Guida metodologica · Analisi multicriterio

Costruire una matrice decisionale multicriterio senza falsa precisione

Struttura opzioni, criteri, scale, pesi e test di sensibilità per confrontare scelte strategiche senza trasformare un punteggio in una decisione automatica.

In sintesi

Punti chiave

  • Definire opzioni, criteri e scale prima dei punteggi.
  • Separare la prestazione osservata dalle preferenze dei decisori.
  • Eliminare criteri sovrapposti e applicare i vincoli non compensabili.
  • Verificare la sensibilità prima della raccomandazione.
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Quando è adatta una matrice multicriterio?

Il metodo è utile quando più opzioni comparabili rispondono a obiettivi in conflitto e nessun indicatore unico rappresenta la decisione. Mercati, iniziative o scenari di impegno possono rientrare in questo caso se condividono perimetro e orizzonte.

La matrice non serve se un’opzione domina in tutte le dimensioni rilevanti, compresi costi analizzati separatamente e vincoli, se una soglia obbligatoria risolve la questione o se le alternative non sono comparabili.

SituazioneTrattamento utileAlternativa
Obiettivi in conflittoEsplicitare i compromessiAnalisi multicriterio
Condizione non negoziabileFiltrare prima dei punteggiRegola di veto o ammissibilità
Costi e benefici monetizzabiliAnalizzarli separatamenteAnalisi costi-benefici
Un’opzione domina ogni dimensioneVerificare anche costi e vincoliDecisione diretta documentata
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Definire i criteri senza contare due volte lo stesso valore

Ogni criterio rappresenta un obiettivo distinto e possiede definizione, direzione, scala e fonte. Criteri quasi duplicati amplificano artificialmente una dimensione. Un vincolo obbligatorio non diventa un criterio con peso basso: esclude l’opzione che non lo rispetta.

La prestazione dovrebbe basarsi su dati osservabili. Quando serve il giudizio di un esperto, autore, motivazione e livello di fiducia restano visibili nel dossier.

  • Definizione e obiettivo
  • Unità o scala documentata
  • Direzione preferibile
  • Evidenza o giudizio attribuito
  • Regola per dati mancanti
  • Controllo delle sovrapposizioni
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Separare prestazioni, valori parziali, scale e pesi

La prestazione grezza proviene dall’evidenza nella propria unità. Una funzione di valore la trasforma in valore parziale di preferenza, per esempio da 0 per la prestazione ammissibile meno preferita a 100 per la più preferita nel perimetro decisionale. Il peso esprime l’importanza dell’intero passaggio tra questi ancoraggi.

Nel modello additivo il valore complessivo somma i valori parziali moltiplicati per pesi che totalizzano 1. Servono scale coerenti, compensazione accettata e indipendenza preferenziale reciproca: il compromesso tra due criteri non deve dipendere dal livello di un terzo. Altrimenti occorre ristrutturare il modello o usare un metodo non additivo.

CampoDomandaControllo
Prestazione grezzaChe cosa mostra l’evidenza?Stessa unità per criterio
Valore parzialeQuanto è desiderabile?Funzione e ancoraggi 0 e 100
PesoQuale variazione completa conta di più?Normalizzato e attribuito
VincoloChe cosa non è compensabile?Verifica prima dell’aggregazione
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Esempio: confrontare tre opzioni con una somma ponderata

Esempio illustrativo: le prestazioni grezze sono già state trasformate in valori parziali, dove 0 indica la prestazione ammissibile meno preferita e 100 la più preferita nel perimetro decisionale. I pesi 35%, 25%, 25% e 15% sono una scelta di governance illustrativa attribuita ai decisori e riguardano le variazioni complete tra gli ancoraggi.

OpzioneCoerenza 35%Evidenza 25%Reversibilità 25%Fattibilità 15%Punteggio
A8070607571,75
B6590958581,75
C9050405562,25
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Verificare la sensibilità e le inversioni di graduatoria

B è inizialmente prima. Il set 70% per coerenza e 10% per ciascun altro criterio è uno stress test illustrativo, non una preferenza dichiarata plausibile. Produce C 77,5, A 76,5 e B 72,5.

Variando solo il peso della coerenza e ridistribuendo gli altri in proporzione, A raggiunge B al 61%, C raggiunge B intorno al 63,48% e C raggiunge A al 66,67%, diventando prima oltre tale soglia. Stress test e pesi plausibili raccolti dai decisori restano distinti.

  • Set di pesi centrale
  • Varianti plausibili documentate
  • Posizioni e distanze
  • Criterio che inverte la graduatoria
  • Evidenza o test da ottenere
  • Responsabile e data di revisione
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Dal punteggio al dossier decisionale

La conclusione non è «vince il punteggio più alto». Espone l’opzione proposta, vantaggi, debolezze, vincoli verificati, disaccordi sui pesi e condizioni di riesame.

Il collegamento editoriale proposto in Innovatio associa Atlas al contesto e alla traccia del dossier, e Grid a opzioni, criteri e punteggi. Non afferma una capacità disponibile pubblicamente né prova una catena Atlas-Grid distribuita. La valutazione finale resta umana.

FAQ

Domande frequenti

Il punteggio più alto identifica automaticamente l’opzione migliore?

No. Riflette evidenze, scale, regole di compensazione e preferenze dichiarate. Vincoli, costi, rischi e sensibilità restano parte della decisione.

I criteri devono sempre avere un peso?

No. Una tabella dei compromessi senza aggregazione può essere più fedele quando i criteri non sono compensabili o le preferenze non sono difendibili.

Come si tratta un criterio qualitativo?

Definisci livelli osservabili con esempi di ancoraggio e conserva l’evidenza o il giudizio che sostiene ogni valutazione.

Questo metodo è AHP, TOPSIS o ELECTRE?

Non necessariamente. La guida descrive una struttura multicriterio e un esempio additivo semplice. I metodi specializzati richiedono ipotesi e competenze specifiche.

SRC

Fonti integrali

  1. Guida introduttiva all’analisi decisionale multicriterioGuida istituzionale completa · Consulta la fonte completa
  2. Uso della MCDA nella valutazione delle opzioniPDF integrale, 14 pagine · Consulta la fonte completa
  3. Manuale di analisi multicriterioManuale integrale, 168 pagine · Consulta la fonte completa
  4. Valutazione multicriterio di progetti di innovazione in condizioni di incertezzaArticolo scientifico integrale ad accesso aperto · Consulta la fonte completa
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