Середнє значення індексу однорідності залежно від порядку матриці

Порядок матриці (п)	М(ІО)	Порядок матриці (п)	М(ІО)	Порядок матриці (п)	М(ІО)
	0,00		1,24		1,51
	0,00		1,32		1,48
	0,58		1,41		1,56
	0,90		1,45		1,57
	1,12		1,49		1,59

Таким чином, у процесі оцінки ваг параметрів конкурентоспроможності неминуча поява неузгоджених оцінок. Для усунення таких негативних впливів суб'єктивності рішень експертів необхідно визначити якісну оцінку кожної конкурентної переваги. З цією метою складається анкета, в якій експертам пропонується розставити конкурентні переваги в групах за ступенем їх важливості для підсумкового показника — конкурентоспроможності підприємства. В ролі експертів можуть виступати менеджери вищої ланки управління різних підприємств, виставлені ними оцінки приймаються з однаковим рангом. Оцінки експертів і результати їхньої обробки представлені в додатку А.

Для визначення погодженості думок експертів, використовується коефіцієнт конкордації, запропонований Кендаллом:

, (2.15)

; (2.16)

де n — кількість аналізованих об'єктів;

m — кількість експертів;

Rij — ранг j-го об'єкта, що привласнений йому i-м експертом.

З метою перевірки значимості коефіцієнта конкордації W формулюється дві статистичні гіпотези: H₀ — судження (оцінки) експертів не погоджуються; H_a — судження (оцінки) експертів погоджуються. Нульова гіпотеза відкидається, якщо W > W_кр.

Для з'ясування ступеня погодженості думок експертів у випадку порівняння двох об'єктів використовується коефіцієнт рангової кореляції Спірмена, що обчислюється за формулою:

, (2.17)

де di — різниця між парами рангів для i-ro об'єкта;

n — число пар рангів об'єктів, що зіставляють.

Чим ближче значення коефіцієнта до одиниці, тим вище ступінь погодженості думок експертів. Відповідні результати оцінки погодженості думок експертів дозволяють перейти до наступного етапу розробки моделі — побудові матриць попарного порівняння конкурентних переваг і їх груп.

Отримані оцінки за кожним показником, а також за кожною групою (табл. 2.6) використовуються в якості вихідних у матрицях попарного порівняння. Таким чином, всі оцінки в матрицях є погодженими.

Дата добавления: 2014-01-07