WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     ||
|

1 год

Не учитывается

Нет

Северокавказский государственный технический университет

Да

(40 факторов)

1 год

Не учитывается

Нет

Сибирский университет потребительской кооперации

Нет

(5 факторов)

1 год

Не учитывается

Нет

Национальный аграрный университет Украины

Нет

(5 факторов)

1 год

Не учитывается

Нет

Как демонстрирует таблица 1, ни один из рассмотренных методов расчета рейтинга подразделений не обладает всем спектром перечисленных свойств. Таким образом, актуальной становится задача создания модели расчета рейтинга подразделений, удовлетворяющей всем вышеуказанным условиям.

Вторая глава посвящена разработке и описанию модели расчета рейтинга подразделений и модели распределения финансовых средств.

Для построения внутривузовской системы рейтинга подразделений был рассмотрен набор факторов, состоящий из:

  • Одобренных приказом Минобразования РФ № 593 от 19.02.2003г., - всего 44 фактора;
  • Используемых другими высшими учебными заведениями – более 70;
  • Выявленных благодаря опросам сотрудников Астраханского государственного университета – около 20 факторов.

При анализе полученной совокупности факторов, включающей более 130, выяснилось, что различные факторы повторяются в каждой из описанных групп. Данные анализа послужили причиной дополнительной выборки факторов и сужения полученной совокупности, в результате чего было получено множество из 42 факторов, характеризующих такие показатели развития кафедры, как уровень остепененности преподавательского состава; научная активность; уровень знаний выпускников; обеспеченность оборудованием; востребованность специальности.

При создании системы расчета внутривузовского рейтинга подразделений анализ 42 факторов является, несомненно, трудоемким, что значительно усложняет процедуру расчета рейтинга. Более того, большинство предложенных факторов прямо или косвенно взаимосвязано. Поэтому основной задачей первого этапа построения модели было сокращение количества факторов (выделение из полученного множества нескольких, наиболее важных и взаимно независимых). При решении данной задачи была использована методология экспертных оценок, поскольку невозможно описать количественно характеристику «важность фактора». Для решения поставленной задачи был проведен опрос экспертов, позволивший определить степень влияния каждого фактора на рейтинг подразделения. Степень влияния определялась показателем, лежащим в границах от 0 (не влияет) до 10 (оказывает сильнейшее влияние). В качестве экспертов выступали представители разных профессиональных групп, заинтересованные в разностороннем развитии высшего учебного заведения, в том числе руководители кафедр и факультетов, студенты, управленческий состав университета, работодатели - лица, заинтересованные в качественной подготовке квалифицированных специалистов. В проводимом исследовании принимали участие около 100 экспертов.

Для исследования полученных совокупностей экспертных оценок были рассмотрены методы многофакторного анализа статистических данных.

Особенностью исходных данных являлось отсутствие объективных количественных характеристик, в связи с чем исследование данных экспертного опроса методами многофакторного анализа не принесло ожидаемых результатов.

Для исследования матрицы экспертных оценок был предложен метод, сочетающий в себе элементы корреляционного и кластерного анализа.

Для оценки уровней взаимосвязи экспертных оценок критериев были рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона:

(1)

где rxy – коэффициент корреляции, xi и yi – парные значения сопряженных признаков X и Y, n – объем выборки.

В результате вычисления коэффициентов корреляции с помощью прикладного

программного продукта STATISTICA 7.0 была получена матрица коэффициентов корреляции между экспертными оценками факторов.

Критическое значение выборочного коэффициента корреляции было принято равным уровню значимости по любому из критериев Фишера для n=71 экспериментальных данных. В связи с тем, что целью настоящего исследования являлось определение совокупности взаимно независимых факторов, было определено критическое значение выборочного коэффициента корреляции равным 0.302, что соответствует 1% уровню значимости

Для оценки достоверности коэффициентов корреляции было проведено дополнительное исследование - проверка «нулевой гипотезы».

Отношение коэффициента корреляции к своей ошибке служит критерием для проверки «нулевой гипотезы» – предложения о том, что в генеральной совокупности этот показатель равен нулю. «Нулевая гипотеза» опровергается, если

для k = n - 2 (2)

где t – фактическое значение t-критерия Стьюдента, r – коэффициент корреляции, n – объем выборки.

Для полученной матрицы коэффициентов корреляции были рассчитаны значения t-критериев Стьюдента. Анализ показал, что «нулевая гипотеза» опровергается на высоком уровне для всех коэффициентов корреляции при 1% уровне значимости.

Матрица коэффициентов корреляции показала наличие корреляционной зависимости между экспертными оценками многих факторов, в связи с чем для исследования полученных данных был применен метод корреляционных плеяд, предложенный П.В. Терентьевым.

Для целей настоящего исследования корреляционные плеяды были представлены в виде оптимального дерева – дендрита, представляющего собой графическую структуру, состоящую из 42 вершин-факторов, соединенных между собой ребрами так, что каждая вершина соединена хотя бы с одной другой. Длина каждого ребра соответствует абсолютной величине коэффициента корреляции между соответствующими факторами. Для выделения корреляционных плеяд необходимо было выбрать пороговое значение коэффициента корреляции. Увеличение порогового значения коэффициента корреляции приводит к росту количества корреляционных плеяд (рис.1), а следовательно, к увеличению количества наиболее важных факторов, что не соответствует целям настоящего исследования.

Поэтому пороговое значение коэффициента корреляции принимается равным 0.5

На рис. 2 представлены корреляционные плеяды, полученные в результате анализа матрицы коэффициентов корреляции, где пунктиром обозначены корреляционные связи при r < 0.5. Отделенные таким образом, факторы и группы факторов представляют собой плеяды, связанные слабыми межплеядными связями.

В результате анализа были выявлены корреляционные плеяды, составляющие факторы которых представлены в таблице 2:

Таблица 2. Факторы, образующие корреляционные плеяды

Номер корреляционной

плеяды

Плеядообразующие факторы

Номер корреляционной

плеяды

Плеядообразующие факторы

1

Ф1, Ф4

6

Ф37

2

Ф42

7

Ф36

3

Ф40

8

Ф2

4

Ф38, Ф39

9

Ф3, Ф5, Ф6, Ф7, Ф8, Ф9, Ф10, Ф11, Ф12, Ф13, Ф14, Ф15, Ф16, Ф17, Ф18, Ф19, Ф20, Ф21, Ф22, Ф23, Ф24, Ф25, Ф26, Ф27, Ф28, Ф29, Ф30, Ф31, Ф32, Ф33, Ф34, Ф35

5

Ф41

Для дальнейшего анализа в каждой плеяде было определено «ядро» - фактор, представляющий все остальные факторы плеяды. В настоящее время не существует однозначного алгоритма определения «ядра» плеяды, в связи с чем исследователь определяет «ядро» произвольно, в соответствии с целями исследования. Чтобы определить «ядро» в плеяде № 9, в дендрите были найдены вершины-факторы, имеющие максимальное количество корреляционных связей, затем проведена оценка непосредственно корреляционных связей указанных факторов. Анализ показал, что четыре вершины имеют максимальное количество корреляционных связей: Ф15, Ф17, Ф33, Ф29, но максимальное среднее значение коэффициентов корреляции, равное 0.682, у вершины Ф15. Таким образом, в качестве «ядра» корреляционной плеяды № 9 выступает Ф15. В плеядах, содержащих 2 фактора, ядро было определено, исходя из соображений меньшей трудоемкости количественного описания. Экспертные оценки факторов, обособившихся в результате исследования матрицы методом корреляционных плеяд П.В. Терентьева, слабо коррелируют между собой, о чем свидетельствует матрица коэффициентов корреляции, представленная в таблице 3.

Таблица 3. Коэффициенты корреляции факторов-«ядер»корреляционных плеяд

 

Ф2

Ф4

Ф15

Ф36

Ф37

Ф38

Ф40

Ф41

Ф42

Ф2

1,000

0,094

0,383

0,244

-0,123

0,124

0,212

-0,104

0,128

Ф4

0,094

1,000

0,072

0,017

-0,058

-0,019

-0,142

0,015

0,114

Ф15

0,383

0,072

1,000

0,165

-0,081

0,290

0,196

0,241

0,408

Ф36

0,244

0,017

0,165

1,000

0,157

0,157

0,240

0,040

0,002

Ф37

-0,123

-0,058

-0,081

0,157

1,000

0,350

0,250

0,360

0,033

Ф38

0,124

-0,019

0,290

0,157

0,350

1,000

0,260

0,321

0,207

Ф40

0,212

-0,142

0,196

Pages:     ||
|



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.