이번에 와이즈인컴퍼니가 방문한 곳은 한국보건산업진흥원이에요! 이곳은 1999년에 설립되었으며, 현재는 보건복지부 산하 공공기관이랍니다. 한국보건산업진흥원은 국민의 건강을 위한 일들을 하고 있어요.

또한, 한국보건산업진흥원은 사회 변화에 맞춰서 디지털 헬스케어, 스마트병원, 스마트 케어 등을 위한 정책 개발과 보건의료 첨단기술을 위한 공공 연구개발 투자 확대 및 지원에 관심이 있답니다.

AHP가 뭐야?

간단하게 말해서, AHP(Analytic Hierarchy Process : 계층화 분석법, 계층적 분석)는 두 개씩 뽑아서 비교(쌍대비교)를 하는 거예요. 이 방법은 상대적 중요도를 매기면서, 응답의 신뢰성을 검사할 수 있어요.

예를 들자면, 딸기, 바나나, 복숭아 세 과일의 서열을 매긴다고 생각해 봅시다. 먼저 딸기와 바나나를 비교해서, 딸기가 더 좋다는 대답이 나왔어요. 그리고 바나나와 복숭아 중에선 바나나가 더 좋다고 했어요. 여기서, 딸기와 복숭아 중에서 복숭아가 더 좋다고 대답한다면 어떻게 될까요?

이전에 한 대답은 딸기>바나나, 바나나>복숭아로 표현할 수 있어요. 그런데 마지막 대답이 딸기<복숭아라면, 딸기>바나나>복숭아>딸기... 이런 모양이 되어서 신뢰성이 떨어진답니다.

이게 AHP의 대략적인 원리에요. 실제 활용에선 아래 문항처럼 선호도에도 정도의 차이를 둔답니다. 그리고 여러 수식을 이용해서 가중치를 구하고, 그 가중치를 비교하면서 신뢰성을 검정하고, 서열을 매기는 거예요!

AHP 결과는 어떻게 분석하는 거야?

응답 자료 정리가 끝나면 분석이 시작됩니다. AHP의 핵심은 일관성 검정이에요. 일관성은 일관성 지수(Consistency Index: CI)와 일관성 비율(Consistency Ratio : CR)을 이용해서 측정합니다. 일관성 비율(CR)은 일관성 지수(CI)를 평균 무작위 지수(Random Index : RI)로 나눈 비율이고요. 여기서 RI는 응답수에 따라 주어진 상수입니다.

일관성 지수(CI)는 행렬이나 표로 정리된 자료를 활용해서 구하는 것이 간편해요. 합을 구하고, 나눠서 표준화하고, 평균을 내서 가중치를 구하고, 그걸 합해서 다시 합계를 만들고, 또 평균을 내고, 수식에 적용하는 등의 일련의 과정을 거치면, CI를 구할 수 있답니다.

일반적으로 일관성 비율(CR)이 0.1 이하일 경우 양호한 데이터로 판단하고, 본 조사에서도 똑같이 적용했습니다.

이번 소식도 재미있으셨나요?

계층화된 소수의 요인들을 비교할 때에는 AHP 분석이 효과적이랍니다. 두 개씩 짝지어서 비교하고, 요인들에게 가중치를 부여함으로써 특정 현상에 큰 원인을 차지하는 요인을 선출할 수 있어요.

물론, AHP 분석이 만능은 아니랍니다. 두 개씩 짝지어서 비교하기 때문에, 비교해야 할 요인이 늘어난다면 비교 횟수는 엄청나게 많아져요. 언제나 상황과 목적에 맞춰서 방법을 선택하는 것을 잊지 마세요.

‘너무 당연한 얘기 아니야?’라고 생각하시겠지만, 당연한 얘기가 아닙니다. 

많은 솔루션은 상황을 헤아리지 않고 이전의 방법을 답습하고 있어요.

소수의 요인을 비교할 때에는 AHP 분석.

꼭 이것을 체크해 보고 선택하세요.