6 Lab формирование экспертной г. Лабораторная работа 1 Формирование экспертной группы. Расчет числа экспертов из условия полноты выявления представляемых ими данных
 Скачать 52.09 Kb.
|
|
Лабораторная работа 1 Формирование экспертной группы. Расчет числа экспертов из условия полноты выявления представляемых ими данных Цель работы: приобрести навыки расчёта числа экспертов. Краткие теоретические сведения В ходе решения различных задач широко используются экспертные методы оценки, которые в совокупности с измерительными методами позволяют получить наиболее полный объём информации об объекте исследования. В связи с этим на начальном этапе любой экспертизы основной задачей является грамотное формирование экспертной группы, в ходе которого определяется оптимальное количество экспертов, необходимое для проведения экспертизы, а также проводится количественная оценка качества экспертной группы различными методами. Расчёт числа экспертов, необходимого для выявления наиболее полного количества данных, сводится к нахождению такого их числа m, при котором вероятность появления содержательно нового предложения с привлечением (m+1)-го эксперта становится меньше заранее принятого значения α. Для решения поставленной задачи используют следующий алгоритм [1]: 1. Проводят опрос экспертов с целью получения совокупности сведений, касающихся объекта экспертизы. 2. Все предложения экспертов разделяют на четыре группы: 1) очевидные – выдвинутые всеми экспертами; 2) известные – выдвинутые большинством экспертов, но не всеми; 3) неочевидные – выдвинутые меньшинством; 4) особые – выдвинутые одним экспертом. Интерес представляют только неочевидные и особые предложения, базирующиеся на личном опыте экспертов, их способностях, интуиции. При этом вероятность появления особых предложений, выдвинутых меньшинством в группе из m экспертов, определяется выражением  где  – количество особых предложений;  – количество неочевидных предложений, выдвинутых меньшинством v.3. Из группы в m экспертов образуют всевозможные подгруппы по (m – 1) экспертов и для каждой из них подсчитывают число особых  и неочевидных ) предложений.4. Рассчитывают вероятность Pm–1 появления особых предложений по всем подгруппам и коэффициент λ уменьшения вероятности появления особых предложений с переходом от (m – 1) экспертов к m экспертам:   5. При условии, что значение λ сохраняется с увеличением числа экспертов (хотя, как правило, оно при этом уменьшается), оценки вероятности появления особых предложений с привлечением (m + 1)-го, (m + 2)-го, …, (m + k)-го экспертов будут соответственно равны:    Используя выражение (1.3) и заданное значение вероятности α, находят число k вновь привлекаемых экспертов, при котором  Окончательная формула для расчётаk примет вид Следует отметить, что все допущения рассмотренного способа решения ориентированы на расчёт «с запасом». То есть, считая всех экспертов одинаково продуктивными, мы заведомо шли на завышение требуемого количества экспертов. В действительности (при правильно проведённом отборе экспертов), в экспертную группу вначале попадают наиболее сведущие специалисты, которые представляют максимальную информацию. Привлекаемые далее эксперты менее продуктивны уже потому, что область этих профессиональных интересов удаляется от цели проведения экспертизы. Это приводит к уменьшению λ. Так как рассмотренный вариант решения даёт завышенный объём экспертной группы, превышать рассчитанное количество экспертов не целесообразно. Главное – подробно опросить каждого эксперта, выявить наиболее полно его суждения и рационально организовать обмен мнениями. Пример При индивидуальном анкетном опросе группа из пяти экспертов в результате генерации подала 26 предложений, относящихся к объекту экспертизы, некоторые из которых по содержанию совпадают друг с другом. При этом  предложений выдвинуты всеми экспертами (очевидные);  предложений выдвинуты большинством экспертов, но не всеми, в данном случае тремя и четырьмя (известные);  предложений выдвинуты меньшинством, в данном случае, двумя экспертами (неочевидные) и  предложения выдвинуты (каждое) лишь одним экспертом (особые).Спрашивается, сколько ещё экспертов k следует опросить, чтобы вероятность Рm+k появления содержательно нового предложения стала меньше α = 0,05? В ходе решения поставленной задачи по формуле (1.1) находим оценку вероятности появления особых предложений среди всех предложений, выдвинутых меньшинством, в группе из m = 5 экспертов:  Образуем теперь из группы экспертов всевозможные подгруппы по четыре эксперта (этих подгрупп будет пять) и для каждой из них подсчитаем число особых  и неочевидных  предложений. Нетрудно убедиться, что эти числа будут 4, 4, 4, 3, 2 и 6, 4, 2, 6, 6. Следовательно, оценка вероятности появления особых предложений в группе из четырёх экспертов будет По найденным значениям P5 и P4 найдём коэффициент λ уменьшения вероятности появления особых предложений с переходом от пяти к четырём экспертам:  На основании найденных P5 и λ, а также заданного значения α рассчитываем количество k вновь привлекаемых экспертов по формуле (1.7):  Итак, для достижения поставленного условия следует привлечь к работе ещё 9 специалистов, или всего 14 человек. Порядок выполнения работы 1. Ознакомиться с теоретическими сведениями данной работы. 2. В соответствии со своим вариантом задания рассчитать количество экспертов, необходимое для проведения экспертизы, исходя из условия полноты выявления представляемых ими данных. Варианты заданий приведены в табл. 1.1 – 1.10. 3. Проанализировать полученные результаты и оформить отчёт. 4. Ответить на контрольные вопросы. Таблица 1.1 – Исходные данные для варианта 1
Таблица 1.2 – Исходные данные для варианта 2
Таблица 1.3 – Исходные данные для варианта 3
Таблица 1.4 – Исходные данные для варианта 4
Таблица 1.5 – Исходные данные для варианта 5
Таблица 1.6 – Исходные данные для варианта 6
Таблица 1.7 – Исходные данные для варианта 7
Таблица 1.8 – Исходные данные для варианта 8
Таблица 1.9 – Исходные данные для варианта 9
Таблица 1.10 – Исходные данные для варианта 10
Список литературы Методы квалиметрии в машиностроении: учебное пособие / под ред. В.Я. Кершенбаума, Р.М. Хвастунова. – М.: Технонефтегаз, 1999. – 210 с. Квалиметрия и управление качеством: лабораторный практикум. Ч. 1. Экспертные методы / М.Н. Подольская. – Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2011. – 80 с. |