該方法在國內已得到廣泛的推廣應用，廣泛應用於能源問題分析、科技成果評比、地區經濟發展方案比較，尤其是投入/產出分析、資源分配、方案選擇及評比等方面。它既是一種系統分析的好方法，也是一種新的、簡潔的、實用的決策方法。適合於具有分層交錯評價指標的目標系統，而且目標值又難於定量描述的決策問題。
其用法是構造判斷矩陣，求出其最大特徵值。及其所對應的特徵向量w，歸一化後，即為某一層次指標對於上一層次某相關指標的相對重要性權值。其具體步驟如圖一所示：
圖一層次分析法部驟
2.1 建立層次結構模型
根據實際觀察與調查，得出大學生得「厭學症」主要來自四個大方面的因素和諸多影響因素，如圖二所示：
圖二大學生厭學原因層次結構圖
注：圖中c11學習氣氛及環境 c12師德及教學水平 c13學籍管理及考試制c14學校教育與用人單位對人才的衡量尺度的吻合程度 c21家庭經濟狀況及對學生的影響程度 c22父母對學生的態度及影響程度 c23家庭和睦程度 c31是否有明確學習目標 c32學習基礎及自學能力 c33對大學生活的了解及適應能力 c34性格及自製能力 c41用人的一位對人才的衡量尺度 c42教育投入與產出的一致程度 c43知識分子在社會的受尊重程度
2.2 構造判斷矩陣
根圖二所示結構模型，對班級內同學進行問卷調查，將圖中各因素兩兩進行比較，構造判斷矩陣：
依據各因素對大學生厭學原因的相對重要性構造判斷矩陣a—b，如表一所示：
依據各因素對學校b1的相對重要性構造判斷矩陣b1—c，如表二所示：
表二判斷矩陣b1—c
依據各因素對家庭b2的相對重要性構造判斷矩陣b2—c，如表三所示：
依據各因素對個人b3的相對重要性構造判斷矩陣b3—c，如表四所示：
表四判斷矩陣b3—c
依據各因素對社會b4的相對重要性構造判斷矩陣b4—c，如表五所示：
表五判斷矩陣b4—c
2.3 計算單排序權向量並做一致性檢驗
對每個成對比較矩陣計算最大特徵值及其對應的特徵向量，利用一致性指標、隨機一致性指標和一致性比率做一致性檢驗。若檢驗通過，特徵向量（歸一化後）即為權向量；若不通過，需要重新構造成對比較矩陣。
本文中採用求根法近似計算特徵向量wi。步驟如下：
將判斷矩陣按行求積，即
歸一化處理計算出wi。
一致性檢驗
ri查表（表六）可得，一致性檢驗指標cr＜0.1，判斷矩陣的一致性可以接受。
2.3.1 計算判斷矩陣a—b的特徵向量與一致性檢驗
將判斷矩陣a—b的按行求積vi，然後歸一化處理可計算出重要度wi ，如表五所示：
進行一致性檢驗，求特徵矩陣a的最大特徵，
aw求得最大特徵值
一致性檢驗有：= 查平均隨機一致性指標表的得ri=0.89 故=0.04810.1，說明判斷矩陣a的一致性可以接受。
2.3.2 計算判斷矩陣b1—c，b2—c，b3—c，b4—c的特徵向量與一致性檢驗
判斷矩陣b1—c的特徵向量、最大特徵值與一致性檢驗，如表八所示：
判斷矩陣b3—c的特徵向量、最大特徵值與一致性檢驗，如表十所示：
=3.003744，cr=0.00360.1，一致性可以接受
2.3.3 厭學因素的層次總排序
對每個準則的子準則進行排序和一致性計算得到各個準則層的總權重見表十二：
表十二各準則層、子準則層權重表
對厭學因素權重做柱狀圖，如圖三所示：
圖三各厭學子因素權重柱形圖
根據綜合重要度的比較，從圖三中我們可以得出這樣的結論：在所有厭學因素中，c32所佔權重最大，說明學習基礎及自學能力是影響大學生厭學的主要原因，其次是c22，說明父母對學生的態度及影響程度也很大。再次是c31，說明是否有明確的學習目標也是乙個重要因素。
三、結束語
本文運用層次分析法選取四個方面（學校、家庭、個人、社會）對大學生的厭學的原因進行分析，比較客觀的得出大學生厭學的原因，避免了主觀因素的干擾。分析得出學生本身的學習基礎及自學能力是造成大學生厭學的主要因素，其次是父母對學生的態度及影響程度。當然，原因分析的準確與否也與調查的資料的客觀性有關，並且層次分析法的一致性檢驗也在很大程度上保證了資料的合理性。
參考文獻
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