Пусть у нас имеются ранжировки 4 экспертов по отношению к 6 факторам, которые определяют эффективность некоторой системы.
Таблица 3.3
Факторы -->
Эксперты
1
2
3
4
5
6
Сумма
A
5
4
1
6
3
2
21
B
2
3
1
5
6
4
21
C
4
1
6
3
2
5
21
D
4
3
2
3
2
5
21
Сумма рангов
Сум. ранг
15
4
11
2
10
1
19
6
12
3
17
5
84
Отклонение суммы
от среднего
+1
1
-3
9
-4
16
+5
25
-2
4
+3
9
0
64
Заметим, что полная сумма рангов составляет 84, что дает в среднем по 14 на фактор.
Для общего случая n факторов и m экспертов среднее значение суммы рангов для любого фактора определится выражением
D=
{3 - 10}Теперь можно оценить степень согласованности мнений экспертов по отношению к шести факторам. Для каждого из факторов наблюдается отклонение суммы рангов, указанных экспертами, от среднего значения такой суммы. Поскольку сумма этих отклонений всегда равна нулю, для их усреднения разумно использовать квадраты значений.
В нашем случае сумма таких квадратов составит S= 64, а в общем случае эта сумма будет наибольшей только при полном совпадении мнений всех экспертов по отношению ко всем факторам:
Smax=
{3 - 11}М. Кэндэллом предложен показатель согласованности или коэффициент конкордации, определяемый как
{3 - 12}В нашем примере значение коэффициента конкордации составляет около 0.229, что при четырех экспертах и шести факторах достаточно, чтобы с вероятностью не более 0.05 считать мнения экспертов несогласованными. Дело в том, что как раз случайность ранжировок, их некоррелированность просчитывается достаточно просто. Так для нашего примера указанная вероятность соответствует сумме квадратов отклонений S= 143.3 , что намного больше 64.
В заключение вопроса об особенностях метода экспертных оценок в системном анализе отметим еще два обстоятельства.
В первом примере мы получили результирующие ранги 10 целей функционирования некоторой системы. Как воспользоваться этой результируюзей ранжировкой? Как перейти от ранговой (Ord) шкалы целей к шкале весовых коэффициентов — в диапазоне от 0 до 1?
