Лекция 8

3. Обработка результатов опроса

После того, как опрос проведен и зафиксированы мнения экспертов, полученные перечисленными выше способами, их необходимо обработать для получения групповой оценки и определения ее значимости.

Методы формирования групповой оценки

При использовании метода разбиения на множества для обобщения оценок можно использовать тривиальный способ – голосование.

Например, пусть от трех экспертов получены следующие оценки:

Эксперт Множество	Петров	Сидоров	Кузнецов
Специалисты-теоретики	Иванов, Петров	Иванов, Петров, Соколов, Сидоров	Иванов, Петров, Сидоров
Специалисты-практики	Соколов	Кузнецов	-
Универсальные специалисты	Сидоров, Кузнецов	-	Соколов, Кузнецов
Коэффициенты компетентности	0.32	0.32	0.36

Чтобы обобщить полученные оценки, подсчитаем, сколько экспертов проголосовало за то, чтобы отнести каждого из специалистов к каждому из трех множеств:

Множество Специалист	Специалисты-теоретики	Специалисты-практики	Универсальные специалисты
Иванов	3	0	0
Петров	3	0	0
Соколов	1	1	1
Сидоров	2	0	1
Кузнецов	0	1	2

Из построенной таблицы видно, что мнения экспертов по поводу Соколова полностью разошлись, и получить для него общую оценку данным методом не представляется возможным. Для уточнения оценки можно использовать различные методы, например, учет коэффициентов компетентности экспертов. Это означает, что следует просуммировать не просто поданные за данное утверждение голоса, а оценки компетентности, соответствующие этим голосам:

Множество Специалист	Специалисты-теоретики	Специалисты-практики	Универсальные специалисты
Иванов	1	0	0
Петров	1	0	0
Соколов	0.32	0.32	0.36
Сидоров	0.68	0	0.32
Кузнецов	0	0.32	0.68

Способ расчета поясним на примере отнесения Сидорова к множеству теоретиков: за это утверждение проголосовали сам Сидоров (коэффициент равен 0.32) и Кузнецов (коэффициент равен 0.36), 0.32 + 0.36 = 0.68. Приведенный пример будет более понятным, если провести прямую аналогию с голосованием на акционерном собрании. Следует представить себе, что Сидоров обладает 32% акционерного капитала, а Кузнецов – 36%. Таким образом, можно сказать, что за данное суждение проголосовало 68% акций.

При таком подходе решение принимается уже не простым большинством, а так называемым квалифицированным большинством.

После проведения расчетов можно получить оценку для Соколова – его следует отнести к универсальным специалистам. Обобщенные оценки для Иванова и Петрова не изменились, поскольку по их поводу мнение экспертов было единогласным. Групповое суждение о Сидорове и Кузнецове также не изменилось, большинство по-прежнему относит их к тем же множествам. Отметим, что последнее имеет место не во всех случаях. Например, если бы коэффициенты двух экспертов, чьи мнения совпадают, равнялись бы по 0.2, а коэффициент третьего эксперта 0.6, то тогда с учетом компетентности групповая оценка изменилась бы. Не смотря на то, что за одно мнение поступило большее количество голосов, их суммарный вес составил бы 0.4, т.е. меньше, чем вес «меньшинства» - 0.6. Кроме того, голосование может проводиться не простым, а усиленным большинством (мнение принимается, если за него проголосовали, например, 2/3 участников экспертизы, или любая другая доля экспертов, но больше половины, вплоть до требования единогласия). Здесь также уточнение оценки с учетом компетентности может сыграть решающую роль (если используется усиленное квалифицированное большинство). Для уточнения оценки можно использовать и другие методы, исходя из конкретной ситуации. Например, в данном случае можно было бы присваивать самооценке эксперта больший вес, предполагая, что он лучше других знает, в какой области он специализируется. Можно разработать и принципиально другие методы, например, голосование в несколько туров по различным правилам и т.п. Итак, групповое суждение в данном примере будет иметь следующий вид:

Множество	Специалисты
Специалисты-теоретики	Иванов, Петров, Сидоров
Специалисты-практики	-
Универсальные специалисты	Соколов, Кузнецов

Отметим, что здесь имеет место явный диктат Кузнецова – групповая оценка полностью совпадает с оценкой, данной этим экспертом.

Для обобщения численных оценок используются различные средние, – обычно это взвешенное среднее, медиана и мода.

Моду и медиану обычно используют, если экспертов много, и различия в их компетентности не учитываются.

Рассмотрим пример. Пусть требуется оценить те же 5 способов совершенствования управления предприятием:

А) сменить генерального директора на г. Смирнова;

Б) сменить генерального директора на г. Колосова;

В) подчинить отдел сбыта непосредственно генеральному директору;

Г) ввести в штат дополнительного секретаря ген. директора;

Д) сменить начальника отдела сбыта; -

в 3-балльной шкале. Если по мнению эксперта применение данного способа не принесет пользы, он выставляет 1 балл, если некоторый эффект будет иметь место – 2 балла, если эффект будет значительным – 3 балла. Результаты опроса и расчетов приведены в таблице:

Способы Эксперты	А	Б	В	Г	Д	Коэффициент компетентности
Петров	2	2	2	1	3	0.32
Сидоров	2	2	3	2	3	0.32
Кузнецов	3	3	2	1	1	0.36
Mo	2	2	2	1	3
Me	2	2	2	1	3
Среднее	2.36	2.36	2.32	1.32	2.28

Расчет средней взвешенной оценки рассмотрим на примере способа А: 2*0.32 + 2*0.32 + 3*0.36 = 2.36. Мода и медиана для всех способов совпадают, поскольку экспертов всего трое, и если на какую-то из оценок выпадает 2 мнения из трех (большинство), то она является одновременно и модой, и мнением того эксперта, который находится в середине ряда из трех экспертов, проранжированных по своим оценкам. Отметим, что если округлить средние взвешенные до целых, то здесь и они во всех случаях совпадают с другими средними, за исключением способа Д. Для него Мо = Ме = 3, а среднее взвешенное равно 2. Т.е., если учитывать более высокую компетентность Кузнецова, эффект от замены начальника отдела сбыта не следует все же считать очень значительным.

Стоит отметить, что средневзвешенная оценка будет получена в непрерывной шкале. Если необходимо перевести ее в дискретную, можно заранее оговорить способ округления, но обычно это не делается.