Un indicador compuesto (CI) es la agregación matemática de subindicadores (locales) utilizados para proporcionar una puntuación general para el concepto multidimensional que se está midiendo. Los CI se utilizan ampliamente para evaluar los beneficios o riesgos en los esfuerzos humanos, como la creación de índices de satisfacción con la vida o indicadores de riesgo de desastres. Un aspecto importante en el desarrollo de los CI es establecer umbrales de valor para tomar medidas, como determinar el nivel mínimo aceptable de satisfacción con la vida en una comunidad o el valor máximo aceptable de riesgo de inundación más allá del cual las personas deben ser ordenadas a evacuar del área en peligro. El proceso jerárquico/red analítica (AHNP) se utiliza ampliamente para el desarrollo de CI. En una revisión de 111 estudios de CI de AHP/ANP, menos del 10% discutieron algún umbral. Esto significa que alrededor del 90% de los CI desarrollados eran teóricamente sólidos pero carecían de los umbrales ejecutables necesarios para ser de uso práctico. Además, para los pocos estudios que establecieron umbrales, los valores generalmente se fijaron de manera arbitraria o utilizando enfoques estadísticos inadecuados. Para abordar esta preocupación importante, este estudio primero discute los enfoques más comúnmente utilizados para establecer umbrales, así como sus deficiencias, y propone el desarrollo de umbrales de CI de AHP/ANP utilizando un enfoque matemático basado en el concepto de tasa de cambio y centro de gravedad (RCCG). Utilizando este enfoque, se calcula una alternativa de referencia virtual, es decir, un perfil de umbral (TP) compuesto por los umbrales locales de cada indicador. La principal ventaja del método propuesto es que no solo proporciona una forma no arbitraria de establecer un umbral de CI; más importante aún, es independiente de los datos y/o alternativas a evaluar; es decir, un umbral calculado con el enfoque propuesto constituye un valor de referencia absoluto, fuera del conjunto de datos.