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作者:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載 發(fā)布時間:[ 2013/8/15 9:11:22 ] 推薦標(biāo)簽:

 一致性分析

 對層次分析法的結(jié)果進(jìn)行一致性分析,是檢驗結(jié)果可靠性的有效途徑,在遞階層次結(jié)構(gòu)中,關(guān)于每個元素的相對重要性的判斷是由那些熟悉該項目,并對項目管理有一定知識基礎(chǔ)的人作出的,然而,在建立遞階層次和對比各對元素設(shè)置權(quán)重的過程中,即使是專家,也可能出現(xiàn)錯誤,所以,AHP也包括測試判斷一致性的功能,如果距另人滿意的一致性結(jié)果有較大的差異,則表明需要改善原先的判斷,或重新建立遞階層次結(jié)構(gòu)。

當(dāng)所有的判斷相互之間處于完美方式時,我們稱一致性是另人滿意的,例如,如果你認(rèn)為你喜歡(一致性分析的數(shù)學(xué)闡述)項目經(jīng)理圈子

 用這種方式,我們可以檢驗出,改進(jìn)項目案例的結(jié)果和我們的直覺推測選擇流水式項目管理的結(jié)果不一致,在模型中,僅針對于投資回收期目標(biāo)而言,非正式項目管理方案的權(quán)重系數(shù)高,比直覺推測的項目管理方案高了1.2%。

 直覺評價

 判斷結(jié)果的可靠性的一個方法是將計算結(jié)果與專家初的預(yù)測進(jìn)行比較,這將有助于檢驗層次分析法評價時是否出現(xiàn)錯誤,無論這種錯誤是書寫錯誤還是失誤錯誤,例如,在新工作系統(tǒng)管理項目中,層次分析法所得出的結(jié)果是使用全面項目管理方案,這和專家的初預(yù)測是完全一致的,而且由于該模型十分完備周密,由他所計算出的結(jié)果,也可以為決策提供一定的保證,這樣可以在很大程度上避免由于判斷錯誤對結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。轉(zhuǎn)自項目管理者聯(lián)盟

 檢驗結(jié)果的第二種方法是靈敏度分析,靈敏度分析可以幫助我們檢驗每一個目標(biāo)的改變對所選方案的影響程度大小,如果對于某一目標(biāo)的優(yōu)越程度的微小改變,可以改變終的方案選項的話,那么需要對這一目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步的評價,以保證評價的準(zhǔn)確性,而且,目標(biāo)的靈敏度也應(yīng)該與直覺相符,否則,應(yīng)該進(jìn)行進(jìn)一步的評價,以確定模型中是否缺少了某些選項或者有某些選項需要進(jìn)行從新判斷。

 此時,非正式項目管理方案,將成為所得結(jié)果的佳備選方案,,這將有助于我們針對每一個目標(biāo)對決策做出動態(tài)的評價,終得出相對穩(wěn)定的結(jié)論。項目經(jīng)理圈子

 同樣的靈敏度分析方法也可以在目標(biāo)和他們下屬的子目標(biāo)之間進(jìn)行。以檢驗子目標(biāo)對目標(biāo)的影響程度大小。

 對所建立的模型的可靠性進(jìn)行評價的另一個方式是咨詢參與建立模型之外的項目管理專家提供反饋意見,或者讓他們針對該模型,作出比較分析判斷,現(xiàn)在指派另外一位專家重新對模型進(jìn)行評價,假如該模型包括了所有的必要目標(biāo),而且遞階層次結(jié)構(gòu)建立的也十分得當(dāng),只是原先的判斷中風(fēng)險和復(fù)雜程度的相對影響過大了,建議重新評價,調(diào)整這兩個目標(biāo)的權(quán)重系數(shù),重新綜合所得結(jié)果,看是否對終妨按的選擇產(chǎn)生了影響,為了驗證這一改變產(chǎn)生的影響,在EC工具中利用比較分析矩陣的調(diào)整將這兩個目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)減少了20%,風(fēng)險和復(fù)雜程度在權(quán)重系數(shù)上完全相等,和他們在初的模型中所表現(xiàn)的一樣,這個改變并沒有改變備選方案的終排名,只是改變了他們之間的相對權(quán)重系數(shù),新工作管理系統(tǒng)項目的全面項目管理方案的權(quán)重系數(shù)由0.473變?yōu)?.448!

總結(jié)

 這個模型對這三個項目案例作出了很好的評價決策,結(jié)果和專家的預(yù)測相符,隨機(jī)一致性比率很低,足以保證不會出現(xiàn)任何附加錯誤,而且靈敏度分析也沒有出現(xiàn)任何差錯,我們?nèi)匀恍枰贤獠繉<业囊庖,以對該模型的可靠性評價和進(jìn)一步的改善進(jìn)行反饋,以我們自身的經(jīng)驗和項目管理領(lǐng)域的專業(yè)標(biāo)準(zhǔn),這個模型包括了影響決策的重要因素,而且,這個模型也十分實用,在實際的運用中,我們基本上可以從項目中獲取這些因素的信息,這個模型在今后還可以進(jìn)行進(jìn)一步的改善。

 

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