加权决策矩阵把多个备选方案放到同一组评价维度下比较。它生成的不是一句“选择 A”，而是一份可复核的记录：哪些条件不可妥协、每个方案得了多少分、依据是什么、什么变化可能改变排序，以及最后由人作出的取舍。

本工具把必须条件与期望条件分开。必须条件只有“满足、不满足、未核对”，不参与加权求和；期望条件采用 1–5 的权重与评分。评分不完整的方案保留当前已知分数，但不会混入完整方案的名次。PNG、SVG 便于展示，CSV 便于核算，Markdown 保留报告，JSON 用于恢复继续编辑。导出不是第三方认证，也不是购买、投资或其他专业建议。

1. 01写出具体决策问题、比较时间范围和可行方案。至少考虑一个维持现状或低成本试验方案，避免只比较几个本质相同的选项。
2. 02先列必须条件，再列期望维度。必须条件需要能够核对；把“越好越好”写成必须条件，会失去可解释的筛选标准。
3. 03在观察方案分数前确定维度权重，并约定 1 分与 5 分分别代表什么。不要让价格、性价比和预算节省重复计算同一利益。
4. 04填写分值及对应依据。没有资料时保留空白；未知不是零分，也不等于条件失败。必须条件切换类型后应重新核对相关评分和证据。
5. 05检查完整方案的结果与权重敏感性。工具逐个把期望权重上下调整一档，展示哪些局部变化会改变领先方案；它不是穷尽所有不确定性的稳健性证明。
6. 06写下人工复核结论、负面后果、未解决问题和再次核对日期，再导出报告与 JSON。长期保存不能只依赖浏览器存储或聊天软件中的链接。

Charles Kepner 与 Benjamin Tregoe 的决策分析将目标分为 MUST 与 WANT：先用最低必要条件筛选，再比较期望表现，最后检查不利后果。这一分离比“把所有因素乘个权重相加”更重要。Kepner-Tregoe 的方法说明及美国 FHWA 的实际应用都明确区分了不可补偿的必要条件和可以比较的期望目标。[1][2]

本页的计算为 总分 = Σ(期望维度权重 × 该方案评分)，满分为 5 × Σ权重。这是便于操作的加性比较，不是经过校准的效用测量；工具的 1–5 输入范围也不代表任何机构的完整原版流程。多属性评价文献提供了更严格的理论背景，但不能把所有实际偏好自动视为线性、独立或可相互补偿。[3]

与 PMI 利弊清单相比，矩阵要求多个方案共用维度；与决策树相比，它没有分支概率或先后选择；与风险矩阵相比，它比较方案的价值取舍，而不是事件风险。它的优势是把不一致标准和证据空缺暴露出来。局限也来自同一张表：漏掉关键维度、把相关因素重复计权，或为了已有偏好反推权重，都能产生整齐但没有说服力的排序。总分接近时应查看具体差异，而不是追加小数制造确定感。

内置“学习电脑：虚构比较数据”包含三个方案。必须条件是总成本在预算内；期望维度为携带便利、课程任务适配和续航便利，权重依次为 4、5、3。

A 的算式是 4×5 + 5×3 + 3×5 = 50。C 的计算值仍可核对，但高分不能抵消必须条件失败。删除 B 的一个期望评分后，它变为不完整，而不是以零分获得一个正式名次。这些数字只演示算法，不是实物测评或市场价格。

第二个模板比较小团队工作坊的办公室、社区共享空间与线上分组会议。它把参与者实际可使用设为必须条件，提醒组织者先确认无障碍、网络和时间限制，而不是让便利性总分替代必要条件。

• 最多 40 个方案、20 个维度；过大的表格即使可以导出，也可能不适合一次讨论。

• 评分依据是用户输入，不会自动查询或验证。

• 权重敏感性只在全部方案都符合当前完整计算条件时展示，且只做单一权重的一档变化。

• 跨人、跨时间或跨不同维度表的总分不应直接比较。

• PNG 有像素和尺寸保护；特别大的报告应使用 SVG 或结构化文件。

• CSV 是表格视图，不等于完整应用存档；恢复设置、依据和人工结论请用 JSON。

把未核对的必须条件当作满足，会跳过最重要的调查。把未知期望项填成中间分，也会伪装成证据。另一种误用是先选喜欢的方案，再调整权重直到它领先；应保留最初标准和改动理由。严重后果、不可逆承诺以及专业合规事项需要单独审查，不能交给一个可补偿的加法总分。

• 个人可以比较学习设备、课程或可逆的生活安排；项目团队可以比较场地、工作方式或设计方案；组织可以用它记录采购讨论的标准与证据。
• 对招聘等涉及人的高影响决定，应额外核对标准的合法性、公平性、可及性与证据，不能把此工具当成自动筛选系统。

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[1] Kepner-Tregoe：Decision Analysis 的 MUST / WANT 区分。原方法背景另见 Kepner 与 Tregoe，《The New Rational Manager》，1981。（访问日期：2026-09-22）

[2] FHWA：Work Zone Road User Costs，第三章。这是方法应用来源，不意味着本工具适用于正式交通安全分析。（访问日期：2026-09-22）

[3] Ward Edwards：多属性效用测量，1977。区分理论测量与本页的简化主观评分。（访问日期：2026-09-22）