При ранжировании эксперт должен расположить оцениваемые элементы в порядке возрастания (убывания) их предпочтительности и приписать каждому из них ранги в виде натуральных чисел. При прямом ранжировании наиболее предпочтительный элемент имеет ранг 1 (иногда 0), а наименее предпочтительный — ранг m.
Если эксперт не может осуществить строгое ранжирование из-за того, что, по его мнению, некоторые элементы одинаковы по предпочтительности, то допускается присваивать таким элементам одинаковые ранги. Чтобы обеспечить равенство суммы рангов сумме мест ранжируемых элементов, применяют так называемые стандартизированные ранги. Стандартизированный ранг есть среднее арифметическое номеров элементов в ранжированном ряду, являющихся одинаковыми по предпочтительности.
Пример 2.6. Эксперт упорядочил шесть элементов по предпочтению следующим образом:
Тогда стандартизированные ранги этих элементов будут
Таким образом, сумма рангов, приписанных элементам, будет равна сумме чисел натурального ряда.
|
|
Точность выражения предпочтения путем ранжирования элементов существенно зависит от мощности множества предъявлений. Процедура ранжирования дает наиболее надежные результаты (по степени близости выявленного предпочтения и «истинного»), когда число оцениваемых элементов не более 10. Предельная мощность множества предъявления не должна превосходить 20.
Обработка и анализ ранжировок проводятся с целью построения группового отношения предпочтения на основе индивидуальных предпочтений. При этом могут ставиться следующие задачи: а) определение тесноты связи между ранжировками двух экспертов на элементах множества предъявлений; б) определение взаимосвязи между двумя элементами по индивидуальным мнениям членов группы относительно различных характеристик этих элементов; в) оценка согласованности мнений экспертов в группе, содержащей более двух экспертов.
В первых двух случаях в качестве меры тесноты связи используется коэффициент ранговой корреляции. В зависимости от того, допускается ли только строгое или нестрогое ранжирование, используется коэффициент ранговой корреляции либо Кендалла, либо Спирмена.
Коэффициент ранговой корреляции Кендалла для задачи (a)
, (2.5)
где m − число элементов; r1i – ранг,приписанный первым экспертом i −му элементу; r2i – то же, вторым экспертом.
Для задачи (б) компоненты (2.5) имеют следующий смысл: т — число характеристик двух оцениваемых элементов; r1i (r2i) — ранг i-й характеристики в ранжировке первого (второго) элемента, выставленный группой экспертов.
При строгом ранжировании используется коэффициент ранговой корреляции р Спирмена:
|
|
, (2.6)
компоненты которого имеют тот же смысл, что и в (2.5).
Коэффициенты корреляции (2.5), (2.6) изменяются от -1 до +1. Если коэффициент корреляции равен +1, то это означает, что ранжировки одинаковы; если он равен -1, то − противоположны (ранжировки обратны друг другу). Равенство коэффициента корреляции нулю означает, что ранжировки линейно независимы (некоррелированы).
Поскольку при таком подходе (эксперт − «измеритель» со случайной погрешностью) индивидуальные ранжировки рассматриваются как случайные, то возникает задача статистической проверки гипотезы о значимости полученного коэффициента корреляции. В этом случае используют критерий Неймана-Пирсона: задаются уровнем значимости критерия α и, зная законы распределения коэффициента корреляции, определяют пороговое значение cα, с которым сравнивают полученное значение коэффициента корреляции. Критическая область − правосторонняя (в практике обычно сначала расчитывают значение критерия и определяют по нему уровень значимости, который сравнивают с пороговым уровнем α).
Коэффициент ранговой корреляции τ Кендалла имеет при т > 10 распределение, близкое к нормальному с параметрами:
(2.7)
где M [τ] – математическое ожидание; D [τ] – дисперсия.
В этом случае используются таблицы функции стандартного нормального распределения:
,
а граница τα критической области определяется как корень уравнения
. (2.8)
Если вычисленное значение коэффициента τ ≥ τα, то считается, что ранжировки, действительно хорошо согласуются. Обычно значение α выбирают в пределах 0,01—0,05. Для т ≤ 10 распределение т приведено в табл. 2.1.
Проверка значимости согласованности двух ранжировок с использованием коэффициента ρСпирмена осуществляется в том же порядке с использованием таблиц распределения Стьюдента при т > 10.
В этом случае величина
(2.9)
имеет распределение, хорошо аппроксимируемое распределением Стьюдента с m – 2 степенями свободы. При m > 30 распределение величины ρ хорошо согласуется с нормальным, имеющим M [ρ] = 0 и D [ρ] = .
Для т ≤ 10 проверку значимости ρ осуществляют с помощью табл. 2.2.
Если ранжировки нестрогие, то коэффициент Спирмена
, (2.10)
где ρ – вычисляют по (2.6);
,
, (2.11)
где k1, k2 − число различных групп нестрогих рангов в первой и второй ранжировках соответственно; l i − число одинаковых рангов в i -й группе. При практическом использовании коэффициентов ранговой корреляции ρ Спирмена и τ Кендалла следует иметь в виду, что коэффициент ρ обеспечивает более точный результат в смысле минимума дисперсии.
Таблица 2.1. Распределение коэффициента ранговой корреляции Кендалла
Sα | m | Sα | m | |||||
0.625 | 0.592 | 0.548 | 0.540 | 0.500 | 0.500 | 0.500 | ||
0.375 | 0.408 | 0.452 | 0.460 | 0.360 | 0.386 | 0.431 | ||
0.167 | 0.242 | 0.360 | 0.381 | 0.235 | 0.281 | 0.364 | ||
0.042 | 0.117 | 0.274 | 0.306 | 0.136 | 0.191 | 0.300 | ||
0.042 | 0.199 | 0.238 | 0.068 | 0.119 | 0.242 | |||
0.0083 | 0.138 | 0.179 | 0.028 | 0.068 | 0.190 | |||
0.089 | 0.130 | 0.0083 | 0.035 | 0.146 | ||||
0.054 | 0.090 | 0.0014 | 0.015 | 0.108 | ||||
0.031 | 0.060 | 0.0054 | 0.078 | |||||
0.016 | 0.038 | 0.0014 | 0.054 | |||||
0.0071 | 0.022 | 0.0002 | 0.036 | |||||
0.0028 | 0.012 | 0.023 | ||||||
0.009 | 0.0063 | 0.014 | ||||||
0.002 | 0.0029 | 0.0083 | ||||||
0.0012 | 0.0046 | |||||||
0.0004 | 0.0023 | |||||||
0.0011 | ||||||||
0.0005 |
В табл. даны вероятности , где .
Таблица 2.2. Распределение коэффициента ранговой корреляции Спирмена
m = 4 | m = 5 | m = 6 | m = 7 | m = 8 | m = 9 | m = 10 | |||||||
Sα | α | Sα | α | Sα | α | Sα | α | Sα | α | Sα | α | Sα | α |
0.458 | 0.475 | 0.210 | 0.249 | 0.250 | 0.218 | 0.235 | |||||||
0.375 | 0.392 | 0.178 | 0.198 | 0.195 | 0.168 | 0.184 | |||||||
0.208 | 0.342 | 0.149 | 0.151 | 0.150 | 0.125 | 0.139 | |||||||
0.167 | 0.258 | 0.121 | 0.118 | 0.108 | 0.089 | 0.102 | |||||||
0.042 | 0.225 | 0.088 | 0.083 | 0.076 | 0.060 | 0.072 | |||||||
0.175 | 0.068 | 0.055 | 0.048 | 0.038 | 0.048 | ||||||||
0.117 | 0.051 | 0.033 | 0.029 | 0.022 | 0.030 | ||||||||
0.067 | 0.029 | 0.017 | 0.014 | 0.011 | 0.017 | ||||||||
0.042 | 0.017 | 0.0062 | 0.0054 | 0.0041 | 0.0087 | ||||||||
0.0083 | 0.0083 | 0.0014 | 0.0011 | 0.0010 | 0.0036 | ||||||||
0.0014 | 0.0011 | ||||||||||||
Примечание
|
|
В табл. даны вероятности , где .
В последней строке указаны значения .
Для определения вероятности используют формулу
.
Пример 2.7. Два эксперта провели ранжирование показателей эффективности W1−W4 (см. пример 2.3). Необходимо установить степень близости мнений экспертов по Спирмену и Кендаллу и оценить значимость коэффициентов ранговой корреляции ρ, τ. Получены следующие результаты экспертизы (прямая нумерация рангов):
Эксперт | Оцениваемый элемент | |||
W1 | W2 | W3 | W4 | |
По (2.5.2) вычисляют коэффициент
.
Для того чтобы воспользоваться табл. 2.2, вычислим значение
.
Так как критическая область определяется равенством ρ > ρα , то равносильное неравенство для Sρ согласно (2.6) имеет вид Sρ < Sα. Поэтому
(см. примечание к табл. 2.2). Большее значение вероятности α свидетельствует о том, что, например, на 5 %-ном уровне значимости (α = 0,05) гипотезу о независимости мнений экспертов не следует отвергать. Статистическая незначимость полученной оценки обусловлена главным образом малым числом оцениваемых элементов.
Используя коэффициент ранговой корреляции τ Кендалла, по (2.5) получаем
|
|
Величина .
Вероятность выполнения неравенства эквивалентна вероятности события .
Поэтому, воспользовавшись табл. 2.1, определим .
Для иллюстрации задачи определения взаимосвязи между двумя элементами по индивидуальным мнениям группы экспертов приведем следующий пример.
Пример 2.8. Для решения задач повышения качества продукции и снижения ее себестоимости, связанных с проблемой повышения рентабельности предприятия, эксперты предложили использовать шесть мероприятий и провели их ранжирование с учетом их эффективности по решению каждой из указанных задач. Требуется установить степень влияния предложенных мероприятий на одновременное решение двух указанных задач.
Результаты нестрогого ранжирования после обработки индивидуальных мнений оказались такими:
Элементы | Мероприятия | |||||
Повыше-ние качества сырья | Создание премиально-го фонда | Модерни-зация обору-дования | Повыше-ние квалифи-кации рабочих | Сокраще-ние управлен-ческого аппарата | Закупка лицензий | |
Повышение качества продукции | 5.5 | 2.5 | 2.5 | 5.5 | ||
Снижение себестоимости | 4.5 | 4.5 |
По (2.6) коэффициент
.
По (2.10) и (2.11)
;
;
.
Проверка значимости коэффициента ρН при использовании табл. 2.2 показывает, что α=0,02. Поэтому на 5 %-ном уровне значимости можно считать, что реализация всех шести мероприятий с высокой степенью (рн = 0,86) обеспечивает одновременное решение двух указанных задач.