AHP 層級分析法：研究設計與實作步驟
認識 AHP 層級分析法的研究架構、成對比較、權重計算與一致性檢驗，並透過簡單例子理解如何用於研究計畫。
什麼是 AHP 層級分析法？
AHP（Analytic Hierarchy Process，層級分析法）是一種多準則決策方法。研究者先拆解決策問題，再請受訪者對同一層級的要素兩兩比較，計算各項準則的相對權重。它適合回答「幾個評估面向，哪一個更重要」這類問題，而不是用來證明因果關係。
常見應用包括選址、供應商評選、研究議題排序與政策方案比較。使用前應交代準則的文獻或訪談來源，以及受訪者為何具有評估此問題的經驗。
研究流程：從目標到方案
先寫清楚決策目標，再建立「目標 → 評估準則（必要時加入次準則）→ 候選方案」的層級。各準則應盡量彼此區分，並能支持實際的比較。若方案尚未確定，也可以先只分析準則權重。
- 界定問題與評估對象：例如比較三種研究執行方案。
- 依文獻與專家意見建立準則，確認每一層要素的定義。
- 設計成對比較問卷，邀請具有相關經驗的受訪者評分。
- 計算局部權重、檢查一致性，必要時請受訪者重新確認判斷。
- 彙整整體權重並比較方案，討論權重改變是否影響排序。
如何填寫成對比較矩陣？
問卷通常以 1 表示同等重要，3、5、7、9 表示重要程度逐漸增加；2、4、6、8 可用於介於兩個等級之間的判斷。若 A 相對 B 的評分是 3，則 B 相對 A 填 1/3，對角線一律為 1。
以下示範三項準則的完全一致判斷：研究可行性相對資料可得性為 2 倍，對執行時程為 4 倍；資料可得性相對執行時程為 2 倍。相對權重因此為 4：2：1，即約 57.1%、28.6%、14.3%。這是教學例子，真實研究應以實際受訪者判斷計算。
| 準則 | 研究可行性 | 資料可得性 | 執行時程 |
|---|---|---|---|
| 研究可行性 | 1 | 2 | 4 |
| 資料可得性 | 1/2 | 1 | 2 |
| 執行時程 | 1/4 | 1/2 | 1 |
權重與一致性要怎麼解讀？
權重可透過特徵向量法或幾何平均法估計；若有多位受訪者，應說明採個別計算後彙整，還是先彙整判斷矩陣，以及彙整的方式。完整方案排序還須把各層級的局部權重依層級相乘、加總。
一致性比例 CR 用來檢查成對比較是否過於矛盾；CR 不高於 0.10 是常見的經驗門檻，並非所有研究情境的硬性真理。上方矩陣完全一致，因此 CR 為 0。若一致性不足，應檢視判斷或準則定義，而不是只刪除不合期待的答案。
寫進研究計畫書時應交代什麼？
在方法章節說明決策目標、準則與方案的建立依據、專家或受訪者選取條件、問卷尺度、權重演算法及一致性處理方式。結果章節應分開呈現各層權重、方案總排序與敏感度討論。
AHP 的結論取決於評估對象、準則設定與受訪者判斷；小樣本專家意見也不宜直接推論至所有人。先確認研究問題確實需要多準則比較，再選擇 AHP。