학위 논문 심사 시즌이 다가오면서 밤샘 연구를 이어가시는 석/박사 선생님들, 안녕하십니까. AHP 분석 및 논문 통계 해결사 '제온'입니다.
AHP(계층화 분석법)를 연구 방법으로 잡으셨다면, 지금쯤 엑셀을 켜두고 한숨 쉬고 계실지도 모르겠습니다. 바로 '일관성(Consistency)' 문제 때문이죠.
오늘은 가장 많이 묻는 질문을 통해, 설문을 다시 하지 않고도 데이터를 살리는 방법을 알려드립니다.
Q1. 전문가 설문인데 왜 결과가 뒤죽박죽일까요?
AHP는 1:1 쌍대비교 방식이라 문항 수가 많아지면 전문가라도 완벽한 논리적 일관성을 유지하기 어렵습니다.
"A가 B보다 중요하고, B가 C보다 중요하다면, 당연히 A는 C보다 중요해야 합니다."
하지만 사람이다 보니 답변 과정에서 이 논리가 깨지는 경우가 빈번합니다. 이것은 선생님의 잘못이 아닙니다. AHP 구조상 필연적으로 발생하는 문제입니다.
Q2. CR(일관성 비율) 값이 0.1을 넘으면 무조건 버려야 하나요?
교과서적으로는 "0.1 이하여야 유효하다"고 하지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 귀하게 얻은 전문가 30명의 데이터 중 10명의 CR이 0.2가 나왔다고 가정해 봅시다.
- 과거의 방식: 10명 데이터를 삭제한다 -> 표본 부족으로 논문 진행 불가 ❌
- 제온의 방식: **'일관성 보정 알고리즘'**을 적용한다 -> 30명 모두 살림 ✅
Q3. '보정'을 하면 데이터 조작 아닌가요?
아닙니다. 응답자의 본래 의도(선호 경향성)는 유지하되, 수학적으로 가장 타당한 비율로 미세 조정하여 논리적 오류만 잡아내는 고급 통계 기법입니다. 이미 수많은 학위 논문에서 이 방법을 통해 데이터를 방어하고 통과했습니다.
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논문 마무리에 박차를 가하는 선생님들을 위해, 비용 부담은 줄이고 데이터 퀄리티는 높이는 이벤트를 진행합니다.
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- 기간: 2024년 연말 ~ 2025년 연초 (한시적 운영)
- 혜택 내용:
- 기본 AHP 가중치 산출 및 결과표 제공
- CR > 0.1 데이터 자동 보정 및 재분석 (무료 업그레이드)
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