Обработка экспертных оценок.

При обработке результатов экспертного опроса решаются следующие основные задачи:

• определение согласованности мнений экспертов;

• обобщение оценки объектов экспертизы;

• определение зависимостей между суждениями экс-

юртов;

• определение относительных весов объектов экспертизы;

• оценка надежности результатов экспертизы.

При оценке тех или иных объектов эксперты обычно ведают различные значения оценок. Поэтому возникает необходимость в количественной оценке и анализе степени согласия экспертов. Рассмотрим типовой случай представления экспертами своих оценок относительной значимости объектов в виде ранжировок или парных сравнений.

Мерой согласованности суждений группы экспертов три этом будет являться так называемый дисперсионный коэффициент конкордации (коэффициент согласия. Он вычисляется следующим образом.

Пусть имеется матрица результатов ранжировки m объектов экспертной группой в составе d человек, имеющая вид / ris/; (s=1,d i=1,m) где ris –ранг, приписываемый i-му объекту s-м экспертом. Оптимальная по критерию минимума среднего квадрата ошибки величина дисперсии экспертных оценок определяется следующим образом:

D= 1/(m-1)∑(ri^m-r)²

r- величина математического ожидания r= 1/m∑r_i

Дисперсионный коэффициент конкордации определяется отношением дисперсии, вычисленной по приведенной выше формуле, к ее максимальному значению. Этот коэффициент изменяется от нуля до единицы. После некоторых преобра­зований получаем значение для коэффициента конкордации W, которое можно вычислить на основании имеющихся исходных данных:

W = 12 S/d² (m³ — т).

Это значение коэффициента конкордации получено для случая связанных рангов.

Коэффициент конкордации равен единице, если ранжиров­ки, приписанные всеми экспертами каждому объекту, полно­стью совпадают. Это дает основания полагать, что эксперты не являются независимыми, и их оценки предварительно были согласованы. Если коэффициент конкордации равен нулю, то это значит, что все эксперты по всем объектам экспертизы дали совершенно различные ранжировки. Это дает основания сомневаться в компетентности этой группы экспертов. Практи­чески он представляет собой случайную величину, для оценки которой можно пользоваться опубликованными данными.

При формировании групповой оценки объектов путем обработки индивидуальных оценок экспертов применяют­ся методы осреднения. Учитывается также возможность зависимости между ранжировками двух экспертов, что определяется коэффициентом ранговой корреляции. Этот коэффициент определяется по известным формулам Спирмена или Кендалла.

5.Непосредственная количественная оценка. Непос­редственная количественная оценка используется в случае ,когда:

1. надо определить значение показателя, измеряемого количественно:

2. надо оценить степень сравнительной предпочтительности различных объектов.

В первом случае каждый из экспертов непосредственно называет значение показателя для оцениваемого объекта. Это может быть конкретное численное значение показателя для оцениваемого объекта, например стоимость жилой квартиры; цена единицы продукции, при которой она может иметь конкурентоспособный спрос; предполагаемая емкость рынка; оптимальный объем производства и т. д. Если эксперт затрудняется указать конкретное значение показателя, он может указать диапазон, в котором лежит значение оцениваемого показателя.

Во втором случае, когда оценивается сравнительная предпочтительность объектов по тому или иному показателю, количественная оценка, указываемая экспертом, определяет степень их сравнительной предпочтительности.

Заранее необходимо условиться, что, скажем, большее значение оценки соответствует более предпочтительному альтернативному варианту. Иногда количественную оценку сравнительной предпочтительности объектов целесообразнее производить в баллах, используя специально разработанные балльные шкалы.

---

Дата добавления: 2015-08-18