Что показывает коэффициент конкордации

Any People’s blog

Коэффициент конкордации Кендалла или по-другому Коэффициент множественной ранговой корреляции нужен для того, чтобы выявить согласованность мнений экспертов по нескольким факторам.

Например, провели вы исследование, в котором попросили 5 человек проранжировать по важности 4 разных фактора. Они вам расставили ранги от 1 до 4 и вам теперь надо это анализировать. Вот тут то и может понадобиться Коэффициент конкордации К ендалла.

Способ расчета Коэфициента конкордации Кендалла.

(1)

Разберем на примере, в котором 5 экспертов оценили 4 фактора.

Остается найти сумма квадратов разностей рангов (S).

Её можно найти по любой из следующих формул:

Для вычисления нам нужно добавить пару новых строк в исходную таблицу (Сумма по столбцу и Квадрат этой суммы).

По формуле (2) получаем:

По формуле (3) получаем:

Теперь считаем, собственно говоря, сам коэфициента конкордации Кендалла по формуле (1):

Расчеты из данного примера в Экселе можно скачать тут.

Слабая согласованность обычно является следствием следующих причин:

Источник

Оценка согласованности мнений экспертов

Фрагмент статьи «Методы экспертной оценки в управлении персоналом»:

Использование коэффициента конкордации, для оценки согласованности мнений экспертов.

Коэффициент конкордации Кендала используется для определения взаимосвязи (согласованности) оценок экспертов.

Значение коэффициента конкордации может находится в диапазоне от 0 до 1. Если W=0, считается, что мнения экспертов не согласованны. Если W=1, то оценки экспертов полностью согласованны.

Очень часто, в литературе, описание коэффициент конкордации Кендала, ограничивается формулами, в которых не учитываются связанные ранги, а критерий ограничивается требованием стремления W к единице, что существенно затрудняет его практическое использование. Тогда как в абсолютном выражении W может оказаться очень малым, но его значение будет статистически значимым для проверки гипотезы о равномерном распределении рангов (согласии ранжировок). Вычисление коэффициента конкордации без введения поправочных коэффициентов и проверки на статистическую значимость, может привести к существенным ошибкам.

Можно выделить 2 ограничения в использовании коэффициент конкордации Кендала:

Для примера, рассчитаем коэффициент конкордации и оценим согласованность мнений экспертов относительно необходимости включения в профиль должности торгового представителя отобранных 13 ключевых компетенций, в программах Statistica и SPSS.

Пример (Statistica).

1. Так, нами была сформирована выборка из 4 экспертов, задачей которых являлось оценить по 5 балльной шкале необходимость включения в профиль должности торгового представителя 13 компетенций.

2. Для того, чтобы рассчитать коэффициент конкордации нам необходимо в программе Statistica создать новый лист и построить таблицу где в качестве переменных (Variables) будут выступать оцениваемые компетенции, а в качестве случаев (Case) эксперты.

3. Запускаем модуль «Непараметрическая статистика и распределения» и выбираем опцию «Anova Фридмана и конкордация Кендалла.

4. В окне переменны выбираем все 13 компетенций. Нажимаем на кнопку «Summary».

4. В результате вы получите следующую таблицу результатов:

Коэффициент конкордации равен 0,26376. Много это или мало? Из этой таблицы следует, что различия во мнениях экспертов в данном примере значимы p=0.39418.

Пример (SPSS).

1. Формируем точно такую же таблицу как и в описанном выше примере, где в качестве переменных (Variables) будут выступать оцениваемые компетенции, а в качестве случаев (Case) эксперты
2. В меню «Analyze» выбираем опцию «K Related Samples»

3. В открывшемся окне выбираем все переменные (компетенции) и переносим их в окно «Test Variables», выбираем критерий «Kenadall’s W» и нажимаем на кнопку ОК.

4. В результате вы получите следующую таблицу:

Как мы можем видеть из представленной таблице, значение коэффициента конкордации W = 0.264, а уровень значимости p=0.394.
Данные полученные в программе SPSS, аналогичны данным полученным в программе Statistica.

Таким образом, мы можем сделать вывод о том, что эксперты расходятся во мнениях относительно необходимости включения в профиль должности торгового представителя всех отобранных компетенций.

К сожалению, коэффициент конкордации не позволяет ответить на вопрос, какие из отобранных компетенций оставить, а какие исключить. Для ответа на этот вопрос можно использовать значения коэффициента вариации.

Источник

Что такое коэффициент конкордации? Пример расчета

При экспертной оценке, например, оценке конкурентоспособности продукции, необходимо, как в любой научной работе, провести статистическую обработку данных. Последняя начинается с определения согласованности мнений экспертов, числовым выражением которой является коэффициент конкордации.

Для чего нужна оценка согласованности мнений экспертов?

Эта оценка необходима, в первую очередь, потому, что мнения экспертов могут сильно расходиться по оцениваемым параметрам. Изначально оценку проводят по ранжированию показателей и присвоению им определенного коэффициента значимости (весомости). Несогласованное ранжирование приводит к тому, что данные коэффициенты будут статистически недостоверными. Мнения экспертов при их необходимом количестве (более 7-10) должны быть распределены по нормальному закону.

Понятие о коэффициенте конкордации

Случаи использования

При проведении статистических исследований могут возникать ситуации, в которых объект может характеризоваться не двумя последовательностями, которые статистически обрабатываются с помощью коэффициента конкордации, а несколькими, которые соответствующим образом ранжируют с помощью экспертов, имеющих одинаковый уровень профессионализма в определенной области.

Согласованность ранжирования, осуществленного экспертами, необходимо определять для подтверждения правильности гипотезы о том, что эксперты производят относительно точные измерения, что позволяет формировать различные группировки в экспертных группах, которые обуславливаются во многом человеческими факторами, прежде всего такими, как различие взглядов, концепций, разными научными школами, характером профессиональной деятельности и т. д.

Краткая характеристика метода рангов. Его достоинства и недостатки

При осуществлении ранжирования используется метод рангов. Его сущность заключается в том, что каждому свойству объекта присваивается свой определенный ранг. Причем каждым экспертом, входящим в экспертную группу, этот ранг присваивается самостоятельно, в результате чего возникает необходимость обработки этих данных с целью выявления согласованности мнений экспертов. Осуществляется этот процесс при помощи расчета коэффициента конкордации.

Основными недостатками метода являются:

При использовании данного метода необходимо учитывать, что рейтинги основываются на какой-либо вероятностной модели, поэтому применять их нужно с осторожностью, учитывая область применения.

Ранговый коэффициент конкордации Кендалла: описание

Используется с целью определения зависимости между количественными и качественными признаками, характеризующими однородные объекты и ранжированными по одному принципу.

Определение данного коэффициента производится по формуле:

Данный коэффициент показывает зависимость между двумя переменными, и в большинстве случаев называется ранговым коэффициентом корреляции Кендалла. Такую зависимость можно изобразить графически.

Определение коэффициента

Как это делается? В случае, если количество ранжируемых признаков или факторов превышает 2, используют коэффициент конкордации, который, по своей сути, представляет собой множественный вариант ранговой корреляции.

Будьте внимательны. Расчет коэффициента конкордации основан на отношении отклонения суммы квадратов рангов от средней суммы квадратов рангов, умноженного на 12, к квадрату экспертов, умноженных на разницу между кубом числа объектов и числом объектов.

Алгоритм расчета

Для того чтобы понять, откуда берется число 12 в числителе расчетной формулы, посмотрим на алгоритм определения.

Для каждой строки с рангами определенного эксперта вычисляется сумма рангов, которая представляет собой случайную величину.

Коэффициент конкордации в общем виде определяется как отношение оценки дисперсии (D) к максимальному значению оценки дисперсии (D_max). Приведем последовательно формулы определения этих величин.

Подставляя полученные формулы в отношение D к D_max получаем окончательную формулу коэффициента конкордации:

Первая формула используется для определения коэффициента конкордации, если нет связанных рангов. Вторая формула используется в том случае, если связанные ранги имеются.

Итак, окончен расчет коэффициента конкордации. Что дальше? Полученное значение оценивается на значимость с помощью коэффициента Пирсона умножением данного коэффициента на количество экспертов и на число степеней свободы (m-1). Полученный критерий сравнивается с табличным значением, и при превышении значения первого над последним, говорят о значимости исследуемого коэффициента.

В случае наличия связанных рангов расчет критерия Пирсона несколько усложняется и производится следующим отношением: (12S)/(d(m 2 +m)-(1/(m-1))x(T_s1 +T_s2 +T_sn)

Пример

Предположим, что экспертным методом оценивается конкурентоспособность сливочного масла, реализуемого в розничной торговой сети. Приведем пример расчета коэффициента конкордации. Прежде, чем оценить конкурентоспособность, необходимо проранжировать потребительские свойства данного товара, которые участвуют в проводимой оценке. Предположим, что в качестве таких свойств будут выступать следующие: вкус и запах, консистенция и внешний вид, цвет, упаковка и маркировка, содержание жира, торговое наименование, производитель, цена.

Примем, что в состав экспертной группы входят 7 экспертов. На рисунке продемонстрированы результаты ранжирования данных свойств.

Среднее значение r рассчитывается как среднее арифметическое и составит 31,5. Для нахождения S суммируем квадраты разниц между r_is и r средним, согласно приведенной ранее формулы, и определим, что величина S составляет 1718.

Рассчитаем коэффициент конкордации по формуле без использования связанных рангов (связанными были бы ранги в случае, если у одного и того же эксперта по разным свойствам встречались бы одинаковые ранги).

Величина данного коэффициента составит 0,83. Это свидетельствует о сильной согласованности мнений экспертов.

Проверим ее значимость по критерию Пирсона:

Пример демонстрирует простоту и доступность расчета для любого человека, владеющего основами математических расчетов. Для их облегчения можно воспользоваться формами электронных таблиц.

В заключение

Таким образом, коэффициент конкордации показывает согласованность мнений нескольких экспертов. Чем дальше он от 0 и ближе к 1, тем мнения более согласованные. Подтверждаться данные коэффициенты должны расчетом критерия Пирсона.

Источник

Что показывает коэффициент конкордации

9.4 уФБФЙУФЙЮЕУЛЙЕ РПЛБЪБФЕМЙ ПГЕОЛЙ УЧСЪЙ НЕЦДХ ЛПМЙЮЕУФЧЕООЩНЙ РТЙЪОБЛБНЙ

чБЦОПК ЪБДБЮЕК ЙЪХЮЕОЙС Й ЛПМЙЮЕУФЧЕООПЗП ЙЪНЕТЕОЙС ЧЪБЙНПУЧСЪЙ УПГЙБМШОП-ЬЛПОПНЙЮЕУЛЙИ СЧМЕОЙК СЧМСЕФУС ПГЕОЛБ ФЕУОПФЩ Й ОБРТБЧМЕОЙС УЧСЪЙ.

рТЙ ПГЕОЛЕ ФЕУОПФЩ УЧСЪЙ НЕЦДХ ЛПМЙЮЕУФЧЕООЩНЙ РТЙЪОБЛБНЙ НПЗХФ РТЙНЕОСФШУС УМЕДХАЭЙЕ РПЛБЪБФЕМЙ.

мЙОЕКОЩК ЛПЬЖЖЙГЙЕОФ ЛПТТЕМСГЙЙ ИБТБЛФЕТЙЪХЕФ ФЕУОПФХ Й ОБРТБЧМЕОЙЕ УЧСЪЙ НЕЦДХ ДЧХНС РТЙЪОБЛБНЙ Ч УМХЮБЕ ОБМЙЮЙС НЕЦДХ ОЙНЙ МЙОЕКОПК ЪБЧЙУЙНПУФЙ.

дБООЩК ЛПЬЖЖЙГЙЕОФ НПЦЕФ ВЩФШ ТБУУЮЙФБО РП ЖПТНХМЕ:

.

(9.12)

фБЛЦЕ МЙОЕКОЩК ЛПЬЖЖЙГЙЕОФ ЛПТТЕМСГЙЙ НПЦОП ЧЩЮЙУМЙФШ РП ЖПТНХМЕ:

.

(9.13)

рТЙНЕТ. оБ ПУОПЧЕ ЙНЕАЭЙИУС ДБООЩИ ПГЕОЙФШ ФЕУОПФХ УЧСЪЙ НЕЦДХ ПВЯЕНПН ТЕБМЙЪПЧБООПК РТПДХЛГЙЙ (НМО. ТХВ.) Й ВБМБОУПЧПК РТЙВЩМША РТЕДРТЙСФЙК (ФЩУ. ТХВ).

рП ЖПТНХМЕ (9.12) РПМХЮБЕН:

рП ЖПТНХМЕ (9.13) ЪОБЮЕОЙЕ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФБ ЛПТТЕМСГЙЙ УПУФБЧЙМП:

фБЛЙН ПВТБЪПН, НЕЦДХ ЙЪХЮБЕНЩНЙ РТЙЪОБЛБНЙ УХЭЕУФЧХЕФ УЧСЪШ РТСНБС УМБВБС.

фЕПТЕФЙЮЕУЛПЕ ЛПТТЕМСГЙПООПЕ ПФОПЫЕОЙЕ (ЙОДЕЛУ ЛПТТЕМСГЙЙ) РТЙНЕОСАФ ДМС ПГЕОЛЙ ФЕУОПФЩ УЧСЪЙ Й ОЕМЙОЕКОПК ЪБЧЙУЙНПУФЙ НЕЦДХ ДЧХНС РТЙЪОБЛБНЙ. пОП ПРТЕДЕМСЕФУС РП ЖПТНХМЕ:

,

(9.14)

ьФПФ РПЛБЪБФЕМШ ЙЪНЕОСЕФУС Ч РТЕДЕМБИ ПФ 0 ДП 1 Й БОБМЙЪ УФЕРЕОЙ ФЕУОПФЩ УЧСЪЙ РПМОПУФША УППФЧЕФУФЧХЕФ МЙОЕКОПНХ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФХ ЛПТТЕМСГЙЙ.

дМС ЙЪНЕТЕОЙС ФЕУОПФЩ УЧСЪЙ РТЙ ЙУУМЕДПЧБОЙЙ НОПЦЕУФЧЕООПК ЛПТТЕМСГЙЙ ЪБЧЙУЙНПУФЙ ЧЩЮЙУМСАФУС НОПЦЕУФЧЕООЩК Й ЮБУФОЩЕ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФЩ ЛПТТЕМСГЙЙ.

нОПЦЕУФЧЕООЩК ЛПЬЖЖЙГЙЕОФ ЛПТТЕМСГЙЙ ТБУУЮЙФЩЧБЕФУС Ч УМХЮБЕ ПГЕОЛЙ ФЕУОПФЩ УЧСЪЙ НЕЦДХ ТЕЪХМШФБФЙЧОЩН (Х) Й ДЧХНС ЖБЛФПТОЩНЙ РТЙЪОБЛБНЙ (И 1 Й И 2 ) РП ЖПТНХМЕ:

,

(9.15)

,

(9.16)

.

(9.17)

дБООЩК ЛПЬЖЖЙГЙЕОФ ЙЪНЕОСЕФУС Ч РТЕДЕМБИ ПФ 0 ДП 1 Й ЕЗП РТЙВМЙЦЕОЙЕ Л ЕДЙОЙГЕ УЧЙДЕФЕМШУФЧХЕФ П УЙМШОПК ЪБЧЙУЙНПУФЙ НЕЦДХ РТЙЪОБЛБНЙ.

юБУФОЩЕ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФЩ ЛПТТЕМСГЙЙ ИБТБЛФЕТЙЪХАФ УФЕРЕОШ ФЕУОПФЩ УЧСЪЙ НЕЦДХ ДЧХНС РТЙЪОБЛБНЙ x 1 Й x 2 РТЙ ЖЙЛУЙТПЧБООПН ЪОБЮЕОЙЙ ДТХЗЙИ (k-2) ЖБЛФПТОЩИ РТЙЪОБЛПЧ, ФП ЕУФШ ПГЕОЙЧБЕФУС УЧСЪШ НЕЦДХ x 1 Й x 2 Ч «ЮЙУФПН ЧЙДЕ».

ч УМХЮБЕ ЪБЧЙУЙНПУФЙ y ПФ ДЧХИ ЖБЛФПТОЩИ РТЙЪОБЛПЧ x 1 Й x₂ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФЩ ЮБУФОПК ЛПТТЕМСГЙЙ ЙНЕАФ ЧЙД:

,

(9.18)

.

(9.19)

фБЛЦЕ ДМС ПГЕОЛЙ ФЕУОПФЩ УЧСЪЙ НЕЦДХ ЛПМЙЮЕУФЧЕООЩНЙ РТЙЪОБЛБНЙ РТЙНЕОСАФУС ТБОЗПЧЩЕ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФЩ УЧСЪЙ.

лПЬЖЖЙГЙЕОФ ЛПТТЕМСГЙЙ ТБОЗПЧ (ЛПЬЖЖЙГЙЕОФ уРЙТНЕОБ) ТБУУЮЙФЩЧБЕФУС РП ЖПТНХМЕ:

,

(9.20)

пРТЕДЕМЙН ЪБЧЙУЙНПУФШ НЕЦДХ ЧЩРХУЛПН РТПДХЛГЙЙ Й УТЕДОЕУРЙУПЮОПК ЮЙУМЕООПУФША ТБВПФБАЭЙИ РТЕДРТЙСФЙК ПДОПЗП ЙЪ БЛГЙПОЕТОЩИ ПВЭЕУФЧ.

тБУЮЕФ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФБ уРЙТНЕОБ

.

ъБЧЙУЙНПУФШ ЧЩРХУЛБ РТПДХЛГЙЙ ПФ УТЕДОЕУРЙУПЮОПК ЮЙУМЕООПУФЙ ТБВПФБАЭЙИ ОБ РТЕДРТЙСФЙСИ УЙМШОБС.

тБОЗПЧЩК ЛПЬЖЖЙГЙЕОФ ЛПТТЕМСГЙЙ лЕОДБММБ ЧЩЮЙУМСЕФУС РП ЖПТНХМЕ:

,

(9.21)

тБУЮЕФ ДБООПЗП ЛПЬЖЖЙГЙЕОФБ ЧЩРПМОСЕФУС Ч УМЕДХАЭЕК РПУМЕДПЧБФЕМШОПУФЙ:
1) ЪОБЮЕОЙС x ТБОЦЙТХАФУС Ч РПТСДЛЕ ЧПЪТБУФБОЙС ЙМЙ ХВЩЧБОЙС;
2) ЪОБЮЕОЙС y ТБУРПМБЗБАФУС Ч РПТСДЛЕ, УППФЧЕФУФЧХАЭЕН ЪОБЮЕОЙСН x;
3) ДМС ЛБЦДПЗП ТБОЗБ y ПРТЕДЕМСЕФУС ЮЙУМП УМЕДХАЭЙИ ЪБ ОЙН ЪОБЮЕОЙК ТБОЗПЧ, РТЕЧЩЫБАЭЙИ ЕЗП ЧЕМЙЮЙОХ. уХННЙТХС ФБЛЙН ПВТБЪПН ЮЙУМБ, ПРТЕДЕМСАФ ЧЕМЙЮЙОХ т ЛБЛ НЕТХ УППФЧЕФУФЧЙС РПУМЕДПЧБФЕМШОПУФЕК ТБОЗПЧ x Й y. пОБ ХЮЙФЩЧБЕФУС УП ЪОБЛПН «РМАУ»;
4) ДМС ЛБЦДПЗП ТБОЗБ y ПРТЕДЕМСЕФУС ЮЙУМП УМЕДХАЭЙИ ЪБ ОЙН ТБОЗПЧ, НЕОШЫЕ ЕЗП ЧЕМЙЮЙОЩ. уХННБТОБС ЧЕМЙЮЙОБ ПВПЪОБЮБЕФУС ЮЕТЕЪ Q Й ЖЙЛУЙТХЕФУС УП ЪОБЛПН «НЙОХУ»;
5) ПРТЕДЕМСЕФУС УХННБ ВБММПЧ РП ЧУЕН ЮМЕОБН ТСДБ.

уЧСЪШ НЕЦДХ РТЙЪОБЛБНЙ УЮЙФБЕФУС УФБФЙУФЙЮЕУЛЙ ЪОБЮЙНПК, ЕУМЙ ЪОБЮЕОЙЕ ТБОЗПЧПЗП ЛПЬЖЖЙГЙЕОФБ ЛПТТЕМСГЙЙ ВПМШЫЕ 0,5.

тБУУНПФТЙН ТБУЮЕФ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФБ ЛПТТЕМСГЙЙ ТБОЗПЧ лЕОДБММБ (ФБВ. 9.2)

.

,

(9.22)

рТПЧЕДЕН ТБУЮЕФ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФБ ЛПОЛПТДБГЙЙ ОБ РТЙНЕТЕ ДБООЩИ ФБВМЙГЩ 9.3.

тБУЮЕФ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФБ ЛПОЛПТДБГЙЙ

уЧСЪШ НЕЦДХ ЙЪХЮБЕНЩНЙ ЖБЛФПТБНЙ УЙМШОБС.

тБОЗПЧЩЕ ЛПЬЖЖЙГЙЕОФЩ ЛПТТЕМСГЙЙ уРЙТНЕОБ, лЕОДБММБ Й ЛПОЛПТДБГЙЙ ЙНЕАФ ФП РТЕЙНХЭЕУФЧП, ЮФП У РПНПЭША ЙИ НПЦОП ЙЪНЕТСФШ Й ПГЕОЙЧБФШ УЧСЪЙ ЛБЛ НЕЦДХ ЛПМЙЮЕУФЧЕООЩНЙ, ФБЛ Й НЕЦДХ ЛБЮЕУФЧЕООЩНЙ РТЙЪОБЛБНЙ, РПДДБАЭЙНЙУС ТБОЦЙТПЧБОЙА.

Источник

Что показывает коэффициент конкордации

Введение

Мотивация играет ведущую роль в производительности труда, в эффективности организации или предприятия в целом. Знание структуры и иерархии мотивов различных категорий работников позволяет избежать многих ошибок в управлении и создать надлежащие условия для реализации творческого потенциала каждого участника производственного процесса.

Проблемы построения системы мотивации и стимулирования труда в настоящее время являются одной из актуальных, поскольку остается нерешенным вопрос о наиболее эффективных механизмов мотивации и стимулирования работников организаций различных сфер деятельности.

Цель исследования – обосновать применимость коэффициента конкордации, как метода экспертной оценки, для решения задач предприятия в диагностике мотивации.

Применяемые методы исследования: контент-анализ, метод экспертной оценки, основанной на коэффициенте конкордации.

В работе [3] проведён контент-анализ понятия «мотивация» в таблице 1.

Таблица 1 – Контент-анализ понятия «мотивация»

Проанализировав трактовки данного понятия у различных авторов, представим рабочее понятие: мотивация представляет собой процесс сопряжения целей компании и целей работника для наиболее полного удовлетворения потребностей обоих.

Результаты исследования и их обсуждение

Основные задачи мотивации персонала представлены на рисунке 1.

Дадим краткую характеристику предприятия. АО «Дальмормонтаж» основан 08 октября 1954 г. Уникальное предприятие, которое долгое время оставалось единственным на Дальнем Востоке, и выполняло монтаж и наладку перегрузочного оборудования на предприятиях всего Дальневосточного региона, специализируясь на монтаже портового технологического оборудования в морских портах и на судоремонтных заводах [4].

Диагностика мотивации персонала требует проведения различных методик. Проведём анализ мотивационных факторов при помощи следующего метода исследования: расчет коэффициента конкордации в решении процесса мотивации статистического анализа ранговых связей. В работе [2] представлены такие факторы мотивации, как: заработная плата, уверенность в завтрашнем дне, хорошая атмосфера в коллективе, забота о сотрудниках и др.

Подберём ряд других мотивационных факторов: самореализация, карьерный рост, приверженность организации, заинтересованность в конечных результатах своего дела, условия управления (способ управления), форма организации, успех, признание, ответственность, доверительные отношения, власть, принадлежность и др.

Распределим данные мотивационные факторы по степени важности:

3. Приверженность организации.

6. Доверительные отношения.

Данный статистический метод позволяет дать оценку исследуемому явлению в виде обобщенного мнения специалистов (экспертов) по изучаемому вопросу или проблеме.

Эксперты могут оценивать (выражать свое мнение) как в условных единицах (баллах, очках и т.д.), так и располагая элементы явления в определенной последовательности (по шкале порядка).

Считается, что объективная оценка явления (например, карьерный рост, приверженность организации, заинтересованность в конечных результатах своего дела, условия управления, форма организации, успех, признание, ответственность, доверительные отношения, власть, принадлежность) дана в том случае, если мнения экспертов согласованы, т.е. близки по смыслу.

Степень согласованности экспертов можно оценить по величине так называемого коэффициента конкордации (W) и рассчитывается по формуле 1.

(1)

Представим алгоритм вычислений:

1.Заполнить сводную таблицу, мнения экспертов.

2.Вычислить сумму рангов, полученных каждым экспертом.

3. Вычислить среднюю арифметическую сумму рангов.

4.Рассчитать отклонение суммы рангов каждого фактора от средней арифметической суммы рангов.

5.Возвести отклонение суммы рангов каждого фактора в квадрат и суммировать полученные числа, найти S.

Произведём расчет в таблице 2. Присвоим характеристику каждому баллу:

1 балл – фактор никак себя не проявляет;

2 балла – редкое проявление фактора;

3 балла – фактор проявляет себя иногда;

4 балла – фактор проявляется периодически;

5 балла – фактор проявляется часто;

6 баллов – фактор проявляется довольно часто;

7 баллов – фактор максимально часто проявляется.

Источник