Veicot salīdzinošo pārskatīšanu, piemēram, novērtējot produktu konkurētspēju, tāpat kā jebkurā zinātniskajā darbā, ir jāveic statistikas datu apstrāde. Pēdējais sākas ar ekspertu atzinumu konsekvences noteikšanu, kuru skaitliskā izteiksme ir atbilstības koeficients.
Kāpēc mums ir vajadzīgs ekspertu vienprātīgs novērtējums?
Šis novērtējums ir nepieciešams, pirmkārt, tāpēc, ka ekspertu viedokļi var ievērojami atšķirties par aprēķinātajiem parametriem. Sākotnēji novērtējums tiek veikts, sarindojot rādītājus un piešķirot tiem noteiktu nozīmīguma (svara) koeficientu. Nekonsekventas ranžēšanas rezultātā šie koeficienti ir statistiski neuzticami. Ekspertu atzinumi ar nepieciešamo skaitu (vairāk nekā 7-10) jāizplata saskaņā ar parasto likumu.
Atbilstības koeficienta jēdziens
Tātad. Konsekvence ir saskaņa. Koeficients ir bezizmēra lielums, kas parāda dispersijas attiecību pret maksimālo izkliedi vispārējā gadījumā. Vispārināsim šos jēdzienus.
Atbilstības koeficients ir skaitlis no 0 līdz 1, kas parāda ekspertu atzinumu konsekvenci, kaddažu īpašumu ranžēšana. Jo tuvāk šī vērtība ir 0, jo zemāka tiek uzskatīta konsekvence. Ja šī koeficienta vērtība ir mazāka par 0,3, ekspertu atzinumi tiek uzskatīti par nekonsekventiem. Ja koeficienta vērtība ir diapazonā no 0,3 līdz 0,7, konsistence tiek uzskatīta par vidējo. Vērtība, kas lielāka par 0,7, tiek uzskatīta par augstu konsekvenci.
Lietošanas gadījumi
Veicot statistisko izpēti, var rasties situācijas, kurās objektu var raksturot nevis ar divām secībām, kuras statistiski apstrādā, izmantojot atbilstības koeficientu, bet gan ar vairākām secībām, kuras attiecīgi sarindo eksperti ar vienādu līmeni profesionalitāte noteiktā jomā.
Jānosaka ekspertu veiktā reitinga konsekvence, lai apstiprinātu hipotēzes, ka eksperti veic salīdzinoši precīzus mērījumus, pareizību, kas ļauj ekspertu grupās veidot dažādus grupējumus, kurus lielā mērā nosaka cilvēciskie faktori, galvenokārt, piemēram, atšķirības uzskatos, koncepcijās, dažādās zinātniskajās skolās, profesionālās darbības būtībā utt.
Īss ranga metodes apraksts. Tās priekšrocības un trūkumi
Veidojot rangu, tiek izmantota ranga metode. Tās būtība slēpjas faktā, ka katrai objekta īpašībai tiek piešķirta sava noteikta ranga. Turklāt katram ekspertu grupā iekļautajam ekspertam tiek piešķirta šāda pakāpeneatkarīgi, kā rezultātā šie dati ir jāapstrādā, lai noteiktu ekspertu atzinumu konsekvenci. Šo procesu veic, aprēķinot atbilstības koeficientu.
Rang metodes galvenā priekšrocība ir tās ieviešanas vienkāršība.
Metodes galvenie trūkumi ir:
- mazs ranžēšanas objektu skaits, jo, kad to skaits pārsniedz 15-20, kļūst grūti piešķirt objektīvus ranžēšanas punktus;
- Pamatojoties uz šīs metodes izmantošanu, jautājums par to, cik tālu pētāmie objekti atrodas viens no otra pēc nozīmes, paliek atklāts.
Izmantojot šo metodi, jāņem vērā, ka vērtējumi ir balstīti uz kaut kādu varbūtības modeli, tāpēc tie jāpiemēro piesardzīgi, ņemot vērā darbības jomu.
Kendāla atbilstības ranga koeficients
Izmanto, lai noteiktu attiecības starp kvantitatīvajām un kvalitatīvajām pazīmēm, kas raksturo viendabīgus objektus, un sarindo pēc tāda paša principa.
Šo koeficientu nosaka pēc formulas:
t=2S/(n(n-1)), kur
S - atšķirību summa starp secību skaitu un otrās pazīmes inversiju skaitu;
n - novērojumu skaits.
Aprēķinu algoritms:
- X vērtības ir sakārtotas augošā vai dilstošā secībā.
- Y vērtības ir sakārtotas tādā secībā, kādā tās atbilst x vērtībām.
- Katram nākamajam y rangam nosakiet, cik augstākas ranga vērtības tam seko. Tos saskaita un aprēķina rindu secību x un y atbilstības mēru.
- Līdzīgi tiek aprēķināts y rindu skaits ar zemākām vērtībām, kuras arī summējas.
- Pievienojiet pakāpju skaitu ar lielākām vērtībām un rindu skaitu ar zemākām vērtībām, iegūstot vērtību S.
Šis koeficients parāda saistību starp diviem mainīgajiem, un vairumā gadījumu to sauc par Kendall ranga korelācijas koeficientu. Šādu atkarību var attēlot grafiski.
Koeficienta noteikšana
Kā tas tiek darīts? Ja ranžēto pazīmju vai faktoru skaits pārsniedz 2, tiek izmantots atbilstības koeficients, kas pēc būtības ir daudzkārtējs rangu korelācijas variants.
Esi uzmanīgs. Atbilstības koeficienta aprēķins balstās uz rindu kvadrātu summas novirzes attiecību no vidējās kārtu kvadrātu summas, kas reizināta ar 12, un ekspertu kvadrātu, kas reizināta ar starpību starp skaitļa kubu. objektu skaits un objektu skaits.
Aprēķinu algoritms
Lai saprastu, no kurienes aprēķina formulas skaitītājā nāk skaitlis 12, apskatīsim noteikšanas algoritmu.
Katrai rindai ar noteikta eksperta pakāpēm tiek aprēķināta rangu summa, kas ir nejauša vērtība.
Atbilstības koeficients parasti tiek definēts kā dispersijas novērtējuma (D) attiecība pret dispersijas aplēses maksimālo vērtību(Dmax). Secīgi formulēsim šo lielumu definīcijas.
kur ravg - paredzamā aplēse;
m - objektu skaits.
Aizvietojot iegūtās formulas attiecībā pret D ar Dmax iegūstam galīgo atbilstības koeficienta formulu:
Šeit m ir ekspertu skaits, n ir objektu skaits.
Pirmo formulu izmanto, lai noteiktu atbilstības koeficientu, ja nav saistītu rangu. Otro formulu izmanto, ja ir saistītas pakāpes.
Tātad, atbilstības koeficienta aprēķināšana ir beigusies. Ko tālāk? Iegūtā vērtība tiek novērtēta pēc nozīmīguma, izmantojot Pīrsona koeficientu, reizinot šo koeficientu ar ekspertu skaitu un brīvības pakāpju skaitu (m-1). Iegūtais kritērijs tiek salīdzināts ar tabulas vērtību, un, ja pirmā vērtība pārsniedz pēdējo, tie runā par pētāmā koeficienta nozīmi.
Saistītu rangu gadījumā Pīrsona kritērija aprēķins kļūst nedaudz sarežģītāks un tiek veikts ar šādu attiecību: (12S)/(d(m2+ m)-(1/(m-1))x(Ts1 +Ts2 +Tsn)
Piemērs
Pieņemsim, ka ekspertu metode novērtē mazumtirdzniecības tīklā pārdotā sviesta konkurētspēju. Ļaujiet mums sniegt piemēru atbilstības koeficienta aprēķināšanai. Pirms konkurētspējas novērtēšanas nepieciešams sarindot patērētājušī produkta īpašības, kas ir iesaistītas novērtēšanā. Pieņemsim, ka šīs īpašības būs šādas: garša un smarža, konsistence un izskats, krāsa, iepakojums un marķējums, tauku saturs, tirdzniecības nosaukums, ražotājs, cena.
Pieņemsim, ka ekspertu grupā ir 7 eksperti. Attēlā parādīti šo īpašumu ranžēšanas rezultāti.
R vidējā vērtība tiek aprēķināta kā vidējā aritmētiskā vērtība, un tā būs 31,5. Lai atrastu S, summējiet kvadrātā atšķirības starp ris un r vidējo saskaņā ar formulu. un nosakiet, ka S vērtība ir 1718.
Aprēķiniet atbilstības koeficientu, izmantojot formulu, neizmantojot saistītās pakāpes (rangas būtu saistītas, ja vienam un tam pašam eksperta padomniekam būtu vienādas pakāpes dažādiem īpašumiem).
Šī koeficienta vērtība būs 0,83. Tas liecina par spēcīgu ekspertu vienprātību.
Pārbaudiet tā nozīmi, izmantojot Pīrsona testu:
7 x 0,83 x (8-1)=40,7.
Pīrsona tabulas tests pie 1% nozīmīguma līmeņa ir 18,5 un pie 5% - 14,1..
Piemērā ir parādīta aprēķina vienkāršība un pieejamība jebkurai personai, kas zina matemātisko aprēķinu pamatus. Lai tās atvieglotu,izmantojiet izklājlapu formas.
Nobeigumā
Tādējādi atbilstības koeficients parāda vairāku ekspertu viedokļu konsekvenci. Jo tālāk tas ir no 0 un tuvāk 1, jo konsekventāki viedokļi. Šie koeficienti ir jāapstiprina, aprēķinot Pīrsona kritēriju.
