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二 二 二
二、 、 、 、基本假設 基本假設 基本假設 基本假設
AHP 法發展的目的，就是將複雜的問題系統化，由不同的層面將層級分解，
並透過量化的判斷，覓得脈絡後加以綜合評估， 以提供決策者選擇適當方案的 充分資訊，同時減少決策錯誤的風險性。AHP 法的基本假設，主要包括下列 9 項
（鄧振源，曾國雄，1989，9）：
(一)一個系統可被分解成許多種類，並形成網路式的層級結構。
(二)層級結構中，每一層級的要素均假設具獨立性。
(三)每一層級內的要素，可以用上一層級內某些或所有要素作為評準，進行 評估。
(四)比較評估時，可將絕對數值尺度轉換成比例尺度。
(五)成對比較後， 可使用正倒值矩陣處理。
(六)偏好關係滿足遞移性。不僅優劣關係滿足遞移性（A 優於 B，B 優於 C，
則 A 優於 C），同時強度關係也滿足遞移性（例如： A 優於 B 二倍，
B 優於 C 三倍，則 A 優於 C 六倍）。
(七)完全具遞移性不容易，因此容許不具遞移性的存在，但需測試其一致性 的程度。
(八)要素的優勢程度，經由加權法則（weighting principle）而求得。
(九)任何要素只要出現在階層結構中，不論其優勢程度是如何小，均被認為 與整個評估結構有關，而並非檢核階層結構的獨立性。
三 三 三
三、 、 、 、實施步驟 實施步驟 實施步驟 實施步驟
實際進行 AHP 法處理問題時，可分為 8 個步驟來進行， 分別說明如下（鄧 振源、曾國雄，1989：15-16）：
(一)確認問題
對於研究問題的系統宜儘量擴大，將可能影響問題的要因皆納入問題中，
並且對問題的範團應清楚界定。
(二)羅列與問題有關的所有因素
經由德菲法（delphi method）、腦力激盪法（brainstorming method）、
文獻蒐集等方式，將和問題有關的因素列出，此時暫不考慮其順序與關聯 性。
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(三)建立層級
層級的層次可依問題之需要衍生多層次，每一層級與上一層級之關係要 自然，不可過於牽強。層級的構建，並無一定的建構方法，亦無一定的建立 程序。層級之最上層即為「焦點」，以下各層之每層可包括多個因素，但基 於人類無法同時對 7 種以上事物進行比較之設下，以不超過 7 個為佳。因 此，有效的層級數可用 n/7 估計，如此的層級架構，即可收容易進行有效的 成對比較，與獲得較佳一致性之益處。
(四)問卷設計與調查
每一層級要素在上一層級某一要素作為評估基準下，進行成對此較。而 AHP 法之評估尺度，其基本劃分包括五項，即同等重要、稍重要、頗重要、
極重要及絕對重要等，並賦予名目尺度 1、3、5、7、9 的衡量值；另有四項 介於五個基本尺度之間，並賦予 2、4、6、8 的衡量值。在 1 到 9 尺度下，
讓受訪者填寫(勾劃每一成對要素間的比較尺度)。問卷必須清楚地設述每一 成對比較的問題，並附加詳細的引導說明。
(五)建立成對比較矩陣
某一層級的要素，以上一層級某一要素作為評估基準下，進行要素間的 成對比較。若有 n 個要素時，則需進行 n（n-1）2 個成對比較。
成對比較時所使用的數值，分別為 1/9，1/8，…，1/2，1，2，3，…8，
9，將 n 個要素比較結果的衡量，置於成對比較矩陣 A 的上三角形部分（主 對角線為要素自身的比較，故均為 1），而下三角形部分的數值，為上三角 形部分相對位置數值的倒數，即 aji=1/aij。有關成對比較矩陣的元素，如下 圖 4-1 所示：
圖 4-1 成對比較矩陣 (六)計算特徵向量與最大特徵值
成對比較矩陣得到後，即可求取各層級要素的權重。使用數值分析中常 用的特徵值（Eiqenvalue）解法，找出特徵向量或稱優勢向量（Priority Vector），
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(八)整體層級權重的計算
各層級要素間的權重計算後，再進行整體層級權重的計算。最後依各替 代方案的權重，以決定最終目標的最適替代方案。若為群體決策時，各替代 方案的權重可加以重整。
綜上所述，AHP 法主要內容為：將複雜問題的評量予以結構化，並建立層 級結構；設定各問題之評比尺度，並建立成對比較矩陣；計算各問題之相對權數；
檢定一致性；選定符合一致性檢定之資料進行各層級及整體層級權重計算，最後 決定各要素或方案之優先順序。依AHP 法研擬出本研究專家問卷實施步驟如圖 4-2。
圖4-2 專家問卷實施步驟