Calcolatore di Matrice Decisionale

La tua matrice

Ogni colonna è un criterio con il suo peso; ogni riga è un'opzione. Valuta ogni opzione su ogni criterio, dove un punteggio più alto è migliore.

Risultati

Analisi di dati secondari precede Studio con interviste di 0,3 punti, cioè il 6% del punteggio massimo.

Come è stato calcolato il punteggio più alto

Analisi di dati secondari: 0,4 × 5 + 0,25 × 2 + 0,2 × 5 + 0,15 × 3 = 3,95

Controllo di sensibilità

Ogni peso, a turno, viene spostato del 20% in giù e del 20% in su con gli altri invariati, e ogni opzione viene ricalcolata. L'ultima colonna mostra di quanto dovrebbe spostarsi quel solo peso perché un'altra opzione arrivi alla pari.

Il vincitore regge: nessuna singola variazione del ±20% di un peso cambia l'opzione in testa.

Come usare il calcolatore di matrice decisionale

1. 1. Scegli la scala e il formato dei pesi. Valuta su 1–5 per giudizi rapidi o su 1–10 per giudizi più fini. Inserisci i pesi come percentuali che sommano 100, oppure come punti di qualsiasi entità — 3, 2, 1 significa che il primo criterio conta tre volte l'ultimo.
2. 2. Nomina criteri e opzioni. Le colonne sono i criteri e le righe sono le opzioni. Puoi aggiungerne fino a otto per ciascuno; l'esempio confronta tre disegni di ricerca per una tesi.
3. 3. Valuta ogni cella. Più alto deve sempre significare migliore, quindi un criterio come il costo diventa accessibilità economica: l'opzione più economica riceve il punteggio più alto.
4. 4. Leggi la graduatoria, poi il controllo di sensibilità. Un ampio vantaggio che resiste a ogni variazione del ±20% di un peso è un risultato solido. Un vantaggio stretto o fragile è un invito a esaminare meglio i pesi e le prove, non un verdetto.

Come funziona una matrice decisionale ponderata

Il peso di ciascun criterio viene diviso per il totale di tutti i pesi, così i pesi diventano quote che sommano a 1. Il punteggio di ciascuna opzione su un criterio viene moltiplicato per la quota di quel criterio, e i prodotti vengono sommati:

Sᵢ = w₁sᵢ₁ + w₂sᵢ₂ + … + wₙsᵢₙ, dove w₁ + w₂ + … + wₙ = 1

Poiché i pesi sono normalizzati, il risultato resta sulla scala di valutazione: un punteggio ponderato di 3,95 su una scala 1–5 significa 3,95 su 5. Significa anche che le percentuali che non arrivano esattamente a 100 funzionano comunque — il calcolatore le riscala e te lo segnala.

Esempio svolto: scegliere un disegno di ricerca

Uno studente pesa la fattibilità al 40%, l'interesse personale al 25%, l'accesso ai dati al 20% e il valore per la carriera al 15%, poi valuta tre disegni da 1 a 5. Questi sono i dati iniziali predefiniti del calcolatore.

L'analisi di dati secondari vince con 0,4 × 5 + 0,25 × 2 + 0,2 × 5 + 0,15 × 3 = 3,95, con un vantaggio di 0,3 punti sullo studio con interviste — il 6% del punteggio massimo. Nessuna variazione del ±20% di un singolo peso cambia il vincitore, quindi il risultato è stabile. I punti di svolta aggiungono sfumature: se l'interesse personale contasse il 40% in più di quanto lo studente aveva detto in origine, lo studio con interviste arriverebbe alla pari. Un vincitore affidabile ma non schiacciante è comune, e conviene saperlo prima di impegnarsi.

Leggere il controllo di sensibilità

I pesi sono giudizi, quindi il controllo chiede se un giudizio diverso cambierebbe la risposta. Ogni peso, a turno, viene spostato del 20% in giù e del 20% in su con gli altri fermi, i pesi vengono normalizzati di nuovo e ogni opzione viene ricalcolata. Il punto di svolta risolve esattamente la variazione di quel solo peso alla quale la seconda opzione raggiunge la pari — poiché ogni punteggio ponderato è un rapporto di due rette rispetto a quel peso, l'incrocio ha una forma chiusa invece di richiedere tentativi.

• Stabile: nessuna variazione del ±20% cambia il vincitore. La graduatoria riflette i punteggi, non una messa a punto dei pesi.
• Sensibile: almeno una variazione lo ribalta. Chiediti se il peso di quel criterio è davvero definito — se non lo è, la matrice non può scegliere al posto tuo.
• Punti di svolta grandi (+200%, o «nessuna variazione lo cambia») significano che il criterio incide poco sul risultato; quelli piccoli significano che sta decidendo quasi tutto.

Matrice ponderata e matrice di Pugh

Una matrice di Pugh, sviluppata dall'ingegnere di progettazione Stuart Pugh per la selezione dei concetti, confronta ogni opzione con una sola opzione di riferimento, il datum. Ogni cella è migliore (+), peggiore (−) o circa uguale (S), e i più e i meno vengono contati. È rapida, non richiede numeri ed è utile per vagliare molte idee iniziali. Una matrice decisionale ponderata valuta ogni opzione su una scala assoluta e pesa i criteri, il che la rende più adatta a una scelta finale tra poche opzioni ben conosciute — ed è ciò che costruisce questo calcolatore.

Domande frequenti

Che cos'è una matrice decisionale ponderata?

È una tabella che elenca le opzioni come righe e i criteri come colonne, valuta ogni opzione su ciascun criterio e moltiplica i punteggi per pesi che riflettono quanto conta ciascun criterio. L'opzione con il totale ponderato più alto è al primo posto. È anche chiamata modello di punteggio ponderato, matrice di priorità o griglia decisionale.

Come scelgo i pesi?

Decidili prima di valutare, così i punteggi non possono guidare i pesi. Un metodo è distribuire 100 punti tra i criteri; un altro è ordinare i criteri e dare più punti al più importante. Poi usa il controllo di sensibilità: se il vincitore cambia con una modesta variazione di un peso di cui non sei sicuro, stabilisci prima quel peso.

I pesi devono sommare 100?

No. Il calcolatore divide ogni peso per il totale, quindi 3, 2 e 1 danno lo stesso risultato di 50%, 33,3% e 16,7%. Se scegli le percentuali e il totale non è 100, vengono riscalate e te lo viene detto.

Devo usare una scala 1–5 o 1–10?

Usa 1–5 quando i tuoi giudizi sono approssimativi, perché le scale più fini invitano a una falsa precisione. Usa 1–10 quando hai delle misure alle spalle e vuoi conservarne le differenze. La cosa più importante è che ogni numero significhi la stessa cosa su ogni criterio, quindi scrivi che cosa sono un 1, un 3 e un 5 prima di cominciare.

Che succede se due opzioni sono pari?

Una parità, o un vantaggio inferiore a circa il 5% del punteggio massimo, significa che la matrice non riesce a separarle con i criteri che le hai dato. Riesamina le prove alla base dei punteggi più vicini, oppure aggiungi il criterio che le distingue davvero — spesso qualcosa che avevi lasciato fuori perché era difficile da valutare.

Una matrice decisionale può decidere al posto mio?

No — organizza una decisione. Il suo risultato vale quanto i criteri, i pesi e i punteggi che gli fornisci. Il suo vero valore è rendere visibile e verificabile il tuo ragionamento, così puoi spiegare la scelta e vedere esattamente da quale ipotesi dipende.