AHP (Analytic Hierarchy Process)

네 맞습니다. AHP를 실무에 적용하기 위해 CI값이 아닌 CR값을 0.1과 비교해서 적용해야 합니다. 말씀하신 부분과 같이 CR 검증으로 본문을 수정하였습니다. 지적 감사합니다.^^

음수로 떨어지려면 λmax – n이 음수가 되어야 하는데, 일반적으로 양수가 나오는 것으로 알고 있습니다. 음수로 떨어지는 경우는 데이터가 잘못 들어갔을 수 있으니 데이터에 문제가 없는지 봐야할 듯 합니다. 데이터가 정상인데도 불구하고 CI 나 CR값이 음수로 떨어지는 경우 처리 방법은 저도 지식이 짧아서 잘 모르겠습니다.^^;

CR을 통과하지 못하면 기준과 가중치를 다시 수립하여 비교하게 되므로 Criteria를 버리거나 추가하고, 가중치도 변경하여 테스트를 하게 됩니다. 일반적으로 CR이 10% 이내이면 평가자가 내린 항목들에 대한 판단이 일관성을 갖는 것으로 판단하고(reasonable), 20% 이내일 경우 용납할 수 있으나(tolerable), 그 이상이면(CR을 통과하지 못하면) 일관성이 부족한 것으로 판단하므로 기준과 가중치를 다시 수립하여야 합니다.

가중치는 평가기준을 통해 도출하는 것입니다. Factor별 최종 중요도 도출에서 가중치는, 쌍대비교 입력 시 평가기준을 행렬화하고 표준화 행렬을 도출한 다음, 각 평가기준 별 평균 가중치를 구하여 최종 중요도 도출 시 가중치로 사용합니다. 평가기준을 최대한 객관적으로 수립하여 일관성 비율(CR) 평가를 통해 일관성이 존재한다고 판단되면 앞서 말씀드린 표준화 행렬을 통해 가중치로 사용하게 됩니다.

본문을 사례로 들면, 본문 나. AHP 분석 수행 사례 표의 2단계 Pair-wise 비교입력에서 입력한 평가기준 상호 간 쌍대 비교 행렬을 이용하여 표준화 행렬을 구하고, 표준화 행렬을 통해 각 행(평가기준) 별 가중치를 구할 수 있습니다.

위 표의 표준화 행렬은 2단계 Pair-wise 비교입력에서 입력한 평가기준 상호 간 쌍대 비교 행렬에서 전체 평가기준 대비 각 평가기준의 비율을 표준화하여 구합니다. 예를 들어 쌍대비교 전체 평가기준 대비 “성능 대 성능” 기준을 표준화하면 1.000 / (1.000 + 5.000 + 3.000 + 0.333) = 0.107 입니다. 이런식으로 표준화 행렬을 구하면 “성능 대 안정성”은 0.119, “성능 대 확장성”은 0.074, “성능 대 비용”은 0.188이 되며, 앞서 구한 표준화된 기준(같은 행)을 모두 더한 후 평균화하면 성능 가중치는 (0.107 + 0.119 + 0.074 + 0.188) / 4 = 0.122가 되는 것 처럼 각 평가기준 별 가중치를 구할 수 있습니다.