Автор работы: Пользователь скрыл имя, 25 Сентября 2013 в 13:52, контрольная работа
Для графической иллюстрации основных этапов развития системы качества использована фигура, хорошо знакомая российским производственникам: знак качества. Контур этой фигуры, который, как известно, называется "Пентагон", заполняется пятиконечной звездой. Давайте используем этот известный символ в наших рассуждениях о качестве и назовем его "звездой качества".
в работе экспертной комиссии не должно присутствовать. Факторов, которые могли бы влиять на искренность суждений экспертов; мнения экспертов должны быть независимыми;
вопросы, поставленные перед экспертами, не должны допускать различного толкования;
эксперты должны быть компетентны в решаемых вопросах;
количество экспертов должно быть оптимальным;
ответы экспертов должны быть однозначными и обеспечивать возможность их математической обработки.
Качественный состав экспертной комиссии — важное условие эффективности экспертного метода. Вполне очевидно, что во всех без исключения случаях экспертиза должна проводиться грамотными, высококвалифицированными, вполне компетентными в рассматриваемых вопросах и достаточно опытными специалистами. Весьма полезным является их специальное предварительное обучение и совершенно необходимым — инструктаж. На завершающем этапе формирования экспертной группы целесообразно провести тестирование, самооценку, взаимооценку экспертов, анализ их надежности и проверку согласованности мнений.
Тестирование состоит в решении экспертами задач, подобных реальным, с известными (но не экспертам) ответами. На основании результатов тестирования устанавливается компетентность и профпригодность экспертов.
Самооценка экспертов состоит в ответе каждым из них в строго ограниченное время на вопросы специально составленной анкеты, в результате чего быстро и просто проверяются ими же самими их профессиональные знания и деловые качества. Оценка их дается каждым экспертом по балльной системе. При всей субъективности такой оценки опыт показывает, что экспертные группы с высокими показателями самооценки экспертов ошибаются в меньшей степени.
Весьма показательной является взаимная оценка экспертами друг друга (также по балльной системе). Для этого они должны, разумеется, иметь опыт совместной работы.
При наличии сведений о результатах работы эксперта в других экспертных группах критерием его квалификации может стать показатель или степень надежности — отношение числа случаев, когда мнение эксперта совпало с результатами экспертизы, к общему числу экспертиз, в которых он участвовал. Использование этого подхода к отбору экспертов требует накопления и анализа большого объема информации, но открывает возможность непрерывного совершенствования качественного состава экспертных групп.
Каждый эксперт дает одно
из значений отсчета, являющегося, согласно
основному постулату
При подборе экспертов большое внимание уделяется согласованности их мнений, которая характеризуется смещенной или несмещенной оценкой дисперсии отсчета. С этой целью на этапе формирования экспертной группы проводятся контрольные измерения с математической обработкой их результатов. Нередко при этом используется не один, а сразу несколько объектов измерений, которые в зависимости от их ценности или качества нужно расставить по шкале порядка, т.е. определить их ранг, ибо измерение по шкале порядка называется ранжированием. За меру согласованности мнений экспертов в этом случае принимается так называемый коэффициент конкордации.
где S — сумма квадратов отклонений суммы рангов каждого объекта экспертизы от среднего арифметического рангов; п — число экспертов; m — число объектов экспертизы. В зависимости от степени согласованности мнений экспертов коэффициент конкордации может принимать значения от 0 (при отсутствии согласованности) до 1 (при полном единодушии).
Пример. Определить степень согласованности мнений 5-ти экспертов, результаты ранжирования которыми 7-ми объектов экспертизы приведены в табл. 45.
Решение.1. Среднее арифметическое рангов
2. Используя результаты промежуточных вычислении, приведенные в табл.45, получаем S= 630.
3. Коэффициент конкордации
Степень согласованности мнений экспертов можно считать удовлетворительной.
Если степень согласованности
мнений экспертов оказывается
анонимность; эксперты не встречаются друг с другом, чтобы избежать влияния авторитета и красноречия кого-либо из них;
многоэтапность; после каждого
тура опроса все эксперты знакомятся
с мнением друг друга и при
необходимости представляют письменные
обоснования своих точек
контроль; после каждого тура проверяется согласованность мнений экспертов до тех пор, пока разброс отдельных мнений не снизится до заранее выбранного значения.
При особо ответственных
измерениях экспертным методом могут
учитываться весовые
* Этот метод впервые был
Количество экспертов тоже играет важную роль. С ростом числа экспертов в группе точность измерения повышается. Это фундаментальное свойство любого многократного измерения определено выражением (11). Чтобы воспользоваться им для определения численности экспертной группы n, обеспечивающей заданную точность измерения, нужно опять-таки в подготовительный период установить закон распределения вероятности отсчета, получаемого экспертным методом, или хотя бы его среднее квадратическое отклонение , не зависящие от n. Тогда по графику на рис. 159, отражающему зависимость (11), можно найти число экспертов n, при котором среднее квадратическое отклонение среднего арифметического будет соответствовать требуемому. Исходная численность экспертной группы составляет обычно не менее 7 человек. В отдельных случаях она достигает 15 ... 20 экспертов (массовый опрос проводится, как правило, только при социологических исследованиях). Если в подготовительный период не определено, то достижение требуемой точности за счет расширения экспертной группы достигается уже в процессе измерения экспертным методом так, как это показано на рис. 39.
В некоторых случаях требуется обеспечить максимально возможную точность измерения экспертным методом. В этих случаях состав экспертной группы целесообразно ограничить таким числом экспертов п, при котором различия между средними арифметическими и оценками дисперсий результатов измерений при n и n + 1 экспертах перестают быть значимыми. Эти условия проверяются по алгоритмам, приведенным на рис. 41 и 43.
По тому, в какой форме эксперты выражают свое мнение, т.е. по способу проведения экспертизы, различают:
непосредственное измерение;
ранжирование;
сопоставление.
При непосредственных измерениях экспертным методом значения физических величин или показателей качества определяются сразу в установленных единицах (то ли в единицах СИ, то ли в баллах, нормо-часах, рублях, единицах условного топлива и т.д.). Такие измерения могут проводиться как по шкале отношений, так и по шкале интервалов или шкале порядка. Измерения по шкале отношений требуют наличия эталонов. К ним относятся органолептические методы измерения длины, массы, силы света и многие другие. Непосредственное измерение весовых коэффициентов, сумма которых должна равняться единице, производится по шкале порядка. Значения этих коэффициентов рассчитываются по формуле
где п — количество экспертов; m — число “взвешиваемых” показателей; — коэффициент весомости j -го показателя в баллах, данный i -м экспертом.
По реперным шкалам порядка
измеряется в баллах сила морского
волнения, сила землетрясений и т.п.
Непосредственно путем
Непосредственное измерение
экспертным методом является наиболее
сложным и предъявляет к
Ранжирование состоит в расстановке объектов измерений или показателей в порядке их предпочтения, по важности или весомости. Место, занятое при такой расстановке, называется рангом. Чем выше ранг, тем предпочтительней объект, весомее, важнее показатель.
Пример ранжирования пятью экспертами семи объектов экспертизы приведен в табл. 45. Если это, допустим, художественные произведения, то результат измерения их качества по шкале порядка таков:
лучшим является седьмое, вторым по качеству — четвертое, затем — шестое, первое, второе, третье и пятое. Если же ранжирование проводилось с целью определения весовых коэффициентов g i для семи показателей качества, то они рассчитываются по формуле (53), в которой — ранг j - го показателя, установленный i -м экспертом, В примере 75
Сопоставление бывает последовательным и попарным. Последовательное сопоставление каждого. Объекта экспертизы с совокупностью всех тех, которые ниже рангом, позволяет откорректировать ранжированный ряд, уточнить позиции входящих в него объектов с учетом их важности. Оно имеет смысл тогда, когда несколько объектов экспертизы можно рассматривать как один составной объект той же природы. Порядок последовательного сопоставления следующий.
1. Объекты экспертизы
2. Наиболее важному объекту
приписывается балл или
3. Сопоставляется первый
объект с совокупностью всех
остальных. Если, по мнению эксперта,
он предпочтительнее, чем совокупность
всех остальных вместе взятых,
то результат его измерения
в баллах или весовой
4. Сопоставляется второй
объект с совокупностью всех
остальных, стоящих ниже
5. Полученные результаты
измерений или весовые
Попарное сопоставление самое простое и наиболее оправданное с психологической точки зрения, рассмотрено в примерах 21 и 22. Как можно заметить, табл. 17 и 18 являются избыточными. При попарном сопоставлении достаточно данных, приведенных в таблицах по одну сторону от диагонали. Предпочтение при этом выражается указанием номера предпочтительного объекта так, как это показано в табл.46.
Балл j - го объекта или весомость j - го показателя рассчитываются по формуле (53). В данном случае
где — частота предпочтения i - м экспертом j - го объекта экспертизы; С - общее число суждений одного эксперта, связанное с числом объектов экспертизы m (числом измеряемых показателей или коэффициентов весомости) соотношением
.
Пример 76. Предположим для простоты, что пять экспертов, выразили свое мнение о шести объектах экспертизы одинаково: так как это представлено в табл. 46. Определить весомость каждого объекта и 1 построить ранжированный ряд.
Решение 1. Частоты предпочтений
Поэтому полученные в п.3 значения G j можно рассматривать уже как нормированные и, в частности, использовать как весовые коэффициенты.
5. Ранжированный ряд объектов экспертизы имеет вид: № 3; № 1;№2; №6; №5; №4.
Опыт попарного сопоставления по табл. 46 показывает, что в силу особенностей человеческой психики эксперты иногда бессознательно отдают предпочтение не тому объекту в очередной рассматриваемой паре, который важнее, а тому, который стоит в перечне первым. Чтобы избежать этого, используют свободную часть таблицы и проводят попарное сопоставление дважды (например, сначала первого объекта со вторым, третьим, четвертым и т.д., затем второго с первым, третьим, четвертым, ... и так до последнего, а потом в обратном порядке: последнего с предпоследним, и до первого; предпоследнего с последним, предыдущим ... и вновь до первого). Таким образом, каждая пара объектов сопоставляется дважды, причем в разном порядке и по истечении некоторого времени. При таком сопоставлении, называемым полным или двойным, удается иногда избежать случайных ошибок и, кроме того, выявить экспертов, небрежно относящихся к своим обязанностям или не имеющих определенной точки зрения. Иначе говоря, двойное попарное сопоставление обладает более высокой надежностью, чем однократное. Порядок расчетов при нем остается прежним, за исключением того, что С = т (т—1).
Уточнить результаты измерений или значения весовых коэффициентов, полученные попарным сопоставлением, можно методом последовательного приближения. Первоначальные результаты (см. п. 3 примера 76) рассматриваются в этом случае как первое приближение. Во втором приближении они используются как весовые коэффициенты G j (1) суждений экспертов. Полученные с учетом этих весовых коэффициентов новые результаты в третьем приближении рассматриваются опять как весовые коэффициенты G j (2) тех же мнений экспертов и т.д. Согласно теореме Перрона-Фробениуса, при определенных условиях, которые на практике всегда выполняются, этот процесс сходится, т.е. нормированные результаты измерений g j или весовые коэффициенты стремятся к некоторым постоянным значениям, строго отражающим соотношения между объектами экспертизы при установленных экспертами исходных данных.