矩陣資料分析法原理

在矩陣圖的基礎上，把各個因素分別放在行和列，然后在行和列的交叉點中用數(shù)量來描述這些因素之間的對比，再進行數(shù)量計算，定量分析，確定哪些因素相對比較重要的。

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數(shù)據矩陣分析法的主要方法為主成分分析法(Principal component analysis)，利用此法可從原始數(shù)據獲得許多有益的情報。主成分分析法是一種將多個變量化為少數(shù)綜合變量的一種多元統(tǒng)計方法。

矩陣數(shù)據分析法，與矩陣圖法類似。它區(qū)別于矩陣圖法的是:不是在矩陣圖上填符號，而是填數(shù)據，形成一個分析數(shù)據的矩陣。

它是一種定量分析問題的方法。目前，在日本尚廣泛應用，只是作為一種"儲備工具"提出來的。應用這種方法，往往需求借助電子計算機來求解。

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當我們進行顧客調查、產品設計或者其他各種方案選擇，做決策的時候，往往需要確定對幾種因素加以考慮，然后，針對這些因素要權衡其重要性，加以排隊，得出加權系數(shù)。譬如，我們在做產品設計之前，向顧客調查對產品的要求。利用這個方法就能確定哪些因素是臨界質量特性。

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1.可以利用親和圖(affinity diagram)把這些要求歸納成幾個主要的方面。然后，利用這里介紹進行成對對比，再匯總統(tǒng)計，定量給每個方面進行重要性排隊。

2.過程決策圖執(zhí)行時確定哪個決策合適時可以采用。

3.質量功能展開。兩者有差別的。本辦法是各個因素之間的相互對比，確定重要程度;而質量功能展開可以利用這個方法的結果。用來確定具體產品或者某個特性的重要程度。

當然，還有其他各種方法可以采用，但是，這種方法的好處之一是可以利用電子表格軟件來進行。

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下面通過例子來介紹如何進行矩陣數(shù)據分析法。

1、確定需要分析的各個方面。我們通過親和圖得到以下幾個方面，需要確定它們相對的重要程度:易于控制、易于使用、網絡性能、和其他軟件可以兼容、便于維護。

2、組成數(shù)據矩陣。用Excel或者手工做。把這些因素分別輸入表格的行和列，如表所示。

3、確定對比分數(shù)。自己和自己對比的地方都打0分。以 "行"為基礎，逐個和"列"對比，確定分數(shù)。"行"比"列"重要，給正分。分數(shù)范圍從9到1分。打1分表示兩個重要性相當。譬如，第2行"易于控制"分別和C列"易于使用"比較，重要一些，打4分。和D列"網絡性能"比較，相當，打1分?！绻?行"沒有"列""重要，給反過來重要分數(shù)的倒數(shù)。譬如，第3行的"易于使用"和B列的"易于控制"前面已經對比過了。前面是4分，現(xiàn)在取倒數(shù)，1/4=0.25。有D列"網絡性能"比，沒有"網絡性能"重要，反過來，"網絡性能"比"易于使用"重要，打5分?，F(xiàn)在取倒數(shù)，就是0.20。實際上，做的時候可以圍繞以0組成的對角線對稱填寫對比的結果就可以了。

表1:矩陣數(shù)據分析法

4、加總分。按照"行"把分數(shù)加起來。在G列內得到各行的"總分"。

5、算權重分。把各行的"總分"加起來，得到"總分之和"。再把每行"總分"除以"總分之和"得到H列每個"行"的權重分數(shù)。權重分數(shù)愈大，說明這個方面最重要，"網絡性能"34.9分。其次是"易于控制"26.2分。