Outranking models are appropriate w

Outranking models are appropriate when criteria metrics are not easily aggregated,
measurements scales vary over wide ranges, and units are incommensurate or incomparable.

Kết quả (Việt) 1:

Outranking mô hình rất thích hợp khi tiêu chí số liệu không dễ dàng tổng hợp,cân đo lường khác biệt trên phạm vi rộng, và các đơn vị incommensurate hoặc không thể so sánh.

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình xếp hạng cao hơn là thích hợp khi tiêu chí số liệu không dễ dàng tổng hợp,
đo lường quy mô khác nhau trên phạm vi rộng, và các đơn vị là chưa tương xứng hoặc không thể so sánh.