Практичне заняття № 7 Обгрунтування вибору інноваційного проекту

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 5Следующая ⇒

Задача 1. Визначити ступінь узгодженості думок експертів стосовно до вибору інноваційного проекту. Розрахувати коефіцієнт конкордації.

Таблиця 3

Вихідні дані

Напрям (m)	Бали експертів (n)				Ранги				Сумарний ранг	Δ	Δ2
Напрям (m)	1	2	3	4	1	2	3	4	Сумарний ранг	Δ	Δ2
І	40	40	35	40	2	2	3	2	9	1	1
ІІ	30	35	40	35	3	3	2	3	11	3	9
ІІІ	80	80	90	80	1	1	1	1	4	-4	16
Σ											26

Вказівки до розв’язання задачі:

Коефіцієнт конкордації розраховується за формулою 2.1:

, (2.1)

де n – кількість експертів; m – кількість можливих варіантів оцінки (або кількість параметрів, або кількість часових позначок, залежно від способу кількісного виразу відповідей експертів); Δ – відхилення від середньої суми рангів.

Середня сума рангів визначається за формулою 2.2:

. (2.2)

Необхідно звернути увагу на відмінність у значеннях коефіцієнта конкордації від коефіцієнта кореляції. Якщо думки експертів цілком протилежні, коефіцієнт конкордації дорівнює нулю (w = 0), але коефіцієнт кореляції в цьому випадку буде дорівнювати -1. Рівень узгодженості думок експертів є достатнім, якщо коефіцієнт конкордації більше за 0,3-0,4.

Якщо значення показників, виставлені одним експертом збігаються, формула коефіцієнта конкордації ускладнюється (формула 2.3):

, (2.3)

де t – кількість однакових рангів, виставлених кожним експертом.

Задача 2 Аналіз результатів експертного прогнозування. Спосіб із використанням вагових коефіцієнтів компетентності експертів (Кк). Аналіз результатів експертного прогнозування. Коефіцієнт аргументованості (Ка).

Таблиця 4

Вихідні дані

Джерела аргументації	Ступінь впливу
Джерела аргументації	В	С	Н
1 Теоретичний аналіз		Х
2 Аналіз фактичних даних	Х
3 Знання вітчизняного досвіду	Х
4 Знання зарубіжного досвіду			Х
5 Інтуїція		Х

Вказівки до розв’язання задачі:

Аналіз результатів експертного прогнозування. Спосіб із використанням вагових коефіцієнтів компетентності експертів (Кк):

Кк =(Ка + Козн): 2, (2.4)

де Кк – коефіцієнт компетентності експерта; Ка – коефіцієнт аргументованості; Козн – коефцієнт ознайомлення з проблемою.

Таблиця 5

Коефіцієнт аргументованості (Ка)

Джерела аргументації	Ступінь впливу
Джерела аргументації	В	С	Н
1 Теоретичний аналіз	0,3	0,2	0,1
2 Аналіз фактичних даних	0,5	0,4	0,2
3 Знання вітчизняного досвіду	0,5	0,4	0,3
4 Знання зарубіжного досвіду	0,5	0,4	0,3
5 Інтуїція	0,1	0,06	0,04

Коефіцієнт ознайомлення з проблемою (Козн) визначається за 100-бальною (10-бальною) шкалою. Експерт оцінює рівень свого знайомства з проблемою.

Задача 3 Організуйте вибіркове спостереження. Проаналізуйте отримані дані спостереження.

Вказівки до розв’язання задачі:

Вибіркові (несуцільні) спостереження забезпечують дані для характеристики всіх одиниць сукупності явища, що вивчається.

Вибіркове спостереження має певні переваги перед суцільним. Це економія часу і коштів за рахунок скорочення обсягу робіт; краще збереження досліджуваних одиниць сукупності; більша точність результатів обстеження в результаті зменшення кількості помилок при реєстрації; можливість оцінки за результатами вибіркового спостереження характеристики усієї (генеральної) сукупності.

Основною вимогою, що ставиться до проведення вибіркового спостереження, є дотримання принципів відбору (ненавмисність).

Розрізняють такі способи відбору одиниць сукупності при вибірковому спостереженні: власне випадковий (повторний і безповторний); механічний; районований (типовий); серійний.

При випадковому повторному відборі одиниці сукупності відбирають по одній з усієї сукупності, повертаючи обстежені одиниці в сукупність. При безповторному випадковому відборі кожну обстежену одиницю сукупності вивчають один раз і в сукупність не повертають.

Суть механічного відбору полягає в тому, що генеральну сукупність ділять на рівні частини відповідно до вибраної ознаки (алфавітної, просторової) і з кожної такої частини обстежують одну одиницю. При цьому способі відбору вивчають певну кількість одиниць сукупності через визначений інтервал (5%, 10% і т.д.).

При районованому (типовому) способі відбору одиниці сукупності вивчають за «районами» (адміністративними районами, галузями) або «типами» (однорідними за істотними ознаками групами).

Серійний відбір передбачає вивчення не окремих одиниць сукупності, а їх серій або гнізд.

Усі способи відбору можна використовувати як окремо, так і в різному поєднанні.

Помилки вибіркового спостереження

Достовірність вибіркового спостереження забезпечується розрахунками його помилок для середньої величини і для питомої ваги ознаки, що вивчається.

Відхилення вибіркової середньої від середньої в генеральній сукупності буде тим меншим, чим більше одиниць обстежується. Це відхилення називають похибкою вибіркового спостереження.

Абсолютну величину відхилення вибіркової середньої від середньої в усій (генеральній) сукупності визначають за формулою 2.5:

(2.5)

де - середні величини відповідно вибіркової та усієї (генеральної) сукупності.

Кожному способу відбору одиниць сукупності відповідає певна формула розрахунку граничних похибок

Таблиця 6

Формули розрахунку граничних відхилень від середньої величини вибіркової сукупності

Спосіб відбору	Метод відбору
	повторний	безповторний
Випадковий Типовий Серійний	(2.6) (2.7) (2.8)	(2.9) (2.10) (2.11)

де п - кількість обстежених одиниць сукупності; n - кількість одиниць усієї (генеральної) сукупності; s² - дисперсія; t - коефіцієнт довіри, є середньою з вибіркових дисперсій типових груп, а при серійному способу відбору - міжсерійною (між груповою) дисперсією середніх; r - це кількість відібраних серій, а R - кількість серій в усій (генеральній) сукупності.

Формула граничного відхилення - це добуток коефіцієнта довіри t і серійної помилки вибірки mабо D=tm . Коефіцієнти довіри і величину помилки вибіркової середньої визначають за відповідними значеннями ймовірностей.

Величина помилки вибіркової середньої при 1mозначає, що отриманий результат можна чекати у 683 випадках з 1000; відповідно при 2m - у 954, при 3m- у 997 випадках і т.д.

При цьому чим більше одиниць відібрано з усієї (генеральної) сукупності, тим меншою буде розбіжність між середнім, тобто існує зворотний зв'язок між помилкою вибірки і кількістю відібраних одиниць.

Абсолютну величину відхилень частки ознаки за вибірковими даними від частки цієї ознаки у всій (генеральній) сукупності визначають за формулою 2.12.

, (2.12)

де - граничне відхилення частки ознаки вибіркової сукупності; W - частка одиниць, що досліджуються у вибірковій сукупності; Р - частка таких одиниць у всій (генеральній) сукупності.

, (2.13)

де т - кількість досліджуваних одиниць, що мають цю ознаку, у вибірковій сукупності; п - кількість одиниць вибіркової сукупності.

Для розрахунків граничних відхилень при різних способах вибіркового спостереження використовують формули 2.14-2.19.

Таблиця 7

Формули розрахунку граничних відхилень від частки ознаки вибіркової сукупності

Спосіб

відбору

Метод відбору

повторний безповторний

Випадковий Типовий Серійний

(2.14)

(2.15)

(2.16)

(2.17)

(2.18)

(2.19)

Способи розрахунку необхідної кількості вибіркового спостереження

Будь-яке дослідження, незалежно від його мети /отримання наукових теоретичних результатів чи практичних рекомендацій/ повинне бути перш за все правильно організовано. Безумовно, не завжди є можливість вивчити всі одиниці сукупності. Тому початковим моментом тут є:

1) визначення основних показників, що характеризують сукупність;

2) встановлення необхідної кількості вибіркової сукупності за певним показником з метою забезпечення заданої точності вибіркового дослідження.

Кількість одиниць вибіркового спостереження при дослідженні середньої величини ознаки залежить від методу відбору:

а) при повторному

; (2.20)

б) при без повторному

(2.21)

де п - кількість обстежених одиниць сукупності; n - кількість одиниць усієї (генеральної) сукупності; s² - дисперсія; t - коефіцієнт довіри.

Дата добавления: 2021-07-19; просмотров: 69; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 1 2 345 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!