1 Шаг маи: Оценка критериев

Начнем с построения матрицы попарных сравнений для критериев. Для этого строим матрицу размерностью 3х3 (по числу критериев) и подписываем строки и столбцы наименованиями сравниваемых критериев.

Заполняем таблицу. Для этого попарно сравниваем критерий из строки с критерием из столбца по отношению к цели. Значения из шкалы относительной важности (таблица) вписываем в ячейки, образованные пересечением соответствующей строки и столбца.

	Количество поддерживаемых стандартов	Удобство работы по созданию моделей	Ограничение на количество объектов на диаграмме	Оценки компонент собственного вектора	Нормализованные оценки вектора приоритета
Удобство работы по созданию моделей	1	9	5	3,512	0,904
Количество поддерживаемых стандартов	1/9	1	1/7	0,254	0,065
Ограничение на количество объектов на диаграмме	1/5	7	1	1,117	0,288

Cначала определяем оценки компонент собственного вектора.

Для критерия «Удобство работы по созданию моделей»:

( 9 * 1 * 5) = 45^1/3 = 3,512

Так для критерия " Количество поддерживаемых стандартов" это будет:

(1* 1/9 * 1/7)^1/3 = (0.01573)^1/3 = 0,254

Для последнего критерия «Ограничение на количество объектов на диаграмме» : (7 * 1/5 * 1)^1/3 = 1,117

Получив сумму оценок собственных векторов ( = 3,883), вычисляем нормализованные оценки вектора приоритета для каждого критерия, разделив значение оценки собственного вектора на эту сумму.

0,254 / 3,883= 0,065 (для критерия «Количество поддерживаемых стандартов»)

3,512 / 3,883= 0,904 (для критерия «Удобство работы по созданию моделей»)

1,117 / 3,883= 0,288 («Ограничение на количество объектов на диаграмме»)

Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наибольшее значение при выборе CASE-средства я придаю критерию "Удобство работы по созданию моделей ".

Весьма полезным побочным продуктом теории является так называемый индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения согласованности. Вместе с матрицей парных сравнений мы имеем меру оценки степени отклонения от согласованности. Если такие отклонения превышают установленные пределы, то тому, кто проводит суждения, следует перепроверить их в матрице.

ИС = (λ _max - n)/(n - 1)

λ_max = (1+9+7)*0.065 + (1.9+1+1.5)*0,904 + (1/7+5+1)*0,288 = 3,06

ИС = (λ_max – 3) / 2 = 0,03.

Но это еще не все с оценкой критериев. Необходимо проверить, насколько мои суждения были непротиворечивыми при составлении матрицы попарных сравнений критериев. Для этого необходимо индекс согласованности разделить на число, соответствующее случайной согласованности матрицы третьего порядка, равного 1,12. Получим отношение согласованности (ОС). В данном случае:

OC = 2,6 % < 10%, т.е. пересматривать свои суждения нет нужды.