Презентация на тему Оценка степени согласованности мнений экспертов

пользуются специальными показателями, называемыми коэффициентами конкордации (согласованности).
Наиболее известным

является коэффициент конкордации Кендалла

представляет собой некоторую обобщенную дисперсию разброса мнений экспертов относительно

среднего мнения, нормированную своим наибольшим значением. Коэффициент конкордации Кендалла меняется в пределах от 0 (или близкого к 0) — в случае наименьшей согласованности мнений, до 1 — в случае абсолютной согласованности.

является промежуточной между порядковой и интервальной.
Специальных методов обработки

оценок, полученных в подобного рода промежуточных шкалах, пока не создано. Поэтому при обработке балльных оценок поступают следующим образом.
Если имеется уверенность, что все эксперты пользуются единой балльной шкалой, то балльная шкала приближается к интервальной, и балльные оценки обрабатывают как количественные. В противном случае балльные оценки считают качественными, объекты ранжируют в соответствии с оценками каждого эксперта и затем обрабатывают полученные n ранжировок. Однако и в первом случае целесообразно дважды обработать балльные оценки — как количественные, так и качественные. Согласованность результатов, полученных при обоих подходах, будет свидетельствовать о том, что эти результаты действительно основаны на исходных данных, а не на способах их обработки.

и принимаются в качестве групповых. Согласованность мнений экспертов можно

характеризовать дисперсиями балльных оценок, приписываемых отдельным объектам. Оценки таких дисперсий вычисляются по известным формулам.
Аналогичным образом обрабатываются и точечные оценки, полученные в различных количественных шкалах. Заметим, что для точечных оценок широко применяется интервальное оценивание, позволяющее по результатам обработки указать интервал изменения оцениваемого параметра, в который «истинное» значение попадет с заданной вероятностью. Кроме того, аппарат статистики дает возможность оценить «аномальность» оценок некоторых экспертов.

множества предъявления из заданной (фиксированной) шкалы эксперт помещает в

квадратную матрицу оценивания размерностью m × m.
Для обработки применяют итерационный метод Зейделя, позволяющий сначала оценить коэффициенты относительной важности каждого элемента множества предъявления, а затем по ним установить их ранжировку. Алгоритм метода заключается в следующем.