Pri medsebojnem pregledu, na primer pri ocenjevanju konkurenčnosti izdelkov, je treba, kot pri vsakem znanstvenem delu, izvesti statistično obdelavo podatkov. Slednje se začne z ugotavljanjem konsistentnosti strokovnih mnenj, katerih številčni izraz je koeficient skladnosti.
Zakaj potrebujemo oceno strokovnega soglasja?
Ta ocena je nujna predvsem zato, ker se lahko mnenja strokovnjakov glede ocenjenih parametrov močno razlikujejo. Na začetku se ocenjevanje izvede tako, da se kazalniki razvrstijo in jim dodelijo določen koeficient pomembnosti (teža). Nekonsistentna razvrstitev povzroči, da so ti koeficienti statistično nezanesljivi. Mnenja strokovnjakov z zahtevanim številom (več kot 7-10) je treba razdeliti v skladu z običajno zakonodajo.
Koncept koeficienta skladnosti
Torej. Doslednost je skladnost. Koeficient je brezdimenzionalna količina, ki kaže razmerje med disperzijo in največjo disperzijo v splošnem primeru. Posplošimo te pojme.
Koeficient skladnosti je število od 0 do 1, ki kaže doslednost strokovnih mnenj, korazvrščanje nekaterih nepremičnin. Bližje kot je ta vrednost 0, nižja je konsistenca. Če je vrednost tega koeficienta manjša od 0,3, se mnenja strokovnjakov štejejo za neskladna. Ko je vrednost koeficienta v območju od 0,3 do 0,7, se konsistenca šteje za povprečno. Vrednost, večja od 0,7, se šteje za visoko doslednost.
Primeri uporabe
Pri izvajanju statistične raziskave se lahko pojavijo situacije, v katerih lahko predmet označita ne dve zaporedji, ki sta statistično obdelani s koeficientom skladnosti, temveč več zaporedij, ki jih ustrezno razvrstijo strokovnjaki z enako stopnjo strokovnost na določenem področju.
Za potrditev pravilnosti hipoteze, da strokovnjaki izvajajo relativno natančne meritve, je treba določiti doslednost razvrščanja, ki ga izvajajo strokovnjaki, kar omogoča oblikovanje različnih skupin v strokovnih skupinah, ki jih v veliki meri določa človeški dejavnik, predvsem kot so razlike v pogledih, konceptih, različnih znanstvenih šolah, naravi poklicne dejavnosti itd.
Kratek opis metode rangiranja. Njegove prednosti in slabosti
Pri razvrščanju se uporablja metoda rangiranja. Njegovo bistvo je v tem, da je vsaki lastnosti predmeta dodeljena lastna specifična uvrstitev. Poleg tega je vsakemu strokovnjaku, ki je vključen v skupino strokovnjakov, dodeljen ta rangneodvisno, zaradi česar je treba te podatke obdelati, da bi ugotovili skladnost strokovnih mnenj. Ta postopek se izvede z izračunom koeficienta skladnosti.
Glavna prednost metode rangiranja je njena enostavna implementacija.
Glavne pomanjkljivosti metode so:
- majhno število razvrščanih predmetov, saj ko njihovo število preseže 15-20, postane težko dodeliti ciljne ocene;
- Na podlagi uporabe te metode ostaja odprto vprašanje, kako daleč so proučevani predmeti drug od drugega.
Pri uporabi te metode je treba upoštevati, da ocene temeljijo na nekakšnem verjetnostnem modelu, zato jih je treba glede na obseg uporabljati previdno.
Kendall's Concordance Rank Coefficient
Uporablja se za določanje razmerja med kvantitativnimi in kvalitativnimi značilnostmi, ki označujejo homogene predmete in so razvrščene po istem principu.
Ta koeficient je določen s formulo:
t=2S/(n(n-1)), kjer je
S - vsota razlik med številom zaporedij in številom inverzij na drugi funkciji;
n - število opazovanj.
Algoritem za izračun:
- Vrednosti x so razvrščene v naraščajočem ali padajočem vrstnem redu.
- Vrednosti y so razporejene v vrstnem redu, v katerem ustrezajo vrednostim x.
- Za vsak zaporedni rang y določite, koliko vrednosti višjega ranga mu sledi. Seštejeta se in izračuna se mera korespondence zaporedij rangov v x in y.
- Podobno se izračuna število rangov y z nižjimi vrednostmi, ki se prav tako seštejejo.
- Dodajte število rangov z višjimi vrednostmi in število rangov z nižjimi vrednostmi, tako da dobite vrednost S.
Ta koeficient prikazuje razmerje med dvema spremenljivkama in se v večini primerov imenuje Kendallov rang korelacijski koeficient. Takšno odvisnost je mogoče grafično predstaviti.
Določanje koeficienta
Kako se to naredi? Če število razvrščenih lastnosti ali faktorjev presega 2, se uporabi koeficient skladnosti, ki je v bistvu večkratna različica rangovne korelacije.
Bodite previdni. Izračun koeficienta skladnosti temelji na razmerju med odstopanjem vsote kvadratov rangov od povprečne vsote kvadratov rangov, pomnoženega z 12, do kvadrata strokovnjakov, pomnoženega z razliko med kocko števila predmetov in število predmetov.
Algoritem za izračun
Da bi razumeli, od kod prihaja število 12 v števcu formule za izračun, si oglejmo algoritem za določanje.
Za vsako vrstico z rangi določenega strokovnjaka se izračuna vsota rangov, ki je naključna vrednost.
Koeficient skladnosti je na splošno opredeljen kot razmerje med oceno variance (D) in največjo vrednostjo ocene variance(Dmax). Zaporedoma formulirajmo definicije teh količin.
kjer je ravg - ocena pričakovanj;
m - število predmetov.
Zamenjava dobljenih formul glede na D v Dmax dobimo končno formulo za koeficient skladnosti:
Tukaj je m število strokovnjakov, n število predmetov.
Prva formula se uporablja za določitev faktorja skladnosti, če ni povezanih rangov. Druga formula se uporablja, če obstajajo povezani rangi.
Tako je izračun koeficienta skladnosti končan. Kaj je naslednje? Dobljeno vrednost ocenimo glede pomembnosti s pomočjo Pearsonovega koeficienta tako, da ta koeficient pomnožimo s številom strokovnjakov in številom svoboščin (m-1). Dobljeni kriterij se primerja z vrednostjo tabele, in če vrednost prvega preseže zadnjo, govorijo o pomembnosti preučevanega koeficienta.
V primeru sorodnih rangov postane izračun Pearsonovega kriterija nekoliko bolj zapleten in se izvede po naslednjem razmerju: (12S)/(d(m2+ m)-(1/(m-1))x(Ts1 +Ts2 +Tsn)
Primer
Predpostavimo, da strokovna metoda ocenjuje konkurenčnost masla, ki se prodaja v maloprodajni mreži. Naj navedemo primer izračuna koeficienta skladnosti. Pred ocenjevanjem konkurenčnosti je treba potrošnika razvrstitilastnosti tega izdelka, ki so vključene v oceno. Predpostavimo, da bodo te lastnosti naslednje: okus in vonj, konsistenca in videz, barva, embalaža in označevanje, vsebnost maščobe, trgovsko ime, proizvajalec, cena.
Predpostavimo, da je skupina strokovnjakov sestavljena iz 7 strokovnjakov. Slika prikazuje rezultate razvrščanja teh lastnosti.
Povprečna vrednost r se izračuna kot aritmetično povprečje in bo 31,5. Če želite najti S, seštejte kvadratne razlike med rje in r povprečjem v skladu s formulo zgoraj in ugotovi, da je vrednost S 1718.
Izračunajte koeficient skladnosti z uporabo formule brez uporabe sorodnih rangov (uvrsti bi bili povezani, če bi imel isti strokovni svetovalec enake uvrstitve za različne lastnosti).
Vrednost tega koeficienta bo 0,83. To kaže na močno soglasje med strokovnjaki.
Preverite njegov pomen s Pearsonovim testom:
7 x 0,83 x (8-1)=40,7.
Pearsonov tabelarni test pri 1-odstotni ravni pomembnosti je 18,5, pri 5% pa - 14,1..
Primer prikazuje preprostost in dostopnost izračuna za vsako osebo, ki pozna osnove matematičnih izračunov. Da bi jih ublažili,uporabite obrazce za preglednice.
Za zaključek
Tako koeficient skladnosti kaže skladnost mnenj več strokovnjakov. Dlje kot je od 0 in bližje 1, bolj so konsistentna mnenja. Te koeficiente je treba potrditi z izračunom Pearsonovega kriterija.
