朱慧芳(前任行銷企劃主管與黃仁棟妻子)
第三節 層級分析程序法
層級分析程序法 (analytic hierarchy process, AHP) 根植於數學與人類心理學 的理論，為1971年匹茲堡大學教授 Saaty 所發展的一種多屬性決策方法，主要應 用在不確定情況下及具有多數個評估準則的決策問題（楮志鵬，2009），協助個人 或群體決策的制定。藉由專家意見的彙集，將複雜且非結構的情況系統化，經高 層次往低層次逐步分解，並透過量化方法將每個要素相關重要性賦予主觀判斷數 值，最後綜合評估要素的優先順序，提供決策者充分資訊以選擇適當方案，減少 錯誤決策的風險。
一、AHP的適用範圍
AHP的主觀量化結果，使決策者對經濟、社會及管理科學等領域複雜問題能 脈絡清楚的分析，常用來找出最佳策略方案，如資訊系統的評估與選擇、旅遊方 案的選擇、資源分配的問題及供應鏈中供應商的選擇等。主要應用範圍有：
1. 決定優先順序 2. 產生替代方案 3. 選擇最佳方案 4. 決定需求
5. 依據成本效益分析制定決策 6. 資源配置
7. 預測結果或風險評估
8. 衡量績效 9. 系統設計 10. 確保系統穩定 11. 最適化
12. 規劃
13. 衝突的解決
本研究在個案分析後又採用AHP分析，是希望藉由研究者實際案例分析與從業 人員認知兩個角度，歸納出對公司資源、能力重要性看法的異同，從而在組織規 劃與管理層陎上有進一步思考。
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Miles & Huberman 認為連結質性與量化資料的理由（張芬芬譯，2006，p.88）
是：
1. 經由三角測量，兩種資料可以彼此鞏固對方。
2. 為了細究或推動資料的分析，獲得更豐富的細節。
3. 研究者如注意兩種資料間出現的歧異與矛盾，尌可能開創新的思考路線，可 能會使想法改觀，產生新的見解。
二、AHP的層級要素與基本假設
影響系統的要素組合成許多層級，層級的多寡視系統的需要而定，各層級以上 一層級的準則或目標為評估基準，進行要素間成對比較。Miller (1956) 認為人類短 期記憶（或注意力）限制在7種（或7±2）的事物，因此，每一層級要素不宜超過7 個。基本假設包括（鄧振源、曾國雄，1989）：
1. 一個系統可被分解成許多種類或成分，並形成網路的層級結構。
2. 層級結構中，每一層級的要素均具獨立性。
3. 每一層級的要素，可用上一層級某些或所有要素作為評判準則，進行評估。
4. 進行比較評估時，可將絕對數值尺度轉換成比例尺度。
5. 各層級要素進行成對比較後，可使用正倒值矩陣處理。
6. 偏好關係滿足遞移性；除優劣關係滿足遞移性，同時強度關係也滿足遞移性。
7. 完 全 具 遞 移 性 不 容 易 ， 因 此 容 許 不 具 遞 移 性 的 存 在 ， 但 需 測 詴 一 致 性 (Consistency ) 的程度。
8. 要素的優勢程度，經由加權法則 (Weighting Principle) 而求得。
9. 任何要素只要出現在階層結構中，不論其優勢程度大小，均被認為與整個評估 結構有關，而非檢核階層結構的獨立性。
利用層級來分析問題，是從最高層級來看不同層級的相互影響，而非直接從
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各層級的要素來分析，關係圖如3-4：
資料來源：鄧振源、曾國雄 (1989)
三、AHP 的進行步驟與運算方法 AHP 的執行步驟可分成三階段：
1. 建立各項要素的階層架構。
2. 由決策者與專家填表以主觀決定相關要素的權重。
3. 計算出最佳的結果與建議。
因此，提供群體決策有效的架構以規範思考的過程；每一個要素都給予一個數值，
幫助決策者保持凝聚性思考而得到結論。由於群體決策的共同性，增加判斷的一 致性，也增強了 AHP 決策工具的信賴度。
AHP 處理認知反應是採用九點尺度的衡量值來評估，基本是五點尺度，配合 四個介於其區間的尺度而得成對比較矩陣，定義如表3-4所示：
最終目標
O1 O2 Om
X1 X2 Xr Y1 Y2 Ys Z1 Z2 Zt
A1 A2 A3 An
最終目標 (第一層) 評估項目 (第二層) 評估項目 (第三層) 替代方案 (第四層)
圖 3-4 AHP 層級結構示意圖
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表3-4 AHP評估尺度
評估尺度 定 義 說 明
1 同等重要 (Equal) 兩比較要素對目標貢獻程度相等 3 稍重要 (Moderate) 經驗與判斷稍偏好某一要素 5 頗重要 (Strong) 經驗與判斷偏好某一要素 7 極重要 (Very Strong) 實務上偏好且具優勢的要素 9 絕對重要 (Extreme) 有足夠證據偏好某要素 2, 4, 6, 8 相鄰尺度之中間值 當需要折衷值時
對應性 要素i j 進行比較時，喜好程度要滿足要素j i比較的倒數 合理性 尺度帄均分配 由矩陣值求得一致性 資料來源：Saatty (1990)
根據收回的問卷所得結果計算優先向量 (priority vector)，建立成對比較矩陣，
評估同一層級成對要素間的關係。問卷填答的一致性，則由成對比較矩陣 (pair wise comparison matrix) 之一致性指標 (Consistency Index, C. I.)，顯示決策者判斷 前後的一致性；並以一致性比率 (Consistency Ratio, C. R. )，評估單層級的一致性 高低程度。因此，除以專家意見解決複雜決策問題，也藉比對矩陣及特徵向量來 決定各要素間的相對權重。
但在實際評估成對比較矩陣往往無法達到完全一致性，因此將實際比對矩陣視 為一致性矩陣之微量變動值。因此，一致性矩陣最大特徵值 λmax 便會接近 n；可 將 λmax 與 n 之差異值作為一致性高低準則。
當C. I. =0，表示填寫者前後判斷完全一致。
而C. I. ≤ 0.1 為可容許偏誤。
n = 評估準則個數
(3.1)
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單層比對矩陣的一致性，可由 C.R. = C.I./R.I. 來衡量；隨機指標 R.I. (Random Index) 的值隨矩陣階數的增加而增加，通常使用Satty所歸納的隨機指標表計算。
而 C. R. ≤ 0.1 表示單層矩陣具一致性。
(3.2)
表3-5 隨機指標值表
階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R.I. 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 資料來源：Saatty ( 1980)
若階層不只一層，則整個層級的一致性可由 C.R.H 計算得到：
C. I. H. =Σ（每層級的優先向量）* （每層級C. I.）
R. I. H. =Σ（每層級的優先向量）* （每層級R. I.）
其中
若 C. R. H. ≦ 0.1 則表示整體層級的一致性可接受。
(3.3) (3.4) (3.5)
最後，若各層級內的要素以及整體層級架構均滿足一致性程度的要求（即 C.R.≦0.1 且 C.R.H.≦0.1），則可繼續利用特徵向量進一步計算各層級內要素的 相對權數，找出要素優先順序。
本研究採用Expert Choice 2000 進行層級一致性檢定，其以不一致判斷比率 (inconsistency ratio, I.R.) 與整體階層不一致判斷值 (overall inconsistency index, O.I.I ) 取代 C.R. 與 C.R.H. 等兩判斷指標。當 C.R. 或 I.R.≦0.1，則填答者判斷 趨一致。若不一致時，頇重填問卷或修正填寫值，若大於 0.1 頇重建層級結構 （張
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奕華、許正妹，2008）。
四、AHP層級架構設計
根據資源基礎理論相關文獻與個案探討結果，設計出AHP層級分析架構，可分 為三層，第一層為研究目標，第二層為評估構陎，第三層為構陎下的評估準則。
五、AHP問卷設計
根據以上分析架構，利用層級設計問卷，以瞭解個案從業人員對公司所需具備 資源與能力的相對重要性認知，比較等級區分為 1~9（同樣重要至絕對重要）等 九級。
六、調查對象
實地拜訪說明問卷填寫方式，發放個案公司科園店、演藝店、帝國店及總公司 行政部門，計收回 管理行政人員4份、店長2份與門市人員7份，共計13份問卷。