게시물을 작성하여 그 본질에 대해 이야기하고 참가자에게 보상을 약속했습니다.

연구 초대와 함께 Dmitry Silaev의 게시물

우리는 어떤 옵션이 이길지 별로 관심이 없었습니다. 우리에게 훨씬 더 중요한 것은 Facebook이나 연구가 끝날 때 피드백 양식을 통해 받은 응답자의 의견이었습니다. 따라서 우리는 몇 가지 방법론적 오류를 범했습니다. 프레젠테이션 시간을 5초에서 120초로 늘리고 각 쌍을 한 번만 표시했습니다. 그렇지 않으면 연구가 너무 오래 걸릴 것입니다.

우리는 약 300개의 설문지를 모았고 그 중 140개는 완전히 작성되었으며 우리가 받은 의견의 대부분은 레이아웃에 사용된 사진의 내용과 관련이 있었습니다. 예를 들어, 한 응답자는 “디자인 중 하나에 있는 아이의 사진이 너무 귀여워서 계속 이 디자인을 선택하고 싶었다”고 썼습니다. "우리" 버전은 이기지 못했지만 영예로운 3 위를 차지했고 "팬"으로부터 피드백을 받아 모든 목표를 달성했습니다.

결론

쌍을 이루는 비교 방법은 여러 옵션 중에서 최상의 옵션을 선택하는 데 도움이 되지만 그 적용은 이에 국한되지 않습니다. 이를 사용하여 새 사이트의 디자인에 대한 요구 사항을 수집한 다음 이 디자인을 경영진에 제출할 수 있었습니다. 사이트 작업이 거의 완료되었습니다. 이제 텍스트를 다듬고 시각 장애인을 위해 사이트의 접근성을 확인하고 있습니다. 그래서 곧 당신은 그것을 개인적으로 평가할 수 있을 것입니다.

우리가 보낸 후 웨비나, 그들이 방법에 대해 이야기하는 동안 우리는 Orosso의 대표자들에게 접근했습니다. 쌍대 비교 방법을 사용하여 본격적인 연구를 수행하는 데 사용할 수 있도록 서비스에 추가해야 할 기능에 대한 권장 사항 목록을 보냈습니다. 이제 이 서비스의 업데이트를 따르고 권장 사항이 구현되면 일부 프로젝트에서 사용할 것입니다.

우리는 또한 자체 쌍 비교 서비스를 개발할 계획입니다. 예를 들어, 우리는 응답자가 다른 장치에서 설문 조사를 수행할 수 있도록 서비스 인터페이스를 적응형으로 만드는 작업을 개발자에게 설정했습니다. 우리는 또한 연구 결과에 대한 작업을 개선할 것입니다. 언제든지 결과를 업로드할 수 있는 기능을 추가하고 설문지 작성의 시간 및 완성도를 기준으로 필터링할 수 있습니다.

이 기사에서 설명한 것과 유사한 작업이 있는 경우 로 문의하십시오. 우리는 당신에게 우리 서비스에 대한 액세스를 제공하고 당신의 연구 계획을 도울 것입니다.

다수의 요인에 대한 선호도를 파악하기 위해 순위, 직접 평가 및 순차적 비교 방법을 사용하는 어려움은 전문가에게 요청하면 어느 정도 줄일 수 있습니다. 쌍의 요소 비교,각 쌍에 가장 중요한 것을 설정하기 위해. 일반적으로 전문가는 개체의 평등을 설정하거나 특정 척도로 자신의 선호도를 나타낼 수 있습니다.

쌍대 비교는 요인의 수가 많을 때뿐만 아니라 다음과 같은 경우에도 편리합니다. 개체 간의 차이점매우 다양한 요인 약간의,직접 순위는 합리적인 순서를 제공하지 않습니다.

따라서 요인이 많거나 구별하기 어려운 경우에는 쌍대비교 방법이 다른 순서 방법에 비해 어느 정도 유리한 점이 있다.

이 방법을 사용하여 기본 설정을 결정하는 데는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

첫 번째전문가는 선호도를 나타내지 않고 한 요소가 다른 요소보다 선호된다는 단순한 진술로 제한된다는 사실에 있습니다. 그런 다음 쌍별 비교 행렬에서 0 또는 1이 셀에 기록됩니다. 이러한 행렬은 다음과 같이 알려져 있습니다. "토너먼트 테이블".

Ai가 A3보다 선호되는 경우, 즉 요소 A13 = 1이면 A3이 A1보다 덜 선호되고 A13 = 0이기 때문에 쌍별 비교 행렬은 항상 주대각선에 대해 역대칭입니다. 사실, 전문가는 매트릭스의 절반만 채우면 됩니다. 각 요소의 점수 합계는 순위로 해석할 수 있습니다. 그래서 예에서 요인의 순위는 마지막 열에 기록됩니다.

먼저 각 전문가가 이러한 매트릭스를 채우고 개별 순위가 결정된 다음 모든 전문가의 의견을 고려하여 평균화됩니다(매트릭스 A).

이를 바탕으로 두 번째 행렬 P를 구성하여 받은 총 추정치에서 요인 i가 요인 j보다 더 중요한 경우의 비율을 보여줍니다.

예를 들어, 10명의 전문가가 등급을 매겼다면 그들의 등급을 기반으로 한 P 테이블은 다음과 같을 수 있습니다.

전문가가 10명이었으므로 선호도 점유율은 테이블 A의 각 셀에 있는 숫자를 전문가 수로 나누어 계산합니다. 결과는 테이블 R입니다.

이제 순위 요소에 대한 가장 간단한 기술을 적용할 수 있습니다. 각 요소의 총 상대 평가를 합계로 나누어 각 요소의 정규화된 상대적 중요도를 얻습니다.

두 번째 방법. 한 요인이 다른 요인보다 선호도를 결정하는 것이 중요할 때 사용됩니다. 이 방법은 특정 측정이 가능한 요소와 판단이 필요한 무형(정성적) 요소를 모두 다룹니다.

주관적인 짝 비교를 수행하기 위해 많은 응용 프로그램에서 효과가 입증된 척도가 사용되며 다른 척도와 비교했을 때 이론적으로 타당성이 입증되었습니다(표 10.7).

첫 번째 방법과 마찬가지로 먼저 각 전문가는 제안된 척도에 따라 요인(속성, 결정 결과 등)을 쌍으로 비교합니다.

이전 방법에서와 같이 이제 요소의 우선 순위를 지정하거나 순위를 매겨야 합니다. 이것은 얼마든지 얻을 수 있다

순위 정규화. 예를 들어 다음 방법이 적용됩니다.

- 전문가들은 추정치를 공동으로 논의하고 결과적으로 각 요소에 대해 균일한 추정치를 채택하여 개발합니다. 모두에 대한 하나의 쌍 비교 매트릭스;

> 전문가는 합의를 도출할 수 없고 쌍으로 된 비교 테이블을 제시할 수 없으며 이를 기반으로 평균을 내는 방법으로 하나의 테이블을 얻습니다. 평균화 방법으로 사용할 수 있습니다. 기하 평균각 셀에 대해 평균(산술) 가중다른 사람.

어떤 접근법을 사용하든 요인의 쌍별 비교의 일반화된 매트릭스를 얻을 수 있습니다.

전문가 의견을 처리하는 다음 단계에서 평가가 필요합니다. 일관성의 정도그들의 의견 IP - 일관성 지수.

평가적 연구 방법으로서 순위화는 분석가가 자신의 지식과 경험을 바탕으로 연구 대상을 선호하는 순서대로 배열하는 절차입니다. 그는 일부 기능(특징 세트)에서 다른 모든 것을 능가하는 최고의 개체를 선택하고 다른 개체 중에서 평가된 개체의 서수 위치(순위)를 특징짓는 1과 같은 지표를 할당합니다. 나머지 옵션 중 다시 가장 좋은 것을 선택하여 순위 2를 얻는 등의 작업을 수행합니다. 순위 결과에 따른 서수 척도는 순위 개수와 순위 개체의 수가 같다는 조건을 충족해야 합니다.

순위는 다음과 같은 일련의 선호도를 나타냅니다.

A > C > D > D > B - 기본 설정;

따라서 : 1, 2, 3, 4, 5 - 순위.

여기서 > - 기호 기호;

A, B, C, D, D - 분석 대상.

숫자의 순위는 대상이 다른 대상과 비교하여 얼마나 또는 몇 배 더 나은지에 대한 결론을 도출하는 것을 가능하게 하지 않습니다.

이 방법의 장점은 단순성입니다. 단점은 많은 수의 개체를 주문하는 것이 실질적으로 불가능하다는 것입니다.

쌍 비교 - 가능한 모든 쌍을 비교할 때 분석 대상에 대한 기본 설정을 지정할 수 있는 방법입니다. 개체의 쌍별 비교는 개체 중 하나가 다른 개체보다 더 선호된다는 사실에서 비롯될 수 있습니다.

짝 비교는 매트릭스로 나타낼 수 있으며 결과적으로 옵션은 선호도의 합으로 순위가 매겨집니다.

객체 쌍이 순차적으로 비교되는 것이 아니라 3중, 4중 등이 비교된다는 점에서 다른 다중 비교의 변형이 있습니다.

채점 방법은 주어진 척도로 분석 대상에 수치 값을 할당하는 절차입니다. 이 경우 연속 및 불연속 척도를 사용할 수 있습니다. 첫 번째 경우 추정치는 일부 제한된 숫자 세그먼트의 모든 지점에 속하고 두 번째 경우 추정치는 정수에 해당합니다. 척도는 최소 및 최대 포인트로 특징지어집니다. 척도의 상한 및 하한은 양수 또는 음수일 수 있습니다. 점수가 가장 높은 개체가 최고로 간주됩니다.

현상에 대한 전문가(그룹) 평가 방법은 복잡한 시스템을 평가하는 실습에서 가장 자주 사용됩니다. 원칙적으로 이 방법은 정량적 값을 계산할 수 없을 때 정량적 값을 얻기 위해 사용됩니다.

이 방법을 구현할 때 다음 작업 순서가 가정됩니다.

• - 전문가 선정
• - 평가 점수 척도 결정
• - 모든 비교 분석 대상에 대한 전문가의 평가
• - 전문가 의견의 일관성 평가
• - 각 개체에 대한 그룹 평가 계산
• - 획득한 추정치를 실용적인 목적으로 사용(예: 분석 대상의 순위 집계).

전문가 평가는 각 전문가에게 내재된 협소하게 주관적인 특징과 전문가 패널에 내재된 집합적으로 주관적인 특징을 모두 가지고 있다는 점에 유의해야 합니다. 전자는 개별 전문가 평가를 처리하는 과정에서 제거되며, 후자는 어떤 처리 방법을 사용하더라도 사라지지 않습니다.

전문가 의견 간의 일치 정도를 정량화하기 위해 일치 계수(일관성) W를 사용하여 시험 참가자의 의견이 얼마나 일관된지 평가할 수 있습니다. 그 값은 0 이내< W < 1, где W=0 означает полную противоположность, a W=1 полное совпадение оценок. Практически достоверность считается хорошей, если W более 0,7.

일치 계수의 값이 낮다는 것은 전문가 의견 간의 일치가 약함을 나타냅니다.

집단 심사 방식의 일종인 전문가 위원회 방식이 있다. 전문가 위원회의 방식은 특정 타협의 결과로 제기된 문제와 이를 해결하기 위한 대안을 논의할 때 특별히 선택된 전문가가 단일 집단 의견을 식별하는 것을 기반으로 합니다.

관계 척도는 계층 구조 요소의 상대적 중요성을 설정하는 데 사용됩니다. 이 척도를 통해 의사 결정자는 비교 대상의 선호도에 특정 숫자를 할당할 수 있습니다(표 2).

표 2. 비율 척도

이 척도를 사용할 때 의사 결정권자는 계층 구조의 상위 수준에 있는 목표 달성 측면에서 두 개체를 비교하여 1에서 9 사이의 숫자 또는 그 반대 값을 입력해야 합니다.

이를 위해 계층 구조에서 두 가지 유형의 요소(요소 - 상위 및 요소 - 후손)가 구별됩니다. 요소 - 하위 항목은 상위 계층의 해당 요소에 작용하며 첫 번째 요소인 상위 요소에 상대적입니다. 짝을 이루는 비교 행렬은 모든 요소(특정 부모와 관련된 자손)에 대해 작성됩니다. 비율 척도에 따라 한 요소가 다른 요소보다 우세하다는 점에서 쌍으로 비교됩니다.

요소 E 1이 요소 E 2를 지배하는 경우 행 E 1 및 열 E 2에 해당하는 행렬의 셀은 정수로 채워지고 행 E 2 및 열 E 1에 해당하는 셀은 정수로 채워집니다.

짝 비교를 수행할 때 질문에 답해야 합니다. 두 비교 요소 중 어느 것이 더 중요하거나 더 큰 영향을 미치는지, 어느 것이 더 가능성이 있고 어느 것이 더 바람직한지.

기준을 비교할 때 일반적으로 어떤 기준이 더 중요한지 묻습니다. 기준과 관련하여 대안을 비교할 때 - 대안 중 어느 것이 더 바람직하거나 가능성이 더 높습니까?

예에서 쌍별 비교 행렬을 구성하는 프로세스를 고려하십시오.

예. 특정인의 관점에서 선호도에 대한 공급자 분석을 수행합니다. 이 사람은 관세, 네트워크 속도, 네트워크 가용성, 지불 용이성, 추가 서비스의 다섯 가지 독립적인 특성(그렇다고 가정함)에 따라 안내됩니다. 대안으로 사람은 Comstar, Zebra Telecom, ROL 및 MTU와 같은 회사를 고려합니다.

계층 구조는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다(그림 5).

제공자 만족도

속도

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