Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Метод парных сравнений.
Согласно ему все признаки попарно сравниваются между собой. На основании парных сравнений путем дальнейшей обработки находятся затем оценки каждого признака. Чтобы эксперту было удобнее проводить сравнения, признаки (A, B, C, …N) заносятся в таблицу и по горизонтали и по вертикали (таблица 2).
Таблица 2 – Сравнение признаков Эксперт заполняет клетки такой таблицы. Сравнение признака самого с собой дает единицу. В первой клетке эксперт пишет единицу, во второй – результат сравнения первого признака со вторым, в третьей – результат сравнения первого признака с третьим и т.д. Переходя ко второй строке, эксперт записывает в первой клетке результат сравнения второго признака с первым, во втором – единицу, в третьей – сравнение второго признака с третьим и т.д. Половина таблицы, расположенная выше диагонали, служит отражением нижней половины. Чтобы не вносить путаницу, не провоцировать эксперта вычислять одну половину таблицы по другой, чтобы уменьшить число операций, целесообразно заполнять только одну половину таблицы (выше или ниже диагонали). Таким образом, ответы экспертов будут представлены в виде следующей матрицы: После ряда математических преобразований мы получаем оценки каждого признака А1, А2,, …, Аn с точки зрения данного эксперта. Суммарные оценки признаков получаются путем идентичной обработки суммарной матрицы, каждый элемент которой есть сумма сравнений признаков, данных всеми экспертами. Суммарная матрица имеет вид
где m – число экспертов, оценивающих данный набор признаков; - оценки соответственно 1, 2, …, j, …, m экспертов; - суммарные оценки, данные всеми экспертами. Определяя дисперсию суммарной матрицы и сравнивая её с максимально возможной дисперсией матрицы с таким же числом элементов, можно определить согласованность мнений экспертов. Чем ближе дисперсия суммарной матрицы к максимально возможной дисперсии, тем выше согласованность мнений. Таким образом, метод парных сравнений позволяет провести строгий, статистически обоснованный анализ согласованности мнений экспертов, выявить, случайны или нет полученные оценки. Несомненно, процедура метода парных сравнений сложнее метода простой ранжировки, но проще метода последовательных сравнений. Число экспертов, требуемое для оценки определенной совокупности признаков методом парных сравнений, в два раза больше, чем при использовании метода простой ранжировки, и в два раза меньше, чем при методе последовательных сравнений. В настоящее время во многих методах проведения экспертных оценок предлагается в качестве показателя компетентности эксперта коэффициент:
где - коэффициент компетентности эксперта; - коэффициент степени знакомства эксперта с обсуждаемой проблемой; - коэффициент аргументированности. Коэффициент степени знакомства с направлением исследований определяется путем самооценки эксперта по десятибалльной шкале. Значения баллов для самооценки следующие: 0 - эксперт не знаком с вопросом; 1, 2, 3 - эксперт плохо знаком с вопросом, но вопрос входит в сферу его интересов; 4, 5, 6 - эксперт удовлетворительно знаком с вопросом, не принимает непосредственного участия в практическом решении вопроса; 7, 8, 9 – эксперт хорошо знаком с вопросом, участвует в практическом решении вопроса; 10 – вопрос входит в круг узкой специализации эксперта. Эксперту предлагается самому оценить степень своего знакомства с вопросом и подчеркнуть соответствующий балл. Затем этот балл умножается на 0, 1, и получаем коэффициент.
|