德菲法內涵說明

德菲法(Delphi Method)係由美國蘭德公司於1950 年代發展出 來，是一種預測未來的工具，尤其在收集個別成員的意見和判斷，以 形成高品質的決策上已廣泛的使用在現今複雜的社會。基本上Delphi 是一系列的問卷，第一次的問卷要求成員回答一份較為廣泛的問題，

根據成員第一次問卷的反應加以修正後，形成第二次問卷，同樣要求 這些成員回答，直到所有參與者已達共識，或資訊互換已經滿足，便 是Delphi 完成之時（林振春，1992、孫嘉鴻，2000）。

德菲法係屬專家預測法的一種，依賴參與者的專業經驗、直覺與 價值判斷，是故個人的主觀介入難以避免。不過德菲法的技巧之一即 為能有效的包容多元觀點，避免預測的偏頗，減少當面爭議的弊瑞，

謀求結果之共識，以收集思廣益之效，因而成為目前高階決策調查分 析中，應用最廣泛的一種團體決策方法（孫嘉鴻，2000）。

一、德菲法特色與原則

（一）、多元化之遴選參與者，以包容不同專業、觀點或利益分歧之 代表人士，以達到群體決策之整體性與客觀性。（唐研理，1999）

少數人具有支配權力的參與而影響到他人的決定。

（三）、有系統之統計分析，可以減少參與者為了達到一致性所形成 的群體壓力。

（四）、分析結果為一種保證在最後回答中，群內成員的意見皆能被 表達出來方法。

（五）、德菲法技巧可應用於決策過程中之預測、分析、評估與高階 層決策之目標建立，尤可適用於下列諸情況：

1、缺乏足夠之資料與數據等。

2、當理論或模式定量方法有所欠缺，難以分析或解釋現象等。

3、疑難之問題，訴諸專家群之腦力激盪以求解決之道。

4、當意見分歧，為避免權威人士影響其他參與者心理或論點爭論 不休等，可藉此法以匿名方式舉行，反應不同觀點，以達多元化整 合思考結果。

5、非計量之效益分析，以評估或選擇不同方案。

二、德菲法執行步驟

德菲法通常有如下六個實施步驟（林振春，1992）、（林俊光，

1997）：

（一）、就相關文獻探討出問題。

（二）、針對所定義的問題，決定參與成員。

（三）、針對問題設計問卷並將問卷送至參與人員，以不具名方式獨 自成第一次的問卷調查。

（四）、將第一次問卷調查的結果加以分析。

（五）、判斷群體作答的結果是否一致。若不一致，重覆步驟三，直 到一致性為止。

（六）、將結果呈現給適當的決策者。

德菲法依照上述研究步驟，反覆運用書面溝通與意見表達，以獲 得一致性的看法。過去德菲法常用於輔助決策，相關文獻整理如表3-1

表 3-1 德菲法相關文獻

資料來源：本研究整理

第二節層級分析法（AHP）之發展起源

1971 年Thomas L. Saaty 層級分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）所發展出來，主要應用在不確定（Uncertainty）情 況下及具多數個評估準則的決策問題上，將複雜且非結構化的問題系 統化，由高層次往低層次逐步求得各方案的優先比重值，凡優先比重 值越大的方案表示被採納的優先順序越高，可降低決策錯誤的風險。

（鄧振源、曾國雄，1998；吳慧儀，2000）。

一、層級分析程序法之理論

層級分析法AHP 其理論是一個有組織的架構的系統，可同時擷取 專家與決策者的意見並加以系統化。其方法上是利用層級關係，將複 雜問題由高層次往低層次逐步分解，並透過量化的判斷，及給予不同

作者 使用德菲法的方式

林俊光(1997) 利用網路架構建構出結合德菲法與層級分析法之群體 決策支援系統。

唐研理(1999) 利用德菲法幫助花蓮北區垃圾焚化爐廠址的評選。

王昭傑(2000) 利用德菲法調查彙整出提昇高雄港在國際物流營運地 位之評估準則。

黃瓊瑩(2000) 用德菲法專家意見調查結果，提出高雄縣文化生活圈 發展策略。

盧敏雄(2003) 結合層級分析法與德菲法建立航太企業投資評估模式 楊天護(2003) 生態工法考量因子之研究

薛淞林(2003) 住宅專案選址評估模型

決策方案，減少判斷錯誤，因而層級分析法（AHP）其最大的特點是 將問題予以層級化、結構化及量化。

二、層級分析法與變數因子

系統層級每一層級只影響另一層級，同時僅受另一層級的影響。

層級為系統架構的骨幹，用以研究階層中各變數因子的交互影響，以 及對整個系統的衝擊（Impact）。

層級的結構可以從整體目標（Apex）、子目標（Sub objectives）、

影響子目標的因素（Forces）、影響因素的人們、及其目標及政策

（Policies）、更遠的策略（Strategies），最後則為從這些策略所 得到的結果（Outcomes），從而形成多重層級。層級的多寡，端視系 統的複雜性與分析所需而定（鄧振源、曾國雄，1989）。

（一）、層級的建構與評量

利用層級來分析問題或系統，是站在最高層來看不同層級的相互影 響，而不是直接從各層級的因子來分析。因此，建立系統的層級結 構時，需要解決的問題有二：一是如何構建層級關係；二是如何評估 各層級因子的影響程度。

前者可利用腦力激盪法（Brain-storming），後者可利用特徵向 量法（Eigenvector Method，EM）、最小平方法（Least Squares Method，LSM）、幾何平均法（Geometric Means Method，GM）等，

而AHP 法是利用特徵向量法求取因子間的權重(鄧振源、曾國雄，

1989、林國勝，2000)。

（二）、層級結構化的要點

將影響系統的因子加以分解成數個群體，每群再區分成數個次

群，逐級下去建立全部的層級結構，其關係見圖3-1。在分析組群時，

應注意下列各點(鄧振源、曾國雄，1989、林國勝，2000)：

1、最高層級代表評估的最終目標。

2、儘量將重要性相近的因子放在同一個層級。

3、層級內的要素不宜過多，依Saaty 的建議最好不要超過7 個，

超出者可再分層解決，以免影響層級的一致性。

4、層級內的各要素，力求具備獨立性，若有相依性（Dependence）

存在時，可先將獨立性與相依性各自分析，再將二者合併分析。

圖 3-1 AHP 法層級架構圖

（三）、層級種類

將一個複雜的系統分解及結合後，所建立的層級結構包括二種 (鄧振源、曾國雄，1989)：

1、完整層級（Complete Hierarchy）：第n 層與第n＋1 層內的要素 均有關聯，即有完整的連線。

2、不完整層級（Incomplete Hierarchy）：第n 層與第n＋1 層內的 要素，並不是都有關聯，及沒有完整的連線。

每一層級要素增加的情況下，則一般使用不完整層級。

（四）、評估尺度

層級分析（AHP）的評估是每一層級的上一層要素，作為對下一層 要素評估的依據。簡而言之，就是將某一層級內的任二要素，以上一 層級的要素為評準，分別評估該二要素對評準的相對貢獻度或重要 性。

層級分析（AHP）評估尺度的基本劃分包括五項，同等重要、稍重 要、頗重要、極重要及絕對重要，賦予名目尺度1、3、5、7、9 的衡 量值；另有四項介於五個尺度間，並賦予2、4、6、8 的衡量值，見 表3-2。

表 3-2 AHP 評估尺度之意義及說明

評估尺度 定義 說明

1 等重要 兩要素貢獻程度具同等重要性(等強) 3 稍重要 經驗與判斷稍傾向喜好某ㄧ要素(稍強) 5 頗重要 經驗與判斷強烈傾向喜好某ㄧ要素(頗強) 7 極重要 經驗與判斷非常傾向喜好某ㄧ要素(極強) 9 絕對重要 有足夠證據肯定絕對喜好某ㄧ要素(最強) 2、4、6、8 相鄰尺度之中間值 須要折衷值時

資料來源：【Saaty 1980、劉杏游1999】

三、層級分析法之分析步驟

（一）、建立層級架構

先建立最高層級的最終目標，再建立次要目標及影響次要目標之 因子，建立互相獨立的層級化關係並將重要性相近的因子放在同一層 級，每個層級內的因子不宜超過九個，超過者可再分層解決。

（二）、各級變數因子之間的權重計算；此步驟包含四小步驟：

1、建立計算成對比較矩陣

該步驟進行「某一層級的變數因子，以上一層的某一元素為評估 準則，進行成對比較」。其層級架構圖如圖3-1 所示：將專家訪 談及問卷所得到對評估項目權重（比較值由1 至9）如表3-2 所 示，進行成對比較，其即為，若有n 個要素時，則需進行n（n-1）

／2 個成對比較時所使用的數值中，其範例如表3-3 所示，而其 比較所代表之意義如表3-2所示。

2、計算優先向量

將表3-2 成對比較矩陣範例中，各欄位的值進行行向的加總，如 表3-4 所示。再將各比較值除以相對欄位之總和，進行列向加總，

亦就是每一個比較值在其所對應的行中所佔的比率之總和。意即 為每個比較值在其對應之行中所佔的比之總和，本步驟將得到一 個n（n-1）／2 的矩陣，如表3-5 所示。將矩陣除以評估之項目 數，可得優先向量，如表3-6 所示。

表 3-3 成對比較矩陣範例

評估項目 B1 B2 B3 B4 B5

B1 1 2 3 4 5

B2 1/2 1 2 3 4

B3 1/3 1/2 1 2 3

B4 1/4 1/3 1/2 1 2

B5 1/5 1/4 1/3 1/2 1 Column Sum 2.28 4.08 6.83 10.50 15.00

表 3-4 成對比較矩陣範例比例計算 1

評估項目 B1 B2 B3 B4 B5 Rom Sum

B1 1 2 3 4 5 2.08

B2 1/2 1 2 3 4 1.31

B3 1/3 1/2 1 2 3 0.81 B4 1/4 1/3 1/2 1 2 0.49 B5 1/5 1/4 1/3 1/2 1 0.31 Column Sum 2.28 4.08 6.83 10.50 15.00 5

表 3-5 成對比較矩陣範例比例計算 2

評估項目 B1 B2 B3 B4 B5 Rom Sum

B1 1 2 3 4 5 2.08

B2 1/2 1 2 3 4 1.31

B3 1/3 1/2 1 2 3 0.81 B4 1/4 1/3 1/2 1 2 0.49 B5 1/5 1/4 1/3 1/2 1 0.31 Column Sum 2.28 4.08 6.83 10.50 15.00 5

表 3-6 評估項目之優先考量

評估項目 優先向量

C1 2.08/5=0.42 C2 1.31/5=0.26

C3 0.81/5=0.16 C4 0.49/5=0.10 C5 0.31/5=0.06 Column Sum 5/5=1

3、計算最大特徵值λmax

首先將整個比較矩陣與所求的優先向量相乘，如此可得到一個n×1 的矩陣。再將此矩陣除以優先向量，即可之單位向量，如下所示。

將此單位向量取其平均值，其所求值即為最大特徵值λmax。

1 2 3 4 5 0.42 2.13 1/2 1 2 3 4 0.26 1.34 1/3 1/2 1 2 3 0.16 0.81 1/4 1/3 1/2 1 2 0.10 0.50 1/5 1/4 1/3 1/2 1

﹡

0.06

=

0.31

表 3-7

2.13/0.42=5.12 1.34/0.26=5.11 0.81/0.16=5.06 0.50/0.10=5.02 0.31/0.06=5.03

λmax=（5.12+5.11+5.06+5.02+5.03）/5=5.068 4、一致性檢定

在進行兩兩成對比較時，可能會發生比較之結果與決策者的結果 不一致之矛盾現象。Satty 所提出的層級分析模式，利用一致性比率

（Consistency Ratio：簡稱為C.R）來衡量比矩陣的整體一致性，

例如C.R 小於0.1 則表示其判斷是隨機性質，而必須重新修正。其步 驟如下：

C.I.＝（λmax）／（n-1）

查詢隨機不一致指標（Random inconsistency Index：簡稱為R.I.）

表 3-8 隨機不ㄧ致性指標表

評估項目個數 1 2 3 4 5 6 7 8 R.I 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 評估項目個數 9 10 11 12 13 14 15

R.I 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59

在此例中，其評估個數為5，所以R.I.＝1.12

（1）.計算一致性比率（C.R.）

C.R.＝C.I. ／ R.I.＝0.017／1.12 ＝0.015

（2）.進行一致性檢定

由此例可知，其C.R.＝0.015 小於0.1，所以可以得知決策者對於 判斷具一致性。

（三）、整體層級權重的計算

各層級要素間的權重計算後，在進行整體層級的權重計算。最後依各 替代方案的權重，以決定最終目標的最適方案。

在文檔中 中 華 大 學 (頁 57-67)