定量分析和定性分析是相辅相成的两种研究方法。定量分析是定性分析的前提和基础，而定性分析只有建立在翔实的定量分析基础之上，才能揭示事物的本质和特征。目前，国内外关于多指标综合评价的方法有多种，例如主成分分析法、层次分析法、系统动力学方法和人工神经网络等方法，理论上来讲这些方法都可用于多层次指标体系的评价，这里主要分析一下层次分析法（AHP）和主成分分析法。

（一）层次分析法

复杂的决策问题往往涉及许多因素，如社会、政治、经济、科教乃至自然环境等，因此要认识一个复杂系统就比较困难。层次分析法正是处理此类问题的有效方法。它首先提出了递阶层次结构理论，然后给这种递阶层次结构作定量描述，通过排序理论得出满足系统总目标要求的各个方案（或措施）的优先次序。因此，层次分析法的基本原理可归纳为层次的数学原理——特征向量方法、递阶层次结构原理、两两比较标度与判断原理。

层次分析法确定权重的基本步骤如下。

1.建立树状层次结构模型

在本部分的研究中，该模型就是各个评价指标体系。

2.确立思维判断定量化的标度

在两个因素互相比较时，需要有定量的标度，以确定每一个指标的重要程度。标度方法一般采用重要程度1～9标度表，其含义如表2所示。

表2 指标重要程度1～9标度

3.构造判断矩阵

运用两两比较方法，对各相关元素进行两两比较评分，根据中间层的若干指标，可得到若干两两比较判断矩阵B，判断矩阵的构成。先给出递阶层次中的某一层因素，比如第i层，以及相邻上一层（i-1）层次中的一个因素AK，两两比较第i层的所有因素对AK 因素的影响程度，将比较的结果以数字的形式写入一个矩阵表，即构成判断矩阵。例如，B₁，B₂，…，B_ij为i层的因