ВЛИЯНИЕ ВИДА СРЕДНЕЙ ВЗВЕШЕННОЙ ОЦЕНКИ НА ЗАВИСИМОСТЬ КОМПЛЕКСНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ КАЧЕСТВА ОТ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТА

Качество объектов обычно оценивают соответствующим комплексным показателем. Он формируется единичными показателями качества с их коэффициентами значимости. Свертку соответствующих зависимостей представляют средними взвешенными величинами: арифметической, геометрической, гармонической, квадратической и др. При этом заранее неизвестным является влияние вида свертки на уровень комплексного показателя качества, стабильность результатов расчета и достоверность сопоставления качества сходных объектов. Поэтому целью исследования являлась оценка влияния вида среднего взвешенного на уровень и стабильность результатов расчета комплексного показателя качества при сравнении различных объектов.

Для типичных частных объектов сопоставили рассчитанные значения комплексного показателя качества с использованием формул указанных средних взвешенных оценок. При этом учли значимости соответствующих единичных показателей качества, показатель неполноты описания объекта и влияние на объект управляющих факторов.

Результаты расчетов получили с применением планирования виртуального эксперимента. Они показали, что уровень и стабильность комплексного показателя качества существенно зависят от вида свертки. В результате выявили, что при выборе лучшего представителя из соответствующего класса объектов целесообразно пользоваться средней арифметической взвешенной оценкой.

Полученные данные могут служить основой при выборе вида среднего взвешенного при оценке качества разнообразных объектов и принятии решений о рациональных уровнях управляемых факторов.

1. Azgaldov, G. Applied Qualimetry: Its Origins, Errors and Misconceptions / G. Azgaldov, A. Kostin // Benchmarking: Int’l J. – 2011. – Vol. 3. – Р. 428–444. doi: 10.1108/14635771111137796

2. Засименко, В.М. Основи теорії планування експерименту / В.М. Засименко. – Львів : Вид. Національного університету «Львівська політехніка», 2000. – 205 с.

3. Ando, T. Geometric means / T. Ando, C. Li, R. Mathias // Linear Algebra and its Applications, 2004. – Vol. 385. – Р. 305–334. doi: 10.1016/j.laa.2003.11.019

4. Bini, D. A note on computing matrix geometric means / D. Bini, В. Iannazzo // Advances in Computational Mathematics. – 2011. – Vol. 35. – Р. 175–192. doi: 10.1007/s10444-010-9165-0

5. Morganstein, D. Continuous Quality Improvement in Statistical Agencies / D. Morganstein, D. Marker // Measurement and Process Quality. – New York : Wiley, 1997. – Р. 475–500.

6. Должанский, А.М. Теоретические основы усовершенствованного метода оптимизации управляючих воздействий на объекты / А. Должанский, О. Бондаренко, В. Гладких // Інформаційне забезпечення систем прийняття рішень в економіці, техніці та організаційних сферах : колективна монографія. – Донецьк : ЛАНДОН-ХХІ, 2013. – С. 329–353. ISBN 978-617-7049-71-4

7. Должанский, А.М. Максимизация комплексного показателя качества объекта путем его квалиметрической оценки / А.М. Должанский [и др.] // Методы менеджмента качества. – 2013. – № 7. – С. 5–9.

8. Szutkowska, J. Zarządzanie jakością w statystyce publicznej: standardy, metody, modele i narzędzia / J. Szutkowska // Wiadomości Statystyczne. – 2012. – Nr. 11. – Р. 38–51.

9. Sohal, A. TQM in Australian manufacturing: factors critical to success / A. Sohal, M. Terzivski // International Journal of Quality & Reliability Management. – 2000. – Vol. 17 (2). – Р. 158–167. doi: 10.1108/02656710010304564

10. Chong, V.K. Total quality management, market competition and organizational performance / V.K. Chong, V. Rundus // British Accounting Review. – 2004. – Vol. 36. – Р. 155–172. doi: 10.1016/j.bar.2003.10.006

11. Palfia, M. A multivariable extension of twovariable matrix means / M. Palfia // SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications. – 2011. – Vol. 32 (2). – Р. 385–393. (IF’10:2.411)