전문가 의견 델파이 분석 --- 2. AHP 분석

해당 ahp 분석에서는 R에서 제공하는 ahpsurvey 패키지를 활용하였다.

ahp 분석을 위해서는 앞서 실행한 일관성을 확인하는 작업이 필요하다. ahpsurvey 패키지에서도 일관성 척도를 확인하는 과정이 가능하다. 
하지만 해당 파트에서는 다루지 않겠다. 이미 자료가 정제되어 있다고 가정하겠다.

1. 자료 입력

atts1 <- read_excel("파일경로", sheet="이름", range="입력을 원하는 범위", col_names = TRUE, col_type = "guess", na="NA")

2. 하위 항목 이름 입력

atts1_label <- c("Licensing regime","Type of command","Specificity of command","  Listing","Intervention timing")

ahp 분석에 활용된 쌍비교 값들을 순서대로 적어 후에 표현될 결과들에 라벨링에 필요한 항목으로 보면 된다.

3. 입력 결과 확인

atts1 %>%
     ahp.mat(atts = atts1_label, negconvert = FALSE ) %>%
     head(2)

 

ahp.mat 함수를 활용하면 앞서 진행한 일관성 측정에서 활용한 행렬을 생성할 수 있다. 해당 결과와 앞서 진행한 행렬의 결과가 동일한지 확인을 하여야 한다. 

4. 각 하위 항목의 가중치 계산

atts1 %>%
     ahp.mat(atts = atts1_label, negconvert = FALSE ) %>%
     ahp.aggpref(atts1_label, method = "arithmetic")

 

위의 코드의 결과 설문조사들이 생각하는 각 하위 항목의 중요도를 구할 수 있다. 해당 코드에서는 중요도를 계산하는 방법으로 '산술적 평균'을 활용하였다. 이외에도 geometric, rootmean 등이 있다.

5. 해당 항목에 대한 가중치 행렬

atts1 %>%
     ahp.mat(atts = atts1_label, negconvert = FALSE ) %>%
     ahp.aggjudge(atts1_label, method = "geometric")

 

위의 과정을 통해서 델파이 분석을 통해 얻은 전문가들의 자율주행자동차 규제에 대한 가중치 산정을 할 수 있었다.

 

참고사이트
cran.r-project.org/web/packages/ahpsurvey/vignettes/my-vignette.html