Оценивание качества услуг по перевозке пассажиров автомобильным транспортом (стр. 2 )

Очевидно, количество подобных шкал для каждого объекта siS равно числу M свойств, по проявлениям которых оценивается удовлетворенность потребителей.

Таким образом, процедуру построения шкал удовлетворенности потребителей проявлениями свойств услуги siS по перевозке пассажиров автомобильным транспортом можно представить в виде алгоритма, приведенного на рис. 2.

Как уже было отмечено, тип данных, размещаемых на прямой удовлетворенности потребителей, определяется типом шкалы. Так как в статье предлагается получение результатов оценивания, выраженных в шкале отношений, значения μj(si)k для всех отличительных свойств xj(si) объектов оценивания si необходимо получать выраженными в данной шкале. ΜjiRμj(si)k > 0, так как отличительным свойством шкалы отношений является наличие абсолютного нуля, указывающего на отсутствие выражаемого этой шкалой качества. Прямая значений удовлетворенности потребителей (рис. 1) тогда будет представлять собой числовую прямую положительных действительных чисел.

Рис. 2. Алгоритм построения шкал удовлетворенности

Наиболее сложным в представленном на рис. 2 алгоритме построения шкал удовлетворенности является этап 6, на котором с помощью некоторых манипуляций с элементами множества Qji требуется получить отображение вида (1) множества Qji на множество Μji, да еще такое, чтобы результаты оказались выраженными в шкале отношений.

При построении шкалы отношений первоначально следует определиться с нулевой точкой. Известно, что шкала отношений принципиально отличается от прочих типов шкал наличием естественной нулевой точки (абсолютного нуля), в которой отсутствует выражаемое с помощью этой шкалы проявление свойства.

Разрабатываемые шкалы отношений, как уже было указано, должны выражать степень соответствия проявлений отличительных свойств услуги требованиям потребителей. Для показателей свойств услуги, измеряемых количественно, в нулевую точку на числовой прямой степени соответствия требованиям потребителей отобразится такое максимальное измеренное значение a, если qj(s1)k > qj(s2)k s1s2, или минимальное измеренное значение b, если qj(s1)k > qj(s2)k s1s2, при котором потребитель заявляет об отсутствии проявлений рассматриваемого свойства xj(si). В квалиметрии такое значение показателя свойства получило название браковочного показателя. В контексте теории множеств его следует назвать инфимумом множества Qji

или супремумом множества Qji

.

Следовательно, если qj(s1)k > qj(s2)k s1s2, то a является наибольшим элементом упорядоченного множества A (частью которого является интересующее нас подмножество Qji), для которого выполняется условие

, .

Если же qj(s1)k > qj(s2)k s1s2, то b является наименьшим элементом упорядоченного множества B (частью которого является интересующее нас подмножество Qji), для которого выполняется условие

, .

В качестве множеств A, B могут выступать как множество всех действительных чисел R, если показатель свойства принимает значения, принадлежащие к элементам этого множества (A = RaR ; B = RbR), так и любое другое заданное множество чисел. Для неколичественного показателя свойства услуги в нулевую точку на числовой прямой степени соответствия требованиям потребителей отобразится пустое множество Qji = Æ.

Вторым важным шагом при построении шкалы отношений является определение некоторой величины проявления отличительного свойства услуги, принимаемой за единицу измерения. В шкале отношений неизвестная величина μj(si)kΜji сравнивается с известной величиной [μj(si)]Μji и выражается через нее в кратном отношении [8]:

,

(3)

причем Kj(si)kRKj(si)k > 0. Таким образом, в получаемой шкале отношений на числовой прямой степени соответствия требованиям потребителей должны быть зафиксированы отношения следующего вида: одно значение степени соответствия μj(si)k проявления отличительного свойства xj(si) требованиям потребителей является другой такой величиной [μj(si)] (единицей измерения), взятой Kj(si)k раз.

Если множество S = {si} (i = 1, 2, … L) является упорядоченным по предпочтению множеством, в разрабатываемых шкалах в качестве единицы измерения удобно принять удовлетворенность потребителей [μj(si)], соответствующую проявлению отличительного свойства наименее предпочтительного объекта j[s]S. В этом случае требуется установление числовых отношений вида (3), указывающих на то, во сколько раз k-е проявление
j-го свойства i-го объекта вызывает бо́льшую удовлетворенность потребителей в сравнении с удовлетворенностью, вызываемой проявлением этого свойства наименее предпочтительного объекта j[s]. По сути, объект j[s] выступает в роли эталона, с которым по
j-му свойству сравниваются все остальные элементы si множества S.

Однако до сих пор остается неясным метод, с помощью которого можно устанавливать числовые отношения вида (3) и определять удовлетворенность потребителей с точностью до некоторого положительного множителя.

Получивший широкую известность благодаря работам Т. Саати метод анализа иерархий (МАИ) применяется для вывода шкал отношений с помощью парных сравнений в многоуровневых иерархических структурах [9-11]. В интересующей нас ситуации для получения шкал отношений по каждому из M свойств объекта xj(si)Xi (j = 1, 2, … M) математический аппарат МАИ можно применить по отношению к простейшей двухуровневой иерархической структуре, представленной на рис. 3. В этой иерархии различные альтернативы (значения показателя j-го свойства объекта) сопоставляются друг с другом по отношению к критерию удовлетворенности потребителя по j-му свойству в процедуре парных сравнений.

Критерий	Удовлетворенность потребителя по j-му свойству
Альтернативы			…

Рис. 3. Двухуровневая иерархия для построения шкал удовлетворенности

Если показатель j-го свойства при этом количественный и непрерывный, то QjiR, то есть множество Qji не является конечным множеством. В этом случае удобно выбирать в качестве альтернатив на множестве QjiR N значений qj(si)k, соответствующих проявлениям свойств xj(si) типовых, наиболее часто встречающихся объектов siS. Определив значение μj(si)k для каждого из N значений qj(si)k показателя j-го свойства, можно аппроксимировать зависимость (2) с помощью процедуры регрессионного анализа. Если же показатель j-го свойства количественный дискретный или неколичественный, в качестве альтернатив следует, по возможности, брать все элементы множества Qji.