WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |

0,1376 0,0914 0,0643 0,0470 0,0339 0,0280 0,0227 0,0,1170 0,0738 0,0547 0,0396 0,0280 0,0239 0,0189 0,0,0911 0,0657 0,0423 0,0329 0,0227 0,0189 0,0156 0,0,0951 0,0592 0,0447 0,0327 0,0227 0,0190 0,0153 0,0,2068 0,1720 0,2023 0,2000 0,2000 0,0,1720 0,2068 0,1534 0,1474 0,1474 0,0,2023 0,1534 0,2068 0,2040 0,2040 0,1531 ;

P P = 0,2000 0,1474 0,2040 0,2068 0,2064 0,0,2000 0,1474 0,2040 0,2064 0,2068 0,0,1719 0,2067 0,1531 0,1471 0,1473 0,- 26 0, 0,1996 0, 0,1445 0,p = v = ;

0,1067 0,1717.

0,0747 0, 0,0627 0, 0,0506 0, 0,2.3. Экспертное оценивание объектов с автоматическим отражением значимости их частных характеристик Проиллюстрируем прикладные возможности изложенной выше процедуры и в случае экспертного оценивания с заранее незаданными величинами значимости частных характеристик объектов.

Как известно, одним из условий эффективного функционирования web-сайта является то, что он должен обладать теми характеристиками, которые имеют для пользователей Интернета первостепеннейшее значение.

Такие характеристики, как правило, являются качественными, что, безусловно, затрудняет применение формализованных методов для их оценки и анализа. Единственно удобной процедурой является экспертное парное сравнение характеристик web-сайта с последующим вычислением Интегральной его оценки и установлением значимости каждой из этих характеристик.

Проведем оценивание web-сайтов пяти крупнейших российских банков (см. табл. 2.4) по таким критериям, не имеющим количественного выражения, как дизайн, степень информативности и удобство навигации для пользователя.

Т а б л и ц а 2.Интернет-адреса банков № Наименование банка Адрес web-сайта 1. Промсвязьбанк www.psbank.ru 2. МДМ-Банк www.mdmbank.ru 3. Сбербанк России www.sbrf.ru 4. Внешторгбанк www.vtb.ru 5. Банк «МЕНАТЕП СПб» www.menatepspb.com Решение в MS Excel 1. Заполнение матриц парных сравнений web-сайтов банков по каждому из выбранных для оценки критериев (см. табл. 2.5).

- 27 Т а б л и ц а 2.Матрицы парных сравнений web-сайтов банков ( АА,, А3 ) Характеристики Информа- Удобство Дизайн web-сайтов тивность навигации Наименование web-сайты web-сайты web-сайты банка 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 Промсвязьбанк 1 1 2 2 2 2 1 2 0 0 0 1 2 2 2 МДМ-Банк 2 0 1 2 2 2 0 1 0 0 0 0 1 2 0 Сбербанк России 3 0 0 1 2 2 2 2 1 2 2 0 0 1 0 Внешторгбанк 4 0 0 0 1 2 2 2 0 1 2 0 2 2 1 Банк «МЕНАТЕП СПб» 5 0 0 0 0 1 2 2 0 0 1 0 0 0 0 2. «Оцифровка» характеристик сайта (вычисление векторов весовых коэффициентов) и нахождение интегральной оценки web-сайта по формуле (2.15).

Результаты расчетов по этим формулам представлены в табл. 2.6.

Т а б л и ц а 2.Промежуточные расчеты, интегральная оценка web-сайтов, их ранги «Оцифровка» характеристик web-сайта Интегральная Ранг Наименование Информа- Удобство оценка webДизайн банка тивность навигации web-сайта сайта p1 p2 pПромсвязьбанк 0,9096 0,0021 0,8764 0,8794 МДМ-Банк 0,0842 0,0001 0,0108 0,0474 Сбербанк России 0,0059 0,8225 0,0007 0,0161 Внешторгбанк 0,0003 0,1536 0,1120 0,0568 Банк «МЕНАТЕП СПб» 0,0000 0,0217 0,0000 0,0004 3. Определение значимости каждой из характеристик web-сайтов по формуле (2.16) Т а б л и ц а 2.Значимость характеристик web-сайта Характеристика Весовой коweb-сайта эффициент Информативность 0,Дизайн 0,Удобство навигации 0,Анализ табл. 2.7 позволяет сделать вывод о том, что, согласно мнению данного эксперта, в наибольшей степени с интегральной оценкой коррелирует «информативность», а в наименьшей – «удобство навигации».

w e b -с ай т ы - 28 3. ПРОВЕРКА СОГЛАСОВАННОСТИ МНЕНИЙ ЭКСПЕРТОВ 3.1. Ранговые коэффициенты корреляции Не вызывает сомнений тезис о том, что групповые экспертные оценки должны отражать согласованное мнение экспертов. Следовательно, перед формированием групповой оценки необходимо выяснить, можно ли для этих целей использовать полученные в результате опроса индивидуальные оценки. Выясняется этот вопрос с помощью рангового коэффициента корреляции и коэффициента конкордации. Эти коэффициенты применимы в тех случаях, когда результаты экспертного опроса представимы в ранговой шкале.

С помощью рангового коэффициента корреляции устанавливается теснота связи между двумя ранжированными рядами, интерпретируемая как согласованность мнений двух экспертов. В практике анализа согласованности применяется два коэффициента: Спирмена и Кендалла.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена определяется формулой, аналогичной обычному коэффициенту корреляции K =, (3.1) DD где K12 – величина ковариации между первой и второй ранжировками;

,D D21 – дисперсии ранжировок.

Ковариация и дисперсии вычисляются по данным ранжировок с использованием известных формул n K12 = pp )(( pii -- p2), (3.2) 1 1 n -i=n n 1 D = - pp )(, pk = pik, k = 1, 2. (3.3) ikk k n -1 n i=1 i=Рассмотрим случай, когда обе ранжировки не содержат связных рангов, т.е. когда нет повторяющихся рангов, и мы имеем строгое упорядочивание объектов. В этом случае средний ранг представляет собой сумму натуральных чисел от 1 до n, деленную на n, вне зависимости от порядка, задаваемого ранжировкой, т.е. средние равны между собой nn +1( ) n + pp == p21 = =. (3.4) 2n При вычислении дисперсии, если произвести возведение в квадрат, то под знаком суммы будут стоять натуральные числа и их квадраты. Два ранжированных ряда одинаковой длины могут отличаться друг от друга только перестановкой рангов, но сумма натуральных чисел и их квадратов не зависит от порядка, в котором следуют слагаемые. Из этого следует, что - 29 дисперсии любых ранжировок, не имеющих связных рангов, равны между собой n DD == 2 pp pik +- npk = n -1 ik k i= 1 +1( )(2nn +1)n = 2 np +- pkk 22 n = n -1 - nn nn +1( ) = =, k = 1, 2. (3.5) 12(n -1) Если полученные выражения для K12 и D собрать вместе, подставив их в (3.1), то выражение для рангового коэффициента корреляции примет следующий вид :

n 1 = pp )(( pii -- p) = -1 nn n +1( ) i=n = pp )(( pii -- p). (3.6) n3 - n i=Дальнейшее упрощение формулы получается, если использовать легко проверяемое тождество n pp )( pii -- p) (i=n n n - pp )( + pii (3.7) ( - p)2 - ( pi - pi21 )2.

1 i=1 i=1 i=Первые две суммы правой части одинаковы и, как нетрудно понять, равны n n (2 - nn ) pp )( +- - p)2 =. (3.8) ( pii i=1 i=Заменив в тождестве первые две суммы полученной формулой для их расчета, можем записать n n - nn )( pp )(( pii -- p) = -- pp )(. (3.9) 21 ii 12 i 1 i== Подставив данное выражение в (3.6), получаем формулу коэффициента корреляции Спирмена, удобную для практических расчетов n 1-= - pp )(. (3.10) ii n3 - n i=Возможные значения коэффициента изменяются от – 1 до +1. Из формулы нетрудно понять, что = 1, в тех случаях, когда ранжировки совпадают, т.е. = pp для всех i. Значение = -1 получается, если ранжиii ровки имеют противоположный порядок. В отличие от предыдущего, это не тривиальный случай, требующий специального рассмотрения. Доказа- 30 тельство основано на подсчете суммы квадратов для случаев нечетного и четного n.

Пусть n нечетное. Тогда n pp )( =- ii i=(-= ([ -1)) + + (-422 ) + (- )2 + 0 + 22 42 ++ + (nn - 1)2] = n - = 22 + 22 + + = 1 -1 (2 nn -1) n - = +1 2 +1 2 = 6 1 n +1 n -1 (2 +1) nn (n -1) = 22 = n 2 = 6 2 - nn =. (3.11) Полученное выражение позволяет сделать вывод, что, действительно, в случае обратных ранжировок при нечетном числе ранжируемых объектов коэффициент корреляции Спирмена равен – 1. Покажем, что этот же самый результат получается и в случае четного числа ранжируемых объектов.

Для любого n, в том числе и четного, можно записать очевидное соотношение 1( ) -- (nn -1) n33 - n = -- nn )(. (3.12) 3 Пользуясь этим соотношением, сумму квадратов отклонений для четного числа ранжируемых объектов можно представить в виде суммы для нечетного n и добавочного слагаемого n - nn 1( )3 -+ (nn +1) pp )( =- [( ++ 1)2 - (nn +1)] =. (3.13) ii 3 i=Таким образом, и для четного числа ранжируемых объектов (n +1 четное) в случае обратных ранжировок коэффициент корреляции Спирмена равен –1.

Проиллюстрируем расчеты по формуле (3.10) числовым примером.

Пусть два эксперта провели оценку сравнительной значимости семи объектов. Каждому объекту в соответствии с полученной оценкой приписали ранг. Требуется оценить с помощью рангового коэффициента уровень согласованности мнений экспертов. Полученные ранжировки и промежуточные расчеты приведены в табл. 3.1.

Т а б л и ц а 3.- 31 Результаты ранжирования О б ъ е к т ы Э к с п е р т ы A1 A2 A3 A4 A5 A6 AЭ1 2 1 4 3 5 7 Э2 1 2 5 4 3 6 - pp 1 -1 -1 -1 2 1 -ii 1 1 1 1 4 1 - pp )( ii n 6 1-= - pp )( =1 - 10 = 0,821.

ii - nn i= Полученная оценка рангового коэффициента корреляции является случайной величиной и, следовательно, необходимо проверить ее значимость. Для этого определяется порог, ниже которого коэффициент корреляции считается незначимым. Определение порога осуществляется в предположении, что имеет место независимость ранжировок, т.е. :H = 0.

При выполнении нуль-гипотезы отклонения расчетных значений коэффициента корреляции от нуля носят случайный характер и подчиняются нормальному распределению. Только в том случае, если отклонение окажется очень большим, нуль-гипотеза отклоняется, и коэффициент корреляции считается значимым. Очень большим считается отклонение, превосходящее по величине установленный порог. Для установления порога используется приближенная формула 1- =, (3.14) n -1 в которой n – количество ранжированных объектов;

– вероятность, задающая уровень возможной ошибки;

)( = -1(xx ) – функция обратная функции нормального закона распределения.

В практических расчетах чаще всего = 0,05. В аргумент функции вероятность входит деленной на 2, так как отклонения коэффициента корреляции от нуля возможно в обе стороны (двусторонний критерий).

Определим пороговое значение для нашего примера 1-,0 05 = = 0(,975) = 0,800.

2,2 Так как = 0,821 > 0,800 =, то нуль-гипотеза о независимости экспертных мнений отвергается, а коэффициент корреляции признается значимым.

- 32 В тех случаях, когда ранжировки содержат связные ранги, коэффициент корреляции корректируется. Прежде чем записать формулу для вычисления коэффициента корреляции, поясним механизм введения связных рангов.

Связные ранги вводятся в тех случаях, когда в ранжируемой совокупности некоторые объекты получили одинаковые оценки. Тогда каждому из этих объектов приписывается средняя величина порядковых номеров, которые должны получить одинаково оцененные объекты. Например, пусть оценивались семь объектов, два из которых признаны одинаково значимыми. Если их выстроить в порядке значимости, то объекты с одинаковой значимостью делят между собой второе и третье место. Так как их нельзя предпочесть друг другу, то каждому из них приписывается средний ранг = rr + r3)( / 2 = (2 + 3) / 2 = 2 5, 23 и последовательность рангов, соответствующая значимости объектов, выглядит следующим образом :

1; 2,5; 2,5; 4; 5; 6; 7.

Расчет скорректированного на наличие связанных рангов коэффициента корреляции осуществляется по следующей формуле:

+ + TT ~ =, (3.15) 1( T )(1-- T21 ) в которой – оценка коэффициента ранговой корреляции, рассчитанная в соответствии с (3.10), а величины T1 и T2 вычисляются по формулам 3 T1 = kk -1( ) и T2 = kk -1( ), (3.16) 11 ii 22 ii n3 - n n3 - n i i где k1i, k2i – количество повторяющихся рангов в i-й подпоследовательности соответствующих ранжировок, полученных от 1-го и 2-го эксперта.

Данные для вычисления скорректированного коэффициента ранговой корреляции с промежуточными расчетами приведены в табл. 3.2.

Т а б л и ц а 3.Данные для вычисления скорректированного коэффициента ранговой корреляции О б ъ е к т ы Э к с п е р т ы A1 A2 A3 A4 A5 A6 AЭ2 1 4 5 5 5 Э1 2,5 2,5 5 4 7 1 2,25 2,25 0 1 4 - pp )( ii - 33 n 1-= - pp )( =1 - 11,5 = 0,795;

ii n3 - n i=T1 = kk -1( )= (3 3 -1) = 0,054;

11 ii n3 - n i T2 = kk -1( )= (2 2 -1) = 0,018;

22 ii n3 - n i + + TT,0 795 + 0,054 + 0,018,0 ~ = = ==,0 898.

,0 1( T )(1-- T21 ),0 946 0,Коэффициент корреляции Кендалла в практических расчетах используется гораздо реже, чем коэффициент Спирмена. Поэтому, опуская под робный вывод, приведем только окончательную формулу для его расчета n = sign[( pp )( pi2 -- p )], (3.17) ji 11 jnn -1( ) ji =1, где n – количество ранжируемых объектов; pik – ранги объектов;

,1 x > sign x =,1 x <- 0.

,0 x = Как нетрудно понять, с помощью коэффициентов ранговой корреляции нельзя установить согласованность между всеми экспертными оценками. Да они и не предназначены для этого. Но с их помощью удается описать структуру согласованности индивидуальных оценок. Это описание в виде корреляционной матрицы может быть использовано как для более детального анализа однородности всей группы экспертов, так и для деления ее на подгруппы, имеющие более высокий уровень согласованности, чем вся группа.

3.2. Коэффициенты конкордации В целом согласованность мнений всей группы экспертов принято оценивать с помощью дисперсионного или энтропийного коэффициентов конкордации. Рассмотрим сначала дисперсионный коэффициент. Он определяется как отношение дисперсии D, характеризующей реальный разброс между ранжировками к величине Dmax, характеризующей максимально возможный разброс D W =. (3.18) Dmax Будем считать, что результаты ранжирования представлены табл. 2.2.

Тогда дисперсия может быть вычислена по формуле - 34 n D = - pp )(, (3.19) i n -i=m n где = pp, = 1(, ni ) ; p = pi.

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |



© 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.