คณะเศรษฐศาสตร์และการจัดการ
ภาควิชาวิธีการและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ทางเศรษฐศาสตร์
หลักสูตรในหัวข้อ: “การตัดสินใจเลือกช่วงที่เหมาะสมของสินค้าสำหรับ
การกำหนดภาคนิพนธ์
ในระเบียบวินัย "วิธีการตัดสินใจเชิงบริหาร" บน
หัวข้อ "การตัดสินใจเลือกช่วงที่เหมาะสมของสินค้าสำหรับ
โดยใช้วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่"
1. พิจารณาแง่มุมทางทฤษฎีของการตัดสินใจด้านการจัดการโดยใช้วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่
2. แก้ปัญหาในการเลือกช่วงสินค้าที่เหมาะสมที่สุดตามวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่
บทนำ ................................................. ..............................3
1 ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ ......................................... .....6
1.1 เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบจับคู่ .............................................. ............ ............6
1.2 การกำหนดระดับความสำคัญของเกณฑ์และการประเมินความสอดคล้อง
เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่ ............................................... .................. ..................8
1.3 ข้อดีและข้อเสียของวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ .......................................... ..23
2 แก้ปัญหาในการเลือกช่วงที่เหมาะสมของสินค้าตาม
วิธีเปรียบเทียบแบบคู่.................................................. .................... ................................26
บทสรุป................................................. .................................สามสิบ
รายการแหล่งข้อมูลที่ใช้ .............................................. .................... ....32
การแนะนำ
วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมาก โดยทั่วไป และโดยหลักการแล้วสามารถใช้กับชุดของวัตถุหรือสิ่งเร้าใดๆ ที่สามารถเปรียบเทียบกันได้ในทางจริงทางจิตวิทยา ตัวอย่างเช่น ในงานทางจิตฟิสิกส์ง่ายๆ เช่น การรับรู้ความดัง ชุดของโทนเสียงที่มีความเข้มต่างกันจะถูกนำเสนอเป็นคู่ๆ และให้ผู้ทดสอบตัดสินใจว่าเสียงคู่ใดดังกว่ากัน ในพื้นที่ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น อารมณ์หรือสุนทรียศาสตร์ สามารถขอให้ผู้ทดลองเปรียบเทียบรูปภาพเพื่อความงาม กลิ่นเพื่อความรื่นรมย์ ใบหน้าเพื่อความเหมือน และอื่นๆ
พลังของขั้นตอนนี้ถูกกำหนดโดยการใช้วิธีหลายตัวแปรและวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยกับข้อมูลเพื่อค้นหามิติหลักที่ใช้ในการตัดสิน
วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่เป็นขั้นตอนทั่วไปสำหรับการวัด (มาตราส่วน) วัตถุหรือสิ่งเร้า และการประเมินค่าการวัดที่กำหนดสิ่งเหล่านั้น ในมาตรฐาน วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่โดยสมบูรณ์ แต่ละออบเจกต์ของชุดจะถูกนำเสนอสำหรับการประเมินเป็นคู่กับออบเจกต์อื่น ๆ ของชุดนี้ [1]
ผู้เขียนคือนักจิตวิทยาชาวอเมริกัน Louis Leon Terslone เขาพัฒนาวิธีการในช่วงครึ่งแรกของศตวรรษที่ยี่สิบ ตั้งแต่นั้นมา มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ เช่น คณิตศาสตร์และฟิสิกส์ และในมนุษยศาสตร์ เช่น จิตวิทยาและสังคมวิทยา วิธีการนี้ยังคำนึงถึงกฎแห่งตรรกะด้วย
มันถูกออกแบบมาเพื่อศึกษาความชอบ ซึ่งผู้ตอบจะต้องเลือกสิ่งที่ชอบที่สุดตามเกณฑ์ที่กำหนดจากชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมด ผลลัพธ์คือเมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่ ซึ่งผลรวมขององค์ประกอบของแถวทำให้ทราบเกี่ยวกับการจัดอันดับวัตถุทั้งหมดของผู้ตอบ
ในกรณีนี้ aj จะเท่ากับ 1
หากผู้ตอบชอบวัตถุที่ i มากกว่าวัตถุที่ j และ aij = 0 ในกรณีอื่นๆ ทั้งหมด i,j = 1,n
ระดับความพึงพอใจของวัตถุ i โดยผู้ตอบจะถูกกำหนดเป็นผลรวมของหน่วยในแถวที่สอดคล้องกันของเมทริกซ์ การเปรียบเทียบแบบจับคู่ (หรือแบบคู่) กับวัตถุจำนวนน้อยเป็นวิธีที่แม่นยำและเชื่อถือได้ที่สุดในการเปิดเผยค่ากำหนด มักใช้เพื่อเปิดเผยความชอบของผู้เชี่ยวชาญ "ในรูปแบบที่บริสุทธิ์ที่สุด" เชื่อกันว่าการเปรียบเทียบเชิงคุณภาพของวัตถุสองชิ้นนั้นง่ายกว่าการแสดงความต้องการของคุณในระดับคะแนนหรือระดับอันดับ วิธีการประมาณค่านี้ถือว่าไม่มีปฏิกิริยา ไม่มีการกำหนดเงื่อนไขเบื้องต้นแก่ผู้ตอบแบบสอบถาม เมื่อพิจารณาการตั้งค่าเป็นตัวแปรสุ่มที่สะท้อนอัตราส่วนที่แท้จริงของลักษณะของวัตถุที่เปรียบเทียบ เราสามารถกำหนดงานในการพิจารณาความน่าจะเป็นของอัตราส่วนที่แท้จริงของวัตถุที่เปรียบเทียบ (แบบจำลองของ Bradley, Terry, Lewis เป็นต้น) [ 3].
การวิเคราะห์การเปรียบเทียบแบบคู่เป็นเครื่องมือที่ดีมากสำหรับการชั่งน้ำหนักที่ค่อนข้างสำคัญแต่มีตัวเลือกที่แตกต่างกัน สิ่งนี้ใช้ได้ในกรณีที่ลำดับความสำคัญไม่ชัดเจนทั้งหมด หรือในทางกลับกัน ผู้จัดการจะเห็นได้ชัดว่า "ทุกอย่างมีความสำคัญ"
เครื่องมือนี้ช่วยในการระบุลำดับความสำคัญของตัวเลือกที่สำคัญที่สุด นำเสนอข้อมูลด้วยภาพ และสร้างทางเลือกที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด
ใช้ในการตัดสินใจในกรณีที่ไม่มีข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นกลาง และเมื่อเปรียบเทียบปัจจัยที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ตัวอย่างเช่น จำเป็นต้องตัดสินใจว่าจะลงทุนที่ใด: ในตลาดเครื่องเขียนหรือบริการด้านกฎหมาย การเปรียบเทียบดังกล่าวยากกว่าการเปรียบเทียบกระดาษหลายประเภทด้วยกัน
วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ของ Tukey เป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ความแปรปรวนซึ่งออกแบบมาสำหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวแปรตามในกลุ่มแยกกันในการทดลองแบบแฟคทอเรียลแบบคู่ การทดสอบ F ซึ่งอนุญาตให้ปฏิเสธสมมติฐานว่างของการไม่มีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มไม่ได้ตอบคำถามที่กลุ่มมีค่าเฉลี่ยแตกต่างกัน วิธีที่ง่ายที่สุดในการค้นหาคือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคุณลักษณะในทุกกลุ่ม (หากใช้ k กลุ่มในการทดสอบ จำเป็นต้องมีการเปรียบเทียบ k(k - 1)/2) ผลลัพธ์ของการเปรียบเทียบจะแสดงในรูปแบบของตารางซึ่งระบุระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่พบความแตกต่างทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญ ในการทดสอบสมมติฐานว่างเกี่ยวกับความเท่าเทียมกันของค่าเฉลี่ยของลักษณะในกลุ่มที่มีตัวเลข i และ j กับสมมติฐานทางเลือกซึ่งประกอบด้วยความจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มเหล่านี้แตกต่างกันจะใช้เกณฑ์ต่อไปนี้:
โดยที่ n คือจำนวนของวัตถุในแต่ละกลุ่ม
yi และ yj เป็นค่าเฉลี่ยของลักษณะในกลุ่มที่มีตัวเลข i และ j; MSSvngr - ค่าเฉลี่ยกำลังสองในกลุ่ม
การทดสอบนี้มีการแจกแจงช่วงของนักเรียนที่มีระดับความเป็นอิสระ:
, (3)
โดยที่ n คือจำนวนของวัตถุในแต่ละกลุ่ม k คือจำนวนกลุ่มในการทดลอง
สมมติฐานว่างจะถูกปฏิเสธหากค่าที่คำนวณได้มากกว่า ql-a ม.ป.ส. Tukey ใช้เฉพาะในกรณีที่ปริมาณของกลุ่มทั้งหมดในการทดสอบเท่ากันเท่านั้น ในกรณีอื่นๆ และเมื่อต้องการการเปรียบเทียบที่ซับซ้อนมากขึ้น จะใช้วิธีการเปรียบเทียบหลายวิธี
วิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่ทำให้สามารถกำหนดความสำคัญของความแตกต่างในตำแหน่งของวัตถุบางอย่างในลำดับชั้นและเพื่อแก้ปัญหาอื่นที่คล้ายคลึงกัน
วัตถุประสงค์ของงานคือเพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการใช้วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่เป็นเครื่องมือในการตัดสินใจเชิงบริหาร
วัตถุประสงค์ของการศึกษาคือการเลือกระบบการตั้งชื่อที่เหมาะสมที่สุด
เรื่องที่ศึกษาคือวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่
เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ จำเป็นต้องแก้ไขปัญหาต่อไปนี้
1) พิจารณาแง่มุมทางทฤษฎีของการตัดสินใจด้านการจัดการตามวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่
2) แก้ปัญหาในการเลือกช่วงของสินค้าที่เหมาะสมตามวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่
1 ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่
1.1 เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบจับคู่
มาตราส่วนอัตราส่วนใช้เพื่อสร้างความสำคัญสัมพัทธ์ขององค์ประกอบและรวบรวมเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบที่จับคู่ มาตราส่วนนี้ช่วยให้ผู้ตัดสินใจกำหนดตัวเลขที่แน่นอนให้กับระดับความชอบของวัตถุหนึ่งที่ถูกเปรียบเทียบมากกว่าอีกวัตถุหนึ่ง
ตารางที่ 1 ระดับความสัมพันธ์ (ระดับความสำคัญของการกระทำ) [ 5 ].
|
ระดับความสำคัญ |
คำนิยาม |
คำอธิบาย |
|
ความสำคัญเท่าเทียมกัน |
การกระทำสองอย่างมีส่วนทำให้บรรลุเป้าหมายเท่าๆ กัน |
|
|
ความเด่นบางประการของความสำคัญของการกระทำหนึ่งมากกว่าอีกการกระทำหนึ่ง (ความสำคัญที่อ่อนแอ) |
มีข้อควรพิจารณาในการเลือกการกระทำอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่การพิจารณาเหล่านี้ยังไม่น่าเชื่อถือเพียงพอ |
|
|
มีนัยสำคัญหรือสำคัญอย่างยิ่ง |
มีข้อมูลที่เชื่อถือได้หรือการตัดสินเชิงตรรกะเพื่อแสดงความพึงพอใจต่อการกระทำอย่างใดอย่างหนึ่ง |
|
|
ความสำคัญที่ชัดเจนหรือแข็งแกร่งมาก |
หลักฐานที่น่าเชื่อถือสนับสนุนการกระทำหนึ่งมากกว่าอีกการกระทำหนึ่ง |
|
|
ความสำคัญอย่างยิ่ง |
หลักฐานของการเลือกการกระทำอย่างใดอย่างหนึ่งมากกว่าอีกสิ่งหนึ่งนั้นน่าสนใจอย่างมาก |
|
|
ค่ากลางระหว่างสองคำตัดสินที่อยู่ใกล้เคียง |
สถานการณ์ที่ต้องการวิธีการประนีประนอม |
|
|
ส่วนกลับของปริมาณที่ไม่ใช่ศูนย์ข้างต้น |
ถ้าการกระทำ i เมื่อเทียบกับการกระทำ j ถูกกำหนดอย่างใดอย่างหนึ่ง |
หากความสอดคล้องถูกตั้งสมมติฐานเมื่อได้รับ N ตัวเลข |
ความถูกต้องของมาตราส่วนนี้ได้รับการพิสูจน์ทางทฤษฎีแล้วเมื่อเทียบกับมาตราส่วนอื่นๆ เมื่อใช้สเกลที่ระบุ ผู้ตัดสินใจเปรียบเทียบวัตถุสองชิ้นในแง่ของการบรรลุเป้าหมายที่อยู่ในระดับที่สูงกว่าของลำดับชั้น ต้องจับคู่การเปรียบเทียบนี้กับตัวเลขในช่วงตั้งแต่ 1 ถึง 9 หรือค่าผกผันของตัวเลข . ในกรณีที่เป็นการยากที่จะแยกความแตกต่างของการไล่ระดับสีระดับกลางจำนวนมากจากการตั้งค่าสัมบูรณ์ไปจนถึงอ่อน หรือสิ่งนี้ไม่จำเป็นในงานเฉพาะ คุณสามารถใช้สเกลที่มีจำนวนการไล่ระดับสีน้อยกว่าได้ ในขีด จำกัด มาตราส่วนมีสองระดับ: 1 - วัตถุเทียบเท่า 2- การตั้งค่าสำหรับวัตถุหนึ่งมากกว่าอีกสิ่งหนึ่ง
การกรอกเมทริกซ์กำลังสองของการเปรียบเทียบแบบจับคู่จะดำเนินการตามกฎต่อไปนี้ ถ้าองค์ประกอบ Ei ครอบงำองค์ประกอบ E2 ดังนั้นเซลล์ของเมทริกซ์ที่ตรงกับแถว E1 และคอลัมน์ E2 จะเต็มไปด้วยจำนวนเต็ม และเซลล์ที่ตรงกับแถว E2 และคอลัมน์ E1 จะเต็มไปด้วยจำนวนผกผัน ถ้าองค์ประกอบ E2 มีอิทธิพลเหนือ Ei จำนวนเต็มจะอยู่ในเซลล์ที่ตรงกับแถว E2 และคอลัมน์ E1 และเศษส่วนจะอยู่ในเซลล์ที่ตรงกับแถว E1 และคอลัมน์ E2 หากองค์ประกอบ E1 และ E2 เป็นที่ต้องการเท่าๆ กัน หน่วยต่างๆ จะถูกวางในตำแหน่งทั้งสองของเมทริกซ์
ในการรับเมทริกซ์แต่ละรายการ ผู้เชี่ยวชาญหรือผู้มีอำนาจตัดสินใจจะทำการตัดสิน n(n - 1)/2 (ในที่นี้ n คือลำดับของเมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่)
พิจารณาตัวอย่างทั่วไปของการก่อตัวของเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบคู่
ให้ E1, E2, ..., En เป็นชุดขององค์ประกอบ n ตัว (ทางเลือก) และ V1, V2, ..., vn เป็นน้ำหนักหรือความเข้มตามลำดับ ให้เราเปรียบเทียบน้ำหนักหรือความเข้มของแต่ละองค์ประกอบเป็นคู่ๆ กับน้ำหนักหรือความเข้มขององค์ประกอบอื่นๆ ของเซตโดยสัมพันธ์กับคุณสมบัติทั่วไปหรือจุดประสงค์ขององค์ประกอบนั้น (สัมพันธ์กับองค์ประกอบ "พาเรนต์") [4]
เมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่แสดงในตารางที่ 2:
เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่มีคุณสมบัติของความสมมาตรแบบผกผัน นั่นคือ
โดยที่ aij=vi / vj.
เมื่อทำการเปรียบเทียบแบบคู่ ควรตอบคำถามต่อไปนี้: องค์ประกอบใดในสององค์ประกอบที่เปรียบเทียบมีความสำคัญมากกว่าหรือมีผลกระทบมากกว่า ซึ่งมีแนวโน้มมากกว่าและองค์ประกอบใดดีกว่ากัน เมื่อเปรียบเทียบเกณฑ์ มักจะถามว่าเกณฑ์ใดมีความสำคัญมากกว่ากัน เมื่อเปรียบเทียบทางเลือกที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์ว่าทางเลือกใดดีกว่าหรือมีความเป็นไปได้มากกว่า
1.2 การกำหนดระดับความสำคัญของเกณฑ์และการประเมินความสอดคล้องของเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่
ปัจจุบัน ปัญหาการพัฒนาประสิทธิภาพการบริหารจัดการโครงการนวัตกรรมเป็นปัญหาเฉพาะ เนื่องจากการจัดหาเงินทุนสำหรับโครงการนวัตกรรมส่วนใหญ่ดำเนินการโดยบริษัทการลงทุนต่างๆ ซึ่งแต่ละบริษัทมีคุณสมบัติการจัดการ งาน และประวัติการดำรงอยู่ของตนเอง เพื่อลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนในโครงการนวัตกรรม เครื่องมือเฉพาะและเครื่องมือการจัดการของตนเอง มีการคิดค้น งานที่ประสบความสำเร็จในการวิเคราะห์โครงการนวัตกรรมนั้นขึ้นอยู่กับการประยุกต์ใช้วิธีการมากมายที่ใช้ทั้งในการสร้างแบบจำลองทั่วไปสำหรับการทำงานกับโครงการและในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการผ่านโครงการภายในบริษัท
หนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการทำงานกับโครงการในบริษัทคือการตรวจสอบโครงการเหล่านี้ ในระหว่างกระบวนการตรวจสอบ ใบสมัครที่จะถูกปฏิเสธหรือกลายเป็นโครงการที่ได้รับทุนจะต้องผ่านการศึกษาที่หลากหลายจากผู้เชี่ยวชาญจากสาขาต่างๆ
การทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญมักเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มผู้ทรงคุณวุฒิและผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางสูง ส่งผลให้เกิดชุดความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญหรือความเห็นสรุปเพียงชุดเดียว
อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ได้ข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญที่สะท้อนถึงโอกาสและข้อบกพร่องของโครงการที่วิเคราะห์ได้อย่างน่าเชื่อถือ การหาผู้เชี่ยวชาญที่ดีเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ เพื่อให้ได้ความคิดเห็นที่ถูกต้องและบ่งชี้จากผู้เชี่ยวชาญ จำเป็นต้องกำหนดเกณฑ์ที่ผู้เชี่ยวชาญควรวิเคราะห์แอปพลิเคชัน
ความแตกต่างในเกณฑ์สำหรับบริษัทต่างๆ สามารถอธิบายได้ทั้งจากฐานะทางการเงินที่แตกต่างกัน และตามลำดับความสำคัญและเป้าหมายที่แตกต่างกัน ด้วยเหตุนี้ แต่ละองค์กรจึงต้องจัดทำรายการเกณฑ์การประเมินโครงการของตนเองที่มีความสำคัญต่อองค์กรโดยอิสระ
อย่างไรก็ตาม หลังจากการจัดทำรายชื่อนี้แล้ว บริษัททุกแห่งต้องเผชิญกับงานในการกำหนดความสำคัญและนัยสำคัญของเกณฑ์ สามารถใช้วิธีการต่าง ๆ เพื่อแก้ปัญหานี้ได้ [2]
วิธีการที่พบมากที่สุดคือการจัดทำเกณฑ์การให้คะแนน ซึ่งแต่ละเกณฑ์จะได้รับคะแนนที่แน่นอนและสามารถประเมินความสำคัญสัมพัทธ์ของเกณฑ์ได้โดยการเปรียบเทียบคะแนนที่กำหนดให้ จนถึงปัจจุบัน วิธีการสร้างน้ำหนักของเกณฑ์ได้ค่อนข้างแพร่หลาย แนวคิดหลักของวิธีนี้คือการเปรียบเทียบเกณฑ์แบบคู่ เกณฑ์ทั้งหมดที่มีไว้สำหรับการวิเคราะห์โครงการจะได้รับการประเมินโดยการสร้างเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่ เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่เป็นเมทริกซ์ที่เปรียบเทียบเกณฑ์ที่อยู่ในแถวกับเกณฑ์ทั้งหมดที่ระบุในคอลัมน์ของเมทริกซ์ (ตารางที่ 1) ตัวอย่างเช่น หากเกณฑ์ #1 มีความสำคัญมากกว่าเกณฑ์ #2 ถึง a12 เท่า ดังนั้นองค์ประกอบ (1, 2) ของเมทริกซ์จะเท่ากับ a12 จากนี้เส้นทแยงมุมหลักของเมทริกซ์จะเต็มไปด้วยเส้นเสมอ
ตารางที่ 1 - เมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่
|
เกณฑ์ 1 |
เกณฑ์ 2 |
เกณฑ์ 3 |
|
|
เกณฑ์ 1 |
|||
|
เกณฑ์ 2 |
|||
|
เกณฑ์ 3 |
มีเหตุผลที่จะสันนิษฐานว่าหากเกณฑ์หมายเลข 1 มีความสำคัญมากกว่าเกณฑ์หมายเลข 2 ถึง 12 เท่า และเกณฑ์หมายเลข 2 มีความสำคัญมากกว่าเกณฑ์หมายเลข 3 ถึง 2 เท่า ดังนั้นเกณฑ์หมายเลข 1 ควรมีความสำคัญมากกว่า เกณฑ์ข้อ 3 คือ a12-a23 เท่า อย่างไรก็ตาม สำหรับเมทริกซ์ที่กรอกโดยคนจริง อาจไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไป นี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าการเติมเมทริกซ์ของการตัดสินนั้นดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญซึ่งสามารถสร้างข้อผิดพลาดในการกำหนดความสำคัญสัมพัทธ์ของเกณฑ์ด้วยเหตุผลทางจิตวิทยา หนึ่งในวัตถุประสงค์ของวิธีการคือความปรารถนาที่จะลดอิทธิพลของปัจจัยมนุษย์ที่มีต่อผลลัพธ์ทางความหมายขั้นสุดท้าย เพื่อกำหนดระดับความถูกต้องของข้อมูลในเมทริกซ์ที่เติม แนวคิดของการวัดความสอดคล้องของเมทริกซ์จะถูกนำมาใช้ เพื่อชี้แจงคำจำกัดความของเมทริกซ์ที่สอดคล้องกันอย่างเต็มที่ แบบฟอร์มทั่วไปจะได้รับ (ตารางที่ 2)
ตารางที่ 2 - มุมมองทั่วไปของเมทริกซ์ที่ตกลงกัน
|
เกณฑ์ 1 |
เกณฑ์ 2 |
เกณฑ์ 3 |
|
|
เกณฑ์ 1 |
|||
|
เกณฑ์ 2 |
|||
|
เกณฑ์ 3 |
ในการประมวลผลค่าของเมทริกซ์การเปรียบเทียบที่ได้รับจะมีการแนะนำดัชนีความสอดคล้องซึ่งแสดงความสัมพันธ์เชิงตรรกะระหว่างตัวบ่งชี้โดยประมาณ ในการค้นหาดัชนีความสอดคล้องของเมทริกซ์สมมาตรผกผันเชิงบวก (เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่มีคุณสมบัติเหล่านี้) จำเป็นต้องค้นหาค่าลักษณะเฉพาะสูงสุดของเมทริกซ์และมิติข้อมูล
ดัชนีความสอดคล้องคำนวณโดยสูตร (1):
โดยที่ L สูงสุด - ค่าลักษณะเฉพาะสูงสุด n คือขนาดของเมทริกซ์
หากเมทริกซ์สอดคล้องกัน ให้สันนิษฐานว่าหากเกณฑ์หมายเลข 1 มีความสำคัญมากกว่าเกณฑ์หมายเลข 2 ถึง 12 เท่า และเกณฑ์หมายเลข 2 มีความสำคัญมากกว่าเกณฑ์หมายเลข 3 ถึง 23 เท่า ดังนั้นเกณฑ์หมายเลข 1 ควรสำคัญกว่าเกณฑ์ข้อ 3 ตรง a12 a23 เท่าเป็นจริงเสมอ สำหรับเมทริกซ์ดังกล่าว IS เท่ากับศูนย์ อย่างไรก็ตาม ตามกฎแล้ว เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้เชี่ยวชาญได้รับ เมทริกซ์จะไม่สอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์
ในวิธีการที่พัฒนาขึ้น ขอเสนอให้ใช้มาตราส่วนการให้คะแนนสำหรับการเปรียบเทียบเกณฑ์แบบคู่ ซึ่งมีตัวบ่งชี้ที่เป็นตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 9 และส่วนกลับกัน ค่าสเกล 1:9 สะท้อนถึงความเหนือกว่าเก้าระดับของเกณฑ์หนึ่งเหนืออีกเกณฑ์หนึ่ง นอกจากนี้ ห้าค่าเป็นค่าพื้นฐาน (1,3,5,7,9) และสี่ค่าเป็นค่ากลาง (2,4,6 ,8). ในกรณีที่เกณฑ์การพิจารณาไม่มาก แต่มีความสำคัญน้อยกว่าเกณฑ์ที่เปรียบเทียบ อัตราส่วนดังกล่าวยังอธิบายด้วยวิธีการเปรียบเทียบเก้าระดับ แต่แสดงด้วยค่าซึ่งกันและกัน: 1, 1/2, 1/3, ... , 1/9 [ 1 0 ].
เมื่อดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อเปรียบเทียบเกณฑ์ ผู้เชี่ยวชาญจะกรอกเมทริกซ์ที่เกี่ยวข้อง ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนจะต้องกรอกเฉพาะส่วนบนของเมทริกซ์ (เหนือเส้นทแยงมุมหลัก) เนื่องจากเมื่อใช้เทคนิคนี้ จะถือว่าถ้าเกณฑ์ i ถูกกำหนดให้เป็นหนึ่งในตัวเลขในช่วงเมื่อเทียบกับเกณฑ์ j ดังนั้น เกณฑ์ j ถูกกำหนดให้เป็นค่าตรงกันข้ามเมื่อเปรียบเทียบกับเกณฑ์ i
หลังจากที่ผู้เชี่ยวชาญกรอกเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่แล้ว จำเป็นต้องตรวจสอบดัชนีความสอดคล้องของเมทริกซ์ สำหรับสิ่งนี้
ตามสูตร (1) IS ของเมทริกซ์จะถูกคำนวณและเปรียบเทียบกับดัชนีความสอดคล้องเฉลี่ยของเมทริกซ์สุ่มในลำดับเดียวกัน อัตราส่วนของดัชนีเหล่านี้เรียกว่าอัตราส่วนความสอดคล้อง (RC)
ในขณะนี้ สำหรับสเกล นักวิทยาศาสตร์ได้คำนวณดัชนีความสอดคล้องแบบสุ่ม (SI) สำหรับเมทริกซ์สมมาตรผกผันที่มีขนาดตั้งแต่ 1 ถึง 15 (ตารางที่ 3) ซึ่งใช้เป็นพื้นฐานในการวิเคราะห์เมทริกซ์ผลลัพธ์เพื่อความสอดคล้อง ในวิธีนี้ ค่า OS ที่น้อยกว่าหรือเท่ากับ 0.10 ถือว่ายอมรับได้
ตารางที่ 3 - ดัชนีความสอดคล้องแบบสุ่มโดยเฉลี่ยสำหรับเมทริกซ์ที่มีลำดับต่างกัน
แน่นอน การใช้มาตราส่วนตั้งแต่ 1 ถึง 9 เพื่อวิเคราะห์ความสำคัญของเกณฑ์มีข้อดี อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงแง่มุมที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์โครงการนวัตกรรม สเกลนี้ไม่เพียงแต่ซ้ำซ้อนในสาระสำคัญเท่านั้น แต่ยังอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดเพิ่มเติมในกระบวนการประเมินที่เหมาะสมโดยผู้เชี่ยวชาญเมื่อ เปรียบเทียบเกณฑ์ต่าง ๆ เป็นคู่ ๆ
จากการวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ปฏิบัติงานด้านนวัตกรรมซึ่งมักต้องรับมือกับการเปรียบเทียบในลักษณะต่างๆ พบว่า มีความเหมาะสมที่จะใช้มาตราส่วน 1:5 เป็นหมวดหมู่มากขึ้น (ตารางที่ 4) นี่เป็นเพราะลักษณะเฉพาะของพื้นที่ที่ปรับวิธีการวิเคราะห์ลำดับชั้น บทความนี้เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบโครงการที่เป็นนวัตกรรม ในขณะที่วิธีการเปรียบเทียบวัตถุแบบคู่จะใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักของเกณฑ์ที่จะใช้เปรียบเทียบโครงการในภายหลัง เนื่องจากน้ำหนักของเกณฑ์ที่เกิดขึ้นอาจส่งผลต่อการตัดสินใจในโครงการอย่างมีนัยสำคัญ จึงจำเป็นที่มาตราส่วนที่ใช้กำหนดน้ำหนักเป็นผลจะต้องไม่คลุมเครือและเฉพาะเจาะจง
ดังนั้นเราจึงสามารถสรุปได้ว่าการใช้มาตราส่วน 1:5 นั้นสะดวกกว่าในทางปฏิบัติ เนื่องจากค่าตัวเลขแต่ละค่ามีการตีความความหมายที่เด่นชัด นอกจาก,
การเปรียบเทียบเกณฑ์โดยใช้มาตรวัดดังกล่าวจะมีระดับความเชื่อมั่นของผู้เชี่ยวชาญที่มากขึ้น นี่เป็นข้อเท็จจริงที่สำคัญ เนื่องจากในกรณีนี้เรากำลังพูดถึงการทำงานกับนวัตกรรม ซึ่งหมายความว่าสถานการณ์มีความซับซ้อนจากความเสี่ยงต่างๆ เมื่อเลือกวิธีการใด ๆ ในการจัดระเบียบงานกับโครงการนวัตกรรมที่ลำดับความสำคัญมีความไม่แน่นอนสูง จำเป็นต้องเลือกวิธีที่มีระดับความไม่แน่นอนน้อยที่สุดเพื่อหลีกเลี่ยงการสะสมของข้อผิดพลาดทั้งหมด เพื่อหลีกเลี่ยงการสะสมของข้อผิดพลาดทั้งหมด
นอกจากนี้ คำจำกัดความของคุณสมบัติที่ชัดเจนยิ่งขึ้นซึ่งให้มาตราส่วน 1:5 ช่วยให้คุณสามารถระบุสถานการณ์ได้โดยไม่สูญเสียความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ ในแง่หนึ่ง และด้วยความสะดวกสบายที่เพิ่มขึ้นอย่างมากในการใช้มาตราส่วนนี้ อีกมือหนึ่ง ในการเชื่อมต่อกับความต้องการที่ระบุมาตราส่วนจาก 1 ถึง 9 ถูกแทนที่ด้วยมาตราส่วนตั้งแต่ 1 ถึง 5 สำหรับมาตราส่วนนี้ค่าของแต่ละจุดที่ได้รับมอบหมายได้รับการอธิบาย (ตารางที่ 4)
ตารางที่ 4 - แก้ไขระดับความสำคัญสัมพัทธ์
|
ความเข้ม ญาติ ความสำคัญ |
คำนิยาม |
คำอธิบาย |
|
หาที่เปรียบมิได้ |
ผู้เชี่ยวชาญพบว่าเป็นการยากที่จะเปรียบเทียบ |
|
|
ความสำคัญเท่าเทียมกัน |
ความสำคัญเท่าเทียมกันของเกณฑ์ i และ j |
|
|
ไม่ใช่ระดับความสำคัญที่มีนัยสำคัญ |
เกณฑ์ i ไม่สำคัญไปกว่าเกณฑ์ j |
|
|
ระดับความสำคัญที่มีนัยสำคัญ |
เกณฑ์ i สำคัญกว่าเกณฑ์ j มาก |
|
|
ค่ากลางระหว่างค่าสเกลที่อยู่ติดกันสองค่า |
สถานการณ์ที่ต้องการวิธีแก้ปัญหาแบบประนีประนอม 2 - เกณฑ์ i มีข้อได้เปรียบที่อ่อนแอกว่าเกณฑ์ j, 4 - เกณฑ์ i มีข้อได้เปรียบที่เห็นได้ชัดเจนกว่าเกณฑ์ j |
|
|
ส่วนกลับของตัวเลขข้างต้น |
ถ้าเกณฑ์ i เมื่อเปรียบเทียบกับเกณฑ์ j ถูกกำหนดหนึ่งใน |
มีเหตุผล ข้อสันนิษฐาน |
เพื่อให้เงื่อนไขการเปรียบเทียบที่สะดวกสบายยิ่งขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญ ได้มีการแนะนำจุดเพิ่มเติมของสเกล - ค่าศูนย์ ผู้เชี่ยวชาญมีโอกาสที่จะใส่ 0 เมื่อเปรียบเทียบสองเกณฑ์ หากเขาเห็นว่าเกณฑ์นั้นหาที่เปรียบไม่ได้หรือหากการเปรียบเทียบเป็นเรื่องยากมากสำหรับเขาเป็นการส่วนตัว
ความสะดวกสบายที่มากขึ้นเมื่อใช้มาตราส่วน 1:5 อธิบายได้จากความแตกต่างในการประเมินเกณฑ์ (รูปที่ 1) ค่าสเกลสามค่า: 1,
3 และ 5 ทำหน้าที่เป็นตัวหลักในการประเมินความสำคัญเชิงสัมพันธ์ และ 2 และ 4
พวกเขาประนีประนอมตัวเลือกระดับกลาง
รูปที่ 1- การแบ่งส่วนสำคัญของมาตราส่วน 1:5
เนื่องจากมาตราส่วนมีการเปลี่ยนแปลง เพื่อให้ตรวจสอบความสอดคล้องของเมทริกซ์ที่เกี่ยวข้องได้อย่างถูกต้อง จึงจำเป็นต้องคำนวณดัชนีความสอดคล้องของเมทริกซ์สุ่มประเภทนี้ เพื่อแก้ปัญหานี้ เมทริกซ์สุ่ม 100 รายการของลำดับที่ 3, 4 และ 5 ถูกสร้างขึ้นสำหรับสเกลที่เลือก SI ที่ได้รับจากการคำนวณแสดงไว้ในตารางที่ 5
ตารางที่ 5 - SI ในระดับคะแนนตั้งแต่ 1 ถึง 5
ตัวอย่างเช่น ในการคำนวณอัตราส่วนความสอดคล้องสำหรับเมทริกซ์ลำดับที่ 3 ซึ่งสร้างจากมาตราส่วน 1:5 การวิเคราะห์ระดับความสอดคล้องของเมทริกซ์ที่ยอมรับได้ดำเนินการ ค่าเกณฑ์สำหรับมาตราส่วน 1:9 คือระดับ 10% ในการกำหนดค่าเกณฑ์โดยใช้มาตราส่วน 1:5 ได้ทำการสร้างแบบจำลองซึ่งประกอบด้วยการวิเคราะห์ค่าของ OS ของเมทริกซ์โดยมีค่าเบี่ยงเบนต่าง ๆ ของการประมาณการของผู้เชี่ยวชาญจากการประมาณการที่สอดคล้องกับเมทริกซ์ที่สอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์
ในส่วนหนึ่งของการจำลอง เมทริกซ์ได้รับการวิเคราะห์โดยมีค่าเบี่ยงเบนต่อไปนี้: การเพิ่มค่าหนึ่งค่าทีละ 1 ขั้น; - ลดค่าหนึ่งค่าทีละ 1 ขั้นตอน - เพิ่มค่าสองค่าทีละ 1 ขั้นตอน; - ลดสองค่าทีละ 1 สเต็ป - เพิ่มสามค่าทีละ 1 สเต็ป - ลดสามค่าทีละ 1 สเต็ป - เพิ่มหนึ่งและลดอีกค่าหนึ่งทีละ 1 สเต็ป - เพิ่มสองค่าแล้วลดลง หนึ่งค่าทีละ 1 ขั้น - เพิ่มหนึ่งค่าและลดสองค่าทีละ 1 ขั้น - เพิ่มขึ้น 1 ค่าทีละ 2 ขั้น - ลดลง 1 ค่าทีละ 2 ขั้น
สำหรับแต่ละมิติของเมทริกซ์ การวิเคราะห์ที่คล้ายกันได้ดำเนินการสำหรับเมทริกซ์เริ่มต้นที่ตรงกันห้ารายการ จากการจำลองทำให้ได้ค่า 12.7% ซึ่งสอดคล้องกับอัตราส่วนความสอดคล้องสูงสุดเมื่อความเห็นของผู้เชี่ยวชาญเบี่ยงเบนไปหนึ่งขั้นจากค่าของเมทริกซ์ที่สอดคล้องกันทั้งหมด ค่า 12.7% ได้รับเลือกให้เป็นค่าเกณฑ์สำหรับความสอดคล้องที่ยอมรับได้ของเมทริกซ์ ซึ่งรวบรวมในระดับ 1:5
ค่าเกณฑ์ของ 12.7% นั้นสมเหตุสมผลสำหรับเมทริกซ์ของมิติ 3 สำหรับเมทริกซ์ของมิติอื่น ค่าเกณฑ์ของ OS ควรคำนวณไม่เพียง แต่คำนึงถึงการวิเคราะห์การเบี่ยงเบนของเมทริกซ์จากค่าที่สอดคล้องกันทั้งหมดเท่านั้น แต่ยังคำนึงถึง ความจริงที่ว่าเมื่อเปรียบเทียบเกณฑ์จำนวนมาก ข้อผิดพลาดของผู้เชี่ยวชาญอาจเพิ่มขึ้น
ดังนั้นเมื่อคำนึงถึงคุณสมบัติที่มีอยู่ในกิจกรรมภาคปฏิบัติในชีวิตประจำวันในการประเมินโครงการนวัตกรรมจึงมีการปรับเปลี่ยนวิธีการ วัตถุประสงค์หลักของการปรับเปลี่ยนคือการเพิ่มประสิทธิภาพของวิธีการเมื่อผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางใช้ในการประเมินโอกาสและความเป็นไปได้ทางเทคนิคของโครงการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ การใช้การปรับเปลี่ยนวิธีการนี้เพื่อกำหนดความสำคัญสัมพัทธ์ของเกณฑ์ในการประเมินโครงการสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของขั้นตอนการทำงานดังกล่าวด้วยโครงการนวัตกรรมเพื่อเตรียมการตรวจสอบ
ช่วงเวลานี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากเป็นไปตามเกณฑ์ที่กำหนดในขั้นตอนนี้ซึ่งโครงการจะได้รับการประเมินเพิ่มเติมและอัตราส่วนที่ถูกต้องของเกณฑ์ตามลำดับความสำคัญช่วยให้สามารถสรุปข้อสรุปที่ถูกต้องเกี่ยวกับโครงการได้
ดัชนีความสอดคล้องคือการประเมินเชิงปริมาณของความไม่สอดคล้องกันของผลการเปรียบเทียบ (สำหรับระบบโดยรวม สำหรับโหนดของคลัสเตอร์เดียวกัน หรือสำหรับคลัสเตอร์ที่มีจุดยอดร่วมกัน) [8] ควรระลึกไว้เสมอว่า ไม่มีความเชื่อมโยงอย่างชัดเจนระหว่างความน่าเชื่อถือและความสอดคล้องของการเปรียบเทียบ ความขัดแย้งในการเปรียบเทียบเกิดขึ้นเนื่องจากข้อผิดพลาดส่วนตัวของผู้เชี่ยวชาญ ดัชนีความสอดคล้องไม่ได้ขึ้นอยู่กับมาตราส่วนการเปรียบเทียบ แต่ขึ้นอยู่กับจำนวนของการเปรียบเทียบแบบคู่ ดัชนีความสอดคล้องเป็นจำนวนบวก ยิ่งมีความขัดแย้งในการเปรียบเทียบน้อย ค่าของดัชนีความสอดคล้องก็จะยิ่งต่ำลง เมื่อใช้วิธีเปรียบเทียบกับมาตรฐานจะได้ค่าดัชนีความสอดคล้องเป็นศูนย์
ความสอดคล้องสัมพัทธ์ของเมทริกซ์การเปรียบเทียบคืออัตราส่วนของดัชนีความสอดคล้องต่อค่าสถิติเฉลี่ยของดัชนีความสอดคล้องโดยสุ่มเลือกค่าสัมประสิทธิ์ของเมทริกซ์เปรียบเทียบ ความสอดคล้องสัมพัทธ์สำหรับระบบโดยรวมแสดงลักษณะของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของความสอดคล้องสัมพัทธ์ในเมทริกซ์การเปรียบเทียบทั้งหมด
ข้อมูลสามารถพิจารณาได้ว่ามีความสอดคล้องกันในทางปฏิบัติ (ค่อนข้างสอดคล้องกัน) หากค่าความสอดคล้องสัมพัทธ์น้อยกว่า 0.1 ข้อสรุปนี้เป็นจริงสำหรับทั้งข้อมูลคลัสเตอร์และข้อมูลทั้งระบบ
ดัชนีความสอดคล้องของตำแหน่งสองกลุ่ม (consistency index)
ลองพิจารณาจากสามพรรค A, B และ C และการกระจายคะแนนเสียงต่อไปนี้: A - 50 ที่นั่ง, B - 49 ที่นั่ง และ C - 1 ที่นั่ง สมมติว่าด้วยเหตุผลบางอย่างฝ่าย A และ B ไม่เข้าร่วมรัฐบาล ลองคำนวณดัชนี Banzhaf สำหรับกรณีนี้:
ตอนนี้ค่าของดัชนี Banzhaf สำหรับปาร์ตี้ B กลายเป็นศูนย์และสำหรับปาร์ตี้ C นั้นเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า ตามธรรมชาติแล้ว คำถามเกิดขึ้นว่าจะประเมินความเป็นไปได้ของพรรคต่างๆ ที่เข้าร่วมรัฐบาลอย่างไร เพื่อจุดประสงค์นี้ เราใช้ดัชนีความสอดคล้องระหว่างตำแหน่งของทั้งสองกลุ่ม ซึ่งอธิบายไว้ด้านล่าง
ความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกรัฐสภาทั้งสองกลุ่มสะท้อนให้เห็นในผลการลงคะแนน กลุ่มที่มีตำแหน่งทางการเมืองคล้ายกัน มีผลประโยชน์ร่วมกัน ดังนั้น การมีความสัมพันธ์ที่ “ดี” จะเริ่มต้นการตัดสินใจที่เห็นพ้องต้องกัน และจะสนับสนุนพวกเขาเมื่อมีการลงคะแนนเสียง ในทางตรงกันข้าม หากสมาชิกรัฐสภามีความสัมพันธ์ที่ “ไม่ดี” ดังนั้นในประเด็นส่วนใหญ่ที่มีมุมมองต่างกัน พวกเขาจะลงคะแนนแตกต่างกัน คัดค้านการตัดสินใจของพวกเขาในตำแหน่งของ “ฝ่ายตรงข้าม” 1.
ดัชนีความสอดคล้องถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของดัชนีความสอดคล้องที่เสนอในเอกสารฉบับนี้ เพื่อกำหนดว่าการแบ่งฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งจากการลงคะแนนเสียงหนึ่งๆ แตกต่างจากการแตกแยกในสภานิติบัญญัติทั้งหมดด้วยคะแนนเสียงเดียวกันมากน้อยเพียงใด แนวคิดเรื่องความสอดคล้องไม่มีความหมายเชิงประเมิน และดัชนีความสอดคล้องเองก็แสดงระดับของ "ความคล้ายคลึงกันในแง่ของการแตกแยก" ระหว่างตำแหน่งของกลุ่มผู้แทนและตำแหน่งขององค์กรนิติบัญญัติทั้งหมด ดัชนีถูกกำหนดโดยสูตรต่อไปนี้:
ค่าดัชนีแตกต่างกันไปตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยจะพิจารณาทั้งความแตกต่างระหว่าง p และ q และ "ระดับการสนับสนุนคำถาม" p สำหรับค่า |p - q| ที่เท่ากัน ค่าดัชนีที่น้อยกว่าจะได้ค่า
r ใกล้ 4
ดัชนีความสอดคล้องของสมาชิกสภานิติบัญญัติสองกลุ่มในการลงคะแนนแยกกันสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้สองแนวทางที่แตกต่างกันซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ร่วมกัน นอกจากนี้ ในทั้งสองกรณี q ± และ q 2 หมายถึงส่วนแบ่งของผู้ที่ลงคะแนนเสียง "ให้" ในกลุ่มที่ 1 และ 2
ในแนวทางแรก ดัชนีจะถูกคำนวณเป็นดัชนี c* ของความสอดคล้องสำหรับหนึ่งในกลุ่มและ "ตำแหน่งร่วม" ของกลุ่ม:
ค่าดัชนีคือ 1 หากตำแหน่งของกลุ่มเหมือนกัน (q1=q2) และเท่ากับ 0 หากตำแหน่ง "ตรงกันข้าม" (เช่น q1=0 และ q2=1)
อย่างไรก็ตาม การใช้ (q1+q2)/2 เป็น "ตำแหน่งทั่วไป" ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง (เพิ่มขึ้น) ในค่าเกณฑ์สำหรับ ค่าของดัชนีใน "สถานการณ์เกณฑ์" เมื่อตำแหน่งของกลุ่มหนึ่ง
เท่ากับ q t =1 และอีก q 2 = 1/2 เท่ากับ c* Q, 1) = 2/3 [1 7]
ในการทำให้เกณฑ์ดัชนีเป็น 1/2 สามารถใช้การแปลงต่อไปนี้ได้โดยใช้ฟังก์ชันผกผันของฟังก์ชัน (q,1):
ในกรอบของแนวทางที่สอง ตำแหน่งของกลุ่มหนึ่งจะถูกประกาศเป็น "ทั่วไป" ซึ่งมีตำแหน่งที่ชัดเจนกว่า (ซึ่งโมดูลัสของความแตกต่าง (ระยะทาง) มีค่ามากกว่าถึง 1/2) ดังนั้นสูตรการคำนวณดัชนีคือ:
การตรวจสอบง่ายๆ แสดงให้เห็นว่าสูตร (3) และ (4) นำไปสู่ค่าดัชนีเดียวกัน
ดัชนีความสอดคล้องที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของสองแนวทางมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:
1) (ค่าเปลี่ยนแปลงระหว่าง 0 และ 1) (5)
2) ค (q !, q 2) = c (q 2 , q t) (การแลกเปลี่ยน, "ความเท่าเทียมกัน" ของกลุ่ม) (6)
3) c(1,1/2)=1/2 (ค่าเกณฑ์ เกินซึ่งหมายถึงการเปลี่ยนแปลง
ทัศนคติที่ไม่ดีต่อความดี) (7)
4) c((สมมาตรตามเกณฑ์
ค่า "ความเท่าเทียมกัน" ของตำแหน่ง "สำหรับ" และ "ต่อต้าน")
ในการประมาณค่าดัชนีความสอดคล้องใน "ค่าเฉลี่ย" สำหรับเดือนในกรอบของงานนี้ จะใช้ค่าเฉลี่ยของดัชนีมากกว่าชุดคะแนนโหวตที่เลือกเป็นพิเศษ
การเลือกคะแนนเสียงเพื่อประเมินดัชนีความสอดคล้อง "โดยเฉลี่ย" เป็นเวลาหนึ่งเดือนดำเนินการตามเกณฑ์หลายประการ ซึ่งสะท้อนแง่มุมต่างๆ ของเนื้อหาข้อมูลของการลงคะแนนเสียงเพื่อแบ่งเขตทางการเมืองระหว่างฝ่าย กลุ่มรอง และเจ้าหน้าที่แต่ละคน แนวทางปฏิบัติในการตรวจสอบการลงคะแนนจริงใน State Duma ในเงื่อนไขที่การไม่มีส่วนร่วมในการลงคะแนนหมายความว่ารองไม่เห็นด้วยกับปัญหาในระดับที่มากกว่าการขาดงานหรือตำแหน่งที่เป็นกลางทำให้เกณฑ์ขึ้นอยู่กับสัดส่วนของคะแนนเสียง "สำหรับ" ใน รายชื่อผู้แทนทั่วไปหรือในกลุ่มที่ต้องการ
โดยทั่วไป ขั้นตอนการลงคะแนนเลือกจะดำเนินการในสองขั้นตอน ในตอนเริ่มต้น การลงคะแนนเสียงจะแตกต่างกัน ซึ่งแม้จะมีคะแนนเสียง "ต่อต้าน" จำนวนน้อย แต่ก็ยังมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ (ในแง่ของส่วนแบ่งของผู้ที่ลงคะแนนเสียง "สำหรับ") ของตำแหน่งอย่างน้อยสองกลุ่ม สำหรับการลงคะแนนแต่ละครั้ง จะมีการคำนวณความแตกต่างระหว่างจำนวนหุ้นสูงสุดและขั้นต่ำของคะแนนเสียง "สำหรับ" ตามฝ่าย จากนั้นจะมีการเลือกคะแนนเสียงสำหรับลักษณะนี้ไม่น้อยกว่าระดับที่กำหนด (สำหรับ Duma แรก - ไม่น้อยกว่า 0.5 สำหรับ วินาที - ไม่น้อยกว่า 0.6 และที่สาม - ไม่น้อยกว่า 0.7)
นอกจากนี้ การลงคะแนนที่ "ไม่มีนัยสำคัญ" สำหรับคำถาม "ส่วนตัว" ที่เห็นได้ชัดว่าผ่านได้และเห็นได้ชัดว่าไม่สามารถผ่านได้จะไม่รวมอยู่ในรายการผลลัพธ์ (ในการโหวตดังกล่าว จำนวนการโหวต "สำหรับ" มักจะไม่น้อยกว่า 300-320 หรือไม่เกิน 30) สุดท้าย การลงคะแนนจะไม่รวมอยู่ในรายการ ซึ่งความแตกต่างเกิดจากเหตุผล "ทางเทคนิค" ที่นำไปสู่การลงคะแนนครั้งที่สองในภายหลัง หรือความไม่สงบของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเมื่อลงคะแนนในประเด็นที่ผ่านโดยเจตนา ฯลฯ
การกำหนดความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้าและบริการ [1-8]
"เนื้อเดียวกัน" - เป็นของประเภทเดียวกัน, ประเภทเดียวกัน
ตามวรรค 6 ของมาตรา 1483 แห่งประมวลกฎหมายแพ่งของสหพันธรัฐรัสเซีย (ต่อไปนี้จะเรียกว่าประมวลกฎหมาย) การกำหนดที่เหมือนหรือคล้ายกับเครื่องหมายการค้าของบุคคลอื่นอย่างสับสนไม่สามารถจดทะเบียนเป็นเครื่องหมายการค้าที่เกี่ยวข้องกับสินค้าที่เป็นเนื้อเดียวกันได้
ตามวรรค 3 ของมาตรา 1484 ของประมวลกฎหมาย ไม่มีใครมีสิทธิ์ใช้โดยไม่ได้รับอนุญาตจากเจ้าของเครื่องหมายการค้า เครื่องหมายที่คล้ายกับเครื่องหมายของเขาที่เกี่ยวข้องกับสินค้าสำหรับการกำหนดเป็นรายบุคคลที่เครื่องหมายการค้าได้รับการจดทะเบียน หรือสำหรับสินค้าที่เป็นเนื้อเดียวกัน หากอาจเกิดความสับสนจากการใช้งาน ดังนั้น กฎหมายจึงไม่อนุญาตให้มีความเป็นไปได้ในการทำให้สินค้าที่เป็นเนื้อเดียวกันเป็นรายบุคคลจากผู้ผลิตหลายรายที่มีเครื่องหมายการค้าเดียวกัน (เหมือนกัน) หรือคล้ายกันอย่างสับสน
เพื่อสร้างความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้า คุณลักษณะดังกล่าวจะถูกนำมาพิจารณาเป็น: - ประเภท (ชนิด) ของสินค้า; - คุณสมบัติผู้บริโภคของสินค้า
วัตถุประสงค์การใช้งานของสินค้า (ขอบเขตและวัตถุประสงค์ในการใช้งาน) - ประเภทของวัสดุที่ใช้ทำสินค้า - ความสามารถในการแลกเปลี่ยนและการเติมเต็มของสินค้า; - เงื่อนไขสำหรับการขายสินค้า (สถานที่ขายทั่วไป การดำเนินการตามเส้นทางการขาย - ส่วนใหญ่ผ่านการขายปลีกหรือขายส่ง) - วงกลมของผู้บริโภคสินค้า - วิธีการใช้สินค้าที่โดดเด่นหรือแบบดั้งเดิม - ระยะเวลา / การใช้สินค้าในระยะสั้น - ต้นทุนสินค้า (แพงหรือไม่แพง);
สัญญาณอื่น ๆ
จากผลการวิเคราะห์คุณลักษณะที่ระบุไว้ การตรวจสอบอาจได้ข้อสรุปเกี่ยวกับความเป็นเนื้อเดียวกันหรือความไม่เหมือนกันของสินค้า หากชื่อที่อ้างสิทธิ์นั้นเหมือนหรือคล้ายกันจนสับสนกับเครื่องหมายการค้าอื่น (อื่น ๆ) ที่เกี่ยวข้องกับสินค้าที่การตรวจสอบระบุว่าเป็นเนื้อเดียวกัน การจดทะเบียนเครื่องหมายการค้าของคุณจะถูกปฏิเสธ
สำหรับสินค้าอุปโภคบริโภค จะใช้วิธีการที่เข้มงวดกว่าเพื่อสร้างความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้ามากกว่าสินค้าอุตสาหกรรม
เมื่อซื้อสินค้าอุปโภคบริโภค สินค้าราคาไม่แพง ความสนใจของผู้บริโภคมักจะลดลง ดังนั้นความเป็นไปได้ของการผสมเครื่องหมายการค้าที่ผู้ผลิตทำเครื่องหมายสินค้าจึงค่อนข้างสูง เมื่อซื้อสินค้าราคาแพง อุปกรณ์ที่ซับซ้อน ตามกฎแล้วผู้ซื้อจะเอาใจใส่มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และโอกาสที่จะเกิดความสับสนจะต่ำกว่าในกรณีที่ซื้อสินค้าในชีวิตประจำวัน
มีความคิดเห็นที่ค่อนข้างแพร่หลายในหมู่ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในด้านการจดทะเบียนเครื่องหมายการค้าว่าสินค้าทั้งหมดที่อยู่ในกลุ่ม Nice Classification หนึ่งจะเป็นเนื้อเดียวกันเสมอ ในขณะที่สินค้าที่จัดอยู่ในประเภทต่างๆ ของ Nice Classification จะไม่เป็นเนื้อเดียวกันเสมอไป สิ่งนี้ยังห่างไกลจากความจริง ไม่เพียงแต่สินค้าที่อยู่ในประเภทต่างๆ ของ Nice Classification เท่านั้นที่สามารถรับรู้ได้ว่าเป็นเนื้อเดียวกัน แม้แต่สินค้าและบริการก็สามารถรับรู้ได้ว่าเป็นเนื้อเดียวกัน และในชั้นเดียวกันอาจมีสินค้าที่ต่างกันได้
ลองพิจารณาตัวอย่างการสร้างความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้าบางอย่าง ตัวอย่างเช่น: - สินค้าประเภท 05 ของ NKTU "น้ำแร่สำหรับวัตถุประสงค์ทางการแพทย์" สามารถจำแนกได้ว่าเป็นสินค้าเนื้อเดียวกันของประเภท 32 ของ NKTU - "น้ำแร่ (เครื่องดื่ม)" ของ รุ่นที่ 32 ของ NKTU; - "ผลิตภัณฑ์อาหารสำหรับเด็ก" ที่อยู่ในประเภท 05 สามารถรับรู้ได้ว่าเป็นสินค้าที่เป็นเนื้อเดียวกันของประเภท 29 ของการจัดประเภท Nice - "ผลิตภัณฑ์นม" และสินค้าประเภท 30 - "ซีเรียลที่ทำจากนม"
จากตัวอย่างเมื่อสินค้าและบริการสามารถรับรู้ได้ว่าเป็นเนื้อเดียวกัน สามารถระบุสิ่งต่อไปนี้: - ผลิตภัณฑ์ "โปรแกรมคอมพิวเตอร์" ที่จัดอยู่ในประเภทที่ 09 ของการจัดประเภท Nice สามารถรับรู้ได้ว่าเป็นบริการที่เป็นเนื้อเดียวกันซึ่งมีอยู่ในรายการบริการของประเภทที่ 42 ของ การจำแนกประเภทที่ดี - "การเขียนโปรแกรมสำหรับคอมพิวเตอร์" ; - "เสื้อผ้า" สินค้าที่จัดอยู่ในประเภทที่ 25 ของ Nice Classification เป็นเนื้อเดียวกันกับบริการของประเภทที่ 40 - "การตัดเย็บ" - สินค้าและบริการที่เกี่ยวข้องกับสินค้าเหล่านี้มักจะรับรู้เป็นเนื้อเดียวกัน ตัวอย่างเช่น สินค้าประเภท "รถยนต์" ประเภท 12 และบริการประเภท 37 - "การซ่อมแซมและบำรุงรักษารถยนต์"
ยิ่งมีความคล้ายคลึงกันของการกำหนดภายใต้การพิจารณามากเท่าใด โอกาสที่ผู้บริโภคจะสับสนก็จะยิ่งสูงขึ้นตามลำดับ ยิ่งสินค้าหลากหลายประเภทที่การตรวจสอบจะถือว่าเป็นเนื้อเดียวกันก็จะยิ่งกว้างขึ้น
เพื่อดำเนินการค้นหาเครื่องหมายการค้าที่เหมือนกันและคล้ายกัน และกำหนดความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้า คำแนะนำระเบียบวิธีของ Rospatent ให้รายการประเภทที่เกี่ยวข้องโดยประมาณ
ตารางที่ 6 - รายชื่อคลาสที่เกี่ยวข้อง
จากตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงวิธีการประเมินความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้าที่ดูเหมือนจะไม่เป็นเนื้อเดียวกันในแวบแรก เราสามารถอ้างถึงมติของศาลอนุญาโตตุลาการสูงสุดของสหพันธรัฐรัสเซียเกี่ยวกับเครื่องหมายการค้า "AMRO NEVSKOE" ในที่สุด การพิจารณาคดีนี้ได้ยุติข้อพิพาทระหว่าง Vena OJSC ซึ่งเป็นเจ้าของสิทธิ์ในเครื่องหมายการค้า NEVSKOE ภายใต้ใบรับรอง N 189158 โดยมีลำดับความสำคัญวันที่ 04/07/1998 สำหรับสินค้าประเภท 21, 32 (รวมถึงเบียร์), 33 ( เครื่องดื่มแอลกอฮอล์) , 42 (จัดหาอาหารและเครื่องดื่ม) ของ NKTU และ Black Jack-1 LLC ซึ่งเป็นเจ้าของเครื่องหมายการค้ารวมกับคำว่า "AMRO NEVSKOE" ตามใบรับรอง N 241119 พร้อมวันที่จัดลำดับความสำคัญในภายหลัง (05.02 .2001) สำหรับสินค้าจำพวกที่ 29 (ถั่วลิสงแปรรูป กุ้ง อัลมอนด์แปรรูป ถั่วแปรรูป มันเส้น ปลา ปลาเค็ม ปลาแห้ง ปลาหมึกแปรรูป ปลาหมึกแห้ง) และจำพวกที่ 30 ของ Nice Classification
The Vienna Society ยื่นคัดค้านการจดทะเบียนเครื่องหมายการค้า "AMRO NEVSKOE" กับ Patent Chamber โดยระบุว่าชื่อที่มีข้อพิพาทนั้นคล้ายกับเครื่องหมายการค้าของผู้ยื่นคำขออย่างสับสนและทำให้ผู้บริโภคเข้าใจผิดเกี่ยวกับผู้ผลิตสินค้าหรือบุคคลที่ ทำให้มั่นใจในการปรากฏตัวในตลาด ดังนั้นการจดทะเบียนเครื่องหมายการค้าดังกล่าวจึงขัดต่อข้อกำหนดของวรรค 3
มาตรา 6 และวรรค 1 ของมาตรา 7 ของกฎหมายเครื่องหมายการค้า (ณ วันที่เกิดข้อพิพาท กฎหมายเครื่องหมายการค้ามีผลบังคับใช้)
รัฐสภาของศาลอนุญาโตตุลาการสูงสุดของสหพันธรัฐรัสเซียยุติข้อพิพาทนี้โดยสังเกตว่า:
“เนื่องจากในกรณีนี้มีการชนกันของเครื่องหมายการค้าสองเครื่องหมายที่ไม่เหมือนกัน แต่จดทะเบียนในส่วนที่เกี่ยวกับสินค้าและบริการที่ไม่เหมือนกัน เพื่อปกป้องเครื่องหมายการค้าแรก ความคล้ายคลึงกันกับเครื่องหมายในภายหลังและการคุกคาม ความสับสนกับเครื่องหมายนี้จะต้องได้รับการจัดตั้งขึ้นโดยศาล
ควรตระหนักว่ามีความเสี่ยงที่จะเกิดความสับสนหากมีการมองว่าเครื่องหมายการค้าหนึ่งเป็นเครื่องหมายการค้าอื่น หรือหากผู้บริโภคเข้าใจว่าไม่ใช่เครื่องหมายการค้าเดียวกันแต่เชื่อว่าเครื่องหมายการค้าทั้งสองเป็นขององค์กรเดียวกัน ภัยคุกคามดังกล่าวขึ้นอยู่กับหลายสถานการณ์: ประการแรก ความแตกต่างของสัญลักษณ์ที่มีลำดับความสำคัญก่อนหน้า; ประการที่สองจากความคล้ายคลึงกันของสัญญาณที่เป็นปฏิปักษ์ ประการที่สาม จากการประเมินความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้าและบริการที่ป้ายระบุ
เมื่อเปรียบเทียบชื่อ "NEVSKOE" และ "AMRO NEVSKOE" ศาลชั้นต้นได้ดำเนินการอย่างถูกต้องเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าเครื่องหมายการค้าแรกที่เกี่ยวข้องกับเบียร์มีความสามารถพิเศษที่โดดเด่น นี่เป็นหนึ่งในแบรนด์เบียร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในรัสเซียโดยมีส่วนแบ่งการตลาดและการยอมรับในหมู่ผู้บริโภคค่อนข้างมาก ดังนั้นความจริงที่ว่าเครื่องหมายการค้า "NEVSKOE" ที่สร้างขึ้นจากคำว่า "Neva" นั้นเป็นอนุพันธ์ไม่ใช่ของดั้งเดิมจึงไม่มีความสำคัญอย่างยิ่ง อันเป็นผลมาจากการใช้ในตลาดเป็นเวลาหลายปี (ตั้งแต่ปี 1998) เครื่องหมายการค้านี้ได้รับความแตกต่างเพียงพอเกี่ยวกับเบียร์ การเสริมสร้างความสามารถที่โดดเด่นนั้นได้รับอิทธิพลจากการมีอยู่ของชุดเครื่องหมายการค้าที่มีองค์ประกอบทางวาจาที่ระบุในสังคม "เวียนนา" การกำหนด "NEVSKOE" นั้นรวมอยู่ในเครื่องหมายการค้าของ บริษัท และครองตำแหน่งที่โดดเด่น ตามที่ศาลชั้นต้นระบุไว้อย่างถูกต้อง การรับรู้องค์ประกอบที่มีชื่อเป็นองค์ประกอบหลักนั้นเกิดจากการที่องค์ประกอบอื่น “AMRO” ไม่เกี่ยวข้องกับคำที่มีความหมายใดๆ โดยผู้บริโภค
นอกจากนี้ ตามมาตรา 3 และ 4 ของกฎหมายเครื่องหมายการค้า สิทธิในเครื่องหมายการค้าจำกัดเฉพาะสินค้าและบริการที่ระบุในใบรับรอง แต่การคุ้มครองนั้นไม่เพียงขยายไปถึงวัตถุที่กำหนด แต่ยังรวมถึงวัตถุที่เป็นเนื้อเดียวกันด้วย ระบุไว้ในหัวข้อการป้องกัน ความจริงแล้ว ความเป็นเนื้อเดียวกันได้รับการยอมรับว่าสินค้านั้น ด้วยเหตุผลของลักษณะหรือวัตถุประสงค์ของสินค้านั้น ผู้บริโภคสามารถระบุแหล่งที่มาเดียวกันได้
เมื่อสร้างความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้า ควรคำนึงถึงสถานการณ์ต่อไปนี้: ประเภท (ประเภท) ของสินค้า คุณสมบัติของผู้บริโภคและวัตถุประสงค์การใช้งาน (ขอบเขตและวัตถุประสงค์ในการใช้งาน) ประเภทของวัสดุที่ใช้ทำ หรือความสามารถในการแลกเปลี่ยนของสินค้า เงื่อนไขการขาย (รวมถึงสถานที่ขายทั่วไป การขายผ่านเครือข่ายค้าปลีกหรือค้าส่ง) วงกลมของผู้บริโภค วิธีการใช้สินค้าแบบดั้งเดิมหรือแบบหลัก
เมื่อตรวจสอบความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้า - เบียร์ (ประเภท 32) บริการอาหารและเครื่องดื่ม (ประเภท 42) และผลิตภัณฑ์อาหารที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ซึ่งรวมอยู่ในประเภท 29 ของ Nice Classification ศาลชั้นต้นได้ข้อสรุปที่ถูกต้องว่าการใช้แบบดั้งเดิม ของอาหารว่างเบียร์เหล่านี้เงื่อนไขการขาย (การขายร่วมกันของเบียร์และของว่างเบียร์) และกลุ่มผู้บริโภคทั่วไปสำหรับพวกเขาเป็นพยานถึงความเป็นเนื้อเดียวกันของสินค้าและบริการที่เปรียบเทียบ
นอกจากนี้ การรับรู้ที่พัฒนาขึ้นในสังคมเกี่ยวกับความเข้ากันได้ของสินค้า เช่น เบียร์และของขบเคี้ยวเบียร์ในการใช้งานนั้น บ่งชี้ถึงการรับรู้ทั่วไป (แบบองค์รวม) โดยกลุ่มผู้บริโภคที่มีนัยสำคัญ เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่แสดงในตารางที่ 7
ตารางที่ 7 - เมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบคู่
เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่จะสมมาตรแบบผกผัน เส้นทแยงมุมประกอบด้วยหนึ่ง องค์ประกอบของเมทริกซ์ a t y ถูกกำหนดในระดับความสำคัญสัมพัทธ์
ถ้าองค์ประกอบ A t เกินองค์ประกอบ Ау ให้ป้อนเลขจำนวนเต็มในแถว i คอลัมน์ j และป้อนเลขกลับในแถว j คอลัมน์ i
ปัญหาหลักของการกรอกเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่คือเพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินมีการถ่ายทอด
ถ้า E ± > E 2 และ E 2 > E 3 แต่ประมาณ E< Е 3 то суждения не транзитивны, матрица не согласована [ 2 0 ].
การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ความสำคัญขององค์ประกอบโดยเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบคู่:
ดัชนีความสอดคล้อง:
ค่าลักษณะเฉพาะสูงสุดของเมทริกซ์อยู่ที่ไหน
n - ขนาดเมทริกซ์ (จำนวนองค์ประกอบที่เปรียบเทียบ)
อัตราส่วนความสอดคล้อง: OS=IS/K
ค่าความสอดคล้องเฉลี่ยของเมทริกซ์แบบสุ่ม:
|
ขนาดเมทริกซ์ |
||||||||||
เกณฑ์ความสอดคล้องของเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบคู่: О С<0,1 -02 Если ОС>0.1 - เมทริกซ์ไม่สอดคล้องกัน [21]
1.3 ข้อดีและข้อเสียของวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่
ข้อดีหลักของวิธีนี้มีดังนี้
อนุญาตให้วัดความสำคัญของตัวบ่งชี้ที่เปลี่ยนแปลงไม่สม่ำเสมอ ซึ่งจำเป็นมากสำหรับการแก้ปัญหาทางเศรษฐกิจในทางปฏิบัติส่วนใหญ่
ผู้เชี่ยวชาญในกระบวนการวิเคราะห์ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่ตัวบ่งชี้ทั้งหมดในคราวเดียว แต่มีเพียงสองตัวเท่านั้นเมื่อเปรียบเทียบกันในแต่ละช่วงเวลาซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานและปรับปรุงคุณภาพ - คุณสามารถเปรียบเทียบตัวบ่งชี้แต่ละตัวกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ จำนวนมากซึ่งจะเพิ่มความแม่นยำของการประเมินและเปิดโอกาสในการศึกษาคุณภาพของแง่มุมต่าง ๆ ของเป้าหมายการศึกษามากกว่าเมื่อใช้วิธีอื่น
เป็นไปได้ที่จะได้รับการประเมินโดยเฉลี่ยของตัวบ่งชี้ที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญแต่ละคน แต่ยังรวมถึงความแปรปรวนของการประเมินนี้ ซึ่งทำให้สามารถดำเนินการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์และทางคณิตศาสตร์ที่ลึกขึ้นได้ในอนาคต
วิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการทดสอบการจำแนกประเภทที่มีอยู่ เนื่องจากเป็นการเปรียบเทียบตัวอย่างผลิตภัณฑ์เพียงสองตัวอย่างเท่านั้น
ข้อดีของการเปรียบเทียบแบบคู่ต่อการจัดอันดับคือทำให้ตัดสินได้ง่ายกว่า เนื่องจากผู้บังคับบัญชาต้องการเปรียบเทียบคนสองคนต่อครั้งเท่านั้น ข้อได้เปรียบที่สอง
โดยเปิดโอกาสให้คนที่มีความสามารถเหมือนกันอยู่ในระดับเดียวกัน
วิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่ทำให้สามารถวิเคราะห์ความสอดคล้องของความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญในเชิงสถิติอย่างเข้มงวดและมีหลักฐานเชิงสถิติ เพื่อระบุว่าการประมาณการที่ได้รับนั้นเป็นแบบสุ่มหรือไม่ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าขั้นตอนของวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่นั้นซับซ้อนกว่าวิธีการจัดอันดับอย่างง่าย แต่ง่ายกว่าวิธีการเปรียบเทียบตามลำดับ
วิธีนี้ง่ายมากและช่วยให้คุณสำรวจวัตถุจำนวนมากขึ้น (เช่น เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการจัดอันดับ) และมีความแม่นยำมากขึ้น
ข้อเสียคือคุณจำเป็นต้องทำการเปรียบเทียบแบบคู่จำนวนมาก หากคุณต้องประเมินกลุ่มใหญ่ หัวหน้างานที่มีพนักงาน 60 คนจะต้องทำการเปรียบเทียบ 1,770 ครั้ง! หากทำการเปรียบเทียบโดยใช้พารามิเตอร์ห้าตัวแยกกัน จำนวนของการเปรียบเทียบที่จับคู่จะเพิ่มขึ้นห้าครั้ง โดยปกติ วิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่จะใช้ในสองกรณี: เมื่อประเมินกลุ่มย่อย หรือเมื่อประเมินพารามิเตอร์เพียงตัวเดียว - ประสิทธิภาพโดยรวมของกิจกรรมการผลิต
ข้อเสียอย่างหนึ่งของการเปรียบเทียบแบบคู่เป็นวิธีการทดลองคือการเปรียบเทียบสิ่งเร้า n จำเป็นต้องมีการตัดสิน (n - 1) x (n/2) ตัวอย่างเช่น สำหรับสิ่งเร้า 10 รายการ จำเป็นต้องมีการตัดสิน 45 รายการ และถ้าเราต้องการปรับขนาดสิ่งเร้า 50 รายการ เราจะต้องใช้การตัดสิน 1225 รายการ
ข้อเสียเปรียบหลักของวิธีเปรียบเทียบแบบจับคู่คือไม่มีการพัฒนาซอฟต์แวร์สำเร็จรูป
ในการใช้วิธีนี้ คุณจะต้องสั่งให้พนักงานที่มีความสามารถของบริษัทพัฒนาโปรแกรมพิเศษหรือสั่งซื้อจากนักพัฒนาบุคคลที่สาม นอกจากนี้ แม้ว่าจะไม่มีโซลูชันการประเมินมูลค่าทางธุรกิจที่พิสูจน์แล้วโดยอิงจากการเปรียบเทียบแบบคู่เพียงอย่างเดียว แต่เป็นผลิตภัณฑ์กึ่งสำเร็จรูปทางคณิตศาสตร์มากกว่าที่ทำหน้าที่สร้างเครื่องมือปรับขนาด นอกจากนี้ขั้นตอนการทดสอบนั้นดูค่อนข้างซ้ำซากจำเจซึ่งส่งผลต่อความเป็นกลางของผลการวิจัย และคุณภาพของผลลัพธ์โดยตรงขึ้นอยู่กับจำนวนของการประเมินและตัวบ่งชี้ที่กำลังประเมิน ตลอดจนการเลือกคู่ที่ถูกต้องและการตีความที่ชัดเจน
ตามกฎแล้ว จะถือว่าวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ดีกว่าการจัดอันดับโดยตรง มุมมองนี้ไม่ถูกต้องทั้งหมด และนี่คือเหตุผล
การเลือกวิธีการจะพิจารณาจากสถานการณ์การวิจัย วัตถุประสงค์ของการศึกษาเสมอ โดยธรรมชาติแล้วหากเป็นไปได้ที่จะกำหนดพื้นฐานของการจัดอันดับอย่างชัดเจนวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่จะให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมและควรเลือกวิธีนี้ แต่มีบางสถานการณ์ที่เป็นไปไม่ได้และไม่จำเป็นอย่างยิ่งที่จะมีพื้นฐานในการจัดอันดับที่เข้าใจได้อย่างชัดเจน
ข้อเสียของวิธีนี้คือการเพิ่มความซับซ้อนของขั้นตอนโดยเพิ่มจำนวนวัตถุ: ด้วยวัตถุ 12-15 ชิ้นแล้วขั้นตอนจะลำบาก นอกจากนี้ บางครั้งคู่ของวัตถุที่แตกต่างกันจะถูกเปรียบเทียบโดยผู้ตอบตามเกณฑ์ที่แตกต่างกัน ซึ่งนำไปสู่การตั้งค่าที่ไม่สื่อความหมาย วิธีการนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ
การทดสอบเป็นวิธีทั่วไปในการทดสอบความรู้ วิธีนี้มีประโยชน์เพราะสามารถดำเนินการจากระยะไกล (ซึ่งสะดวกด้วยการกระจายบุคลากรในอาณาเขตสูง) รวมถึงเพราะมันใช้เวลาไม่นานและจัดการได้ค่อนข้างง่าย ข้อจำกัดหลักของการทดสอบคือความถูกต้องต่ำในการประเมินความสามารถที่สำคัญหลายอย่าง เป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติที่จะประเมินความสามารถที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับความรู้ (การสื่อสารเพื่อโน้มน้าวใจ การจัดการทีม ฯลฯ) โดยใช้การทดสอบ นอกจากนี้ การพัฒนาแบบทดสอบที่ปรับให้เหมาะกับกิจกรรมเฉพาะของธนาคารนั้นเป็นกระบวนการที่ยากและมีค่าใช้จ่ายสูง ข้อเสียอีกประการหนึ่งของการทดสอบคือความเสี่ยงสูงที่ทั้งผู้ประเมินเองและฝ่ายบริหารจะปฏิเสธผลการประเมิน
2 แก้ปัญหาการเลือกช่วงของสินค้าที่เหมาะสมตามวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่
พิจารณาขั้นตอนการรับผงซักฟอกดังต่อไปนี้
ให้เราอธิบายวิธีการหนึ่งในการให้เนื้อหาเชิงปริมาณในการเปรียบเทียบวัตถุ การกระทำ หรือสถานการณ์จริง และสร้างตารางการเปรียบเทียบที่สอดคล้องกัน
ในการเลือกผงซักฟอกคุณภาพสูงและราคาไม่แพง เราจะทำการเปรียบเทียบแบบคู่ สำหรับการเปรียบเทียบ เราต้องการระดับความสำคัญสัมพัทธ์
ตารางที่ 1 - ระดับความสำคัญสัมพัทธ์.
|
ความเข้ม ญาติ ความสำคัญ |
คำนิยาม |
คำอธิบาย |
|
หาที่เปรียบมิได้ |
ผู้เชี่ยวชาญพบว่าเป็นการยากที่จะเปรียบเทียบ |
|
|
ความสำคัญเท่าเทียมกัน |
การมีส่วนร่วมอย่างเท่าเทียมกันของสองกิจกรรมสู่เป้าหมาย |
|
|
ความเหนือกว่าในระดับปานกลางของอีกสิ่งหนึ่ง |
ประสบการณ์และการตัดสินทำให้กิจกรรมหนึ่งได้เปรียบกิจกรรมอื่นเล็กน้อย |
|
|
ความเหนือกว่าอย่างมากหรือแข็งแกร่ง |
ประสบการณ์และการตัดสินสนับสนุนกิจกรรมหนึ่งอย่างมาก |
|
|
สำคัญ ความเหนือกว่า |
หนึ่งในกิจกรรมนั้นได้รับความเหนือกว่าอย่างมากจนมีความสำคัญในทางปฏิบัติ |
เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบจับคู่ถูกสร้างขึ้นตามกฎต่อไปนี้:
หาก Myth และ Tide มีความสำคัญเท่ากัน เราจะใส่หมายเลข 1 ในตำแหน่ง (Myth, Tide) ของตารางเปรียบเทียบ
หาก Myth มีความสำคัญมากกว่า Tide เล็กน้อย - หมายเลข 3
หาก Myth สำคัญกว่า Tide - หมายเลข 5
หากตำนานสำคัญกว่ากระแสน้ำอย่างชัดเจน - หมายเลข 7
หาก Myth มีความสำคัญเหนือกว่า Tide อย่างมาก หมายเลขคือ 9
ตัวเลข 2, 4, 6 และ 8 ใช้เพื่ออำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนระหว่างคะแนนที่แตกต่างจากเลขฐานเล็กน้อย
เศษส่วนตรรกยะจะใช้เมื่อต้องการเพิ่มความสอดคล้องของเมทริกซ์ทั้งหมดด้วยการตัดสินจำนวนเล็กน้อย
สมมติว่าโดยการเปรียบเทียบผงซักฟอก 1, 2, 3 และ 4 เราได้ตารางเปรียบเทียบที่นำไปสู่เมทริกซ์สมมาตรผกผัน
เมทริกซ์ A เรียกว่าสมมาตรแบบผกผัน ถ้าสำหรับ i และ k ใดๆ ความสัมพันธ์ต่อไปนี้เป็นจริง:
อากิ = 1 / ไอค(1)
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จากนี้ จะได้ว่า ai = 1
เมทริกซ์ A ถูกเรียกว่าสอดคล้องกัน ถ้าสำหรับ i, k และ l ใด ๆ ที่มีความเท่าเทียมกันเกิดขึ้น:
aik* aki = เจ็บป่วย (2)
ดังนั้นเมทริกซ์การเปรียบเทียบในอุดมคติจึงสมมาตรผกผันและสอดคล้องกัน
การยืนยันต่อไปนี้เป็นความจริง
ทฤษฎีบท. เมทริกซ์สมมาตรผกผันที่เป็นบวกจะสอดคล้องกันก็ต่อเมื่อลำดับของเมทริกซ์และค่าลักษณะเฉพาะที่ใหญ่ที่สุดเท่ากัน [29]
ตารางที่ 2- เมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่
ให้เราอธิบายวิธีการต่างๆ สำหรับการคำนวณโดยประมาณของคอลัมน์ที่เหมาะสม
วิธีที่ 1:
1) รวมองค์ประกอบของแต่ละแถวและเขียนผลลัพธ์ในคอลัมน์
2) เพิ่มองค์ประกอบทั้งหมดของคอลัมน์ที่พบ
3) แบ่งแต่ละองค์ประกอบของคอลัมน์นี้ด้วยจำนวนผลลัพธ์
วิธีที่ 2:
1) รวมองค์ประกอบของแต่ละคอลัมน์และเขียนผลลัพธ์ในคอลัมน์
2) เราแทนที่แต่ละองค์ประกอบของคอลัมน์ที่สร้างขึ้นด้วยการผกผัน
3) เพิ่มองค์ประกอบของคอลัมน์จากส่วนกลับ
วิธีที่ 3:
1) รวมองค์ประกอบของแต่ละคอลัมน์
2) แบ่งองค์ประกอบของแต่ละคอลัมน์ด้วยผลรวม
3) เพิ่มองค์ประกอบของแต่ละแถวของเมทริกซ์ผลลัพธ์
4) เขียนผลลัพธ์ในคอลัมน์
5) เราแบ่งแต่ละองค์ประกอบของคอลัมน์สุดท้ายตามลำดับของเมทริกซ์ดั้งเดิม n
วิธีที่ 4:
1) คูณองค์ประกอบของแต่ละแถวและเขียนผลลัพธ์ในคอลัมน์
2) เราแยกรากของระดับที่ n จากแต่ละองค์ประกอบของคอลัมน์ที่พบ
3) เพิ่มองค์ประกอบของคอลัมน์นี้
4) แบ่งแต่ละองค์ประกอบเหล่านี้ด้วยจำนวนผลลัพธ์
แต่ละวิธีในสี่วิธีนี้ เมื่อนำไปใช้กับเมทริกซ์ในอุดมคติ จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แน่นอนเหมือนกัน ใช้วิธีใดวิธีหนึ่งสำหรับการคำนวณองค์ประกอบลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์นี้โดยประมาณ (สำหรับความชัดเจน วิธีที่สอง) เราพบทั้งคอลัมน์ลักษณะเฉพาะและค่าลักษณะเฉพาะ และ IS:
ผลรวมขององค์ประกอบทั้งหมดของคอลัมน์ที่ได้รับ (เรียกว่าคอลัมน์ลำดับความสำคัญ) เท่ากับ 1 ช่วยให้คุณสรุปการวิเคราะห์ตารางเปรียบเทียบ: ในบรรดาองค์ประกอบที่เปรียบเทียบ 1
2, 3 และ 4 Myth (68%) มีลำดับความสำคัญสูงสุด รองลงมาคือ Tide (16%)
Dosia (9%) และ Ariel (6%) ตามลำดับ
บทสรุป
พลวัตและความแปลกใหม่ของงานเศรษฐกิจสมัยใหม่ ความเป็นไปได้ของการเกิดปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อประสิทธิผลของการตัดสินใจ ทำให้การตัดสินใจเหล่านี้ต้องดำเนินการอย่างรวดเร็วและในขณะเดียวกันก็ต้องได้รับการพิสูจน์อย่างดี ประสบการณ์ สัญชาตญาณ มุมมอง รวมกับข้อมูล ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญเลือกเป้าหมายและทิศทางการพัฒนาที่สำคัญที่สุดได้แม่นยำยิ่งขึ้น ค้นหาตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ ทางเทคนิค และทางเศรษฐกิจและสังคมที่ซับซ้อนในสภาวะที่ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับ แก้ปัญหาที่คล้ายกันในอดีต
การใช้วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ช่วยกำหนดขั้นตอนการรวบรวมสรุปและวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญอย่างเป็นทางการเพื่อแปลงเป็นรูปแบบที่สะดวกที่สุดสำหรับการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
แต่ควรสังเกตว่าวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่ไม่สามารถแทนที่การตัดสินใจด้านการบริหารหรือการวางแผนได้ แต่จะอนุญาตให้คุณเติมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการเตรียมการและการยอมรับการตัดสินใจดังกล่าวเท่านั้น
การใช้การเปรียบเทียบแบบจับคู่อย่างแพร่หลายนั้นมีเหตุผลเฉพาะในกรณีที่ไม่สามารถใช้วิธีการที่แม่นยำกว่านี้ในการวิเคราะห์อนาคตได้
วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ได้รับการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ทิศทางหลักของการพัฒนานี้ถูกกำหนดโดยปัจจัยหลายประการ ซึ่งหนึ่งในนั้นสามารถชี้ให้เห็นถึงความปรารถนาที่จะขยายขอบเขต เพิ่มระดับของการใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์ และยังหาวิธีที่จะกำจัดข้อบกพร่องที่เกิดขึ้นใหม่
แม้จะมีความคืบหน้าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาในการพัฒนาและการใช้วิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่ในทางปฏิบัติ แต่ก็ยังมีปัญหาและความท้าทายมากมายที่ต้องมีการวิจัยระเบียบวิธีเพิ่มเติมและการตรวจสอบเชิงปฏิบัติ
จำเป็นต้องปรับปรุงระบบการคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญ เพิ่มความน่าเชื่อถือของลักษณะความคิดเห็นของกลุ่ม พัฒนาวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของการเปรียบเทียบ และศึกษาสาเหตุที่ซ่อนอยู่ซึ่งลดความน่าเชื่อถือของการเปรียบเทียบแบบคู่
อย่างไรก็ตาม แม้กระทั่งทุกวันนี้ การเปรียบเทียบแบบจับคู่ร่วมกับวิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติอื่นๆ เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการปรับปรุงการจัดการในทุกระดับ
เมื่อแก้ปัญหาในการเลือกช่วงของสินค้าที่เหมาะสม เราสามารถสรุปได้ดังต่อไปนี้: เมื่อซื้อผงซักฟอก เราจะเปรียบเทียบพวกเขาก่อน จากนั้นตามระดับความสำคัญสัมพัทธ์ เราเลือกสิ่งที่ดีที่สุด ซึ่งกลายเป็น ผงตำนาน. ผงชนิดนี้มีคุณภาพสูงสุด ราคาไม่แพง และเป็นที่ต้องการของผู้ซื้อในตลาดด้วย
มาตราส่วนความสัมพันธ์ถูกใช้เพื่อสร้างความสำคัญสัมพัทธ์ขององค์ประกอบลำดับชั้น มาตราส่วนนี้ช่วยให้ผู้ตัดสินใจสามารถกำหนดตัวเลขที่แน่นอนให้กับระดับความชอบของวัตถุหนึ่งที่ถูกเปรียบเทียบมากกว่าอีกวัตถุหนึ่ง (ตารางที่ 2)
ตารางที่ 2. มาตราส่วนอัตราส่วน
|
ระดับความสำคัญ |
คำนิยาม |
คำอธิบาย |
|
ความสำคัญเท่าเทียมกัน |
การกระทำสองอย่างมีส่วนทำให้บรรลุเป้าหมายเท่าๆ กัน |
|
|
ความเด่นบางประการของความสำคัญของการกระทำหนึ่งมากกว่าอีกการกระทำหนึ่ง |
มีข้อควรพิจารณาในการเลือกการกระทำอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่การพิจารณาเหล่านี้ยังไม่น่าเชื่อถือเพียงพอ |
|
|
มีนัยสำคัญหรือสำคัญอย่างยิ่ง |
มีข้อมูลที่เชื่อถือได้หรือการตัดสินเชิงตรรกะเพื่อแสดงความพึงพอใจต่อการกระทำอย่างใดอย่างหนึ่ง |
|
|
ความสำคัญที่ชัดเจนหรือแข็งแกร่งมาก |
หลักฐานที่น่าเชื่อถือสนับสนุนการกระทำหนึ่งมากกว่าอีกการกระทำหนึ่ง |
|
|
ความสำคัญอย่างยิ่ง |
หลักฐานของการเลือกการกระทำอย่างใดอย่างหนึ่งมากกว่าอีกสิ่งหนึ่งนั้นเป็นสิ่งที่น่าสนใจอย่างยิ่ง |
|
|
ค่ากลางระหว่างสองคำตัดสินที่อยู่ใกล้เคียง |
สถานการณ์ที่ต้องการวิธีการประนีประนอม |
|
|
ส่วนกลับของปริมาณข้างต้น |
ถ้าการกระทำ i เมื่อเทียบกับการกระทำ j ได้รับหนึ่งในจำนวนที่กำหนดไว้ข้างต้น ดังนั้นการกระทำ j เมื่อเปรียบเทียบกับการกระทำ i จะได้รับการกำหนดค่าผกผัน |
หากความสอดคล้องถูกตั้งสมมติฐานเมื่อได้รับค่าตัวเลข N เพื่อสร้างเมทริกซ์ |
เมื่อใช้มาตราส่วนนี้ ผู้ตัดสินใจเปรียบเทียบวัตถุสองอย่างในแง่ของการบรรลุเป้าหมายที่อยู่ในระดับที่สูงกว่าของลำดับชั้น ต้องใส่ตัวเลขในช่วงตั้งแต่ 1 ถึง 9 หรือค่าตรงข้าม
ในการทำเช่นนี้องค์ประกอบสองประเภทจะแตกต่างกันในลำดับชั้น: องค์ประกอบ - พาเรนต์และองค์ประกอบ - ผู้สืบทอด องค์ประกอบ - ผู้สืบทอดทำหน้าที่ในองค์ประกอบที่สอดคล้องกันของลำดับชั้นที่สูงกว่าซึ่งสัมพันธ์กับองค์ประกอบแรก - ผู้ปกครอง เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบจับคู่ถูกสร้างขึ้นสำหรับองค์ประกอบทั้งหมด - ลูกหลานที่เกี่ยวข้องกับพาเรนต์เฉพาะ การเปรียบเทียบแบบคู่จะทำในแง่ของการครอบงำขององค์ประกอบหนึ่งเหนืออีกองค์ประกอบหนึ่งตามอัตราส่วน
หากองค์ประกอบ E 1 ครอบงำองค์ประกอบ E 2 ดังนั้นเซลล์ของเมทริกซ์ที่สอดคล้องกับแถว E 1 และคอลัมน์ E 2 จะเต็มไปด้วยจำนวนเต็ม และเซลล์ที่สอดคล้องกับแถว E 2 และคอลัมน์ E 1 จะเต็มไปด้วยสิ่งที่ตรงกันข้าม
เมื่อทำการเปรียบเทียบแบบจับคู่ เราควรตอบคำถามว่าองค์ประกอบใดในสององค์ประกอบที่เปรียบเทียบกันมีความสำคัญมากกว่าหรือมีผลกระทบมากกว่า สิ่งใดมีแนวโน้มมากกว่าและสิ่งใดดีกว่ากัน
เมื่อเปรียบเทียบเกณฑ์ มักจะถามว่าเกณฑ์ใดมีความสำคัญมากกว่ากัน เมื่อเปรียบเทียบทางเลือกที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์ - ทางเลือกใดดีกว่าหรือมีโอกาสมากกว่า
พิจารณากระบวนการสร้างเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบคู่ในตัวอย่าง
ตัวอย่าง. ทำการวิเคราะห์ผู้ให้บริการสำหรับความต้องการจากมุมมองของบุคคลใดบุคคลหนึ่ง บุคคลนี้ได้รับคำแนะนำจากคุณสมบัติอิสระห้าประการ (เราจะถือว่าเป็นเช่นนั้น): ภาษี, ความเร็วเครือข่าย, ความพร้อมใช้งานของเครือข่าย, ความสะดวกในการชำระเงิน, บริการเพิ่มเติม บุคคลพิจารณาบริษัทต่อไปนี้: Comstar, Zebra Telecom, ROL และ MTU เพื่อเป็นทางเลือก
รูปแบบลำดับชั้นสามารถแสดงได้ดังนี้ (รูปที่ 5):
ความพึงพอใจของผู้ให้บริการ
ความเร็ว
ความพร้อมใช้งาน
ข้าว. 5. แผนภาพลำดับชั้นของปัญหาการเลือกผู้ให้บริการ
หลังจากสร้างลำดับชั้นแล้ว จะมีการสร้างเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่ เมื่อเปรียบเทียบองค์ประกอบที่อยู่ในลำดับชั้นเดียวกัน ผู้ตัดสินใจจะแสดงความคิดเห็นโดยใช้หนึ่งในคำจำกัดความที่กำหนดในตารางที่ 2 ตัวเลขที่เกี่ยวข้องจะถูกป้อนลงในเมทริกซ์การเปรียบเทียบ
มาเริ่มสร้างเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่กับเมทริกซ์ "ความพึงพอใจกับผู้ให้บริการ" ซึ่งจะแสดงความสำคัญสัมพัทธ์ของคุณลักษณะเมื่อเลือกบริษัท
เมื่อสร้างเมทริกซ์ คนๆ หนึ่งสงสัยว่าลักษณะใดที่สำคัญที่สุดสำหรับเขาในการเลือกผู้ให้บริการ
เมื่อเปรียบเทียบเกณฑ์ใดๆ กับตัวเอง จะไม่มีคำถามเกี่ยวกับผลกระทบที่เด่นชัดของเกณฑ์ใดเกณฑ์หนึ่ง เช่น ตำแหน่งที่สอดคล้องกันในเมทริกซ์นั้นเต็มไปด้วยตำแหน่งซึ่งสอดคล้องกับระดับความสำคัญของเกณฑ์เดียวกัน (ดูตารางที่ 2 - มาตราส่วนอัตราส่วน)
พิจารณาแถวแรกของเมทริกซ์ ในตำแหน่งที่หนึ่งสอง เมื่อเปรียบเทียบความสำคัญของอัตราภาษีและความเร็ว ผู้ตัดสินใจกำหนดมูลค่าเท่ากับ ซึ่งหมายความว่าความเร็วจะครอบงำโดยการตั้งค่ามากกว่าอัตรา “เมื่อเลือกผู้ให้บริการความเร็ว สำคัญกว่าหลายเท่ามากกว่าภาษี” ผู้มีอำนาจตัดสินใจกล่าว เจ็ดสอดคล้องกับความสำคัญที่ชัดเจนหรือแข็งแกร่งมากของวัตถุเปรียบเทียบหนึ่งเมื่อเปรียบเทียบกับอีกวัตถุหนึ่ง ตามขนาดของความสัมพันธ์
หมายเลขห้าในตำแหน่งที่หนึ่งสามบ่งชี้ว่าภาษีศุลกากรสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจ สำคัญกว่าความพร้อมใช้งานของเครือข่ายในขณะที่จุดตัดของเส้นภาษีและคอลัมน์การชำระเงินสอดคล้องกับกรณีที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจในการชำระเงินสะดวก สำคัญกว่าเล็กน้อยอัตราผู้ให้บริการ
ลำดับชั้นของปัญหาใดๆ ที่อยู่ภายใต้การพิจารณาสามารถระบุได้ผ่านแบบสอบถาม สามารถสังเคราะห์ผลลัพธ์และกรณีสามารถดำเนินต่อไปได้ด้วยความช่วยเหลือของแบบสอบถามเพื่อระบุการตัดสิน
พิจารณาวิธีการรับเมทริกซ์การตัดสินสำหรับเมทริกซ์เดียว วิธีการเดียวกันนี้สามารถใช้กับลำดับชั้นได้ ตัวอย่างเช่น ลองใช้โครงสร้างลำดับชั้นที่แสดงในรูปที่ 6
พนักงานใหม่
การศึกษา
เงินเดือน
เขาเหมาะสมกับทีมหรือไม่?
ข้าว. 6 แผนภาพลำดับชั้นของงานในการเลือกพนักงานใหม่
ให้เรากำหนดค่าของสเกลโดยวางไว้ในแถวจากค่าสุดขีดหนึ่งไปยังค่าเท่ากันแล้วเพิ่มเป็นค่าสุดขีดที่สองอีกครั้ง (ตารางที่ 3) ในคอลัมน์ด้านซ้าย ให้ระบุทางเลือกทั้งหมดที่ต้องเปรียบเทียบในแง่ของความเหนือกว่ากับทางเลือกอื่นๆ ในคอลัมน์ด้านขวา ผู้เชี่ยวชาญควรสังเกตการตัดสินที่แสดงความเหนือกว่าขององค์ประกอบจากคอลัมน์ด้านซ้ายเหนือองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องจากคอลัมน์ด้านขวาซึ่งอยู่ในแถวเดียวกัน หากความเหนือกว่าดังกล่าวเกิดขึ้นจริง ตำแหน่งใดตำแหน่งหนึ่งทางซ้ายของความเสมอภาคจะถูกทำเครื่องหมายไว้ มิฉะนั้นจะมีการทำเครื่องหมายความเท่าเทียมกันหรือตำแหน่งบางอย่างทางด้านขวา
ตารางที่ 3 การเปรียบเทียบทางเลือกที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์ "การศึกษา"
|
แน่นอน |
แข็งแรงมาก |
ความเท่าเทียมกัน |
แข็งแรงมาก |
แน่นอน | ||||||
ตารางดังกล่าวได้รับการรวบรวมและกรอกข้อมูลสำหรับแต่ละเกณฑ์ (แบบสอบถามสี่ชุดสำหรับการเปรียบเทียบทางเลือกสำหรับแต่ละเกณฑ์) และสำหรับการเปรียบเทียบเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมาย (แบบสอบถามหนึ่งชุดซึ่งผู้ตัดสินใจตัดสินใจว่าเกณฑ์ใดที่สำคัญที่สุดสำหรับเขา)
หลังจากที่ผู้เชี่ยวชาญกรอกแบบสอบถามแล้ว เมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่จะถูกรวบรวมไว้ ตัวอย่างเช่นแบบสอบถามมีรูปแบบที่แสดงในตารางที่ 4:
ตารางที่ 4 การเปรียบเทียบทางเลือกที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์ "การศึกษา" ซึ่งรวบรวมโดยผู้เชี่ยวชาญคนแรกเกี่ยวกับประวัติส่วนตัวของผู้สมัคร
|
แน่นอน |
แข็งแรงมาก |
ความเท่าเทียมกัน |
แข็งแรงมาก |
แน่นอน | ||||||
เมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบคู่สำหรับแบบสอบถามจากตารางที่ 4 มีลักษณะดังนี้:
สำหรับการรวมความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญจะใช้ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตซึ่งคำนวณโดยสูตรต่อไปนี้:
ตรรกะของเกณฑ์จะชัดเจนหากผู้เชี่ยวชาญสองคนที่เท่าเทียมกันระบุค่าประมาณเมื่อเปรียบเทียบวัตถุตามลำดับและซึ่งเมื่อคำนวณค่าประมาณรวมจะให้ค่าหนึ่งและระบุความเท่าเทียมกันของวัตถุที่เปรียบเทียบ
ในงานที่รับผิดชอบพอสมควรกับงานที่สมเหตุสมผลสำหรับความเชี่ยวชาญ การตัดสินของผู้เชี่ยวชาญโดยเฉลี่ยจะดำเนินการโดยคำนึงถึงคุณสมบัติของพวกเขา ในการหาค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักของผู้เชี่ยวชาญจะใช้โครงสร้างแบบลำดับชั้นของเกณฑ์ ดังแสดงในรูปที่ 7
ผู้เชี่ยวชาญที่ดีที่สุด
ระดับมืออาชีพ
ความเป็นอิสระในการตัดสิน
ความเหมาะสม
ผู้เชี่ยวชาญ 1
ผู้เชี่ยวชาญ3
ผู้เชี่ยวชาญ 2
ข้าว. 7 ลำดับชั้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญการจัดอันดับ
การคำนวณการประเมินรวมในกรณีของผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องที่มีความสำคัญต่างกันนั้นดำเนินการตามสูตร:
ตัวอย่าง . สมมติว่าในกรณีของการคัดเลือกผู้สมัครงานใหม่ผู้เชี่ยวชาญคนแรกซึ่งอาจเป็นหัวหน้าแผนกบริหารงานบุคคลตามผลลัพธ์ของประวัติย่อได้กรอกแบบสอบถามที่แสดงในตารางที่ 4 ในระหว่าง สัมภาษณ์ผู้สมัครแต่ละรายผู้เชี่ยวชาญคนที่สองเช่นกรรมการคนหนึ่งสรุปว่าระดับการศึกษาของผู้สมัครตรงกับแบบสอบถามที่กรอกดังนี้ (ตารางที่ 5):
ตารางที่ 5 การเปรียบเทียบทางเลือกเกี่ยวกับเกณฑ์ "การศึกษา" ที่รวบรวมโดยผู้เชี่ยวชาญคนที่สองจากผลการสัมภาษณ์ผู้สมัคร
|
แน่นอน |
แข็งแรงมาก |
ความเท่าเทียมกัน |
แข็งแรงมาก |
แน่นอน | ||||||
เมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่สำหรับแบบสอบถามในตารางที่ 5 มีลักษณะดังนี้:
ในการรวมการประเมินการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญสองคน เมทริกซ์จะถูกสร้างขึ้นด้วยค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตของการประเมิน ในปัญหานี้ วิธีการนี้ไม่ถูกต้องทั้งหมด อย่างไรก็ตาม เราจะถือว่าการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญสองคนมีความสำคัญในระดับเดียวกัน เมทริกซ์ผลลัพธ์มีลักษณะดังนี้:
เมื่อสร้างเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่ ประเด็นสำคัญคือความสอดคล้องหรือความเป็นเนื้อเดียวกันของเมทริกซ์ ความสอดคล้องเป็นตรรกะต่อไปนี้เมื่อทำการตัดสินโดยผู้เชี่ยวชาญ เพื่อแสดงแนวคิดของ "ความสอดคล้อง" ได้ดียิ่งขึ้น เราจะยกตัวอย่าง
ตัวอย่าง . สมมติว่ามีผลไม้สามอย่าง แอปเปิ้ล ส้ม และสับปะรด บางคนสมมติว่าเป็นเด็กพูดว่า: "สับปะรดอร่อยกว่าส้มสามเท่าและส้มอร่อยกว่าแอปเปิ้ลสองเท่า" คำกล่าวต่อไปของเด็กเมื่อถูกถามเกี่ยวกับความรักที่เขามีต่อแอปเปิ้ลและสับปะรด เขาบอกว่าสับปะรดดีกว่าแอปเปิ้ลถึงห้าเท่า แทบไม่มีความไม่ลงรอยกันในคำพูดของเด็กแม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่าตามประโยคแรกของเขาสับปะรดจะดีกว่าแอปเปิ้ลถึงหกเท่า อย่างไรก็ตาม การละเมิดตรรกะอาจร้ายแรงกว่ามากและอาจนำไปสู่ความไม่ต่อเนื่องได้ ดังนั้น ข้อความที่สองอาจฟังดูเหมือน: "ฉันชอบแอปเปิ้ลมากกว่าสับปะรด"
ในปัญหาเชิงปฏิบัติ ความเป็นเนื้อเดียวกันเชิงปริมาณและสกรรมกริยา (ลำดับ) ถูกละเมิด เนื่องจากความรู้สึกของมนุษย์ไม่สามารถแสดงออกได้ด้วยสูตรที่แน่นอน เพื่อปรับปรุงความสม่ำเสมอในการตัดสินเชิงตัวเลข ไม่ว่าจะใช้ค่าใดเพื่อเปรียบเทียบองค์ประกอบที่ th กับองค์ประกอบที่ th จะมีการกำหนดค่าของมูลค่าส่วนกลับ เช่น
คำนิยาม. เมทริกซ์สี่เหลี่ยมจัตุรัสที่องค์ประกอบทั้งหมดเรียกว่าสมมาตรผกผัน
เมื่อสร้างเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่ เราไม่ควรสร้างเมทริกซ์เทียมตามเงื่อนไขความสอดคล้อง วิธีการดังกล่าวอาจบิดเบือนความชอบของผู้มีอำนาจตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม ในหลายปัญหา ความสม่ำเสมอของเมทริกซ์ต้องสูง ในการประเมินความเป็นเนื้อเดียวกันจะใช้คุณสมบัติที่หากความเป็นเนื้อเดียวกันถูกละเมิดอันดับของเมทริกซ์จะแตกต่างจากเอกภาพและมีค่าลักษณะเฉพาะหลายค่า ด้วยการเบี่ยงเบนเล็กน้อยของการตัดสินจากความเป็นเนื้อเดียวกันหนึ่งในค่าลักษณะเฉพาะจะมีขนาดใหญ่กว่าค่าอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญและมีค่าเท่ากับลำดับของเมทริกซ์โดยประมาณ คุณสมบัตินี้มาจากสองทฤษฎีบทต่อไปนี้
ทฤษฎีบท 1. ในเมทริกซ์สี่เหลี่ยมสมมาตรผกผันบวก
ทฤษฎีบท 2 เมทริกซ์กำลังสองสมมาตรผกผัน A จะสอดคล้องกันก็ต่อเมื่อ
ดังนั้น เพื่อประเมินความเป็นเนื้อเดียวกันของการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ เราสามารถใช้ค่าเบี่ยงเบนของค่าลักษณะเฉพาะสูงสุดจากลำดับของเมทริกซ์ได้
ความสอดคล้องของการตัดสินประเมินโดยดัชนีความเป็นเนื้อเดียวกัน (ดัชนีความสอดคล้อง) หรืออัตราส่วนความเป็นเนื้อเดียวกัน (อัตราส่วนความสอดคล้อง) ตามสูตรต่อไปนี้:
ค่าเฉลี่ยของดัชนีความเป็นเนื้อเดียวกันของเมทริกซ์การเปรียบเทียบแบบคู่ที่รวบรวมแบบสุ่มซึ่งอิงตามข้อมูลการทดลอง ค่านี้เป็นค่าตาราง พารามิเตอร์อินพุตคือมิติของเมทริกซ์ (ตารางที่ 6)
ตารางที่ 6 ค่าเฉลี่ยของดัชนีความเป็นเนื้อเดียวกันขึ้นอยู่กับลำดับของเมทริกซ์
ค่านี้ใช้เป็นค่าที่ถูกต้อง หากเป็นเมทริกซ์ของการเปรียบเทียบแบบจับคู่ แสดงว่ามีการละเมิดตรรกะของการตัดสินโดยผู้เชี่ยวชาญอย่างมากเมื่อกรอกเมทริกซ์ ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญจึงได้รับเชิญให้แก้ไขข้อมูลที่ใช้ในการสร้างเมทริกซ์เพื่อปรับปรุงความเป็นเนื้อเดียวกัน
วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ การเปรียบเทียบแบบคู่ของสิ่งที่ประเมินโดยคุณสมบัติบางอย่างและลำดับทางคณิตศาสตร์ตามลำดับจากมากไปน้อย
ในการประเมินความสำคัญของคุณสมบัติและหน้าที่ของผู้บริโภค มักใช้วิธีการเปรียบเทียบคุณสมบัติแบบคู่และวิธีการจัดลำดับความสำคัญ
ตัวอย่าง. เทคนิคการจัดอันดับวัตถุด้วยวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่สามารถพิจารณาได้จากตัวอย่างที่ง่ายที่สุด ในตาราง 3.2 แสดงตัวอย่างการจัดอันดับโดยผู้เชี่ยวชาญของการประเมิน 6 เป้าหมายด้วยวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ เมื่อทำการประเมิน ผู้เชี่ยวชาญจะเปรียบเทียบคู่ของวัตถุด้วยวิธีต่อไปนี้ การเลือกวัตถุหนึ่งมากกว่าอีกวัตถุหนึ่ง เขาหมายถึง 1 มิฉะนั้น เขาก็ใส่ 0
จัดอันดับหกวัตถุโดยการเปรียบเทียบแบบคู่
ตัวอย่าง. ในตาราง ตารางที่ 1.1 แสดงข้อมูลการจัดอันดับวัตถุ Q หกชิ้นโดยผู้เชี่ยวชาญโดยการประเมินด้วยวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ เมื่อทำการประเมินผู้เชี่ยวชาญจะเปรียบเทียบวัตถุคู่หนึ่ง การตั้งค่าของวัตถุหนึ่งมากกว่าอีกวัตถุหนึ่ง มันหมายถึง 1 มิฉะนั้นมันหมายถึงสถานการณ์เป็น 0 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้เชี่ยวชาญ ดังที่เห็นได้จากบรรทัดแรกของตาราง 1.1 ชอบวัตถุชิ้นแรกมากกว่าชิ้นที่สอง และถือว่าวัตถุชิ้นแรกด้อยกว่าชิ้นที่สาม นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญยังชอบวัตถุชิ้นแรกมากกว่าชิ้นที่สี่ ห้า และหก ดังนั้นในท้ายที่สุดเขาจึงได้รับผลรวมของอันดับของวัตถุแรกเท่ากับสี่ ผลรวมของคะแนนของแต่ละอ็อบเจกต์เทียบกับอ็อบเจกต์อื่นๆ จะได้รับ นาย่าในคอลัมน์สุดท้ายของตาราง 1.1 และเป็นผลการวัดในระดับการสั่งซื้อ ซีรีส์อันดับมีรูปแบบ Q4
เมื่อพัฒนามาตรฐานสำหรับความเข้มแรงงานของหน้าที่ที่ดำเนินการโดยบุคลากรด้านการจัดการของแผนกการค้าขององค์กรจะมีการระบุปัจจัยที่ส่งผลต่อความเข้มของแรงงานในหน้าที่ รายการของพวกเขาถูกจัดอันดับโดยวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ (ดูตาราง 2.13)
โดยคำนึงถึงผลลัพธ์ของวิธีการเปรียบเทียบปัจจัยแบบคู่และข้อกำหนดข้างต้น ปัจจัยหลักต่อไปนี้ได้รับการระบุที่ส่งผลต่อจำนวนบุคลากรระดับบริหารสำหรับการจัดการกิจกรรมเชิงพาณิชย์ขององค์กร
ร่างเวอร์ชันเริ่มต้นของไฟล์แนบ เมื่อแก้ปัญหาการขนส่งในรูปแบบเครือข่ายโดยใช้คอมพิวเตอร์ รูปแบบการขนส่งเริ่มต้นจะถูกเลือกโดยพลการ เมื่อร่างโครงร่างการขนส่งด้วยตนเองสามารถรับเวอร์ชันเริ่มต้นสำหรับรูปหลายเหลี่ยมทั้งหมดหรือสำหรับแต่ละส่วนโดยใช้วิธีการที่ง่ายที่สุดในการแนบวิธีการเปรียบเทียบตัวเลือกแบบคู่วิธีความแตกต่างวิธีการพึ่งพาแบบวงกลม แต่ด้วย การคำนวณการหลีกเลี่ยงการขนส่งทางตรงข้ามที่ชัดเจนและระยะทางไกลเกินไป เป็นต้น
วิธีการเปรียบเทียบตัวเลือกแบบคู่จะใช้เมื่อมีจุดบริโภคเพียงสองจุดและจุดผลิตสองจุด
ทางเลือกของ BPF เสนอให้ดำเนินการบนพื้นฐานของวิธีการของผู้เชี่ยวชาญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ที่รู้จักกันดี โดยดำเนินการตรวจสอบโดยรวมโดยผู้เข้าร่วมกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ (ตาราง 5.7-5.9)
การปรับขนาดคู่จะมีประโยชน์เมื่อแบรนด์มีจำนวนจำกัด เนื่องจากต้องมีการเปรียบเทียบโดยตรงและมีตัวเลือกที่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม ด้วยแบรนด์จำนวนมาก การเปรียบเทียบแบบคู่กลายเป็นเรื่องยุ่งยากมาก ท่ามกลางข้อเสียอื่นๆ คือ ความเป็นไปได้ที่จะละเมิดสมมติฐานของการเปลี่ยนแปลงซึ่งจะนำไปสู่ความเอนเอียงในผลลัพธ์ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงลำดับการนำเสนอ การเปรียบเทียบแบบคู่มีเพียงเล็กน้อยกับตลาดในแต่ละตัวเลือกจากชุดตัวเลือก นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่ผู้ตอบแบบสอบถามชอบวัตถุหนึ่งมากกว่าอีกชิ้นหนึ่ง แต่ไม่ชอบเลย กล่อง 8.2 แสดงการใช้งานใหม่ของเครื่องชั่ง
วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่
มีวิธีการจัดอันดับน้ำหนักเสริมสองวิธีและวิธีเปรียบเทียบแบบคู่
การจำแนกประเภทของวิธีการแสดงในรูปที่ 6.15 น. ในหลาย ๆ วิธี มันคล้ายกับการจำแนกประเภทของวิธีการวิเคราะห์ปัญหาด้วยวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้จำนวนไม่สิ้นสุด อย่างไรก็ตาม มันก็มีลักษณะเฉพาะของมันเองที่เกี่ยวข้องกับความจำกัดของจำนวนวิธีแก้ปัญหา ดังนั้น หลังจากสร้างเมทริกซ์ของผลเฉลย (3.5) แล้ว การหาจุดที่มีประสิทธิภาพจะดำเนินการโดยการแจกแจงอย่างง่าย ๆ ที่จัดระเบียบเป็นพิเศษของผลเฉลยทั้งหมดและการเปรียบเทียบแบบคู่ ขั้นตอนนี้ยังคงรักษาประสิทธิภาพด้วยตัวเลือกและเกณฑ์จำนวนมากเพียงพอ ดังนั้นปัญหาของการระบุชุดที่มีประสิทธิภาพจะไม่ทำให้เกิดปัญหาและจะไม่ได้รับการพิจารณาเพิ่มเติม ขอให้เราเน้นย้ำว่าเป็นไปได้ที่จะพูดถึงชุดที่มีประสิทธิภาพก็ต่อเมื่อได้รับคำแนะนำในการปรับปรุงเท่านั้น
การเปรียบเทียบแบบคู่ เมื่อทำการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ มักใช้มาตราส่วนคำสั่ง คำถามของการเปรียบเทียบจะตัดสินตามหลักการของดีขึ้นหรือแย่ลงมากหรือน้อย นี่เป็นสาเหตุหลักมาจากลักษณะเฉพาะของจิตวิทยาของบุคคลที่เปรียบเทียบวัตถุเป็นคู่ ดังนั้น เมื่อสร้างมาตราส่วนการสั่งซื้อและลำดับขั้น ผู้เชี่ยวชาญควรเสนอวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่
วิธีการจับคู่แบบคู่สมบูรณ์ เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นที่พร็อพเพอร์ตี้ /-th บางอย่างได้รับความสำคัญเหนือพร็อพเพอร์ตี้ / ไม่ใช่เพราะมันสำคัญกว่า แต่เนื่องจากมันถูกวางไว้เป็นอันดับแรกโดยไม่ได้ตั้งใจโดยใช้วิธีการจับคู่แบบคู่ที่สอง การเปรียบเทียบจะทำไม่เพียง คุณสมบัติการสั่งซื้อ / - คุณสมบัติ / แต่ยังอยู่ในลำดับย้อนกลับคุณสมบัติ / - คุณสมบัติ /
การเปรียบเทียบแบบคู่ เมื่อใช้วิธีการของผู้เชี่ยวชาญ มักใช้มาตราส่วนการสั่งซื้อ - การประเมินตามหลักการของดีขึ้นหรือแย่ลง มากหรือน้อย นี่เป็นเพราะลักษณะเฉพาะของจิตวิทยามนุษย์ซึ่งมักจะเปรียบเทียบวัตถุเป็นคู่ ดังนั้น เพื่อให้ได้ลำดับของวัตถุที่ได้รับการประเมิน ผู้เชี่ยวชาญควรเสนอวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ เมื่อทำการประเมิน ผู้เชี่ยวชาญในกรณีที่ง่ายที่สุดจะเปรียบเทียบคู่ของวัตถุในลักษณะต่อไปนี้ การตั้งค่าสำหรับวัตถุหนึ่งมากกว่าอีกวัตถุหนึ่ง เขาหมายถึง 1 มิฉะนั้นเขาหมายถึงสถานการณ์เป็น 0 ผลรวมของการให้คะแนนทั้งหมดสำหรับวัตถุหนึ่งจะให้ผลรวม การประเมินเปรียบเทียบ ลองยกตัวอย่างการประมาณที่ง่ายที่สุด
ผลการประเมินโดยวิธีเปรียบเทียบแบบคู่มีความยากลำบากน้อยที่สุดและมีความละเอียดรอบคอบมากที่สุด ตามวิธีนี้ผู้เชี่ยวชาญไม่ได้พิจารณาวัตถุทั้งหมดในคราวเดียว แต่เป็นคู่ งานของผู้เชี่ยวชาญนั้นง่ายมากและไม่ลดระดับลง แต่เป็นการเปรียบเทียบคนงานแต่ละคู่และเลือกทางเลือกสามทางที่ดีกว่า แย่กว่า และเหมือนกัน วิธีการเปรียบเทียบแบบคู่เป็นวิธีการทบทวนโดยเพื่อน ซึ่งการใช้งานจะกล่าวถึงในภายหลัง
ด้วยเหตุนี้ ผลลัพธ์ของการเปรียบเทียบแบบคู่จึงสะท้อนการตั้งค่าส่วนตัวได้แม่นยำที่สุด เนื่องจากตัวเลือกที่นี่อยู่ภายใต้ข้อจำกัดน้อยที่สุด และวิธีการนี้ไม่ได้กำหนดเงื่อนไขเบื้องต้นกับผู้เชี่ยวชาญ
การประเมินความสำคัญของคุณสมบัติของผู้บริโภคสามารถทำได้โดยวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่และการจัดลำดับความสำคัญ สามารถคำนวณค่า Q ได้
ผู้เชี่ยวชาญรุ่นเยาว์จะเลือกค่านิยมแบบใดในการเลือกงานในอนาคต จัดอันดับโดยใช้วิธีเปรียบเทียบแบบคู่ (ตาราง 5.3)
เราได้พัฒนาวิธีการในการกำหนดจำนวนบุคลากรด้านการจัดการที่เหมาะสมสำหรับองค์กรในอุตสาหกรรมไฟฟ้า หลังมีลักษณะการผลิตขนาดเล็กและหลายผลิตภัณฑ์ซึ่งมีผู้บริโภคผลิตภัณฑ์จำนวนมากซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ชี้ขาดในการเลือกปัจจัยที่มีผลต่อจำนวนบุคลากรระดับบริหาร เมื่อพัฒนามาตรฐานสำหรับความเข้มแรงงานของหน้าที่ที่ดำเนินการโดยบุคลากรด้านการจัดการของแผนกการค้าขององค์กรจะมีการระบุปัจจัยที่ส่งผลต่อความเข้มของแรงงานในหน้าที่ เพื่อระบุปัจจัยที่สำคัญที่สุด รายการทั่วไปของพวกเขาได้รับการจัดอันดับโดยวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่
ปัญหาชุดต่อไปที่ต้องกล่าวถึงในกรอบของเกมธุรกิจ ORGPRO คือการเลือกรูปแบบองค์กรและกฎหมายขององค์กรที่คาดการณ์ไว้ การสร้างแบบจำลองของตัวเลือก BPF ใน ORGPRO นั้นดำเนินการบนพื้นฐานของวิธีการของผู้เชี่ยวชาญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ที่รู้จักกันดี โดยดำเนินการตรวจสอบโดยรวมโดยทีมที่เข้าร่วมในเกม เราพิจารณาเกณฑ์ในการเลือก BTF ในโมเดล
รูปแบบที่สะดวกที่สุดในการนำหลักการนี้ไปใช้คือสถานการณ์เมื่อรวมทั้งหมดเป็นหน่วยและเงื่อนไขของปัจจัย (ส่วน) จะแสดงเป็นเศษส่วนของหน่วย น้ำหนักของปัจจัยแต่ละตัวในรูปเศษส่วนของหน่วยในแบบจำลองทางสังคมวิทยาและคณิตศาสตร์ถูกกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญโดยใช้วิธีการทางสังคมของการเปรียบเทียบแบบคู่ ซึ่งครอบคลุมรายละเอียดเพียงพอในเอกสาร
การทดสอบน้ำอัดลมแบบปิดตาด้วยปัจจัยต่างๆ เช่น การรับรู้ความรู้สึกของตนเองและแบรนด์ที่มีอิทธิพลอย่างมากต่อการตัดสินใจของผู้บริโภค อาจเป็นตัวบ่งชี้ที่ไม่ดีของความสำเร็จในตลาด การเปิดตัว New oke เป็นตัวอย่างของสถานการณ์นี้ ในการทดสอบการเปรียบเทียบแบบคู่ตาบอด New oke มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจน แต่การแนะนำแบรนด์ใหม่สู่ตลาดไม่ประสบความสำเร็จ ส่วนใหญ่เป็นเพราะภาพมีบทบาทสำคัญในการซื้อ ของน้ำอัดลม.
วิธีการสุ่มจำนวนหนึ่งสำหรับการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่ระบุไว้ของการขนานของการคำนวณได้รับการพัฒนา ในวิธีแรก - วิธีการสุ่มของการเพิ่มประสิทธิภาพแบบคู่ของกราฟย่อย - การค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดนั้นดำเนินการเนื่องจากการถ่ายโอนจุดยอดร่วมกัน (สุ่ม) ระหว่างคู่ย่อยของกราฟอัลกอริทึม วิธีที่สองคือวิธีมอนติคาร์โลของการเดินสุ่มของจุดยอดกราฟอัลกอริทึมเหนือกราฟย่อย โดยอิงตามการระบุจุดยอดกราฟอัลกอริทึมที่มีอนุภาคบางตัวเดินสุ่มบนพื้นที่กราฟย่อยในสนามพลังศักย์ การทำงานที่ย่อเล็กสุด สถานะที่เป็นไปได้มากที่สุดของระบบอนุภาคดังกล่าวสอดคล้องกับศักย์ไฟฟ้าต่ำสุด ดังนั้น จึงเป็นทางออกที่ต้องการ การค้นหาสถานะดังกล่าวดำเนินการโดยวิธีมอนติคาร์โลโดยใช้ขั้นตอนการจำลองการหลอมแบบพิเศษ วิธีที่สาม - วิธีสุ่มของการสืบเชื้อสายที่ชันที่สุด - ขึ้นอยู่กับการใช้อะนาล็อกที่ไม่ต่อเนื่องของการไล่ระดับสีของฟังก์ชันที่ย่อเล็กสุด วิธีการที่พัฒนาขึ้นทั้งหมดถูกนำมาใช้ในซอฟต์แวร์และเป็นส่วนหนึ่งของระบบซอฟต์แวร์ PARALLAX ทำการทดสอบโปรแกรมที่สร้างขึ้นและเปรียบเทียบงานกับตัวอย่างที่ง่ายที่สุด
แนวปฏิบัติด้านการรับรองของอเมริกาไม่รวมการพิมพ์ขั้นตอนของกระบวนการนี้ แต่เน้นที่การประเมินรายบุคคล ความถี่ - แตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร (โดยเฉลี่ย - 1 ครั้งต่อปี) อย่างไรก็ตาม ในระหว่างการปรับโครงสร้างองค์กรของบริษัท Chrysler หัวหน้าบริษัท Lee Iacocca ได้ทำการประเมินรายไตรมาส ในฐานะผู้ประเมินผู้เชี่ยวชาญ ผู้จัดการ-ผู้จัดการมักจะทำหน้าที่ เช่น หัวหน้าของบุคคลที่ได้รับการรับรอง สภาผู้เชี่ยวชาญ (คณะกรรมการควบคุม) เพื่อนร่วมงานและผู้ใต้บังคับบัญชาของบุคคลที่ได้รับการรับรอง ผู้เชี่ยวชาญภายนอก บุคคลที่ได้รับการรับรอง (ตนเอง วิธีการประเมิน) การผสมผสานระหว่างกลุ่มผู้ประเมินเหล่านี้เป็นไปได้ เพื่อสร้างการประเมินใช้วิธีการต่างๆ: แบบสอบถามที่มีคำถามแบบปิดหรือกึ่งเปิด, มาตราส่วนการให้คะแนนกราฟิกสำหรับพนักงาน, แบบสอบถามประเภทต่างๆ, วิธีการตรวจสอบพนักงาน (โดยเฉพาะในสถานการณ์วิกฤต), วิธีการจำแนกประเภท, การเปรียบเทียบคุณภาพแบบคู่, การจัดการ ตามเป้าหมาย45. หลังเกี่ยวข้องกับการกำหนดเป้าหมายที่วัดได้และพัฒนาเฉพาะสำหรับพนักงานซึ่งทำโดยความร่วมมือระหว่างเจ้านายและพนักงานตามด้วยการประเมินระดับความสำเร็จของเป้าหมาย
วิธีการเทียบเคียงพนักงานเป็นวิธีการเทียบเคียงการรับรองบุคลากรวิธีหนึ่ง
ความเฉพาะเจาะจงของเทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบคนงานที่มีอาชีพเดียวกันหรือคล้ายคลึงกันระหว่างกัน การเปรียบเทียบดำเนินการตามพารามิเตอร์ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปสำหรับการประเมินความสามารถของพนักงาน พารามิเตอร์เหล่านี้ถูกเลือกโดยขึ้นอยู่กับเนื้อหาเฉพาะของงานที่ดำเนินการโดยพนักงานที่ได้รับการประเมิน เนื่องจากงานประเภทต่างๆ กำหนดข้อกำหนดที่แตกต่างกันและบางครั้งก็ขัดแย้งกับพนักงาน (ตัวอย่างเช่น ความเป็นกันเองเป็นคุณสมบัติในอุดมคติสำหรับผู้ช่วยฝ่ายขาย แต่มีความชัดเจน อุปสรรคในการทำงานของคนงานในสายการประกอบ)
ตัวอย่างเช่น สำหรับการประเมินที่ปรึกษาการขาย พารามิเตอร์การประเมินอาจเป็นความเป็นกันเอง ความสุภาพ ความสามารถในการโน้มน้าวใจ และคุณสมบัติอื่น ๆ ที่ช่วยในการโต้ตอบกับผู้คนอย่างมีประสิทธิภาพ และสำหรับนักบัญชีองค์กร คุณสมบัติเหล่านี้ไม่สำคัญอีกต่อไป ความแม่นยำ ความตรงต่อเวลา และความสามารถทางคณิตศาสตร์มาเป็นอันดับแรก
เพื่อดำเนินการประเมินเปรียบเทียบพนักงาน ตารางการประเมินแยกต่างหากจะถูกรวบรวมสำหรับพารามิเตอร์การประเมินแต่ละรายการ จำนวนแถวและคอลัมน์ที่สอดคล้องกับจำนวนพนักงานที่ถูกเปรียบเทียบ เทคโนโลยีสำหรับการกรอกตารางมีดังนี้: เมื่อเปรียบเทียบพนักงานสองคนจำเป็นต้องกระจาย 2 คะแนนระหว่างพวกเขาด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งต่อไปนี้:
- หากพนักงานคนใดคนหนึ่งมีทักษะการประเมินที่ดีกว่าพนักงานคนอื่น ๆ เขาจะได้รับคะแนน 2 คะแนนและพนักงานที่ "แพ้" - 0 คะแนน (ในตาราง: พนักงาน "A" เข้ากับคนง่ายมากกว่าพนักงาน "B" );
- ในกรณีที่พนักงานมีทักษะที่ประเมินเท่าเทียมกันแต่ละคนจะได้รับ 1 คะแนน (ในตาราง: พนักงาน "A" ยังเข้ากับคนง่ายเช่นพนักงาน "G")
บนเส้นทแยงมุมของตาราง 1 จุดวางลง
ตัวอย่าง - การประเมินความเป็นกันเองของที่ปรึกษาการขายห้าคน
สำหรับการทดสอบตัวเอง โปรดจำไว้ว่าคะแนนในตารางจะกระจายอย่างถูกต้องหากความเท่าเทียมกันเป็นจริง:
โดยที่ Point i คือจำนวนคะแนนทั้งหมดที่กำหนดให้กับพนักงาน i-th (จำนวนในบรรทัดที่เกี่ยวข้อง)
N คือจำนวนพนักงานที่ได้รับการประเมิน
สิ่งพิมพ์
Lityagin A. การรับรองที่มีประสิทธิภาพ
ข้อผิดพลาดทั่วไปที่เกิดขึ้นโดยผู้จัดการฝ่ายทรัพยากรบุคคลระหว่างการรับรองจะได้รับการพิจารณา เช่นเดียวกับวัตถุประสงค์ มาตรฐานสากล และวิธีการป้องกันเรื่องอัตวิสัย
Tkachenko S. , Zharkov A. วิธีวัดความสามารถ เรื่อง วิธีการประเมินบุคลากร "ศูนย์ประเมิน"
ข้อมูลเกี่ยวกับความถูกต้องของวิธีการต่างๆ ของการวิจัยบุคลากร ให้คำจำกัดความของความสามารถ และกำหนดความเป็นไปได้ในการประเมินบุคลากรโดยใช้วิธี "ศูนย์ประเมิน"
การรับรอง Borisova E. เกมนี้คุ้มค่ากับเทียนหรือไม่?
บทความเปรียบเทียบแนวคิดของการรับรองและการประเมินบุคลากรกำหนดขั้นตอนการดำเนินงานให้คำอธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับวิธีการรับรองบุคลากร
Malinovsky P. วิธีการประเมินบุคลากร
มีการพิจารณาวิธีการต่างๆ ในการประเมินบุคลากรขององค์กร: วิธีการสอบถาม วิธีการประเมินเชิงพรรณนา วิธีการจำแนก วิธีการเปรียบเทียบคู่ วิธีการกระจายที่กำหนด วิธีการประเมินสถานการณ์การตัดสินใจ และอื่น ๆ
Gorsky P. การประเมินบุคลากร ชุดเครื่องมือทางคณิตศาสตร์
บทความนี้กล่าวถึงความเป็นไปได้ในการได้รับการประเมินพนักงานอย่างถูกต้อง ซึ่งมักเรียกว่า "การให้คะแนน" นอกจากนี้ยังมีวิธีการประเมินความน่าเชื่อถือของการให้คะแนน การกำหนดงานในการประมาณต้นทุนทางการเงินของงานการประเมินในระดับความน่าเชื่อถือที่กำหนด
จุดประสงค์: เพื่อศึกษาวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ ตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อความสอดคล้องกัน
2.2 ส่วนทางทฤษฎี
วิธีหนึ่งในการประมวลผลข้อมูลที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญคือวิธีการเปรียบเทียบแบบคู่ เมื่อใช้วิธีนี้ ผู้เชี่ยวชาญจะเปรียบเทียบวัตถุเป็นคู่ๆ แล้วเลือกหนึ่งในนั้น ในกรณีทั่วไป ผู้เชี่ยวชาญสามารถสร้างความเท่าเทียมกันของวัตถุหรือกำหนดการตั้งค่าในระดับหนึ่ง การเปรียบเทียบแบบคู่จะสะดวกเมื่อผู้เชี่ยวชาญหลายคนพิจารณาวัตถุมากกว่าสองชิ้น และในกรณีที่ความแตกต่างระหว่างวัตถุมีขนาดเล็กมากจนการจัดอันดับหรือการประเมินโดยตรงไม่ได้จัดลำดับที่สมเหตุสมผล ดังนั้นวิธีการเปรียบเทียบแบบจับคู่จึงมีข้อได้เปรียบเหนือวิธีการสั่งซื้ออื่น ๆ ในกรณีที่จำนวนวัตถุมีจำนวนมากและ (หรือ) แยกแยะได้ยาก
บ่อยครั้งเมื่อเปรียบเทียบวัตถุสองชิ้นเป็นคู่ วัตถุเหล่านั้นจะถูกจำกัดให้อยู่เพียงคำสั่งง่ายๆ ที่หนึ่งในนั้นดีกว่าอีกวัตถุหนึ่ง ในบางกรณี เมื่อสามารถระบุระดับของความชอบได้ ก็จะใช้สเกลพิเศษ ซึ่งแต่ละระดับของความชอบจะได้รับคะแนนที่แน่นอน อย่างไรก็ตาม รูปแบบการเปรียบเทียบแบบคู่ที่ง่ายที่สุด เมื่อพบว่าวัตถุ A นั้น "ดีกว่า" ในบางแง่มุมของวัตถุ B นั้นเป็นวิธีที่สะดวกที่สุด เนื่องจากจะช่วยลดพื้นที่ของความไม่ลงรอยกันที่อาจเกิดขึ้นระหว่างผู้เชี่ยวชาญให้เหลือน้อยที่สุด
ในขั้นแรก จะมีการสร้างตาราง (2.2.1) ซึ่งผู้เชี่ยวชาญจะจัดอันดับปัจจัยต่างๆ ตามลำดับความสำคัญ จากนั้นจึงนำความชอบส่วนบุคคลที่เป็นผลลัพธ์มาเฉลี่ย โดยคำนึงถึงความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญทุกคน
ตารางที่ 2.2.1
ตารางอันดับ
นอกจากนี้ บนพื้นฐานของตารางที่ได้รับ จะมีการสร้างเมทริกซ์ (A) ของการเปรียบเทียบแบบคู่ ซึ่งแต่ละองค์ประกอบ a i, j เท่ากับจำนวนกรณีที่พารามิเตอร์ i ดีกว่าพารามิเตอร์ j รูปแบบของเมทริกซ์ (A) ของการเปรียบเทียบแบบคู่แสดงในตาราง 2.2.2
ตารางที่ 2.2.2
เมทริกซ์ A: การเปรียบเทียบแบบคู่
ขีดกลางหรือศูนย์จะใส่ในแนวทแยงหลักของเมทริกซ์ดังกล่าว ตัวประกอบแต่ละคู่จะถูกเปรียบเทียบสองครั้ง (เช่น อันดับแรกคือ 12 และ 21) บนพื้นฐานของเมทริกซ์ที่ได้รับ เมทริกซ์ต่อไปนี้ (P) ถูกสร้างขึ้นโดยแสดงเปอร์เซ็นต์ของกรณีที่ปัจจัย i มีความสำคัญมากกว่าปัจจัย j ในจำนวนการประมาณทั้งหมดที่ได้รับ (ตาราง 2.2.3)
ตารางที่ 2.2.3
Matrix P: สัดส่วนของคดี,
เมื่อตัวประกอบ i ดีกว่าตัวประกอบ j
เปอร์เซ็นต์คำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้:
โดยที่ m คือจำนวนผู้เชี่ยวชาญ นอกจากนี้ р ij + p j i = 1
หลังจากได้รับเมทริกซ์ทั่วไป (P) ซึ่งองค์ประกอบ p ij แสดงถึงจำนวนสัมพัทธ์ของการตั้งค่าที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญทั้งหมด สำหรับแต่ละปัจจัยก่อนปัจจัยอื่น พวกเขาจะถูกปรับขนาด ขั้นตอนในการสร้างมาตราส่วนโดยประมาณคือการแปลงอัตราส่วนที่สังเกตได้ p ij (เมทริกซ์ P) เป็นอัตราส่วนที่คาดหวัง Z ij ตามสมการ (2.2.2) โดยใช้ตารางการแจกแจงแบบปกติที่ทำให้เป็นมาตรฐาน
(2.2.2)
โดยที่ Z ij คือค่าเบี่ยงเบนปกติที่สอดคล้องกับ p ij แทนสัดส่วนของกรณีที่ปัจจัย i เป็นที่นิยมมากกว่าปัจจัย j
เมทริกซ์ (Z) ของการแปลงหลัก Z ถูกสร้างขึ้น (ตาราง 2.2.4) โดยมีแถวของตัวเลขสำหรับแต่ละปัจจัย i และคอลัมน์ของตัวเลขสำหรับแต่ละปัจจัย j
ตารางที่ 2.2.4
เมทริกซ์ Z: การแปลงหลัก (ความแตกต่าง)
ค่าเฉลี่ยคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้:
โดยที่ m คือจำนวนผู้เชี่ยวชาญ
จากเมทริกซ์ที่ได้รับ ตารางสำหรับการคำนวณความสำคัญสัมพัทธ์มาตรฐานของตัวเลือกจะถูกสร้างขึ้น
ค่านี้คำนวณโดยสูตร:
= 
(2.2.4)
ผลลัพธ์ที่ได้สามารถตรวจสอบความสอดคล้องได้
พิจารณาตัวอย่าง ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์หกคนได้รับเชิญให้เป็นผู้เชี่ยวชาญเพื่อประเมินความสำคัญของส่วนย่อยของแผนธุรกิจ (ห้องทดลองหมายเลข 1) ผู้เชี่ยวชาญจัดอันดับส่วนย่อยตามลำดับความสำคัญ ผลลัพธ์สรุปไว้ในตาราง 2.2.5
