|
Сумма квадратов фактическивстречающихся отклонений равна S = 57503, если бы все последовательности совпадали, то максимальное значение суммы квадратов отклонений составила бы 112385. Поправочныйкоэффициент Т равен 101. Следовательно, коэффициент согласованности 0,518. В целях проверки значимости определенного коэффициента согласованности* можно использовать известный в статистике Z-критерий Фишера; однако-если п>7 (в нашем случае п=20), можно воспользоваться'более простой процедурой1. Будем считать,.что: = т{п \)W(/я) = 12 S (2.2)mnyji + 1) Тогда распределение х* совпадает с известным распределением в статистике х2 с v = n l степенями свободы. Соответственно^-определено значение х2 с v = 20-1 = 19 степенями свободы, соответствующее 1%-му уровню значимости: х2=36,2. Определенное нами значение в несколько раз больше табличного, следовательно, на 1%-ном уровне вычисленный коэффициент согласованности обладает статистическойзначимостью и можно полагать, что между экспертными оценками существует согласованность. Отсюда следует вывод, что произведенное упорядочение, по степени важности факторов; оказывающих влияние на специальную профессиональную подготовку, не является случайным. Полученные статистические данные позволяют упорядочить исследуемые факторы по принципу: фактору с наименьшей суммой рангов ставится ранг номер 1, следующему фактору с большей суммой рангов ранг 2 и так далее. В соответствии, с этим фактору номер 7 —знания, —с наименьшей суммой рангов 59,5 определен ранг 1; следующему за ним фактору номер 6 желание, —с суммой рангов 72 определен ранг 2; затем следует фактор номер 20 способности, с суммой рангов 82,5 определен ранг 3'; и так далее. 194 1См.: Статистика: теория и практика в Excel [Текст]/В.С. Лялин, И.Г. Зверева, Н.Г. Никифорова. М.: Финансы и статистика: Инфра-М, 2010. |
В целях проверки значимости определенного коэффициента согласованности можно использовать известный в статистике Z-критерий Фишера, однако если п>7 (в нашем случае п=20), можно воспользоваться более простой процедурой.1 Будем считать, что: t = m(n 1 ) W fш ) = — ■-S (2.10) mn(n + 1) Тогда распределение /I совпадает с известным распределением в статистике -// с v = n -1 степенями свободы. В соответствии с формулой (2.10), определяем: х;=13ч20-П 0.518=127.95Определенное нами значение в несколько раз больше, следовательно, на 1%-ном \ровне вычисленный коэффициент согласованности обладает статистической значимостью, и можно полагать, что между экспертными оценками существ) ет согласованность. Отсюда следует вывод, что произведенное упорядочение по степени важности факторов, оказывающих влияние на специальную профессиональную подготовку, не является случайным. Определенные статистические данные позволяют упорядочить исследуемые факторы по результирующей сумме рангов строки, по принципу: фактору с наименьшей суммой рангов ставится ранг номер 1. следующему фактору с большей суммой рангов ранг 2 и так далее. В соответствии с этим, фактору номер 7 знания, с наименьшей суммой рангов 59.5 определен ранг I; следующему за ним фактору номер 6 желание, с суммой рангов 72 определен ранг 2; затем следует фактор номер 20 способности, с суммой рангов 82,5 определен ранг 3; и так далее. 185 1 Замков О .О ., Толсюпятенко А.В.. Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. 2-е изд. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова. Издательство «Дело и Сервис», 1999.-3 6 8 с . |