Результаты ранжирования

Для характеристики степени связи между элементами двух ранжировок нельзя использовать обычный коэффициент корреляции, поскольку ранги не являются непрерывными величинами (они дискретны). Вместо этого используют коэффициент ранговой корреляции Спирмена:

ρ = 1 – ,

где n = 12 (число ранжируемых объектов);

i = 1,2,..., 12, – порядковый номер объекта;

X_i – ранг объекта по свойству x;

Y_i – ранг объекта по свойству у.

Подстановка данных ранжирования в эту формулу позволила рассчитать коэффициент ранговой корреляции Спирмена:

ρ = 1 –

Возможный диапазон этого коэффициента – от 0 до 1. В данном случае он достаточно велик, что говорит о наличии явной связи между сопоставляемыми показателями.

Поскольку экспертные оценки базируются на обработке достаточно субъективных мнений, следует рассматривать их результаты (в том числе и коэффициент ранговой корреляции) как случайные величины. Соответственно коэффициент ρ считают статистически значимым, если выполняется неравенство ρ ≥ ρ_кр, где ρ_кр – критическое значение, определяемое по табл. 11.4.

Как и любое статистическое суждение, вывод о величине коэффициента ранговой корреляции необходимо дополнять значением вероятности того, что этот вывод неверен. Эту вероятность называют уровнем значимости, обозначая его греческой буквой а. Естественно стремление к тому, чтобы уровень значимости был приемлемо мал.

Таблица 11.4

Критические значения коэффициента Спирмена при уровне значимостиα= 0,05

В нашем случае n = 12; υ_кр = 0,59; υ = 0,895 > 0,59, поэтому можно утверждать, что корреляция (соответствие) двух качеств руководителей существенна (статистически значима).

Проверка взаимного соответствия оценок нескольких экспертов. Десять экспертов должны проставить баллы шести работникам, в разной степени обладающим умением анализировать информацию и делать из нее практические выводы. Баллы проставляются таким образом, что минимальный балл по этому качеству составляет 1, максимальный равен 10 (табл. 11.5).

Таблица 11.5