Zasadność stosowania zaawansowanych metod statystycznych w procesie podejmowania decyzji jest w dzisiejszych czasach niepodważalna. Metody klasyczne statystyki jednowymiarowej oraz statystyka matematyczna są metodami powszechnie stosowanymi w wielu dziedzinach i branżach. Jednak jak wiadomo zjawiska ekonomiczne nie cechują się jednowymiarowością, zatem zakładana często przez decydentów stałość innych czynników jest w praktyce utratą pewnej informacji. W związku z rozwojem możliwości obliczeniowych nowoczesne metody analityczne opierają się znacznie częściej na zaawansowanych wielowymiarowych metodach analizy danych. Wiele z metod stosowanych obecnie zostało stworzonych wiele lat temu, w okresie, gdy możliwości praktycznego stosowania takich metod jak na przykład metody iteracyjne były mocno ograniczone. Wielowymiarowa analiza statystyczna, analiza danych opiera się o zjawiska złożone, opisane za pomocą kilku charakterystyk. W związku z pojawieniem się kilku, a w praktyce nawet kilkunastu lub kilkudziesięciu charakterystyk pojawia się wiele trudności. Bardzo częstym problemem, na jaki napotyka się decydent jest zatem złożoność zjawisk i konieczność analizy wielu obiektów ze uwzględnieniem wielu cech.
W niniejszym artykule zaprezentowano jedno z możliwych i stosunkowo prostych rozwiązań podejmowania decyzji na podstawie wielocechowego zbioru obserwacji w przypadku, gdy celem analityka jest wskazanie najbardziej korzystnego rozwiązania z listy wielu rozwiązań opisanych za pomocą wielu cech. Wiele prac z dziedziny klasyfikacji obiektów wielocechowych sięga swoimi źródłami do pionierskiej pracy Z. Hellwiga [4]. Sformułowano w niej metodę taksonomiczną służąca do typologii jednostek przestrzennych.
Rozwiązaniem zagadnienia wielocechowego może być zastosowanie jednej z metod taksonomicznych. Inicjatorem stosowania metod taksonomicznych w Polsce był J. Czekanowski. Spory udział w rozwoju tych metod miał również ośrodek wrocławski (taksonomia wrocławska). Metody klasyfikacji wprowadzone przez polskich badaczy zagadnienia taksonomii zostały jednak w ostatnich latach zdecydowanie wyparte w związku z coraz powszechniejszym stosowaniem przez decydentów modułów analitycznych proponowanych przez takie firmy jak Statsft Inc. (producenta oprogramowania Statistica) czy SPSS. Moduły te dają decydentowi wiele możliwości rozwiązywania problemów wielowymiarowych, jednakże w wielu przypadkach można zauważyć braki pewnych przydatnych grup metod, które zostały wprowadzone przez polskich badaczy (takie metody jak syntetyczny miernik Hellwiga [4]), nie zostały natomiast zauważone. W analizie wielowymiarowej wyróżnia się zazwyczaj dwa podstawowe zagadnienia klasyfikacyjne. Pierwsze zagadnienie zakłada, że charakterystyki klasy, do której należy przydzielić obiekt są znane. Drugie podejście zakłada natomiast nawet nieznajomość liczby klas (klasyfikacja bez nauczyciela). W ogólnym często stosowanym podziale metod klasyfikacyjnych wyróżnia się również hierarchiczne oraz niehierarchiczne metody klasyfikacji. Metody hierarchiczne są najczęściej używanymi metodami, najlepiej opracowanymi i stosowanymi w pakietach statystycznych. W metodach tych istnieje możliwość zaprezentowania wyników za pomocą dendrogramu. Bardzo istotną, z punktu widzenia decydenta, wadą tych metod jest uzyskanie w rezultacie klasyfikacji obiektów, która jednak nie wskazuje na klasę obiektów „lepszych", nie odpowiada na pytanie, jaką decyzję podjąć.
Artykuł powstał na podstawie uwag dzisiejszych „czytelników”. Kiedy czytelnik uczy kogoś obeznanego z literaturą, w czasach, kiedy język literacki wyróżniał książki, od tego co mamy dziś, czyli książki pisane w języku potocznym, a często wydawane bez redagowania.
