Исследование аналогов среди почтовых клиентов (стр. 3 из 6)
Необходима ли выборка или же можно использовать всю генеральную совокупность? Необходима выборка тех опрашиваемых, которые являются наиболее опытными пользователями ПК и знакомы с большинством выбранных альтернатив и используют их наиболее часто, так как именно такая выборка может обеспечить объективность собранных данных.
Можно ли использовать случайную выборку или же необходимо использовать методы деления на группы? В рамках данного исследования лучшим вариантом является использование псевдослучайной выборки, поскольку в общем случае выбор респондентов производится случайным образом, но желательно, чтобы все они являлись пользователями почтовых клиентов.
Каким должен быть размер выборки? Размер выборки должен быть сопоставим с 1 студенческой группой (10-20 человек).
Кто и как будет собирать данные? Сбор данных будет осуществляться посредством выдачи анкет респондентам сами исследователем.
Как будет проводиться отбор и контроль собранных данных? Контроль будет осуществляться непосредственным присутствием исследователя при анкетировании в целях получения адекватных ответов.
Какие методы необходимо принять для обеспечения качества данных? Для обеспечения качества данных, во-первых, необходимо, провести качественное составление анкеты, а во-вторых, можно использовать в анкете дублирующие вопросы.
Анализ и интерпретация данных.
Кто будет выполнять анализ и следует ли выполнять кодирование данных?
Анализ будет выполнять сам исследователь, кодирование данных выполнять не следует.
Каким образом и кто будет осуществлять контроль за кодированием?
Кодирование осуществляться не будет.
Каким образом можно классифицировать полученные данные?
Данные, полученные в результате проведения анкетирования, не нуждаются в классификации.
Какие методы анализа и обработки можно применить к собранным данным?
При анализе можно использовать методы нахождения законов распределения (линейное, экспоненциальное, нормальное), коэффициентов корреляции, построения уравнений линейной регрессии.
2.1.2. Разработка анкеты
Для сбора данных, необходимых при проведении исследования была составлена анкета, которая представлена в Приложении А к данному курсовому проекту.
2.2. Определение методов исследования
2.2.1. Определение важности критериев
2.2.1.1. Выбор метода исследований
Для определения важности критериев широко используются два метода: метод парных сравнений и метод одномерного шкалирования.
Определять важность критериев по методу парных сравнений можно путем определения важности объектов в парах (парные сравнения) и дальнейшем переходе к оценке важности всех N критериев.
Определить важность критериев, используя метод одномерного шкалирования, можно посредством использования ранжировок данных экспертами, на основании которых строится частотная матрица предпочтений, от которой затем переходят к определению важности всех N критериев.
В рамках данного курсового проекта будет использоваться метод парных сравнений, поскольку:
данный метод позволяет сравнивать критерии попарно, что в свою очередь дает более объективную оценку критериям;
данный метод позволяет получить наиболее достоверные данные о превосходстве одного критерия над другим, поскольку в нем в отличие от метода одномерного шкалирования не задействуются статические методы (а именно расчет на основании использования закона нормального распределения величины), которые всегда дают определенную погрешность вычислений.
2.2.1.2. Описание метода парных сравнений
Суть метода заключается в следующем: первоначально каждый респондент попарно сравнивает все имеющиеся критерии, после чего от системы парных оценок необходимо перейти к вектору оценок, показывающему важность критериев для всех респондентов.
Изначально каждый респондент строит матрицу предпочтений, в которой каждому критерию присваивается весовой коэффициент
- предпочтительность критерия r критерию s, при этом должно выполняться условие: 
(2.1)Затем результаты оценок усредняются, используя формулу:
(2.2)где N – количество респондентов, k – номер респондента.
Далее производится переход от средней матрицы В к вектору q, на который накладываются ограничения:
(2.3)где n – количество критериев.
Элементы вектора qявляются абсолютными весами и оценивают значимость каждого критерия в целом. Для перехода к вектору q вводится следующее равенство, называемое аксиомой Льюса:
(2.4)Из этого равенства следует, что отношение веса объекта r к весу объекта s не зависит от того какие ещё критерии и с какими оценками присутствуют в общей схеме оценивания.
Построим матрицу w – весов, основываясь на равенстве:
(2.5)Тогда элемент qiрассчитывается по формуле:
(2.6)Сумма элементов полученного вектора qiдолжна равняться 1. Если сумма получилась отличная от 1, то это означает, что имеет место плохая согласованность мнений респондентов. В таком случае производится корректировка весов.
Для выполнения вычислений удобно ввести понятие Z весов:
(2.7)Для Z весов характерно:
(2.8)и:
(2.9)Для построения корректирующей процедуры используется следующий подход. Полагая, что известна только первая строка матрицы Z "весов" и, пользуясь соотношением (3.8), восстановим по ней всю матрицу. Результат запоминается. Полагая, что известна только вторая строка, восстановим по ней всю матрицу и запомним результат. И так до тех пор, пока не будет использована последняя строка. Полученные матрицы усредним. Усредненную матрицу обозначим
Можно показать, что элементы усредненной матрицы
будут связаны с элементами исходной матрицы Z следующими соотношениями: 
(2.10)где N – количество критериев.
Затем возвращаемся от матрицы Zср к матрице Wср весов. Для обратного перехода справедлива формула:
(2.11)Теперь пересчитываем вектор q. После выполненных операций вектор q удовлетворяет условию:
(2.12)2.2.2. Оценка альтернатив
2.2.2.1. Выбор метода исследований
Для определения рейтинга альтернатив на основании оценок, выставленных респондентами, широко используются следующие методы: принцип Кондорсе и метод определения медианы Кемени.
Согласно принципу Кондорсе подсчитывается количество экспертов, отдавших предпочтение той или иной альтернативе, на основании чего делается вывод о превосходстве той или иной альтернативы.
Суть метода нахождения медианы Кемени заключается в определении ранжировки, наиболее близкой к оптимальной. Затем на основании данной ранжировки делается вывод о предпочтительности альтернатив.
В рамках данного курсового проекта будет использоваться метод определения медианы Кемени, поскольку данный метод хоть и имеет более сложный алгоритм, но при этом дает лучшие результаты, которые наиболее близки к оптимальному ранжированию.
2.2.2.2. Описание метода «Медиана Кемени»
Суть метода заключается в том, что результирующее ранжирование должно располагаться как можно ближе к идеальному ранжированию P.
Для каждого ранжирования строится матрица отношений, где
(2.13)Затем необходимо найти матрицу потерь Q, которая будет являться критерием удалённости искомого ранжирования P от всех исходных ранжировок. Элемент матрицы потерь вычисляется следующим образом:
(2.14) 
(2.15)Для нахождения решения полученную матрицу потерь необходимо оптимизировать так, чтобы сумма всех элементов над диагональю была минимальной. Оптимизировать матрицу можно переставляя соответствующие столбцы и строки между собой. Каждая строка и столбец соответствуют альтернативе с тем же индексом, поэтому необходимо так упорядочить альтернативы (строки и столбцы), что бы сумма элементов над главной диагональю была минимальной. Для начала находим строку с минимальной суммой элементов. Она (и соответствующий столбец) вычёркиваются из матрицы, ставится на первое место в результирующем ранжировании.