|
!Важным параметром является рассмотрение суммы. Ошибкой анализа часто является подсчет общей суммы по всем тестам: наибольший результат остается главным показателем пригодности кандидата. Здесь следует отметить, что по сумме ориентироваться нельзя. Применение программ Stadia и Statistica помогло избежать частой ошибки. Главным показателем по выбранным кандидатам является среднее значение по методике и сумма в этом случае не наибольший результат!
Данные, подсчитанные и приведенные в форме таблицы. Используя программы Stadia и Statistica получили новое правило классификации. Согласно ему кандидаты 11, 18 и 24 соответствовали группе условно пригодных, а остальные с к группе пригодных и успешно пригодных. Кандидатами же работы к группе условно пригодных были отнесены операторы 14, 30, 28,27 и 8. Полученные нами результаты о классификации менеджеров более объективны.
Данные результаты можно посмотреть в приложении в таблице 4 Анализ обработанных данных.
Рассмотреть данные в проекции по Stadia и Statistica можно в приложениях 3 и 4.
Важным следует отметить, что показателями пригодности кандидатов по программе Statistica кандидаты под 11, 18 и 24 номером. Формирование на плоскости этих показателей следует рассматривать по наибольшему радиусу.
Распечатка результатов проведенного анализа в стандартном формате пакета Stadia представлена ниже.
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ. Файл:
Переменная Среднее Ст. отклон.
x1 33,4 7,3096,5 3,77617,7 3,44621,87 7,482
Корреляционная матрицаx2 x3 x4-0,1270,58 0,0140,5 -0,045 0,275
Критическое значение=0,3566
Число значимых коэффициентов=2 (33%)
Собственные значения и процент объясняемой дисперсии факторов
Фактор: 1 2 3 4 5 6 7
Собств. зн. 1,925 1,006 0,7249 0,3445
Дисперс. % 48,12 25,15 18,12 8,611
Накоплен. % 48,12 73,27 91,39 100
Переменная: Собственные вектора (коэффициенты поворота факторных осей) -
Фактор: 1 2 3 40,6425 -0,02552 0,0854 -0,7611-0,105 0,9781 -0,1192 -0,13480,5553 0,2066 0,6068 0,52990,5176 0,008446 -0,7812 0,349
Переменная <-------- Факторные нагрузки до вращения -
Фактор: 1 2 3 40,89140,98090,7703 0,51660,7181 -0,6651
Отметим, что в рассматриваемом примере, возможно, применить более простой альтернативный подход к экспертному оцениванию при их группировке по профессиональной пригодности. При таком подходе оценивание экспертом проводится не по системе баллов, а путем попарного сравнения каждого претендента по каждому из тестов. При этом происходит упорядочение - ранжирование претендентов по каждому из тестов. В этом случае для проверки различия сравниваемых трех групп операторов по степени профпригодности удобно применить многомерный ранговый Q-критерий, являющийся непараметрическим аналогом Т2-критерия Хотеллинга
Рассмотренные методы решения задач многокритериальной оценки качества, используя функцию потерь качества и процедуры многомерного шкалирования с привлечением алгоритма главных компонент имеет широкую перспективу применения в различных областях приложений. Их использование эффективно для решения таких типовых задач, как оценка профпригодности специалистов, аттестации персонала, оценка эффективности обучения, выбор по комплексу признаков наиболее перспективных месторождений для пробного бурения и т.п. Процедуры построения обобщенного показателя качества доступны широкому кругу пользователей. Они легко реализуются средствами известных статистических пакетов Stadia и Statistica и могут быть рекомендованы в качестве типовой методики решения задач многокритериальной оценки качества при наличии соответствующей статистической информации.
Недостаток компетентности не может быть компенсирован повышенным уровнем активности.
Серьезные проблемы связаны с критериями. Прежде всего не всегда удается обосновать тот набор критериев, который необходим и достаточен для решения конкретной задачи оценивания. Может показаться, что набор критериев «естественно» возникает в каждой конкретной задаче. Но, увы, это далеко не так.
Еще более сложное дело обстоит с весами критериев. Можно даже сказать, что веса критериев - самое тонкое место в проблеме критериального анализа. Чаще всего веса назначают, исходя из интуитивного представления о сравнительной важности критериев. Однако исследования показывают, что человек (эксперт) не способен непосредственно назначать критериям конкретные численные веса. Необходимы специальные процедуры получения весов.
Итак, при серьезном рассмотрении выходит, что оценки по критериям и сами критерии с их весами зачастую имеют весьма сомнительное происхождение. Вне поля критики осталась одна операция суммирования. Оценка может подвести, оказывается, что операция суммирования в данном случае не всегда корректна. В классической книге американских математиков Р. Л. Кини и Х. Райфа «Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения» строго доказано, что подобная формула корректна только тогда, когда все критерии попарно независимы. Что такое «зависимость» критериев, какие виды зависимости бывают, и что из этого следует - все это выходит за рамки данной работы.
Перейти на страницу: 1 2 3 4 5 6 |