Определение
коэффициентов значимости частных
показателей осуществляется по формуле:
,
(9)
где
r*i
– окончательный ранг i-го
показателя.
Данные для расчетов
сведены в таблицу 1.5.
-
Коэффициенты значимости частных показателей
-
Таблица 1.5.
|
Показатели |
Эксперты |
Значение |
||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
ранг |
||
|
D1 |
8 |
8 |
9 |
8 |
9 |
10 |
8 |
0,18 |
|
D2 |
2 |
5 |
3 |
2 |
1 |
2 |
3 |
0,13 |
|
D3 |
4 |
2 |
5 |
5 |
6 |
5 |
5 |
0,14 |
|
D4 |
1 |
4 |
2 |
4 |
2 |
1 |
2 |
0,15 |
|
D5 |
10 |
9 |
10 |
10 |
8 |
8 |
10 |
0,15 |
|
D6 |
7 |
10 |
6 |
1 |
7 |
6 |
6 |
0,09 |
|
D7 |
9 |
7 |
8 |
9 |
10 |
9 |
9 |
0,16 |
|
D8 |
5 |
3 |
4 |
6 |
5 |
3 |
4 |
0,17 |
|
D9 |
3 |
1 |
1 |
3 |
3 |
4 |
1 |
0,41 |
|
D10 |
6 |
6 |
7 |
7 |
4 |
7 |
7 |
0,14 |
1.5. Обзор и сравнительная оценка аналогов.
Круг
работ, которые необходимо автоматизировать,
попадает в сферу деятельности программ
учёта производства.
В
настоящее время на рынке программного
обеспечения присутствует несколько
десятков программ учета подобной
информации, отличающихся возможностями
и стоимостью.
При
анализе их можно увидеть, что они обладают
теми или иными недостатками и делают
применение этих систем в рамках
конкретного предприятия невозможными
или резко ограниченными.
Перед
проектированием программного обеспечения
были рассмотрены следующие аналогичные
системы по вышеописанным техническим
характеристикам (таблица 1.1.):
-
ИС
«Альфа», компания «Информконтакт»; -
ИС
«БЭСТ «, компания «Интеллект-Сервис»;
Эти
системы также предназначены для учета
производственных затрат, расчета
себестоимости. Основными их недостатками
являются длительное время освоения и
сложность работы с системой для
неподготовленного пользователя, а также
плохая ориентированность под заказчика.
1.5.1. Экспертная оценка аналогов по частным критериям.
Выбор
показателей реализует систему ценностей,
скрытую в целях построения, функционирования
и управления системой. После определения
набора характеризующих систему
показателей необходимо найти способ
измерения соответствующих целей. Под
измерением цели будем понимать акт
присвоения чисел фиксированным уровням
достижения цели в соответствии с
определенной системой правил.
Разные
цели могут иметь различную степень
измеримости. Существуют следующие
основные уровни измерения целей: шкала
наименований, бальная шкала, шкала
интервалов.
Для
оценки аналогов по пяти наиболее важным
показателям применим бальную шкалу.
Понятие цели вводится исключительно
для того, чтобы получить возможность
сравнивать системы между собой по
степени предпочтительности. Считается,
что одна система лучше другой только
тогда, когда она в большей степени
соответствует поставленным целям.
Опишем
предельные оценки (xmax
и xmin)
для каждого показателя:
Достоверность
получения информации (D8):
«5» — выходная
информация достоверна и без искажений.
«1» — выходная
информация недостоверна, с искажениями.
Оперативный
поиск информации (D4):
«5» — поиск информации осуществляется
быстро, с минимальным количеством
нажатий клавиш.
«1» — поиск информации
осуществляется медленно.
Внешний
вид выходных форм (D9):
«5» — аккуратная печать с выровненными
строками, выдержанные колонки цифр.
«1» — небрежная печать с не выровненными
строками, невыдержанные колонки цифр.
Наглядная
и удобная система меню (D2):
«5» — система меню понятна пользователю,
логически обоснована, выдержана в общем,
для программного продукта стиле.
«1»
— система меню непонятна пользователю,
логически не обоснована, стиль не
выдержан.
Ввод
любых условий (D3):
«5» — возможен ввод
любых условий при запросе.
«1» — невозможен
ввод любых условий при запросе.
Выбираем требуемые
значения характеристик по оценкам
экспертов. Средняя оценка для характеристик
находится по формуле:
(10)
Произведем
нормирование характеристик путем
отнесения критерия к его интервалу
изменений.
Нормирование по диапазону изменений
частного критерия осуществляется по
формуле:
Для критериев
удовлетворяющих правилу «чем больше,
тем лучше».
(11)
Результаты
экспертного оценивания приведены в
таблицах 1.6. – 1.8.
ИС
«Альфа», компания «Информконтакт»;
Таблица
1.6.
|
Показатели |
ximin |
ximax |
Эксперты |
Значение |
Ср. оценка |
|
|||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||||||
|
D9 |
1 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
0,41 |
5 |
1 |
|
D8 |
1 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
0,17 |
5 |
1 |
|
D4 |
1 |
5 |
4 |
5 |
5 |
4 |
5 |
5 |
0,15 |
4,67 |
0,92 |
|
D3 |
1 |
5 |
3 |
3 |
4 |
4 |
3 |
4 |
0,14 |
3,5 |
0,63 |
|
D2 |
1 |
5 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
0,13 |
4 |
0,75 |
ИС
БЭСТ; Интеллект-Сервис;
Таблица
1.7.
|
Показатели |
ximin |
ximax |
Эксперты |
Значение |
Ср. оценка |
|
|||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||||||
|
D9 |
1 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
0,41 |
5 |
1 |
|
D8 |
1 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
0,17 |
5 |
1 |
|
D4 |
1 |
5 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
0,15 |
4 |
0,75 |
|
D3 |
1 |
5 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
0,14 |
3 |
0,5 |
|
D2 |
1 |
5 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
0,13 |
4 |
0,75 |
Соседние файлы в папке Diplom
- #
- #
- #
- #
- #
- #
02.04.2015526.57 Кб5SHEMA.BK1
- #
02.04.2015526.55 Кб5SHEMA.ER1
Применение маркетинговых методов в деятельности предприятия
К содержанию номера журнала: Вестник КАСУ №4 — 2005
Автор: Жайлаубаева Г.М.
Ключевые факторы рыночного успеха играют важную роль в
системе «покупатель — товар». Поэтому перед маркетологами встает задача найти и
реализовать в товаре такие элементы, которые особенно привлекли бы покупателя,
заставив его выбрать данный товар среди аналогов.
Конкурентоспособность любого товара определяется
совокупностью тех его свойств, которые представляют интерес для покупателя и
обеспечивают удовлетворение определенной потребности. Прочие параметры,
выходящие за указанные рамки, при оценке учитываться не должны.
Параметры продукции, отражающие ее эффект для
изготовителя, часто не представляют интереса для потребителя. Для того, чтобы
товар был приемлем для потребителя, он должен обладать набором определенных
характеристик, имеющих ценностную значимость в глазах потребителя.
При разработке нового усовершенствованного товара
работу необходимо начинать с изучения покупательских предпочтений. Для этого
нужно провести исследование целевых рынков.
Такое исследование осуществляется в несколько туров.
По результатам первого тура выстраивается полный перечень значимых параметров
для потребителей данного товара. В перечень могут входить до десятка и более
различных параметров, указанных теми или иными потребителями целевого рынка
как значимые параметры. Причем, на данном этапе исследования не указывается
степень значимости выявленных параметров.
После этого можно приступить ко второму туру
исследования — определению значимости выявленных параметров. На данном этапе
работа ведется в двух направлениях. Одно из направлений определения значимости
параметров разрабатываемого товара касается профессиональной оценки технических
экспертов, другое — потребительской оценки значимости параметров
разрабатываемого товара.
Первое направление осуществляется посредством
экспертных оценок. Экспертные методы
основаны на совокупном мнении специалистов. Они относятся к субъективным
методам, однако субъективное — не всегда синоним неправильного или
неэффективного.
В основе применения этого метода лежит гипотеза о
наличии у экспертов умения с достаточной степенью достоверности оценить
важность и значение исследуемой проблемы.
В данном случае, для интегральной оценки качественных
параметров товара подойдет метод, связанный с обобщением и статистической
обработкой мнений группы экспертов, получивший название «метод Дельфи», который
был разработан в США в 1964 году сотрудниками научно-исследовательской
корпорации РЭНД О. Хелмером и Т. Гордоном [5].
Сущность метода состоит в последовательном
анкетировании мнений экспертов различных областей науки и техники и
формирования массива информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов,
основанные как на строго логическом анализе, так и на интуитивном опыте.
При прогнозировании, в целях минимизации расходов на
прогноз, стремятся привлекать минимальное число экспертов при условии
обеспечения ошибки результата прогнозирования не более b, где: 0 < b
> 1. Рекомендуют определять минимальное число экспертов по формуле [6]:
Nmin =
0,5 (3/b + 5)
При этом, должна наблюдаться стабилизация средней
оценки прогнозируемой характеристики. О достижении этой стабилизации
свидетельствует тот факт, что включение или исключение эксперта из группы не
изменяет относительную оценку искомой величины более чем на b.
Сбор и обработка индивидуальных мнений экспертов о
прогнозах развития объекта производится, исходя из следующих принципов:
1)
вопросы в анкетах ставятся таким
образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов;
2)
опрос экспертов проводится в
несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются;
3)
все опрашиваемы эксперты
знакомятся после каждого тура с результатами опроса;
4)
эксперты обосновывают оценки и
мнения, отклоняющиеся от мнения большинства;
5)
статистическая обработка ответов
производится последовательно от тура к туру с целью получения обобщающих
характеристик.
Таким образом, с помощью метода Дельфи выявляется
преобладающее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обстановке,
исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющие им, вместе с тем,
периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег.
Пересмотр и возможность изменения своих прежних оценок на основе выяснения
соображений каждого из экспертов и последующий анализ каждым участником
совокупности причин, представленных экспертами, стимулируют опрашиваемых к
учету факторов, которые они, на первых порах, склонны были опустить как
незначительные.
Для выбора наилучшего решения необходим набор
критериев эффективности. Каждый критерий такого набора может иметь
количественное или качественное выражение, быть простым и понятным для
специалистов. Критерии могут быть единичными и составными. Каждый критерий
характеризуется набором показателей и их значениями.
Показатели критериев могут иметь максимальные,
минимальные, промежуточные численные или качественные значения.
В набор могут входить один, два и более критериев.
Разумность их количества определяется руководителем на базе опыта. С
увеличением критериев возрастает правильность выбора решения. Руководителю не
стоит гнаться за большим количеством критериев. Если критериев достаточно
много, их необходимо сгруппировать вокруг основного критерия путем формирования
набора коэффициентов приоритета.
Можно использовать один из следующих направлений
экспертных методов:
—
метод простой ранжировки (метод
предпочтения);
—
метод задания весовых
коэффициентов;
—
метод последовательных сравнений.
Метод простой ранжировки
Метод основан на том, что каждый эксперт располагает
набором параметров товара (например, для мягкой мебели это: размер,
многофункциональность, дизайн, удобство, стоимость и т.д.). Эти параметры
располагают в порядке предпочтения. Цифрой 1 обозначается наиболее важный
параметр, цифрой 2 следующий по важности и т.д. Полученные данные сводятся в
таблицу и обрабатываются. В качестве примера приведена таблица 1.
Таблица 1. Оценка параметров по каждой из предлагаемых
моделей
|
№ |
Параметр |
Желательный |
Фактический |
|||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|||
|
1 |
Размер |
4 |
1 |
3 |
4 |
2 |
|
2 |
Многофункциональность |
3 |
3 |
2 |
1 |
5 |
|
3 |
Дизайн |
1 |
5 |
1 |
3 |
4 |
|
4 |
Удобство |
2 |
2 |
4 |
2 |
1 |
|
5 |
Стоимость |
5 |
4 |
5 |
5 |
3 |
В таблице нет модели, соответствующей желательному
распределению приоритетов параметров. Наиболее приемлемой считается модель № 2,
у которой совпадают с желательным результатом приоритеты по третьему и пятому
признакам и имеются небольшие отклонения по остальным.
Метод задания весовых коэффициентов
Метод заключается в том, что каждой модели ставится в
соответствие весовой коэффициент (коэффициент значимости). Используются два
варианта формирования весовых коэффициентов:
1)
сумма всех коэффициентов должна
быть равна какому-нибудь целому числу, например, для шести параметров модели
устанавливаются коэффициенты 0,3; 0,1; 0,2; 0,2; 0,1; 0,1 — в сумме это
составляет 1;
2)
для наиболее важного параметра
модели устанавливают предельный коэффициент (например, 8), все остальные
коэффициенты равны долям этого числа (например, 1, 2, 4, 6).
Метод последовательных сравнений (сортировки)
В состав метода входят следующие операции:
1)
составляется перечень параметров
моделей;
2)
перечень записывается в таблицу в
порядке убывания значимости;
3)
по каждому параметру в таблицу
записывается его оценка по всем моделям — максимальная оценка 5 (см. пример в
таблице 2);
4)
по каждому столбцу находится сумма
произведений оценки на соответствующий коэффициент значимости признака;
5)
производят сортировку полученных
значений по максимальному значению суммы и определяют предпочтительный вариант
модели. По данным примера предпочтительный вариант имеет модель № 2 с суммой в
14,1 балла.
Таблица 2. Оценка параметров по каждой модели
|
№ |
Наименование параметра |
Коэффициент значимости |
Оценка |
|||
|
Модель № 1 |
Модель № 2 |
Модель № 3 |
Модель № 4 |
|||
|
1 |
Размер |
1 |
4 |
5 |
3 |
3 |
|
2 |
Многофункциональность |
0,8 |
5 |
3 |
4 |
4 |
|
3 |
Дизайн |
0,6 |
5 |
3 |
2 |
1 |
|
4 |
Удобство |
0,6 |
2 |
4 |
4 |
5 |
|
5 |
Стоимость |
0,5 |
2 |
5 |
4 |
3 |
|
Сумма |
— |
13,2 |
14,1 |
11,8 |
11,3 |
Второе направление определения значимости параметров
товара при изучении покупательских
предпочтений осуществляется с применением диффузной модели.
Работа в этом направлении предполагает проведение
опроса покупателей/потребителей товара. Для выяснения значимости каждой
характеристики товара вводятся определенные категории и величины оценки.
Например: безразлично (0 баллов); желательно (0,5 баллов); обязательно (1 балл)
Покупателям предлагается оценить важность каждого
параметра товара со своей точки зрения. Полученные данные сводятся в таблицу. В
качестве примера приведена таблица 3 (на примере оценки качественных
характеристик мягкой мебели).
Таблица 3. Результаты опроса
|
Потребитель |
Качественные |
||||
|
размер |
многофункциональность |
дизайн |
удобство |
стоимость |
|
|
1 |
0,5 |
1 |
1 |
1 |
0,5 |
|
2 |
1 |
0 |
1 |
0,5 |
0,5 |
|
3 |
0 |
0 |
0,5 |
1 |
1 |
|
… |
Полученные табличные данные подлежат дальнейшей
обработке и анализу. Причем, при проведении опроса можно собрать параллельно
информацию, необходимую для анализа предпочтений сегментных групп потребителей.
Критерий сегментации, рассматриваемый как существенный, индивидуален для каждой
конкретной цели исследования.
Обработка результатов опроса покажет долю
респондентов, отметивших каждую из характеристик как обязательную, желательную
или не имеющую значения в данном товаре. На основе этого рассчитывается
коэффициент значимости каждого параметра для покупателей товара данного
производителя по диффузной модели. Для расчета коэффициента значимости каждого
параметра необходимо умножить число потребителей, отметивших данную
характеристику определенной категорией, на количественное значение данной
категории. Результаты обработки можно свести в таблицу (таблица 4). Например,
опрошено 1000 человек.
Таблица 4. Значимость параметров товара глазами
потребителей
|
№ п/п |
Качественные |
Уровни
|
Коэффициент значимости |
|||||
|
безразлично |
желательно |
обязательно |
||||||
|
1 |
Размер |
500/ 0 |
200/ 100 |
300/ 300 |
400 |
|||
|
2 |
Многофункциональность |
200/ 0 |
600/ 300 |
200/ 200 |
500 |
|||
|
3 |
Дизайн |
100/ 0 |
400/ 200 |
500/ 500 |
700 |
|||
|
4 |
Удобство |
50/ 0 |
700/ 350 |
250/ 250 |
600 |
|||
|
5 |
Стоимость |
100/ 0 |
600/ 300 |
300/ 300 |
900 |
|||
Примечание: в данных таблицы в числителе
показано число потребителей, отметивших данную характеристику товара указанной
категорией; в знаменателе — полученное суммарное значение величины указанной
категории для данного параметра товара.
Такой расчет поможет маркетологам предприятия определить,
какие параметры/характеристики товара ценятся потребителями этого товара более
всего. Из приведенного примера видно, что потребители данного сегмента рынка
более всего ценят в мягкой мебели его стоимость (900 баллов), следующий по
значимости — дизайн (700 баллов) и т.д. Это говорит о том, что производителям
товара для удовлетворения покупательских потребностей данного сегмента рынка
должны предложить товар недорогой (среднего уровня цены), но при этом данный
товар (мягкая мебель) должен быть относительно привлекательного внешнего вида и
довольно удобным.
Без подобной экономической экспертизы, без анализа
потенциала рынка, существующих угроз со стороны конкурентов вложение в новое
производство будет непрофессиональным.
И наоборот, глубокий анализ потребностей рынка, в
совокупности с маркетинговыми усилиями производителей, повысит
конкурентоспособность товара и сделает вложения высокопрофессиональными, что, в
конечном итоге, отразится на конкурентоспособности предприятия в целом.
ЛИТЕРАТУРА
1.
Глущенко В.В., Глущенко И.И.
Разработка управленческого решения. Прогнозирование — планирование. Теория
проектирование экспериментов. — Железнодорожный: ООО НПЦ «Крылья», 2000.- 400 с.,
изд. 2-е, испр.
2.
Саркисян С.А. Теория
прогнозирования и принятия решений. М.: Высш. шк., 1977.
3.
Рабочая книга по прогнозированию
/Редкол.: И.В. Бестужев-Лада (отв. ред.). — М.: Мысль, 1982 — 430 с.
4.
Смирнов Э.А. Разработка
управленческих решений: Учебник для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 271 с.
К содержанию номера журнала: Вестник КАСУ №4 — 2005
Загрузить PDF
Загрузить PDF
Проверка гипотез проводится с помощью статистического анализа. Статистическую значимость находят с помощью Р-значения, которое соответствует вероятности данного события при предположении, что некоторое утверждение (нулевая гипотеза) истинно.[1]
Если Р-значение меньше заданного уровня статистической значимости (обычно это 0,05), экспериментатор может смело заключить, что нулевая гипотеза неверна, и перейти к рассмотрению альтернативной гипотезы. С помощью t-критерия Стьюдента можно вычислить Р-значение и определить значимость для двух наборов данных.
-
1
Определите свою гипотезу. Первый шаг при оценке статистической значимости состоит в том, чтобы выбрать вопрос, ответ на который вы хотите получить, и сформулировать гипотезу. Гипотеза — это утверждение об экспериментальных данных, их распределении и свойствах. Для любого эксперимента существует как нулевая, так и альтернативная гипотеза.[2]
Вообще говоря, вам придется сравнивать два набора данных, чтобы определить, схожи они или различны.- Нулевая гипотеза (H0) обычно утверждает, что между двумя наборами данных нет разницы. Например: те ученики, которые читают материал перед занятиями, не получают более высокие оценки.
- Альтернативная гипотеза (Ha) противоположна нулевой гипотезе и представляет собой утверждение, которое нужно подтвердить с помощью экспериментальных данных. Например: те ученики, которые читают материал перед занятиями, получают более высокие оценки.
-
2
Установите уровень значимости, чтобы определить, насколько распределение данных должно отличаться от обычного, чтобы это можно было считать значимым результатом. Уровень значимости (его называют также
-уровнем) — это порог, который вы определяете для статистической значимости. Если Р-значение меньше уровня значимости или равно ему, данные считаются статистически значимыми.[3]
- Как правило, уровень значимости (значение ) принимается равным 0,05, и в этом случае вероятность обнаружения случайной разницы между разными наборами данных составляет всего лишь 5%.
- Чем выше уровень значимости (и, соответственно, меньше Р-значение), тем достовернее результаты.
- Если вы хотите получить более достоверные результаты, понизьте Р-значение до 0,01. Как правило, более низкие Р-значения используются в производстве, когда необходимо выявить брак в продукции. В этом случае требуется высокая достоверность, чтобы быть уверенным, что все детали работают так, как положено.
- Для большинства экспериментов с гипотезами достаточно принять уровень значимости равным 0,05.
- Как правило, уровень значимости (значение
-
3
Решите, какой критерий вы будете использовать: односторонний или двусторонний. Одно из предположений в t-критерии Стьюдента гласит, что данные распределены нормальным образом. Нормальное распределение представляет собой колоколообразную кривую с максимальным количеством результатов посередине кривой.[4]
t-критерий Стьюдента — это математический метод проверки данных, который позволяет установить, выпадают ли данные за пределы нормального распределения (больше, меньше, либо в “хвостах” кривой).- Если вы не уверены, находятся ли данные выше или ниже контрольной группы значений, используйте двусторонний критерий. Это позволит вам определить значимость в обоих направлениях.
- Если вы знаете, в каком направлении данные могут выйти за пределы нормального распределения, используйте односторонний критерий. В приведенном выше примере мы ожидаем, что оценки студентов повысятся, поэтому можно использовать односторонний критерий.
-
4
Определите объем выборки с помощью статистической мощности. Статистическая мощность исследования — это вероятность того, что при данном объеме выборки получится ожидаемый результат.[5]
Распространенный порог мощности (или β) составляет 80%. Анализ статистической мощности без каких-либо предварительных данных может представлять определенные сложности, поскольку требуется некоторая информация об ожидаемых средних значениях в каждой группе данных и об их стандартных отклонениях. Используйте для анализа статистической мощности онлайн-калькулятор, чтобы определить оптимальный объем выборки для ваших данных.[6]
- Обычно ученые проводят небольшое пробное исследование, которое позволяет получить данные для анализа статистической мощности и определить объем выборки, необходимый для более расширенного и полного исследования.
- Если у вас нет возможности провести пробное исследование, постарайтесь на основании литературных данных и результатов других людей оценить возможные средние значения. Возможно, это поможет вам определить оптимальный объем выборки.
Реклама
-
1
Запишите формулу для стандартного отклонения. Стандартное отклонение показывает, насколько велик разброс данных. Оно позволяет заключить, насколько близки данные, полученные на определенной выборке. На первый взгляд формула кажется довольно сложной, но приведенные ниже объяснения помогут понять ее. Формула имеет следующий вид: s = √∑((xi – µ)2/(N – 1)).
- s — стандартное отклонение;
- знак ∑ указывает на то, что следует сложить все полученные на выборке данные;
- xi соответствует i-му значению, то есть отдельному полученному результату;
- µ — это среднее значение для данной группы;
- N — общее число данных в выборке.
-
2
Найдите среднее значение в каждой группе. Чтобы вычислить стандартное отклонение, необходимо сначала найти среднее значение для каждой исследуемой группы. Среднее значение обозначается греческой буквой µ (мю). Чтобы найти среднее, просто сложите все полученные значения и поделите их на количество данных (объем выборки).[7]
- Например, чтобы найти среднюю оценку в группе тех учеников, которые изучают материал перед занятиями, рассмотрим небольшой набор данных. Для простоты используем набор из пяти точек: 90, 91, 85, 83 и 94.
- Сложим вместе все значения: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
- Поделим сумму на число значений, N = 5: 443/5 = 88,6.
- Таким образом, среднее значение для данной группы составляет 88,6.
-
3
Вычтите из среднего каждое полученное значение. Следующий шаг заключается в вычислении разницы (xi – µ). Для этого следует вычесть из найденной средней величины каждое полученное значение. В нашем примере необходимо найти пять разностей:
- (90 – 88,6), (91- 88,6), (85 – 88,6), (83 – 88,6) и (94 – 88,6).
- В результате получаем следующие значения: 1,4, 2,4, -3,6, -5,6 и 5,4.
-
4
Возведите в квадрат каждую полученную величину и сложите их вместе. Каждую из только что найденных величин следует возвести в квадрат. На этом шаге исчезнут все отрицательные значения. Если после данного шага у вас останутся отрицательные числа, значит, вы забыли возвести их в квадрат.
- Для нашего примера получаем 1,96, 5,76, 12,96, 31,36 и 29,16.
- Складываем полученные значения: 1,96 + 5,76 + 12,96 + 31,36 + 29,16 = 81,2.
-
5
Поделите на объем выборки минус 1. В формуле сумма делится на N – 1 из-за того, что мы не учитываем генеральную совокупность, а берем для оценки выборку из числа всех студентов.[8]
- Вычитаем: N – 1 = 5 – 1 = 4
- Делим: 81,2/4 = 20,3
-
6
Извлеките квадратный корень. После того как вы поделите сумму на объем выборки минус один, извлеките из найденного значения квадратный корень. Это последний шаг в вычислении стандартного отклонения. Есть статистические программы, которые после введения начальных данных производят все необходимые вычисления.
- В нашем примере стандартное отклонение оценок тех учеников, которые читают материал перед занятиями, составляет s =√20,3 = 4,51.
Реклама
-
1
Рассчитайте дисперсию между двумя группами данных. До этого шага мы рассматривали пример лишь для одной группы данных. Если вы хотите сравнить две группы, очевидно, следует взять данные для обеих групп. Вычислите стандартное отклонение для второй группы данных, а затем найдите дисперсию между двумя экспериментальными группами. Дисперсия вычисляется по следующей формуле: sd = √((s1/N1) + (s2/N2)).[9]
- sd — дисперсия между двумя группами.
- s1 — стандартное отклонение в группе 1, N1 — объем выборки в группе 1.
- s2 — стандартное отклонение в группе 2, N2 — объем выборки в группе 2.
- В нашем примере предположим, что объем выборки в группе 2 (учащиеся, которые не читают материал перед занятиями) равен 5, а стандартное отклонение составляет 5,81. Находим дисперсию:
- sd = √((s1)2/N1) + ((s2)2/N2))
- sd = √(((4,51)2/5) + ((5,81)2/5)) = √((20,34/5) + (33,76/5)) = √(4,07 + 6,75) = √10,82 = 3,29.
-
2
Найдите t-оценку данных. Эта величина дает возможность перевести данные в форму, которая позволяет сравнить их с другими данными. t-оценки позволяют проверить t-критерий и найти, насколько вероятности двух групп отличаются друг от друга. Для вычисления t-оценки используется следующая формула: t = (µ1 – µ2)/sd.[10]
- µ1 — среднее значение для первой группы.
- µ2 — среднее значение для второй группы.
- sd — дисперсия между двумя выборками.
- В качестве µ1 используйте большее среднее значение, чтобы t-оценка не получилась отрицательной.
- В нашем примере предположим, что среднее значение для группы 2 (те, кто не читает) составляет 80. Находим t-оценку: t = (µ1 – µ2)/sd = (88,6 – 80)/3,29 = 2,61.
-
3
Определите степень свободы сделанной выборки. В случае t-оценки степень свободы определяется по объему выборки. Сложите объемы двух выборок и вычтите из суммы 2. В нашем примере степень свободы (с.с.) равна 8, поскольку первая и вторая выборки содержат по пять значений: (5 + 5) – 2 = 8.[11]
-
4
Оцените значимость по таблице значений критерия Стьюдента (t-критерия). Эту таблицу [12]
и степени свободы можно найти в справочнике по статистике или интернете. Отыщите строку, в которой содержится найденная вами степень свободы, и определите соответствующее t-оценке Р-значение.- При степени свободы 8 и t-оценке 2,61 Р-значение для одностороннего критерия попадает между 0,01 и 0,025. Поскольку мы выбрали уровень значимости 0,05, наши данные являются статистически значимыми. Ввиду этого мы отказываемся от нулевой гипотезы и принимаем альтернативную гипотезу, которая гласит:[13]
те ученики, которые читают материал перед занятиями, получают более высокие оценки.
- При степени свободы 8 и t-оценке 2,61 Р-значение для одностороннего критерия попадает между 0,01 и 0,025. Поскольку мы выбрали уровень значимости 0,05, наши данные являются статистически значимыми. Ввиду этого мы отказываемся от нулевой гипотезы и принимаем альтернативную гипотезу, которая гласит:[13]
-
5
Подумайте о том, чтобы продолжить исследования. Многие ученые сначала проводят небольшое пробное исследование с малым количеством измерений, чтобы понять, как следует организовать более крупное исследование. Расширенное исследование с большим числом измерений позволит вам повысить достоверность сделанных выводов.
Реклама
Советы
- Статистика представляет собой обширную и сложную науку. Занятия на специализированных курсах статистики помогут вам лучше понять концепцию статистической значимости.
Реклама
Предупреждения
- Приведенный анализ относится к t-критерию, который позволяет оценить разницу между двумя группами данных с нормальным распределением. Для более сложных наборов данных могут понадобиться другие критерии и методы.
Реклама
Об этой статье
Эту страницу просматривали 67 604 раза.
Была ли эта статья полезной?
Коэффициент значимости показателей качества продукции m в общем виде может быть определен отношением максимального количества баллов Б, установленного для данного 1-го показателя качества (свойства) продукции, к постоянному числу баллов (константа), принятому для всех свойств анализируемой группы изделия б [c.56]
Коэффициент значимости показателей качества продукции 56 [c.319]
Обработка на ЭВМ матриц экспертов по алгоритму, описанному в программе (приложение 2), завершается получением столбца коэффициентов значимости показателей. В условном примере при оценке значимости трех показателей получены следующие данные [c.74]
Результаты экспертной оценки могут быть более дифференцированными, чем в данном случае, где коэффициенты значимости показателей близки друг другу. [c.74]
Несмотря на относительную простоту использования этой модели для оценки финансового кризиса и угрозы банкротства, в наших экономических условиях она не позволяет получить достаточно объективный результат. Это вызывается различиями в учете отдельных показателей, влиянием инфляции на их формирование, несоответствием балансовой и рыночной стоимости отдельных активов и другими объективными причинами, которые определяют необходимость корректировки коэффициентов значимости показателей, приведенных в модели Альтмана, и учета ряда других показателей оценки кризисного развития предприятия. [c.248]
Определение весовых коэффициентов значимости показателей качества. Какие из выявленных ранее свойств товара потребители рассматривают как наиболее важные [c.293]
Весовой коэффициент значимости, % Показатели качества Конкуренты [c.294]
Формирование комплексного критерия сравнительной ценности проектов осуществляется следующим образом. Разрабатывается система частных показателей для оценки перспективности проекта. Формируется гипотетический набор проектов, в котором показатели варьируются на двух уровнях (наилучшие и наихудшие значения). На базе попарного сравнения полученных вариантов рассчитываются приоритеты проектов. Комплексный критерий перспективности проекта для отбора в план программы определяется суммированием произведений значений показателей и коэффициентов значимости показателей. Далее проекты ранжируются перспективности. В план программы включают проекты с наибольшими значениями комплексного критерия до исчерпания объема выделенных ресурсов. [c.373]
Показатели Оценка, баллы Коэффициент значимости Сумма баллов [c.68]
Пример. Определить степень выполнения плана социального развития коллектива предприятия на основе частных коэффициентов, характеризующих степень выполнения плана по отдельным показателям, и коэффициентов значимости показателен. В табл. 4.16 приведены исходные данные и расчет обобщающего показателя. [c.291]
Затем члены экспертной группы дали свои оценки относительной значимости каждой из пяти рассматривавшихся групп показателей. Эти оценки также были усреднены в целом по всей группе экспертов в виде весовых коэффициентов сравнительной значимости показателей каждой данной группы o j. И наконец, был рассчитан итоговый интегральный критерий эффективности проекта в целом [c.143]
По таблице характер связи Кк с Л, проследить трудно. Для наглядности данные перенесены на рис. 3.4. Графики показывают, что для октанового числа характерна почти линейная зависимость Кк и /0- Поэтому. вводить показатель степени ai в формулу (3.24) нет необходимости. Параметр Д (коэффициент значимости октанового числа) рассчитаем по данным табл. 3.4 решением уравнения [c.51]
Он приведен только для того, чтобы прояснить необходимые условия математической корректности и содержательной эквивалентности прямого расчета Ки по формуле (3.23), и косвенного — по формулам (3.21), (3.27). Как оказалось, они очень деликатны. Достаточно небольшого их нарушения и косвенный расчет Кк утратит достоверность. Во-первых, истинные величины коэффициентов значимости единичных показателей /Я можно получить лишь из функции полезности. Во-вторых, даже для линейной формы [c.53]
Методы определения коэффициентов значимости единичных показателей уровня качества продукции [c.55]
Некоторые из приведенных формул дают хорошее приближение к истинной величине интегрального уровня качества при условии определения коэффициентов значимости единичных показателей на основе сопоставления базовой и итоговой функций полезности, как это было сделано в рассмотренных ранее примерах. Но проблема в том, что формальные способы синтеза Кк как раз и предназначены для тех случаев, когда функция полезности продукции неизвестна. Поэтому наиболее тяжелым и, в сущности, непреодолимым недостатком всех рассмотренных способов расчета Кк является необоснованность коэффициентов значимости ( Si) единичных показателей. [c.55]
В квалиметрии экспертный метод применяется непосредственно для определения уровня качества (продовольственных товаров, мебели, одежды), но чаще для установления коэффициентов значимости единичных показателей. В этом случае применяются из огромного множества вариантов техники проведения экспертного опроса в основном два индивидуальный и метод «Дельфы». [c.60]
При этом нет необходимости применять какие-либо коэффициенты значимости единичных показателей качества и произвольные формулы их синтеза в обобщенный, поскольку этот синтез осуществлен автоматически в ходе интегрального расчета удельных функций полезности изделия (Кц). [c.69]
Применяемая обычно стандартная математическая обработка экспертных оценок коэффициентов значимости (3, не гарантирует достоверность Кк, поскольку мнения экспертов встраиваются в заведомо упрощенную математическую структуру показателей (3.14), (3.15), (3.16), не соответствующую истинным взаимосвязям полезности продукции со значениями её частных свойств. [c.82]
Графическое изображение соотношения между экономией от повышения качества дизельного топлива и сопутствующими ему затратами приведено на рис. 4.1 в форме т.н. коробки качества — совмещенном графике, по ординате которого показаны одновременно дополнительные расходы по сероочистке и получаемая от этого экономия, а по абсциссе — содержание серы. Рис. 4.1 и табл. 4.1 подтверждают основные из упомянутых ранее закономерностей. Это -нелинейность зависимости экономии и затрат от значений качественных параметров, наличие предела насыщения, снижающаяся предельная полезность качества, повышающиеся предельные затраты на дополнительный прирост качества. Отсюда вывод не существует постоянных коэффициентов значимости качественных характеристик продукции. Они являются функциями оцениваемых свойств. Поэтому, строго говоря, все способы синтеза комплексного показателя качества продукции, основанные на применении фиксированных коэффициентов значимости единичных показателей по формулам (3.14), (3.15), (3.16) искажают действительность. Избежать этого можно, применяя прямой, экономически прозрачный показатель полезности продукта. В самом способе его расчета и в структуре его компонентов заключена возможность учета нелинейности и всех других особенностей реального соотношения эффекта повышения качества и затрат по его обеспечению. Полностью отвечает сложной природе качества такой расчет его уровня, при котором непосредственно соизмеряются полезность продукции и затраты на её изготовление и эксплуатацию. Такой показатель называется интегральным. [c.86]
Формула (10.8) до некоторой степени сходна с формулой (10.6), хотя между ними есть существенные не только формальные, но и содержательные различия. Тем не менее в силу дополнительного показателя степени п она достаточна гибка и дает весьма точные результаты. Ее слабое место — способ определения коэффициентов значимости Bj и требование их нормировки ( В = 1), что теоретически необоснованно. [c.204]
Формула 4 является модификацией формулы 3. Она учитывает значимость показателей, определяемых экспертным путем. Необходимость введения весовых коэффициентов для отдельных показателей появляется при дифференциации оценки в соответствии с потребностями пользователей. [c.293]
Анализ параметров акций. Размер дивидендов по акциям и частота их выплат не дают реального представления о рыночной значимости выпускаемых обществом ценных бумаг, а свидетельствуют только об определенной дивидендной политике. Качественные параметры акций как финансовых инструментов можно проанализировать с помощью расчета ряда коэффициентов и показателей, успешно применяемых в зарубежной практике анализа и оценки акций. [c.350]
Надо заметить, что в целях получения более точной комплексной оценки любым из перечисленных методов может быть учтена сравнительная значимость показателей-индикаторов. Коэффициенты значимости, как правило, определяются экспертным путем. [c.45]
При использовании метода расстояний устанавливается близость объектов анализа — акционерных обществ, фирм, цехов, к объекту-эталону по каждому из сравниваемых показателей. Вначале определяются коэффициенты по каждому показателю как отношение его значения к показателю-эталону с максимальным уровнем. Затем рассчитывается сумма квадратов полученных коэффициентов. Если есть возможность учесть сравнительную значимость индикаторов, то каждый квадрат умножается на соответствующий весовой коэффициент значимости. Затем из суммы квадратов извлекается квадратный корень. [c.45]
Кроме того, Сбербанк РФ установил коэффициент значимости каждого показателя К — 0,11 KI — 0,05 К — 0,42 Кд — 0,21 KS — 0,21, т.е. наибольшая роль в определении кредитоспособности принадлежит таким показателям, как коэффициент общей ликвидности (0,45), коэффициент финансирования (0,21) и коэффициент рентабельности продаж (0,21). Порядок расчета общей суммы баллов ( w) осуществляется по средней арифметической взвешенной в табл. 10.2 [c.359]
Этап 3. Все элементы матрицы возводятся в квадрат. Если значимость показателей, составляющих матрицу, различна, тогда каждому показателю присваивается весовой коэффициент k, который определяется экспертным путем. [c.63]
Отмстим, что при использовании весовых коэффициентов значимости критериев результат может измениться. Например, если аналитик признает рентабельность самым важным показателем успешности деятельности предприятия, он может придать трем рассмотренным факторам веса (0,5 0,25 0,25), и тогда лучшим окажется предприятие № 3. [c.412]
Оценка технико-эстетического показателя качества с учетом поправочных коэффициентов значимости [c.73]
Для получения количественной оценки долгосрочной привлека-т льности рынка каждому показателю, характеризующему ее, следует определить нормированный весовой коэффициент (коэффициент значимости показателя среди других используемых менеджерами-исследователями при проведении анализа и выборе стратегии диверсификации). Сумма этих коэффициентов должна быть равна 1,0. Влияние каждого анализируемого показателя определяется как произведение коэффициента весомости на его балльную оценку, например на основе шкалы 1—5 баллов (табл. 5.17). [c.183]
Сказанное непременно следует учитывать при экспертизе многочисленных методик определения уровня качества, применяемых на предприятиях. Результаты проводимых экспертных опросов обставляются частоколом рангов, коэффициентов значимости, конкордации и т.п., что должно создавать иллюзию некой научной обоснованности. Причем значения е и а неправомерно интерпретируют как показатели точности и достоверности коэффициентов значимости частных показателей качества. Все это может пршзести к ошибочным [c.59]
При абсолютной согласованности мнений экспертов W=l. При W =0 коэффициенты значимости всех единичных показателей равны, а следовательно, мнения экспертов абсолютно несогласованы. При 0
0,35. [c.61]
Вывод о несогласованности мнений экспертов при W=0 является слабым местом показателя Кэндалла в частном случае, когда истинные значения коэффициентов весомости единичных показателей действительно равны или близки друг к другу. При равенстве истинных коэффициентов значимости может быть W<0,2. Этот важный аспект применимости коэффициента конокрдации распространяется и на те нередкие случаи, когда истинные коэффициенты значимости единичных показателей не равны, но весьма близки друг к другу. [c.61]
Показатели Производственные единицы Коэффициент значимости Стимулятор + 1, дести-мулятор -1 [c.35]
Иногда, применяя таксонометрический метод, вводят весовые коэффициенты сравнительной значимости показателей а,-, и тогда [c.52]
Однако это условие, как правило, не выполняется, в связи с чем ими предложен поправочный коэффициент значимости nij (Pj), учитывающий относительную частоту использования изделия при данном k-ом значении /-го абсолютного показателя свойства Р — Конкретные значения коэффициента rrij (Р ) предлагается определять из опыта практического использования данного изделия. [c.118]