層級分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是屬於一種多目標的決策方 法，由 Thomas L. Saaty 於 1971 年(Satty, 1977, 1980)所提出的一套決策方法，
利 用 組 織 的 架 構 ， 同 時 建 立 具 有 相 互 影 響 關 係 的 層 級 結 構(Hierarchical Structure)，在複雜的問題或風險不確定的情況下，作出有效之決策，或在分歧之 判斷中尋求一致性。目前其已運用於經濟、社會、及管理科學等領域，此方法能 將複雜之決策問題簡化，由較高層級的項目予以分解成數個細項層級。
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2.8.1 層級分析法之發展目的與假設
層級分析法之發展目的，為將複雜之問題系統化，劃分不同層面給予層級 分解，同時使複雜之評估問題層級結構能較容易評估與評估品質更高，並透 過量化之判斷，予以綜合評估，提供決策者選擇適當之方案，減少決策錯誤 的風險性（林峰祿，1982）。
層級分析法在進行時的假設條件，主要包括下列幾項（鄧振源、曾國雄，
1989）：
1.一個系統或問題可被分解成許多被評估之種類或成分(Components)，形 成具方向性之安全衛生管理績效指標的層級結構。
2.在層級結構中，每一層級的因素均假設具獨立性(Independence)，並可利 用上一層級內的某些或所有因素為準，進行評估。
3.評估時，可將絕對數值尺度轉換為比例尺度(Ratio Scale)，例如內部流 程構面比顧客構面之重要性比值為五比一(5/1)。
4.成對比較(Pairwise Comparison)後的矩陣倒數對稱於主對角線，可用正 倒值矩陣(Positive Reciprocal Matrix)處理。
5.偏好關係滿足遞移性(Transitivity)，但完全具遞移性並不容易，因此容許 不具遞移性的存在，但必須測試其一致性(Consistency) 的程度，藉以瞭 解不一致性之程度若干。
6.因素之優勢比重，經由加權法則(Weighting Principle)求得。
7.任何因素只要出現在層級結構中，不論其優勢比重為何，均被認為與整 個評估結構有關，而並非檢核層級結構之獨立性。另外，在使用層級分 析法之前，Vargas (1990)提出使用者應具備以下幾點之認知：
(1) 倒數對照特性(Reciprocal Comparison)
專家在進行比較時，對於因素喜愛的程度必須滿足倒數特性，若 對內部流程構面 比 顧客構面之偏好程度是 x 倍，則顧客構面是 x 倍分之一(1/x 倍)偏好於內部流程構面。
(2) 同質性(Homogeneity)
因素的比較必須是有意義的，並在一個合理的評估尺度內。
(3) 獨立性(Independence)
因素彼此間的比較必須假設為相互獨立。
(4) 預期性(Expectations)
為完成決策目標，關係層級必完整的描述。換言之，在建構關係 層級及相關因素或替代(Alternative)必須完整，不能有所遺漏或忽 略。
2.8.2層級結構化之要點
層級結構之建立在層級分析法的進行中，是相當重要的一部份，可將複雜的 問題簡化，使決策者較易做出正確之決定。然而，層級分析法並非一般傳統之決 策樹(Decision Trees)，其每一個層級皆表示對原始問題之一個重要部份，因此將 影響系統之因素加以分解成數個群體，每群再區分為數個次群，逐級依序建立全 部之層級結構，其關係如圖 2.3 所示。(Satty, 1977、1980)，（鄧振源、曾國雄，
1989），（曾懷恩，1998）
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最 終 目 標
O1 O2 … … … Om
A1 A2 … An
最 終 目 標
（ 第 一 層 級 ） 評 估 層 面
（ 第 二 層 級 ）
評 估 因 素
（ 第 三 層 級 ） X1 X2 … … . . Xr Y1 Y2 … … . Ys Z1 … … . . Z2… … … Zt
替 代 方 案
（ 第 四 層 級 ）
圖 5 層 級 分 析 法 之 層 級 結 構 示 意 圖
於分析組群時，應注意下列各點，其說明如下：
1.最高層級代表評估之最終目標，即為第一層級（如圖5 ）。
2.儘量將重要性相近之因素，放置於同一層級內。其目的為將因素分成不同 層級的集合，使其易於達成工作，此方式比直接評估整體系統較有效率。
3.提供一個有意義之整合系統，而整合是將一個複雜的系統轉換成簡單的成 分。換言之，層級內之因素不宜過多，依 Satty之建議最好不超過七個，
超出部份可再分層解決，以免影響層級之一致性。
4.層級內之各因素，應力求具備獨立性，若有相依性(Dependence)存在時，
先將獨立性與相依性各自分析後，再將二者合併分析。
5.清楚的說明上一層級內之各因子的優先權重產生變動時，將如何影響下一 層級內之各因子的優先權重。
6.層級具有可靠性(Reliable)與彈性(Flexibility)，換言之，局部的改變不影響 整體之結構。
7.最低層級之因素即為替代方案（如圖5）。
2.8.3 層級分析法之理論基礎與進行步驟 利用層級分析法進行決策問題時，主要包括 以下五個階段（鄧振源、曾國雄，1989）：
1.建立層級結構 利用層級結構加以分解複雜問題，是對於人類的認知而言，
層級式的關係較容易被接受，且具備易於溝通的特色。
2.建立成對比較矩陣對某層級下之因素間進行成對比較，層級分析法之評估 尺度劃分為五項，即「同等重要」、「稍重要」、「頗重要」、「極重要」、
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評估尺度 定義 說明
1 同等重要
（Equal Importance）
兩比較方案的貢獻程度具同等 重要性
3 稍重要
（Weak Importance）
經驗與判斷稍微傾向喜好某一 方案
5 頗重要
（Essential Importance）
經驗與判斷強烈傾向喜好某一 方案
7 極重要
（Very Strong Importance）
實際顯示非常強烈傾向喜好某 一方面
9 絕對重要
（Absolute Importance）
有足夠證據肯定絕對喜好某一 方案
2、4、6、8 相鄰尺度中間值
（Intermediate Value） 需要折衷值時
表 1 層級分析法評估尺度說明資料來源：鄧振源、曾國雄。（1989）。AHP 的內涵特性與應用（上）。中國統 計學報，第27 卷 第 6 期 ， 頁 5-22。
3.計算特徵值與特徵向量 依據成對比較矩陣，可求取各層級因素之權重，
使用數值分析中常用之特徵值解法，計算成對比較矩陣之特徵向量。因此 當決策者之成對比較判斷具有完全一致性時，則下式成立(Saaty,1980)：
*
* n W W
A× = ×
即 為(A−n×I)×W* =0
(4)
其中，W * 表因素權重矩陣。 但因決策者之主觀判斷，具有不一致性之 問題產生，即以最大特徵值
λ
max 代替 n ，可得下式：0 )
(A−
λ
max×I ×W* =(5) 依 據 上 式 ， 可 求 得
λ
max，進而求得λ
max之因素權重矩陣 W* 。4.一致性檢定
判斷消費者決策前後是否一致，必須進行一致性檢定，而當成對比較矩 陣具有完全一致性時，
λ
max=n ，否則必然滿足λ
max≧
n (Saaty, 1980)。因此，當
λ
max愈接近 n 時，一致性程度愈高。
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其 一 致 性 指 標 （Consistency Index; C.I.） 定 義 為 ：
. max 1
−
= − n I n C
λ
(6)
利用一致性指標予以判斷，當 C.I.=0 時，表示前後判斷完全具一致性，
當 C.I.>0 時，即表示判斷不連貫，當 C.I.≦0.1 時 ， 為 可 容 許 之 偏 誤 ， 亦 即 認 為 成 對 比 較 矩 陣 具 有 一 致 性 。
成 對 比 較 矩 陣 在 不 同 的 階 數(Order)下，會 產 生 不 同 的 C.I.值，稱 為 隨 機 指 標(Random Index； RI)， 如 表 2 所 示 (Saaty,1980)。在相同之矩陣下，
C.I.值 與 R.I.值的比率，稱為一致性比率 (Consistency Ratio；C.R.)。若 C.R. ≦ 0.1，
即矩陣之一致性程度令 人 滿 意 。 其 一 致 性 比 率 之 計 算 如 下 ：
. .
. . .
I R
I R C
C = (7)
表 2 隨 機 指 標 表
階 數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
RI. 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.58
資 料 來 源 ： 鄧 振 源 、 曾 國 雄 ，（1989）， AHP 的 內 涵 特 性 與 應 用 （ 上 ）， 中 國 統 計 學 報 ， 第 27 卷 第 6 期 ， 頁 5-22。
5.整體層級權重之計算 各層級因素間之權重計算後，再進行整體層級權重之 計算，最後依各評估因素之權重，以決定最終目標之最適評估制度。 若當 表演藝術活動付費意願之因素是由消費者群體進行評估 時，則必須將消費 者群體成員之偏好（個別權重）加以整合，進行此項工作則是評估過程中 相當重要之一部份。例如 Saaty 在合理之假設下，利用幾何平均數作為整 合之函數。
2.8.4 層級分析法之應用 層級分析法可應用於決策問題之外，還可進一步應用於分析 問題方面，依據 Satty 之經驗，其主要可應用在以下十三類之問題中(Satty &
Vargas, 1982)。
1. 決定優先次序(Setting Priorities)
2. 產生交替方案(Generating a Set of Alternatives) 3. 選擇最佳方案(Choosing a Best Policy Alternatives) 4. 決定需求(Determining Requirements)
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5. 資源分配(Allocating Resources) 6. 預測結果(Predicting Outcomes) 7. 績效衡量(Measuring Performance) 8. 系統設計(Designing System)
9. 確保系統穩定(Ensuring System Stability) 10. 最佳化(Optimization)
11. 規劃(Planning)
12. 解決衝突(Resolving Conflict) 13. 風險評估(Risk Assessment)
層級分析法發展至今，使用此研究方法之文章亦不在少數，本研究將國外應用 層級分析法之相關研究，以 Mohanty & Deshmukh(1993)的研究為例，發現應用層 級分析法評估資源的材料供給管理狀況，其評估的替代資源為無結構性的決定問題，
包含多個因素與屬性於不同的層級，為了更容易支援材料管理者做決定，更有效率的 分析出正確組織標的，必須找出對的資源供給因素，因此使用層級分析法，可幫助管 理者做決策上的支持。(陳佳慧，2003)
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三、研究設計
本研究在分析TFT-LCD產業之安全衛生管理議題的相對重要性，來探討該產業關切 安全衛生管理議題排序，以進行安全衛生管理之分配權重之建議，可供業界推動安全衛生 管理績效指標之參考。
首先針對TFT-LCD產業安全衛生管理發展現況等資料收集其作業活動，並分析其各 類安全衛生管理特性，再與專家深入訪談討論，以選定該產業之各類安全衛生管理績效議 題，再將所欲評估的管理績效議題予以結構化並建立分析層級，以設計 AHP 問卷及委請 專家學者填寫問卷；最後進行問卷回收及分析討論，以探討專家對該TFT-LCD產業之安全 衛生管理議題排序，再提供該產業於建立安全衛生管理績效指標量測表時納入其內容及各 階層之權重配比。