大学毕业生择业倾向研究 ——以层次分析法为主外文翻译资料

大学毕业生择业倾向研究

——以层次分析法为主

Thomas L. Saaty

美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学

摘要：层次分析分析法（AHP）是一种通过成对比较的测量理论，依靠专家的判断来获得优先尺度的方法。正是因为这些尺度衡量，这个成对比较是用绝对的判断尺度来表示得到的更多，一个元素主宰另一个给定元素的属性。所以这项判断可能不一致，以及如何衡量不一致之处和改进这项判断时，如果可能获得较好的一致性是层次分析法的关键。衍生优先尺度是由它们乘以它们的前节点的优先级并与所有此类节点添加合成的。

关键词：决策;判断;优先层次分析法;层次分析法;比较;

介绍

我们从根本上来说都是决策者。一切我们自觉或不自觉地动作都是决策的结果。我们收集的信息是能够帮助我们理解事件，培养良好的判断，从而对这些事件做出决定。但是并不是所有信息都有利于提高我们的理解和判断。如果我们仅凭直觉做出决定，那么我们倾向于相信所有种类的信息都是有用，量越大效果越好。但事实并非如此，有无数的例子表明太多的信息与尽可能少的信息一样糟糕。了解更多并不能保证我们更好地理解事情。

决策过程中，我们收集的信息已成为今天的数学科学。它将我们使用的思维，以及我们必须在所有的方面做些什么来做出更好的决定，这些都是透明的。我们需要一些基本的了解这个最有价值的过程，这是自然赋予我们的，它使我们做出选择，帮助我们生存。决策涉及很多标准和子标准用于等级的选择决定。一个人不仅需要在他们需要进行评估创建备选标准或子标准，同时这也为在更高的目标，标准的优先事项或如果他们依赖的替代措施，然后在用自己的替代品。标准可能是无形的，用有没有测量作为指南，对方案进行排序并创建标准本身为权衡备选方案的优先事项，并在获得所需整体队伍的备选方案的所有标准的优先事项是具有挑战性的任务。在我们有的空间有限，我们只能覆盖一些多准则决策，把它留给读者学会更多关于它，从文献引证本文末尾的要领。无形的因素在决策中的测量有很长时间，无视人类的理解。数量和测量是核心的数学和数学对科学至关重要。

到目前为止，数学已经假设所有的事情都可以分配从负到无穷大的数字，现实的所有数学建模通过使用轴和几何形状以这种方式进行了描述。当然，这一切都是建立在假设一个至关重要的因素上，所有这些因素都是可测量的假设。但是也有许多我们不知道如何衡量比那些我们所测量的更重要因素。可以想象，知道如何衡量这些因素可能导致依赖于很多因素对他们的解释的新的和重要的理论。毕竟，在一个相互依存的宇宙中一切都取决于一切。这是一个老生常谈的问题，这只是陈词滥调，抑或者它是否有隐藏的真相吗？如果我们知道如何衡量无形资产，将开放的角度来解释一切比我们已能做到为止科学的很多因素。有一点是明确的数值测量必须解释的意义和用途，根据其优先级以一项特别决定我们的价值观。它并没有相同的优先级，为所有的问题。它的重要性是相对的。因此，我们需要了解有关如何获得在决策中的相对优先次序。

背景

有两种可能的方法来了解任何事情——比如一个对象，一种感觉或一个想法。首先是检查和研究它本身在某种程度上，它有各种属性，综合从这些观察结果并得出结论。第二是研究该实体相对于其他类似的实体和联系他们进行比较。

使用的判断一直被认为是可疑的实践当客观性的标准。但有点反映表明，即使数字来自一个标准尺度，他们被认为是客观的，他们的解释总是主观的。我们需要验证这个想法，我们可以使用判断获得实实在在的值来提供更大的信任当涉及无形资产使用的判断。

层次分析法

为了使有组织的方式决定产生，我们需要分解的重点有以下步骤：

1定义问题，并确定寻求的相关知识。

2结构与目标的决定，然后自上而下的决策层次结构，从更广的视角，通过中间级别目标（后续元素所依赖的标准） 来最低水平（这通常是一组备选方案）。

3构建了一套两两比较矩阵。在上部的每个元素等级是用来在水平比较与下面的元素对于它的重要性。

4使用从比较中获得的优先级来衡量的优先级。做到这一点的每一个元素，然后对每个元件中以下级别添加的加权值，并获得其整体或全局的优先级。继续称量并添加直至最终优先事项，得到了最底部水平的替代品。

为了进行比较，我们需要一个指示更重要或更占主导地位的一个因素与另一个元素相对的比较的标准或属性的数字刻度。表1表示规模，显示的比例。

表1基本的绝对数字尺度

验证

我们已经得到有许多例子来验证使用1 - 9标度。

在表1，左边是逐一与每个标准相比上市的标准上哪一个是关于选择最好的工作的目标更重要的顶部列出。在左边上，是其重要性与灵活性有关的子标准与比较。在左边的替代品被相比那些关于潜在增加薪水相对偏好的顶上。优先事项被权衡由他们的原标准灵活性 (0来获得他们的全局优先事项的优先次序。

评级模式

还有一种方法，以获得用于替换的优先次序。在这里，我们建立的评价类别涵盖每一个标准和成对比较他们的喜好优先类别。替代方案是由每个标准选择适当的评级类别进行评估。评级类别的作业安全标准都有高，中，低。我们对它们进行比较，使用通常的方式成对比较矩阵给出为了获得理想的优先级，由最大的重点划分正常化偏好。理想化的优先级总是用于评级。

总数是转换为重点的总和除以第二列在左边。比较结果从两两相比的方法称为相对模型这些结果从评级模型给出，我们注意到前两个备选方案的优先级非常接近。最后两个都有点不同。这是可以预料到的。这两种方法不提供相同的优先级。相关模型方法相互比较,选择不同的标准下更准确。评级方法的优点是，可以大量的替代品而迅速,速度和结果充分接近。

群体决策的两个重要问题

如何聚合的个体判断在一组单一代表判断为整个集团和如何构建一组选择从个人的选择。互惠的属性中发挥着重要作用结合的几个人的判断，以获得一个判断。判断必须结合起来，综合判断的倒数等于这些判断的倒数的综合体。事实证明，几何平均，而不是常用的算术平均数，并不是唯一的方式。如果是专家，他们可能不希望将他们的判断只有最后的结果通过各自从自己的层次结构。在这种情况下需要最后结果的几何平均数。如果个人有不同的优先事项的重要性，他们的判断(最终结果)是提高他们的优先级的力量，然后形成几何平均数。

未来的发展趋势

有迹象表明，需要在决策更加关注两个领域。一是整合和编目仔细地研究决定创建一个字典作为参考他人咨询来源的各种结构的编目，所以他们可以从这些决策的知识中受益，这样他们可以从该进入做这些决定的知识获益。两个成功的尝试已经取得了并产生了两本书：层级（萨蒂和福尔曼，1993）的分层结构决定字典和通谕（萨蒂和厄兹代米尔，2005），一本更较一般的网络结构决定的字典。调查的另一个重要方面是，如何决定因素的心理时间，为了成为一个决定，并通过预测和规划应对未来更多的成功。许多人正朝这个方向的方式在努力。已经发表了的书籍和论文应对未来规划使用本文介绍的优先排序过程。

结论

我们需要一种有组织的方式作出决定，收集有关他们的信息，当一组必须铺设了所有的重要因素和谈判的认识，信仰和价值观决定似乎不可避免的。

附外文文献原文

Decision making with the analytic hierarchy process

Thomas L. Saaty

Katz Graduate School of Business,

University of Pittsburgh,

Pittsburgh, PA 15260, USA

E-mail: saaty@katz.pitt.edu

Abstract: The Analytic Hierarchy Process (AHP) is a theory of measurement through pairwise comparisons and relies on the judgments of experts to derive priority scales. It is these scales that measure intangibles in relative terms. The comparisons are made using a scale of absolute judgments that represents how much more; one element dominates another with respect to a given attribute. The judgments may be inconsistent, and how to measure inconsistency and improve the judgments, when possible to obtain better consistency is a concern of the AHP. The derived priority scales are synthesized by multiplying them by the priority of their parent nodes and adding for all such nodes.

Keywords: decision making; intangibles; judgments; priorities Analytic Hierarchy Process; AHP; comparisons; ratings; synthesis.

Introduction

We are all fundamentally decision makers. Everything we do consciously or unconsciously is the result of some decision. The information we gather is to help us understand occurrences, in order to develop good judgments to make decisions about these occurrences. Not all information is useful for improving our understanding and judgments. If we only make decisions intuitively, we are inclined to believe that all kinds of information are useful and the larger the quantity, the better. But that is not true. There are numerous examples, which show that too much information is as bad as little information. We then try to determine the best alternative, or in the case of resource allocation, we need priorities for the alternatives

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