層級分析法是由美國匹茲堡大學Thomas L. Saaty教授在1971年所發展的多屬 性評估方法，理論簡單且操作容易，應用範圍很廣泛。主要應用於不確定情況下 及具有多數評估準則的決策問題上。
層級分析法主要應用在商業和工業方面，在決定決策問題相關研究也不少；
十分可惜的是，在教育領域方面的應用，卻是非常稀少。當人在面臨複雜的問題 時，常會因為考量的因素太多，而無法做出決定，而層級分析法就是將複雜問題 予以系統化，將影響問題的因素，兩兩成對比較，使決策者可以有結構地分析問 題，減少決策錯誤的風險，從而找出適當解決方案。
其應用範圍廣泛，Saaty整理歸納出層級分析法適用於下列十三種方法 (Saaty, 1980；鄧振源、曾國雄，1989 )：
(1)決定優先順序(Setting Priorities)
(2)產生可行方案(Generating a Set of Alternatives)
(3)選擇最佳方案(Choosing the Best Policy Alternatives )
(4)決定需要條件(Determining Requirements)
(5)根據成本效益分析制定決策(Making Decision Using Benefits and Costs ) (6)資源分配(Allocating Resources)
(7)預測結果-風險評估(Predicting Outcomes-Risk Assessment) (8)衡量績效(Measuring Performance)
(9)系統設計(Designing a System)
(10)確保系統穩定性(Ensuring System Stability) (11)最適化(Optimizing)
(12)規劃(Planning)
(13)衝突解決(Conflict Resolution)
層級分析法主要步驟可為七部份，分別為：（一）界定決策性問題；（二）
壹、界定決策性問題
先就問題與問題作清楚詳細的瞭解，可依據文獻、理論、專家意見、網路資 料收集或群體腦力激盪或個人意見等方式，將問題與影響因素界定清楚，並評估 因素之間是否有相關聯性，或從屬關係(洪英恆，2011)。
貳、決策群體的成立
聘請專家成立決策顧問群體。專家人數以5~10人最為適當。若是單一決策問 題，就可跳過此步驟。
叁、建立層級結構：
建立階層是系統結構化的架構，可清楚描述整個系統的結構面與功能面，階 層的多寡則視問題的複雜程度而定，Thomas L. Saaty 提出幾個建立層級結構的原 則（白育綺，2003）：
一、最高層級代表評估的最終目標。
二、盡量將重要性相近的要素放在同一層級。
三、層級內的要素不要超過七個。
四、層級內的各要素，力求具備獨立性。
肆、問卷設計、調查與建立成對比較矩陣
為了得知因素的相對重要性，必須將要素兩兩配對比較，Thomas L. Saaty 建 議採用九等的評比尺度，進行要素間的相對重要程度比較。在 1 至 9 尺度下，讓 決策者或專家填寫，此問卷需清楚敘述每一成對比較之問題，並附加詳細引導說 明。
表 2-1 九等評比尺度表
尺度 定 義 說 明
1 同等重要Equal Importance 兩個因素具有同等的重要性相同重要
3 稍重要Moderate Importance
根據經驗和判斷，認為其中一個因素較 另一個稍重要
5 頗重要Essential or strong
根據經驗和判斷，強烈傾向偏好某一因 素
7 非常重要Very/strong Importance 實際上非常傾向偏好某一因素
9 極為重要Extreme Importance
有證據確定，在兩相比較下，某一因素
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因此 Saaty 建議以一致性比例(Consistency Ratio; C.R.)的比率來檢定一致性。一致 性比例為一致性指標(Consistency Index; C.I.)和隨機性指標(Random Index; R.I.)的 比率，即 隨機性指標(Random Index; R.I.)，見表 2-2。
表 2-2 隨機指標表
柒、專家偏好整合
在專家偏好整合方面，Thomas L. Saaty在一些合理的假設下，認為專家偏好 整合分事前及事後兩種方式，事前的整合用幾何平均法，事後整合一般使用算術 平均法（洪英恆，2011)。
捌、最適方案決定：
要做出正確的方案決策，需先定義出決策者重視的要素，在符合一致性的要 求後，即可決定各要素在最終目標下的優勢權重，權重越大，表示該方案越重要 (洪英恆，2011)。
層級分析法在正確方案決策時，的確有實質的幫助。尤其是應用在商業及工 業方面。教育方面雖然應用少，也並非完全沒有。在體育競賽上，除了訓練選手 時可以瞭解選手的喜好以及規劃課程安排（Chou, 2008），另外運動選手選才上，
可以依據專家提供的權重值，提供給教練極大的幫助。