Med en ekspertvurdering, for eksempel en vurderingkonkurransekraften til produkter, er det nødvendig, som i ethvert vitenskapelig arbeid, å utføre statistisk databehandling. Sistnevnte begynner med å bestemme konsistensen av ekspertuttalelser, hvis numeriske uttrykk er koeffisienten for samsvar.
Hva er hensikten med å vurdere konsistensen av ekspertuttalelser?
Denne vurderingen er først og fremst nødvendig fordiat eksperternes meninger kan variere sterkt på parametrene som er vurdert. Innledningsvis utføres vurderingen ved å rangere indikatorene og tildele dem en viss betydningskoeffisient (vekt). Inkonsekvent rangering resulterer i at disse koeffisientene er statistisk upålitelige. Uttalelsene fra eksperter, med det nødvendige antallet (mer enn 7-10), bør distribueres i henhold til vanlig lov.
Konseptet med koeffisienten for samsvar
Så. Konsistens er samsvar. Koeffisienten er en dimensjonsløs verdi som viser forholdet mellom det generelle tilfellet av varians og den maksimale variansen. La oss oppsummere disse konseptene.
Konkordansfaktoren er et tall mellom 0 og 1,viser konsistensen av ekspertuttalelser når du rangerer noen eiendommer. Jo nærmere denne verdien er 0, jo lavere blir konsistensen vurdert. Hvis verdien av denne koeffisienten er mindre enn 0,3, anses eksperternes meninger som inkonsekvente. Når verdien av koeffisienten er i området fra 0,3 til 0,7, anses konsistensen som gjennomsnitt. Over 0,7 anses konsistensen som høy.
Bruk saker
Når du utfører statistisk forskning,Det oppstår situasjoner der et objekt ikke kan karakteriseres av to sekvenser, som blir behandlet statistisk ved hjelp av konkordanskoeffisienten, men av flere, som er riktig rangert ved hjelp av eksperter med samme nivå av profesjonalitet i et bestemt område.
Konsekvens av rangering utførteksperter, er det nødvendig å avgjøre for å bekrefte hypotesens riktighet om at eksperter foretar relativt nøyaktige målinger, noe som gjør det mulig å danne forskjellige grupper i ekspertgrupper, som i stor grad bestemmes av menneskelige faktorer, først og fremst som forskjellen i synspunkter, konsepter , forskjellige vitenskapelige skoler, arten av den profesjonelle virksomheten, etc.
Kort beskrivelse av rangmetoden. Dens fordeler og ulemper
Når du utfører rangering, brukes metodenrangerer. Essensen ligger i det faktum at hver eiendom til et objekt tildeles sin egen spesifikke rang. Videre tildeler hver ekspert som inngår i ekspertgruppen denne rang uavhengig, og det blir et behov for å behandle disse dataene for å identifisere konsistensen av ekspertuttalelser. Denne prosessen utføres ved å beregne koeffisienten for samsvar.
Den viktigste fordelen med rangmetoden er dens enkle implementering.
De viktigste ulempene med metoden er:
- et lite antall rangeringsobjekter, siden når antallet overstiger 15-20, blir det vanskelig å tildele objektive rangestimater;
- Basert på bruken av denne metoden, forblir spørsmålet om hvor langt viktigheten objektene som studeres er fra hverandre åpen.
Når du bruker denne metoden, bør du huske på at rangeringene er basert på en sannsynlighetsmodell, og derfor bør de brukes med forsiktighet, gitt omfanget.
Kendalls Concordance Rank Factor
Den brukes til å bestemme forholdet mellom kvantitative og kvalitative trekk som kjennetegner homogene objekter og er rangert etter samme prinsipp.
Denne koeffisienten bestemmes av formelen:
t = 2S / (n (n-1)), hvor
S er summen av forskjellene mellom antall sekvenser og antall inversjoner for den andre funksjonen;
n er antall observasjoner.
Beregningsalgoritme:
- Verdiene er rangert x i enten fallende eller økende orden.
- Mengdene på er ordnet i den rekkefølgen de tilsvarer verdiene x.
- For hver påfølgende rangering på bestemme hvor mange ranger over den som blir fulgt av den. De blir lagt til og målet for korrespondansen av sekvensene av ranger blir beregnet. med og y.
- Antall rekker beregnes på samme måte på med lavere verdier, som også legges til.
- Legg til antall ranger med høyere verdier og antall ranger med lavere verdier, noe som resulterer i verdien S.
Denne koeffisienten viser forholdet mellom to variabler, og kalles i de fleste tilfeller Kendalls rangkorrelasjonskoeffisient. Dette forholdet kan skildres grafisk.
Koeffisientbestemmelse
Hvordan det gjøres?Hvis antall rangerte funksjoner eller faktorer overstiger 2, brukes samsvarskoeffisienten, som i hovedsak er en flere versjoner av rangkorrelasjonen.
Vær forsiktig.Beregningen av konkordanskoeffisienten er basert på forholdet mellom avviket til summen av kvadrerte ranger fra den gjennomsnittlige summen av kvadrerte ranger, multiplisert med 12, til kvadratet av eksperter, multiplisert med forskjellen mellom kuben av antall objekter og antall objekter.
Beregningsalgoritme
For å forstå hvor tallet 12 kommer fra i telleren for beregningsformelen, la oss se på algoritmen for å bestemme.
For hver rad med rekkene til en bestemt ekspertrådgiver beregnes summen av rekkene, som er en tilfeldig verdi.
Konkordanskoeffisienten er generelt definert som forholdet mellom variansestimatet (D) og den maksimale verdien av variansestimatet (Dmax). La oss fortløpende gi formlene for å bestemme disse størrelsene.
hvor rOns - vurdering av den matematiske forventningen;
m er antall objekter.
Erstatte de oppnådde formlene i forholdet D til Dmax vi får den endelige formelen for koeffisientskoeffisienten:
Her m er antall eksperter, n er antall objekter.
Den første formelen brukes til å bestemme samsvarfaktoren hvis det ikke er noen relaterte ranger. Den andre formelen brukes hvis det er relaterte ranger.
Så, beregningen av koeffisienten for samsvar er over.Hva blir det neste? Den resulterende verdien blir evaluert for betydning ved bruk av Pearson-koeffisienten ved å multiplisere denne koeffisienten med antall eksperter og med antall frihetsgrader (m-1). Det resulterende kriteriet sammenlignes med tabellverdien, og hvis verdien av den første overstiger den siste, snakker de om betydningen av den undersøkte koeffisienten.
Når det gjelder relaterte ranger, er beregningen av Pearson-kriteriet noe komplisert og utføres av følgende forhold: (12S) / (d (m2+ m) - (1 / (m-1)) x (Ts1 + Ts2 + Tsn)
eksempel
Anta at ekspertmetoden estimererkonkurranseevnen til smør som selges i detaljhandelsnettverket. La oss gi et eksempel på å beregne koeffisienten for samsvar. Før du vurderer konkurranseevnen, er det nødvendig å rangere forbrukeregenskapene til det gitte produktet, som er involvert i vurderingen. Anta at slike egenskaper vil være følgende: smak og lukt, tekstur og utseende, farge, emballasje og merking, fettinnhold, handelsnavn, produsent, pris.
La oss anta at ekspertgruppen inkluderer 7 eksperter. Figuren viser resultatene av rangering av disse eiendommene.
Mener r beregnes som det aritmetiske gjennomsnittet og vil være 31,5. Å finne S summer kvadratene av forskjellene mellom rer og r gjennomsnitt, i henhold til formelen gitt tidligere, og definer at verdien S er 1718.
La oss beregne koeffisienten for samsvar med formelen utenved hjelp av sammenkoblede rekker (rekkene ville vært knyttet til hvis den samme eksperten hadde de samme rekkene for forskjellige egenskaper).
Verdien av denne koeffisienten vil være 0,83. Dette indikerer sterk enighet blant ekspertene.
La oss sjekke dens betydning i henhold til Pearson-kriteriet:
7 x 0,83 x (8-1) = 40,7.
Pearson tabelltest på 1% nivåsignifikansen er 18,5, og ved 5% - 14,1. Begge tallene er mindre enn den beregnede verdien, derfor blir den beregnede koeffisientkoeffisienten på et signifikansnivå på 1% tatt som signifikant.
Eksemplet viser enkelheten og tilgjengeligheten av beregningen for enhver person som kjenner det grunnleggende i matematiske beregninger. For å gjøre det lettere kan du bruke regnearkskjemaer.
Som konklusjon
Dermed viser koeffisienten til samsvarkonsistens av meninger fra flere eksperter. Jo lenger det er fra 0 og nærmere 1, jo mer konsistente er meningene. Disse koeffisientene må bekreftes ved å beregne Pearson-kriteriet.
