层次分析法分析人力资源管理问题

层次分析法分析人力资源管理问题内容摘要：

行一致性检验。 判断矩阵的一致性检验 由于多阶判断的复杂性，往往使得判断矩阵中某些数值具有前后矛盾的可能性，也就是说各判断矩阵并不能保证完全协调一致。 对某一特定的判断矩阵来说，造成其非一致性的原因可能是多种多样的。 比如，由于客观事物的复杂多样，人们多它的认识就可能具有一定的片面性。 要求每一个判断都具有完全的一 致性几乎是不大可能的，因素较多的决策问题更是如此。 但是，要对某一问题进行决策的时候，却应该要求所有的判断具有大体上的一致性。 （若出现甲比乙 极端重要，乙比丙极端重要，而丙又比甲极端重要的情况显然是不合乎实际的。 ） 根据矩阵理论可以知道，如果对于 某一 矩阵 A 的特征值 1 ， 2 „ n 满足 xAx  ，根据矩阵特征值的相关性质，对于所有 1iiw ，有  ni i n1 成立。 显然，当矩阵具有完全一致性时， n max1  ，其余特征根均为零；而当矩阵2B 21C 22C 23C 24C 25C 26C 21C 22C 23C 24C 25C 26C 1 2 3 4 5 5 1/2 1 2 4 4 6 1/3 1/3 1 3 3 4 1/4 1/4 1/3 1 3 4 1/5 1/4 1/3 1/3 1 5 1/5 1/6 1/4 1/4 1/5 1 3B 31C 32C 33C 34C 31C 32C 33C 34C 1 1 4 3 1 1 4 3 1/4 1/4 1 2 1/3 1/3 1/2 1 4B 41C 42C 43C 44C 41C 42C 43C 44C 1 4 5 8 1/4 1 3 6 1/5 1/3 1 4 1/8 1/6 1/4 1 A 1B 2B 3B 4B 1B 1B 2B 4B 1 1/2 1/3 1/3 2 1 1/2 1/3 3 2 1 1/2 3 2 1 1 四川理工学院毕业设计（论文） 第 9 页 共 20 页 不具有完全一致性时，则有 n max1  ，其它特征根之间有关系：  ni i n2 max。 上述 分析 告诉我们，当判断 矩阵不能保证具有完全一致性时，相应判断矩阵的特征根也将发生变化 ，于是就可以用判断矩阵特征根的变化来检验判断的一致性程度。 在层次分析法中，引入判断矩阵最大特征根以外的 特征根的负平均值，就是一致性检验的指标，记为： 1nmax nCI 。 当 n max1  时，有 0CI ，此时矩阵具有完全一致性。 CI 的值越大，判断矩阵的一致性越差。 由于在实际问题的处理中，要使所有的判断都具有完全一致性往往是比较困难的，因此对于某一矩阵 A，当 max 稍微大于 n 而其余特征根均接近 于零时，我们一般认为该判断具有“满意的一致性”。 衡量不同阶矩阵是否具有满意一致性，可以通过 CI 与平均随机一致性指标（ RI ）进行比较，得出检测数： RICICR ，只要使得 CR ，就认为判断矩阵具 有满意的一致性。 否则，需要重新分析赋值或调整判断矩阵，直到 通过检验为止。 平均随机一致性指标同判断矩阵的阶数有关，一般情况下，矩阵阶数越高，出现一致性偏离的可能性越大 ，下表给出了 110 阶判断矩阵的 RI 取值 [6]（表 48）： 表 48 随机一致性指标 RI 取值 表 阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 层次排序 层次的排序包括层次单排序和层次总排序。 其中层次单排序的过程就是计算出某一层次的决策因素相对于上一层次因素的相对重要性，具体说来 就是根据判断矩阵计算对于上一层元素而言本层元素与之重要性的次序权值。 理论上讲，层次单排序的计算问题可以归结为计算判断矩阵的最大特征根及其特征向量的问题，但一般情况下，计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量并不 要求具有 较高的精度。 因此，一般可以运用迭代的思想在计算机上求得最大特征值及特征向量。 本文在此以和积法为例解释这一计算过程： Step 1. 按列将判断矩阵规范化处理： nk ijijij 1/（ nji 2,1,  ） ； Step 2. 计算向量 iC ， nj iji wC 1（ ni 2,1 ）； 四川理工学院毕业设计（论文） 第 10 页 共 20 页 Step iC 规范化处理，得到：  nj ijiwCiC1，（ ni 2,1 ）； Step ：   ni inj jnCC11m ax 针对前文所设数据， 利用数学软件 ， 可以对各个判断矩阵的层次单排序进行计算。 (1)对于知识与技能判断矩阵，其计算结果如下： 1C  CI RI CR （ 2）对于自我认知判断矩阵，其计算结果如下： 2C  CI RI CR （ 3）对于个性特征判断矩阵，其计算结果如下： 3C  CI RI CR （ 4）对于动机判断矩阵，其计算结果如下： 4C  CI RI CR 进行了层次单排序之后的一步就是层次总排序。 一次沿递阶层次结构由上而下进行计算，即可计算出最低层因素相对于最高层（总目标）的相对重要性或相对优劣的排序值，这个过程就是层次总排序。 对于综合判断矩阵，其计算结果如下： 四川理工学院毕业设计（论文） 第 11 页 共 20 页 0C  CI RI CR 通过上面的计算和分析，已经确定了在选拔人才的过程中准则层及其下属指标层的权重向量 iC （ 42,1,0 i ），成为该公司在选拔优秀适配的技术管理骨干的重要依据。 运用层次分析法确定评价指标权重，较好的实现了 定性分析与定量分析的结合， 这将大大提高对人 才 测评结果的公正合理性。 这样的方法比完全凭领导的个人经验和主 观确定更为科学合理，提高了评价的效率。 而且其最大的好处还在于可以根据不同的情况进行指标权重的合理调整。 5 人力资源决策 这里所说的人力资源决策过程实际上是指组织在面对众多选拔对象的时候，在已经确定了考核指标及其相对权重之后，决定选用谁的过程。 这个过程中仍然可以使用层次分析法，也可以使用其它的方法，如模糊综合评判、加权平均法等。 下文将采取简单层次加权的方法来具体说。