Attribuer des pondérations via une comparaison par paires (Outils d'analyse)

Résumé

Calcule les pondérations relatives d’un ensemble de variables en entrée en les comparant par paires.

En savoir plus sur le fonctionnement de l’outil Attribuer des pondérations via une comparaison par paires

Utilisation

Cet outil crée des paires à partir des variables en entrée. Classez chaque paire en identifiant quelle variable est la plus importante et selon quelle proportion. L’outil crée une matrice de comparaison à partir des classements des paires. Les pondérations relatives pour chaque variable sont calculées à partir de la matrice.
Le paramètre Input Variables to Compare (Variables en entrée à comparer) peut prendre comme valeur n’importe quel nom que vous renseignez. Il peut s’agir de noms de raster ou de couche d’entités, de noms de champs ou d’autres variables à comparer. Le nombre minimum de variables est deux et le maximum est neuf.
L’utilisation de l’outil dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement) diffère de celle dans Python. Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), les paires sont créées à partir des valeurs du paramètre Input Variables to Compare (Variables en entrée à comparer). Cliquez sur le bouton Compare variables and calculate weights (Comparer les variables et calculer les pondérations) pour ouvrir la fenêtre Pairwise Comparison Matrix (Matrice de comparaison par paires). La fenêtre affiche les paires de variables ainsi qu’un curseur accompagnant chaque paire. À l’aide du curseur, spécifiez quelle variable de chaque paire est la plus importante et selon quelle proportion. La matrice de comparaison est mise à jour à mesure que les curseurs sont déplacés.

Les comparaisons sont effectuées en utilisant l’échelle de 1 à 9 mise au point par Thomas Saaty (Saaty, 2008) L’échelle, les définitions et explications de chaque valeur dans l’échelle, telles que présentées par Saaty sont identifiées dans la table ci-dessous.


Intensité de l’importance	Définition	Explication
1	Importance égale	Deux activités contribuent de façon égale à l’objectif.
2	Faible ou légère
3	Importance modérée	L’expérience et le jugement favorisent légèrement une activité par rapport à l’autre.
4	Modérée plus
5	Importance forte	L’expérience et le jugement favorisent fortement une activité par rapport à l’autre.
6	Forte plus
7	Importance très forte ou démontrée	Une activité est favorisée très fortement par rapport à une autre. Sa dominance est démontrée dans la pratique.
8	Très très forte
9	Importance extrême	L’indice favorisant une activité par rapport à l’autre est une affirmation du niveau le plus élevé possible.

Les valeurs de l’échelle sont des multiplicateurs. Dans une comparaison par paire, si une valeur est deux fois plus importante que l’autre, déplacez le curseur sur 2 vers la variable la plus importante. Ceci ne signifie toutefois pas que la variable aura une pondération finale deux fois plus importante que la pondération de l’autre variable. Le multiplicateur ne s’applique qu’à cette comparaison par paire.

Le contrôle du paramètre Pairwise Comparison Matrix (Matrice de comparaison par paires) utilise deux tables interactives pour créer la matrice de comparaison. Lorsqu’un curseur est déplacé, une comparaison est effectuée, les valeurs dans la table Comparison Matrix (Matrice de comparaison) sont mises à jour et les pondérations sont recalculées. Par défaut, toutes les évaluations de comparaison sont définies sur 1.

Déplacez le curseur à proximité de l’évaluation souhaitée et affinez la comparaison en cliquant sur la barre du curseur pour définir une valeur spécifique. Cliquez sur les curseurs pour effectuer une incrémentation par dixièmes.

Dans Python, vous pouvez créer un fichier ou une table au moyen d’un éditeur de table ou de texte (ou à partir d’une exécution antérieure de l’outil) et utiliser le fichier obtenu comme valeur du paramètre comparison_matrix.

Les formats de fichiers valides pour la valeur comparison_matrix sont les tables de géodatabase, dBASE (fichier .dbf) et les fichiers délimités par des virgules (.csv et .txt).

L’exemple suivant présente une matrice de comparaison sans pondérations créée à l’aide d’un éditeur de table :


Variables	Dist_Roads (Distance aux routes)	Élévation	Utilisation du sol	Exposition
Dist_Roads (Distance aux routes)	1	0,333	3	1
Élévation	3	1	0,2	3
Utilisation du sol	0,333	5	1	7
Exposition	1	0,333	0,143	1

Consultez la rubrique Formats de matrice de comparaison en entrée pour plus d’exemples de matrices de comparaison acceptables sans et avec pondérations.

Vérifiez la cohérence des évaluations par paire en cliquant sur le bouton Consistency (Cohérence) sous Comparison Matrix (Matrice de comparaison) dans la fenêtre Pairwise Comparison Matrix (Matrice de comparaison par paires). Le ratio de cohérence (RC) s’affiche sous Comparison Matrix (Matrice de comparaison). Le RC doit être inférieur à 0,1.

Si le RC est supérieur à 0,1, la valeur du RC et les trois paires les plus incohérentes seront mises en surbrillance en rouge. Les évaluations des paires incohérentes peuvent être ajustées de façon à améliorer la cohérence des comparaisons.
Dans Python, les variables sont spécifiées à l’aide du paramètre input_variables. Les comparaisons par paires sont identifiées dans le paramètre comparison_matrix. Les paires et les évaluations des comparaisons peuvent être spécifiées directement. Il est également possible d’utiliser tout fichier contenant une matrice de comparaison valide créée à partir d’un éditeur de table ou de texte (ou d’un tableau de sortie de l’outil).

Consultez la rubrique Formats de matrice de comparaison en entrée pour découvrir les matrices de comparaison d’entrées valides.

La valeur du paramètre Output Table (Table en sortie) comprend les pondérations calculées pour les variables en entrée et peut également inclure la matrice de comparaison par paires.

Les types de table en sortie valides sont les tables de géodatabase, dBASE (.dbf) ainsi que les fichiers délimités par des virgules (.csv et .txt). La table en sortie par défaut sera une table de géodatabase dans un espace de travail. Lorsque la table en sortie se trouve dans un espace de travail de fichier, la table en sortie est par défaut une table dBASE.

Voici un exemple de table en sortie lorsque le paramètre Add comparison matrix to output (Ajouter une matrice de comparaison à la sortie) est sélectionné.


Variables	Dist_Roads (Distance aux routes)	Élévation	Utilisation du sol	Exposition	Pondérations
Dist_Roads (Distance aux routes)	1	0,333	3	1	0,253
Élévation	3	1	0,2	3	0,252
Utilisation du sol	0,333	5	1	7	0,407
Exposition	1	0,333	0,143	1	0,088

Pour plus d’exemples de formats de table en sortie avec et sans pondérations, consultez la rubrique Formats de table en sortie.

Le paramètre Add comparison matrix to output (Ajouter une matrice de comparaison à la sortie) identifie si la table en sortie est enregistrée avec ou sans la matrice de comparaison. Lorsqu’il est sélectionné (ADD_MATRIX en Python), la table en sortie contient à la fois la matrice de comparaison par paires et les pondérations calculées.
Bibliographie :
- Saaty, T. L. 2008. "Decision making with the analytic hierarchy process". International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.

Etiqueter	Explication	Type de données
Variables en entrée à comparer	Les noms des variables qui seront comparées. Tout nom peut être renseigné. Le nombre minimum de variables est deux et le maximum est neuf.	String
Table en sortie	Le nom de la table en sortie qui contiendra les pondérations calculées pour les variables en entrée. Lorsque le paramètre Add comparison matrix to output (Ajouter une matrice de comparaison à la sortie) est sélectionné, la table en sortie comprend également la matrice de comparaison par paires.	Table
Ajouter une matrice de comparaison à la sortie (Facultatif)	Détermine si la valeur du paramètre Output Table (Table en sortie) contiendra la matrice de comparaison par paires. Activé—La table en sortie comprendra à la fois la matrice de comparaison par paire et les pondérations calculées. Il s’agit de l’option par défaut. Décoché—La table en sortie ne comprendra que les pondérations calculées.	Boolean
Matrice de comparaison par paires (Facultatif)	La matrice de comparaison par paire qui sera utilisée pour le calcul des pondérations. Utilisez les curseurs de la fenêtre Pairwise Comparison Matrix (Matrice de comparaison par paires) pour identifier quelle variable de chaque comparaison par paire est plus importante et selon quelle proportion.	Pairwise Weights Table

arcpy.analysis.AssignWeightsByPairwiseComparison(input_variables, out_table, {add_comparison_matrix}, {comparison_matrix})

Nom	Explication	Type de données
input_variables [input_variables,...]	Les noms des variables qui seront comparées. Tout nom peut être renseigné. Le nombre minimum de variables est deux et le maximum est neuf.	String
out_table	Le nom de la table en sortie qui contiendra les pondérations calculées pour les variables en entrée. Lorsque la valeur du paramètre `add_comparison_matrix` est `ADD_MATRIX`, la table en sortie comprend également la matrice de comparaison par paires.	Table
add_comparison_matrix (Facultatif)	Détermine si la valeur du paramètre `out_table` contiendra la matrice de comparaison par paires. `ADD_MATRIX`—La table en sortie comprendra à la fois la matrice de comparaison par paire et les pondérations calculées. Il s’agit de l’option par défaut. `WEIGHTS_ONLY`—La table en sortie ne comprendra que les pondérations calculées.	Boolean
comparison_matrix (Facultatif)	La matrice de comparaison par paire qui sera utilisée pour le calcul des pondérations. Procédez de l’une des manières suivantes pour définir les comparaisons par paire. Renseignez un fichier contenant une matrice de comparaison valide. Spécifiez les noms des variables et leurs comparaisons. Le fichier peut être une table de géodatabase, dBASE (`.dbf`) ou des fichiers délimités par des virgules (`.csv` et `.txt`).	Pairwise Weights Table

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de AssignWeightsByPairwiseComparison (fenêtre Python)

L’exemple suivant montre comment utiliser cette fonction dans la fenêtre Python.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/data/data.gdb"
arcpy.analysis.AssignWeightsByPairwiseComparison("elev;landuse;dist_road;dist_line","output_weights","ADD_MATRIX","Variables elev landuse 0.333; elev dist_road 2.200; elev dist_line 2.70; landuse dist_road 1; landuse dist_line 1; dist_road dist_line 1" )

Exemple 2 d’utilisation de AssignWeightsByPairwiseComparison (script autonome)

L’exemple suivant calcule les pondérations pour les trois variables en saisissant les comparaisons par paire directement dans une matrice de comparaison.

# Name: AssignWeightsbyPairwiseComparison.py
# Description: Calculates the weights for three variables using the
#              pairwise comparsion method.

# Import system module
import arcpy

# Set workspace environment
arcpy.env.workspace = "C:/data"

# Set local variables
input_variables = "elev; landuse; dist_road"
outputTable = "outputweights.csv"
add_comparison_matrix = "WEIGHTS_ONLY"
comparison_matrix = "input_matrix.txt"

# Run Assign Weights By Pairwise Comparison
arcpy.analysis.AssignWeightsByPairwiseComparison(input_variables, outputTable, add_comparison_matrix, comparison_matrix)

Environnements

Espace de travail courant, Espace de travail temporaire

Informations de licence