Atliekant tarpusavio vertinimą, pavyzdžiui, vertinant produktų konkurencingumą, kaip ir bet kuriame moksliniame darbe, būtina atlikti statistinių duomenų apdorojimą. Pastarasis pradedamas nustatant ekspertų išvadų nuoseklumą, kurių skaitinė išraiška yra atitikties koeficientas.
Kodėl mums reikia ekspertų bendro sutarimo vertinimo?
Šis įvertinimas visų pirma reikalingas dėl to, kad ekspertų nuomonės dėl numatomų parametrų gali labai skirtis. Iš pradžių vertinimas atliekamas surikiuojant rodiklius ir priskiriant jiems tam tikrą reikšmingumo koeficientą (svorį). Dėl nenuoseklaus reitingavimo šie koeficientai yra statistiškai nepatikimi. Ekspertų nuomonės su reikiamu skaičiumi (daugiau nei 7-10) turėtų būti platinamos pagal įprastą įstatymą.
Atitikties koeficiento samprata
Taigi. Nuoseklumas yra suderinamumas. Koeficientas yra bematis dydis, rodantis dispersijos ir didžiausios dispersijos santykį bendruoju atveju. Apibendrinkime šias sąvokas.
Atitikties koeficientas yra skaičius nuo 0 iki 1, parodantis ekspertų nuomonių nuoseklumą, kaikai kurių savybių reitingavimas. Kuo ši reikšmė arčiau 0, tuo mažesnė nuoseklumas. Jei šio koeficiento reikšmė mažesnė nei 0,3, ekspertų nuomonės laikomos nenuosekliomis. Kai koeficiento reikšmė yra nuo 0,3 iki 0,7, nuoseklumas laikomas vidutiniu. Didesnė nei 0,7 reikšmė laikoma dideliu nuoseklumu.
Naudojimo atvejai
Atliekant statistinius tyrimus, gali susidaryti situacijos, kai objektas gali būti apibūdinamas ne dviem sekomis, kurios statistiškai apdorojamos naudojant atitikimo koeficientą, o keliomis sekomis, kurias atitinkamai reitinguoja vienodo lygio ekspertai. profesionalumas tam tikroje srityje.
Turi būti nustatytas ekspertų atliekamo reitingavimo nuoseklumas, patvirtinantis hipotezės, kad ekspertai atlieka gana tikslius matavimus, teisingumą, o tai leidžia ekspertų grupėse formuoti įvairias grupes, kurias daugiausia lemia žmogiškieji veiksniai, pirmiausia pažiūrų skirtumai, koncepcijos, skirtingos mokslinės mokyklos, profesinės veiklos pobūdis ir kt.
Trumpas rango metodo aprašymas. Jo privalumai ir trūkumai
Reitinguojant naudojamas rango metodas. Jo esmė slypi tame, kad kiekvienai objekto savybei priskiriamas specifinis rangas. Be to, kiekvienam į ekspertų grupę įtrauktam ekspertui suteikiamas šis rangassavarankiškai, todėl šiuos duomenis reikia tvarkyti siekiant nustatyti ekspertų nuomonių nuoseklumą. Šis procesas atliekamas apskaičiuojant atitikimo koeficientą.
Pagrindinis rango metodo pranašumas yra jo įgyvendinimo paprastumas.
Pagrindiniai metodo trūkumai yra šie:
- mažas reitingavimo objektų skaičius, nes kai jų skaičius viršija 15-20, objektyvius reitingavimo balus sunku priskirti;
- Remiantis šio metodo naudojimu, klausimas, kokiu atstumu vienas nuo kito yra tiriami objektai, lieka atviras.
Taikant šį metodą, reikia atsižvelgti į tai, kad įvertinimai yra pagrįsti tam tikru tikimybiniu modeliu, todėl juos reikia taikyti atsargiai, atsižvelgiant į taikymo sritį.
Kendall atitikimo rango koeficientas
Naudojamas santykiams tarp kiekybinių ir kokybinių požymių, apibūdinančių vienarūšius objektus, nustatyti ir reitinguojamas pagal tą patį principą.
Šis koeficientas nustatomas pagal formulę:
t=2S/(n(n-1)), kur
S – skirtumų tarp sekų skaičiaus ir antrojo požymio inversijų skaičiaus suma;
n – stebėjimų skaičius.
Skaičiavimo algoritmas:
- X reikšmės yra išdėstytos didėjančia arba mažėjančia tvarka.
- Y reikšmės yra išdėstytos tokia tvarka, kokia jos atitinka x reikšmes.
- Kiekvienam iš eilės y rangui nustatykite, kiek aukštesnio rango reikšmių yra po jo. Jie sumuojami ir apskaičiuojamas eilių sekų x ir y atitikimo matas.
- Panašiai apskaičiuojamas y eilučių su mažesnėmis reikšmėmis skaičius, kurios taip pat sumuojamos.
- Pridėkite eilučių, kurių vertės didesnės, skaičių ir rangų, kurių reikšmės mažesnės, skaičių, kad gautumėte reikšmę S.
Šis koeficientas parodo ryšį tarp dviejų kintamųjų ir daugeliu atvejų vadinamas Kendall rango koreliacijos koeficientu. Tokią priklausomybę galima pavaizduoti grafiškai.
Koeficiento nustatymas
Kaip tai daroma? Jei reitinguojamų savybių ar veiksnių skaičius viršija 2, naudojamas atitikimo koeficientas, kuris iš esmės yra daugialypis rango koreliacijos variantas.
Būkite atsargūs. Sutapimo koeficiento apskaičiavimas pagrįstas rangų kvadratų sumos nuokrypio nuo vidutinės eilių kvadratų sumos, padauginto iš 12, ir ekspertų kvadrato, padauginto iš skaičiaus kubo skirtumo santykiu. objektų ir objektų skaičiaus.
Skaičiavimo algoritmas
Norėdami suprasti, iš kur skaičiavimo formulės skaitiklyje yra skaičius 12, pažvelkime į nustatymo algoritmą.
Kiekvienai eilutei su tam tikro eksperto laipsniais apskaičiuojama rangų suma, kuri yra atsitiktinė reikšmė.
Atitikties koeficientas paprastai apibrėžiamas kaip dispersijos įvertinimo (D) ir didžiausios dispersijos įverčio vertės santykis.(Dmax). Paeiliui suformuluokime šių dydžių apibrėžimus.
kur ravg - numatomas įvertinimas;
m – objektų skaičius.
Pakeisdami gautas formules, susijusias su D, į Dmax gauname galutinę atitikties koeficiento formulę:
Čia m yra ekspertų skaičius, n yra objektų skaičius.
Pirmoji formulė naudojama atitikties koeficientui nustatyti, jei nėra susijusių rangų. Antroji formulė naudojama, jei yra susijusių rangų.
Taigi, atitikties koeficiento skaičiavimas baigtas. Kas toliau? Gautos reikšmės reikšmingumas įvertinamas naudojant Pirsono koeficientą, padauginus šį koeficientą iš ekspertų skaičiaus ir laisvės laipsnių skaičiaus (m-1). Gautas kriterijus lyginamas su lentelės reikšme, o jei pirmojo reikšmė viršija paskutinę, jie kalba apie tiriamo koeficiento reikšmę.
Susijusių rangų atveju Pirsono kriterijaus skaičiavimas tampa šiek tiek sudėtingesnis ir atliekamas tokiu santykiu: (12S)/(d(m2+ m)-(1/(m-1))x(Ts1 +Ts2 +Tsn)
Pavyzdys
Tarkime, ekspertiniu metodu įvertinamas mažmeninės prekybos tinkle parduodamo sviesto konkurencingumas. Pateiksime atitikties koeficiento apskaičiavimo pavyzdį. Prieš vertinant konkurencingumą, būtina reitinguoti vartotojąšio produkto savybės, kurios yra įtrauktos į vertinimą. Tarkime, kad šios savybės bus tokios: skonis ir kvapas, konsistencija ir išvaizda, spalva, pakuotė ir ženklinimas, riebumas, prekės pavadinimas, gamintojas, kaina.
Tarkime, kad ekspertų grupę sudaro 7 ekspertai. Paveiksle parodyti šių savybių reitingavimo rezultatai.
Vidutinė r reikšmė apskaičiuojama kaip aritmetinis vidurkis ir bus 31,5. Norėdami rasti S, susumuokite skirtumus tarp ryra ir r vidurkio kvadratu pagal formulę aukščiau, ir nustatykite, kad S reikšmė yra 1718.
Apskaičiuokite atitikimo koeficientą naudodami formulę nenaudodami susijusių rangų (greitai būtų susiję, jei tas pats ekspertų patarėjas skirtingų savybių reitingus turėtų vienodai).
Šio koeficiento vertė bus 0,83. Tai rodo tvirtą ekspertų sutarimą.
Patikrinkite jo reikšmę naudodami Pearsono testą:
7 x 0,83 x (8-1)=40,7.
Pirsono lentelės testas 1 % reikšmingumo lygiu yra 18,5, o 5 % – 14,1..
Pavyzdys parodo skaičiavimo paprastumą ir prieinamumą bet kuriam asmeniui, kuris išmano matematinių skaičiavimų pagrindus. Norėdami juos palengvinti,naudokite skaičiuoklės formas.
Pabaigoje
Taigi, sutapimo koeficientas parodo kelių ekspertų nuomonių nuoseklumą. Kuo toliau nuo 0 ir arčiau 1, tuo nuoseklesnės nuomonės. Šie koeficientai turi būti patvirtinti apskaičiuojant Pirsono kriterijų.
