안녕하세요! AHP 분석 및 논문 통계 해결사 제온입니다.
학위 논문 주제를 잡고 연구 방법론으로 **AHP(계층화 분석법)**를 선택하신 선생님들, 아마 "전문가들의 의견을 수치화해서 객관적인 우선순위를 뽑고 싶다"는 목표로 시작하셨을 겁니다.
하지만 막상 시작하면 **'계층 구조 설계'**부터 **'분석 결과 검증(CR값)'**까지 산 넘어 산입니다.
오늘은 AHP 논문을 준비하는 분들을 위해 연구 설계부터 분석 절차, 그리고 데이터 손실을 막는 꿀팁까지 완벽하게 정리해 드립니다.
STEP 1. 연구 모형 설계 (계층 구조화)
AHP의 핵심은 복잡한 의사결정 문제를 계층화(Hierarchy)하는 것입니다. 문제를 쪼개고 쪼개서 구조를 만드는 작업이죠. 보통 3단계로 구성됩니다.
- 제1계층 (Goal): 연구의 최종 목표 (예: 공공기관 평가 지표 개발)
- 제2계층 (Criteria): 주요 평가 기준 (상위 요인)
- 제3계층 (Sub-criteria): 세부 평가 기준 (하위 요인)
💡 Tip: 계층 구조가 너무 복잡하거나 한 그룹 내 요인이 너무 많으면(7개 초과), 응답자가 일관성 있는 답변을 하기 매우 어려워집니다. 요인은 4~5개 내외로 그룹화하는 것이 가장 이상적입니다.
STEP 2. 설문지 작성 (쌍대비교)
일반적인 리커트 척도(1점~5점) 설문과는 다릅니다. AHP는 두 요인을 1:1로 비교하는 '쌍대비교(Pairwise Comparison)' 방식을 사용합니다.
- 척도: Saaty의 9점 척도 사용
- 질문 방식: "평가 기준 A와 B 중 무엇이 더 중요합니까? 그 정도는 얼마입니까?"
[설문지 작성 시 주의사항] 문항 수가 기하급수적으로 늘어나지 않도록 주의하세요. 문항이 너무 많으면 전문가들이 응답하다 지쳐서 논리적 일관성이 깨지게 됩니다.
STEP 3. 데이터 수집 및 코딩
설문이 회수되면 엑셀에 데이터를 입력합니다. AHP는 보통 해당 분야의 전문가 10~30명 내외의 소수 집단을 대상으로 하므로, 한 명 한 명의 데이터가 매우 소중합니다.
STEP 4. 중요도 산출 및 일관성 검증 (★핵심)
이제 수집된 데이터를 바탕으로 분석을 돌립니다. 여기서 두 가지 결과가 나옵니다.
- 요인별 가중치 (Weights): 어떤 요인이 얼마나 중요한지 나타내는 수치
- 일관성 비율 (CR, Consistency Ratio): 응답자가 얼마나 논리적으로 답했는지 보여주는 지표
🚨 여기가 가장 큰 문제입니다!
AHP 이론상 **CR 값이 0.1 이하(0.1 미만)**여야 유효한 데이터로 인정받습니다. 하지만 실제 분석을 해보면, 전문가라고 해도 완벽한 논리를 갖추기 어려워 CR 값이 0.1을 넘는 경우가 허다합니다.
"CR 값이 0.2가 나왔어요. 이 설문지 버려야 하나요?" 보통은 "네, 제외하세요"라고 합니다. 하지만 힘들게 받은 전문가 설문지를 버리면 남는 데이터가 없어 논문을 쓸 수 없는 상황이 발생합니다.
STEP 5. 데이터 심폐소생술 (일관성 보정)
데이터를 버리지 마세요. **수학적 보정(Correction)**을 통해 살릴 수 있습니다.
저희는 단순히 데이터를 삭제하는 것이 아니라, 응답자의 전체적인 의도(경향성)를 해치지 않는 선에서 가장 논리적인 비율로 미세 조정하는 알고리즘을 사용하여 데이터를 살려냅니다.
- Before: CR = 0.245 (분석 불가, 폐기 위기 😭)
- After: CR = 0.098 (논문 사용 가능! 😎)
이를 통해 표본 수를 확보하고, 더욱 탄탄한 논문 결과를 만들어냅니다.
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- 기본 AHP 중요도 분석
- CR > 0.1 데이터 자동 보정 및 재분석 (무료)
- 보정 전/후 결과 비교표 제공 (부록 첨부용)
"설문지 다시 돌릴까?" 고민하지 마세요. 죽어가는 데이터도 논리적으로 완벽하게 살려내어 **'심사에 통과되는 논문'**을 만들어 드립니다.
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- 이름: 제온
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