Виды экспертных оценок.
Существует две группы экспертных оценок:
Индивидуальные оценки основаны на использовании мнения отдельных экспертов, независимых друг от друга.
Коллективные оценки основаны на использовании коллективного мнения экспертов.
Совместное мнение обладает большей точностью, чем индивидуальное мнение каждого из специалистов. Данный метод применяют для получения количественных оценок качественных характеристик и свойств. Например, оценка нескольких технических проектов по их степени соответствия заданному критерию, во время соревнования оценка судьями выступления фигуриста.
Известны следующие методы экспертных оценок:
Метод ассоциаций. Основан на изучении схожего по свойствам объекта с другим объектом.
Метод парных (бинарных) сравнений. Основан на сопоставлении экспертом альтернативных вариантов, из которых надо выбрать наиболее предпочтительные.
Метод векторов предпочтений. Эксперт анализирует весь набор альтернативных вариантов и выбирает наиболее предпочтительные.
Метод фокальных объектов. Основан на перенесении признаков случайно отобранных аналогов на исследуемый объект.
Индивидуальный экспертный опрос. Опрос в форме интервью или в виде анализа экспертных оценок. Означает беседу заказчика с экспертом, в ходе которой заказчик ставит перед экспертом вопросы, ответы на которые значимы для достижения программных целей. Анализ экспертных оценок предполагает индивидуальное заполнение экспертом разработанного заказчиком формуляра, по результатам которого производится всесторонний анализ проблемной ситуации и выявляются возможные пути ее решения. Свои соображения эксперт выносит в виде отдельного документа.
Метод средней точки. Формулируются два альтернативных варианта решения, один из которых менее предпочтителен. После этого эксперту необходимо подобрать третий альтернативный вариант, оценка которого расположена между значений первой и второй альтернативы.
40. Методы организации сложных экспертиз.
Типичные задачи, решаемые путём экспертизы:
Диагностика
Анализ проблем
Анализ целей
Анализ факторов
Анализ заинтересованных сторон
Этапы проведения:
Определение цели объектов экспертизы
Формирование группы сопровождения
Предложения по составу комиссии
Утверждение состава комиссии
Систематизация данных об объектах экспертизы
Ознакомление экспертов с данными об объектах экспертизы
Предварительная оценка объектов экспертизы
Разработка формализованной системы оценок
Оценка параметров объекта экспертизы
Ранжирование объектов экспертизы
Проверка согласованности оценок
Обсуждение необходимости повторной экспертизы
Использование результатов.
27. Основные типы шкал измерения.
На сегодняшний день различают четыре основных типа шкал измерений: номинальная, порядковая, интервальная и относительная. Каждый тип шкалы обладает определенными признаками, которые рассматриваются ниже; сейчас же рассмотрим какую роль играет техника измерений в процессе классификации.
Часто при классификации исследователь не имеет возможности численно измерить исследуемый параметр.
Например, отношение человека к чему-либо, степень его предпочтения и т.д. Способы измерения в данном случае отличаются от традиционных способов. Измерением в данном случае будет считаться любой способ приписывания числовых значений символам, которые отражают качественные характеристики объектов. При этом должны существовать устойчивые взаимосвязи между символами и качествами, которые они отражают. Иными словами, для осуществления кластеризации объекта с качественными характеристиками необходимо использовать приемы техники шкалирования.
В процессе использования техники шкал традиционно выделяют ряд стадий, качество выполнения которых оказывает непосредственное влияние на результат выделения кластеров. На первом этапе необходимо дать четкое определение тому, что собираются измерять. Далее следует указать, как измерение будет осуществлено на практике или что/кто конкретно подлежит измерению. После чего выбирают тип шкалы измерения, который предопределяет метод сбора информации. Любые измерения связаны с ошибками, но поскольку измерение в данном случае имеет специфику, то исследователь может самостоятельно оценить некоторые случайные отклонения исследуемого параметра и исключить его из кластера. Традиционно объекты наблюдения могут быть представлены в следующих типах шкал.