使用DEMATEL复杂因素分析法还可以提出假设吗？
当然，我们可以深入探讨一下，使用 DEMATEL（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory）方法是否能够用来提出假设，以及这其中的门道。
首先，我们得明确一点：DEMATEL 的设计初衷，核心在于理解复杂系统内各因素之间的因果关系和影响强度，从而帮助进行决策和分析。 它不是一个直接用于生成全新理论或假设的工具，更像是我们梳理和验证已有想法，或者将模糊的认识量化和可视化的一种手段。
但是，这并不意味着 DEMATEL 就与“提出假设”完全绝缘。恰恰相反，DEMATEL 的分析过程本身就可能催生新的假设，或者为现有假设的修正和深化提供强大的实证基础。 我们可以从以下几个角度来理解这一点：
1. 通过 DEMATEL 发现隐藏的因果链条，催生“如果……那么……”式的假设：
想象一下，你在研究一个公司的客户满意度。你可能已经知道“产品质量”和“服务态度”很重要。当你运用 DEMATEL 来分析时，你不是简单地输入这些因素，而是要请专家或者基于数据来评估它们之间的相互影响。
举个例子： 你可能发现，虽然“产品价格”本身对满意度有直接影响，但它的影响强度远不如“产品质量的稳定性”对“客户信任度”的影响，而“客户信任度”又显著地提升了“重复购买意愿”。
由此诞生的假设： 在 DEMATEL 分析之前，你可能只想到“提高产品质量能提升满意度”。但通过 DEMATEL 的量化分析，你可能发现了这样一个隐藏的因果链条：“产品质量稳定性”→“客户信任度”→“重复购买意愿”。这就能催生出一个更精细、更有操作性的假设：“如果能显著提升产品质量的稳定性，而非仅仅是产品功能的增多，则更有可能在长期内通过建立客户信任来驱动重复购买行为。”
DEMATEL 能够揭示那些非显而易见、但却在系统中起到关键作用的间接影响。正是这些间接影响的发现，为我们构建新的因果假设提供了土壤。
2. 通过 DEMATEL 验证或修正现有假设，使其更具实证支持：
很多时候，我们可能对某个领域已经有一些模糊的认识或直觉，也就是初步的假设。DEMATEL 可以帮助我们将这些模糊的认识转化为具体的、可量化的关系，从而进行验证或修正。
举个例子： 你可能有一个假设：“市场竞争的加剧会削弱企业的创新能力。”
DEMATEL 的作用： 你可以将“市场竞争加剧”、“产品定价压力”、“研发投入减少”、“人才流失”、“创新产出减少”等因素纳入 DEMATEL 模型。通过分析这些因素的因果强度，你可能会发现：
“市场竞争加剧”对“产品定价压力”的影响非常大。
“产品定价压力”显著影响了“研发投入”。
“研发投入减少”是导致“创新产出减少”的最强直接原因。
但同时，“市场竞争加剧”也可能通过“人才流失”间接影响创新能力。
假设的修正或深化： 基于这些发现，你可以修正原有的假设，使其更精确：“市场竞争加剧主要通过增加产品定价压力，进而挤压企业的研发投入，从而负面影响创新产出。同时，其对人才的吸引力下降也是一个不容忽视的间接因素。” 这个修正后的假设，比原来的更加具体，指出了主要的传导机制。
3. 通过 DEMATEL 识别关键驱动因素和被驱动因素，为聚焦研究提供方向，间接促成假设的提出：
DEMATEL 分析的输出（如原因度、被原因度、中心度）能够清晰地标示出系统中哪些因素是“驱动者”（原因度高）和“被驱动者”（被原因度高）。这为我们聚焦研究问题提供了方向。
举个例子： 在一个关于城市交通拥堵的研究中，DEMATEL 分析可能显示“公共交通体系不完善”和“私家车保有量增长”是关键的驱动因素，而“通勤时间延长”和“空气污染加剧”是被驱动因素。
假设的萌芽： 识别出“公共交通体系不完善”是核心驱动因素后，你就可以开始构思关于改善公共交通的假设。比如：“若能有效提升公共交通的覆盖率、准点率和舒适度，则有可能显著缓解私家车出行需求，进而降低城市交通拥堵程度。” 这里的假设就是围绕着 DEMATEL 识别出的关键驱动因素展开的。
4. DEMATEL 的可视化输出本身就能激发新的思考和假设：
DEMATEL 的因果网络图，将复杂的系统关系以直观的方式呈现出来。看到这个网络图，往往能帮助研究者跳出原有的思维定势，发现之前未曾注意到的联系，从而激发新的假设。
举个例子： 在一个关于学生学习倦怠的研究中，因果网络图可能清晰地显示，“过度的课外辅导压力”和“缺乏自主学习机会”两个因素，虽然都对“学习倦怠”有直接影响，但“过度的课外辅导压力”对“学生学习动力”产生了极强的负面影响，而“学生学习动力”又是影响“学习倦怠”的关键中介变量。
由此产生的假设： 这就可能促使你提出这样的假设：“减少非必要的课外辅导压力，并为学生提供更多探索性、自主性的学习项目，将比直接关注学习内容本身，更能有效激发学生的学习内在动机，从而降低学习倦怠感。”
需要强调的是，DEMATEL 不是魔法棒。 它依赖于高质量的输入（专家判断或数据），以及对系统边界和因素选择的准确把握。如果输入的因素不全面，或者对影响强度的评估不准确，那么基于 DEMATEL 分析得出的假设也会失偏。
总结来说，DEMATEL 本身不直接“创造”假设，但它是一个非常强大的分析工具，能够：
揭示复杂系统中隐藏的因果关系和影响路径，从而催生新的、更具洞察力的假设。
为已有的假设提供量化的证据支持，帮助验证、修正和深化假设。
识别关键驱动因素，为聚焦研究问题和提出针对性假设指明方向。
通过其可视化输出，激发研究者对系统关系的全新理解，进而产生新的假设。
因此，我们可以说，DEMATEL 是一个非常有助于“提出和验证假设”的分析框架，尤其是在处理那些因果关系复杂、非线性明显的现象时，它的价值尤为突出。它帮助我们将模糊的猜测，转化为有结构、有根据的探索方向。
首先，我们得明确一点：DEMATEL 的设计初衷，核心在于理解复杂系统内各因素之间的因果关系和影响强度，从而帮助进行决策和分析。 它不是一个直接用于生成全新理论或假设的工具，更像是我们梳理和验证已有想法，或者将模糊的认识量化和可视化的一种手段。
但是，这并不意味着 DEMATEL 就与“提出假设”完全绝缘。恰恰相反，DEMATEL 的分析过程本身就可能催生新的假设，或者为现有假设的修正和深化提供强大的实证基础。 我们可以从以下几个角度来理解这一点：
1. 通过 DEMATEL 发现隐藏的因果链条，催生“如果……那么……”式的假设：
想象一下，你在研究一个公司的客户满意度。你可能已经知道“产品质量”和“服务态度”很重要。当你运用 DEMATEL 来分析时，你不是简单地输入这些因素，而是要请专家或者基于数据来评估它们之间的相互影响。
举个例子： 你可能发现，虽然“产品价格”本身对满意度有直接影响，但它的影响强度远不如“产品质量的稳定性”对“客户信任度”的影响，而“客户信任度”又显著地提升了“重复购买意愿”。
由此诞生的假设： 在 DEMATEL 分析之前，你可能只想到“提高产品质量能提升满意度”。但通过 DEMATEL 的量化分析，你可能发现了这样一个隐藏的因果链条：“产品质量稳定性”→“客户信任度”→“重复购买意愿”。这就能催生出一个更精细、更有操作性的假设：“如果能显著提升产品质量的稳定性，而非仅仅是产品功能的增多，则更有可能在长期内通过建立客户信任来驱动重复购买行为。”
DEMATEL 能够揭示那些非显而易见、但却在系统中起到关键作用的间接影响。正是这些间接影响的发现，为我们构建新的因果假设提供了土壤。
2. 通过 DEMATEL 验证或修正现有假设，使其更具实证支持：
很多时候，我们可能对某个领域已经有一些模糊的认识或直觉，也就是初步的假设。DEMATEL 可以帮助我们将这些模糊的认识转化为具体的、可量化的关系，从而进行验证或修正。
举个例子： 你可能有一个假设：“市场竞争的加剧会削弱企业的创新能力。”
DEMATEL 的作用： 你可以将“市场竞争加剧”、“产品定价压力”、“研发投入减少”、“人才流失”、“创新产出减少”等因素纳入 DEMATEL 模型。通过分析这些因素的因果强度，你可能会发现：
“市场竞争加剧”对“产品定价压力”的影响非常大。
“产品定价压力”显著影响了“研发投入”。
“研发投入减少”是导致“创新产出减少”的最强直接原因。
但同时，“市场竞争加剧”也可能通过“人才流失”间接影响创新能力。
假设的修正或深化： 基于这些发现，你可以修正原有的假设，使其更精确：“市场竞争加剧主要通过增加产品定价压力，进而挤压企业的研发投入，从而负面影响创新产出。同时，其对人才的吸引力下降也是一个不容忽视的间接因素。” 这个修正后的假设，比原来的更加具体，指出了主要的传导机制。
3. 通过 DEMATEL 识别关键驱动因素和被驱动因素，为聚焦研究提供方向，间接促成假设的提出：
DEMATEL 分析的输出（如原因度、被原因度、中心度）能够清晰地标示出系统中哪些因素是“驱动者”（原因度高）和“被驱动者”（被原因度高）。这为我们聚焦研究问题提供了方向。
举个例子： 在一个关于城市交通拥堵的研究中，DEMATEL 分析可能显示“公共交通体系不完善”和“私家车保有量增长”是关键的驱动因素，而“通勤时间延长”和“空气污染加剧”是被驱动因素。
假设的萌芽： 识别出“公共交通体系不完善”是核心驱动因素后，你就可以开始构思关于改善公共交通的假设。比如：“若能有效提升公共交通的覆盖率、准点率和舒适度，则有可能显著缓解私家车出行需求，进而降低城市交通拥堵程度。” 这里的假设就是围绕着 DEMATEL 识别出的关键驱动因素展开的。
4. DEMATEL 的可视化输出本身就能激发新的思考和假设：
DEMATEL 的因果网络图，将复杂的系统关系以直观的方式呈现出来。看到这个网络图，往往能帮助研究者跳出原有的思维定势，发现之前未曾注意到的联系，从而激发新的假设。
举个例子： 在一个关于学生学习倦怠的研究中，因果网络图可能清晰地显示，“过度的课外辅导压力”和“缺乏自主学习机会”两个因素，虽然都对“学习倦怠”有直接影响，但“过度的课外辅导压力”对“学生学习动力”产生了极强的负面影响，而“学生学习动力”又是影响“学习倦怠”的关键中介变量。
由此产生的假设： 这就可能促使你提出这样的假设：“减少非必要的课外辅导压力，并为学生提供更多探索性、自主性的学习项目，将比直接关注学习内容本身，更能有效激发学生的学习内在动机，从而降低学习倦怠感。”
需要强调的是，DEMATEL 不是魔法棒。 它依赖于高质量的输入（专家判断或数据），以及对系统边界和因素选择的准确把握。如果输入的因素不全面，或者对影响强度的评估不准确，那么基于 DEMATEL 分析得出的假设也会失偏。
总结来说，DEMATEL 本身不直接“创造”假设，但它是一个非常强大的分析工具，能够：
揭示复杂系统中隐藏的因果关系和影响路径，从而催生新的、更具洞察力的假设。
为已有的假设提供量化的证据支持，帮助验证、修正和深化假设。
识别关键驱动因素，为聚焦研究问题和提出针对性假设指明方向。
通过其可视化输出，激发研究者对系统关系的全新理解，进而产生新的假设。
因此，我们可以说，DEMATEL 是一个非常有助于“提出和验证假设”的分析框架，尤其是在处理那些因果关系复杂、非线性明显的现象时，它的价值尤为突出。它帮助我们将模糊的猜测，转化为有结构、有根据的探索方向。
网友意见
SPSS好像没有计算dematel的。最新的版本就不清楚了。
1、DEMATEL是什么？
Decision-making Trial and Evaluation Laboratory(DEMATEL)直译为决策实验室分析。
DEMATEL也有翻译成决策与试验评价实验室，或者简称实验室法。由于中文比较拗口，一般情况下，念[de mei tel] 或者念 [di mie tel]。
1971年在日内瓦的一次会议上美国Battelle实验室的学者A. Gabus和E. Fontela提出的为了解现实世界中复杂、困难的问题而提出的方法论，是一种运用图论和矩阵工具的系统分析的方法。
通过系统中各要素之间的逻辑关系和直接影响矩阵，可以计算出每个要素对其它要素的影响度以及被影响度，从而计算出每个要素的原因度与中心度，作为构造模型的依据，从而确定要素间的因果关系和每个要素在系统中的地位。
2、通常意义的DEMATEL方法
上面是流程图，直接把流程图的每个名字搞清楚就可以。关键的地方还是求综合影响矩阵。
第一步最容易搞错。
3、进阶一点的dematel如灰色，模糊，比较方式
上面是比较型的dematel.
上面是结果图，解释结果即可。
上面是含清晰化的的gray-DEMATEL或者说FUZZY-DEMATEL
上面是流程图，注意多人打分合成一个分数，叫清晰化的过程。
上面的轨迹图可以猛吹。
4、联用型 DEMATEL-ISM联用型
上面的例子的意思是，100篇联用的没有一篇对的，都是瞎掰的。都有算错的，有一些还是根本性的错误。
上面一篇是最早的一篇联用的，完全是胡说八道，基本概念都是错的。但是引用的人贼多。
5、DEMATEL-TAISM 属于联用型的升级版本，具有统计学的特性。
上面的方式特别好水一篇SCI或者水完博士论文。
上面是流程图及说明。
上面是带综合影响值的对抗层次拓扑图。
上面是直角坐标图。
上面是横版流程图。
6、优劣比较型的DEMATEL-AISM联用方法
上面是流程图，这个方法也很好发文章。
很好发SCI。
水一篇博士论文也比较容易的。
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