Abstract
在多屬性決策分析過程中，以一般模糊測度作為衡量多屬性重要程度之基礎，將可因自由度之增加，使研究者能更真確地描述人類主觀評估過程。然而，因為進行一般模糊測度之求算必須調查所有屬性子集合之資料，在資料蒐集方面相當困難。故本研究擬由實務可行性著手，簡化資料需求量，並發展屬性子集合抽樣與資料收集程序。本研究首先提出可涵蓋所有屬性子集合之充足資訊，其可減少一辦之資料需求量。續在充足資訊之架構下，提出部份資訊之抽樣程序，以最少之抽樣數捕捉絕大部份之資訊。經由完全資訊、充足資訊、與部份資訊之比較得知，部份資訊能大幅度降低資料需求量，且在實務應用上有效可行。最後，本研究在部份資訊之抽樣設計下，提供實際應用之問卷調查施行程序，並佐以實例說明。
| Original language | Chinese (Traditional) |
|---|---|
| Pages (from-to) | 483-514 |
| Journal | 管理學報 |
| Volume | 17 |
| Issue number | 3 |
| State | Published - 2000 |
Keywords
- Fuzzy measure
- Multiple attribute decision making
- Partial information
- Sampling design
- Sufficient information