Örneğin, ürünlerin rekabet edebilirliğini değerlendirirken, emsal değerlendirmesi yaparken, herhangi bir bilimsel çalışmada olduğu gibi, istatistiksel veri işlemeyi gerçekleştirmek gereklidir. İkincisi, sayısal ifadesi uyum katsayısı olan uzman görüşlerinin tutarlılığının belirlenmesiyle başlar.
Neden bir uzman fikir birliği değerlendirmesine ihtiyacımız var?
Bu değerlendirme her şeyden önce gereklidir, çünkü uzmanların görüşleri tahmin edilen parametreler üzerinde büyük ölçüde farklılık gösterebilir. İlk olarak, değerlendirme, göstergeleri sıralayarak ve onlara belirli bir önem katsayısı (ağırlık) atayarak gerçekleştirilir. Tutarsız bir sıralama, bu katsayıların istatistiksel olarak güvenilmez olmasına neden olur. Gerekli sayıda (7-10'dan fazla) uzmanların görüşleri normal yasaya göre dağıtılmalıdır.
Uyum katsayısı kavramı
Yani. Tutarlılık uyumdur. Katsayı, genel durumda dağılımın maksimum dağılıma oranını gösteren boyutsuz bir niceliktir. Bu kavramları genelleştirelim.
Uyum katsayısı 0 ile 1 arasında bir sayıdır ve aşağıdaki durumlarda uzman görüşlerinin tutarlılığını gösterir.bazı özellikleri sıralamak. Bu değer 0'a ne kadar yakınsa tutarlılığın o kadar düşük olduğu kabul edilir. Bu katsayının değeri 0,3'ten küçük ise uzmanların görüşleri tutarsız kabul edilir. Katsayının değeri 0,3 ile 0,7 arasında olduğunda tutarlılık ortalama olarak kabul edilir. 0,7'den büyük bir değer yüksek tutarlılık olarak kabul edilir.
Kullanım senaryoları
İstatistiksel araştırma yürütürken, bir nesnenin uyum katsayısı kullanılarak istatistiksel olarak işlenen iki diziyle değil, aynı düzeyde uzmanlar tarafından buna göre sıralanan birkaç diziyle karakterize edilebileceği durumlar ortaya çıkabilir. belli bir alanda profesyonellik.
Uzmanlar tarafından yapılan sıralamanın tutarlılığı, uzmanların nispeten doğru ölçümler yaptığı hipotezinin doğruluğunu teyit etmek için belirlenmelidir, bu da uzman gruplarında büyük ölçüde insan faktörlerinin belirlediği çeşitli gruplamaların oluşmasını sağlar, görüş farklılıkları, kavramlar, farklı bilim okulları, mesleki faaliyetin doğası vb. gibi.
Sıralama yönteminin kısa açıklaması. Avantajları ve dezavantajları
Sıralama yapılırken sıralama yöntemi kullanılır. Özü, nesnenin her özelliğine kendi özel sıralamasının atanması gerçeğinde yatmaktadır. Ayrıca uzman grubuna dahil edilen her uzmana bu sıralama atanır.bağımsız olarak, uzman görüşlerinin tutarlılığını belirlemek için bu verileri işleme ihtiyacı ile sonuçlanır. Bu işlem uyum katsayısı hesaplanarak gerçekleştirilir.
Sıralama yönteminin ana avantajı, uygulama kolaylığıdır.
Yöntemin ana dezavantajları:
- az sayıda sıralama nesnesi, çünkü sayıları 15-20'yi aştığında, nesnel sıralama puanları atamak zorlaşır;
- Bu yöntemin kullanımına bağlı olarak, incelenen nesnelerin anlam bakımından birbirinden ne kadar uzak olduğu sorusu açık kalır.
Bu yöntemi kullanırken, derecelendirmelerin bir tür olasılık modeline dayandığı dikkate alınmalıdır, bu nedenle kapsam göz önüne alındığında dikkatli bir şekilde uygulanmalıdır.
Kendall'ın Uyum Derecesi Katsayısı
Homojen nesneleri karakterize eden ve aynı prensibe göre sıralanan nicel ve nitel özellikler arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır.
Bu katsayı şu formülle belirlenir:
t=2S/(n(n-1)), burada
S - ikinci özellikteki dizi sayısı ile ters çevirme sayısı arasındaki farkların toplamı;
n - gözlem sayısı.
Hesaplama algoritması:
- X değerleri artan veya azalan düzende sıralanır.
- Y değerleri, x değerlerine karşılık geldikleri sırada düzenlenir.
- Y'nin her ardışık sıralaması için, onu kaç tane daha yüksek rütbe değerinin takip ettiğini belirleyin. Toplanırlar ve x ve y'deki sıra dizilerinin uygunluğunun ölçüsü hesaplanır.
- Benzer şekilde, y'nin daha düşük değerlere sahip sıra sayısı hesaplanır ve bu da toplanır.
- Daha yüksek değerlere sahip sıraların sayısını ve daha düşük değerlere sahip sıraların sayısını ekleyerek S değeri elde edin.
Bu katsayı, iki değişken arasındaki ilişkiyi gösterir ve çoğu durumda Kendall sıra korelasyon katsayısı olarak adlandırılır. Bu tür bağımlılık grafiksel olarak gösterilebilir.
Katsayının belirlenmesi
Nasıl yapılır? Sıralanan özelliklerin veya faktörlerin sayısı 2'yi aşarsa, özünde sıralama korelasyonunun çoklu bir varyantı olan uyum katsayısı kullanılır.
Dikkatli ol. Uyum katsayısının hesaplanması, sıra karelerinin ortalama toplamından 12 ile çarpılan sıra kareleri toplamının, sayının küpü arasındaki farkla çarpılan uzman karesine olan sapma oranına dayanır. nesnelerin sayısı ve nesnelerin sayısı.
Hesaplama algoritması
Hesaplama formülünün payında 12 sayısının nereden geldiğini anlamak için belirleme algoritmasına bakalım.
Belirli bir uzmanın sıralamasına sahip her satır için, rastgele bir değer olan sıraların toplamı hesaplanır.
Uyum katsayısı genellikle varyans tahmininin (D) varyans tahmininin maksimum değerine oranı olarak tanımlanır.(Dmaks). Bu niceliklerin tanımlarını sırasıyla formüle edelim.
nerede rortalama - tahmin tahmini;
m - nesne sayısı.
Sonuçtaki formülleri D'ye göre Dmax ile değiştirerek, uygunluk katsayısı için son formülü elde ederiz:
Burada m uzman sayısı, n nesne sayısıdır.
Birinci formül, ilgili sıra yoksa uyum faktörünü belirlemek için kullanılır. İkinci formül, ilgili ranklar varsa kullanılır.
Yani, uyum katsayısının hesaplanması bitti. Sıradaki ne? Elde edilen değer, bu katsayı uzman sayısı ve serbestlik derecesi sayısı (m-1) ile çarpılarak Pearson katsayısı kullanılarak anlamlılık açısından değerlendirilir. Ortaya çıkan kriter tablo değeri ile karşılaştırılır ve eğer birincinin değeri sonuncuyu aşarsa, incelenen katsayının öneminden bahsederler.
İlgili sıralar söz konusu olduğunda, Pearson kriterinin hesaplanması biraz daha karmaşık hale gelir ve aşağıdaki oran ile gerçekleştirilir: (12S)/(d(m2+) m)-(1/(m-1))x(Ts1 +Ts2 +Tsn)
Örnek
Uzman yöntemin bir perakende ağında satılan tereyağının rekabet gücünü değerlendirdiğini varsayalım. Uyum katsayısının hesaplanmasına bir örnek verelim. Rekabet gücünü değerlendirmeden önce tüketicileri sıralamak gerekir. Bu ürünün değerlendirmeye dahil olan özellikleri. Bu özelliklerin şu şekilde olacağını varsayalım: tat ve koku, kıvam ve görünüm, renk, paketleme ve etiketleme, yağ içeriği, ticari isim, üretici, fiyat.
Uzman grubunun 7 uzmandan oluştuğunu varsayalım. Şekil, bu özellikleri sıralamanın sonuçlarını göstermektedir.
r'nin ortalama değeri aritmetik ortalama olarak hesaplanır ve 31.5 olacaktır. S'yi bulmak için ris ve r ortalaması arasındaki kare farklarını aşağıdaki formüle göre toplayın ve S'nin değerinin 1718 olduğunu belirleyin.
İlgili sıraları kullanmadan formülü kullanarak uyum katsayısını hesaplayın (aynı Uzman Danışman farklı özellikler için aynı sıralara sahip olsaydı sıralar ilişkili olurdu).
Bu katsayının değeri 0,83 olacaktır. Bu, uzmanlar arasında güçlü bir fikir birliğine işaret etmektedir.
Pearson testini kullanarak önemini kontrol edin:
7 x 0,83 x (8-1)=40,7.
Pearson'ın %1 anlamlılık düzeyindeki tablo testi 18.5 ve %5 - 14.1'dir.
Örnek, matematiksel hesaplamaların temellerini bilen herhangi bir kişi için hesaplamanın basitliğini ve erişilebilirliğini göstermektedir. Onları hafifletmek için,elektronik tablo formlarını kullanın.
Sonuç olarak
Böylece, uyum katsayısı birkaç uzmanın görüşlerinin tutarlılığını gösterir. 0'dan ne kadar uzak ve 1'e yakınsa, görüşler o kadar tutarlıdır. Bu katsayılar Pearson kriteri hesaplanarak doğrulanmalıdır.
