Построение комплексного показателя оценки качества предоставления услуги обучение вождению категории "В" в автошколах Санкт-Петербур

СОДЕРЖАНИЕ:

1. ВВЕДЕНИЕ

2. ТЕОРИЯ              5

3. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ              9

4. ВЫЧИСЛЕНИЯ              11

5. ВЫВОД              18

6. ЛИТЕРАТУРА              19

Приложение А              20

1 ВВЕДЕНИЕ

Обычно, люди, столкнувшиеся с вопросом о получении водительских прав, в большинстве своём халатно относятся к выбору автошколы, хотя это и является важнейшим фундаментом для будущего автомобилиста. Кто-то, выбирая курсы, аргументирует свой выбор непосредственной близостью автошколы от дома; кто-то начинает посещать занятия из-за того, что туда отправился его друг и т.д. и т.д. Мотивов выбора той или иной школы много, но не всегда они продиктованы здравым смыслом.

В большинстве своём автошколы Петербурга - это школы, отвечающие всем предъявляемым требованиям к организациям такого типа. В них работают опытные специалисты с многолетним стажем вождения и глубокими теоретическими знаниями курса. Помимо личного персонала, большинство автошкол Санкт-Петербурга обладают превосходной материальной базой и личным автопарком.

Прежде, чем отдать своё предпочтение той или иной автошколе, не торопитесь с решением - посетите несколько школ, присмотритесь к обстановке, к ценам, к условиям и пр. Сразу следует оговориться, что даже по первичным признакам можно судить об уровне автошколы. Такими первичными признаками являются: соизмеримость размеров аудиторий с обучающимися в них людьми, наличие/отсутствие наглядных материалов (светофоры, плакаты, схемы и пр.), наличие/отсутствие учебных пособий. Но самое главное - следует удостовериться в наличии лицензии на образовательную деятельность. В выборе автошколы Петербурга приоритетным моментом может являться и финансовая сторона вопроса, т.е. цена на курс обучения. Нужно учитывать, что стоимость обучения практически везде одинаковая, различия наблюдаются лишь в видах оплаты. В одних школах предлагается оплатить сразу всю сумму, в других - поэтапно. Если вы обнаружили автошколу с относительно невысокой оплатой курса обучения, не спешите радоваться, вполне может оказаться, что вам по ходу обучения придётся доплачивать, например, за экзамены в ГИБДД и пр.

В Петербурге много автошкол. Есть хорошие, есть плохие. Важно не ошибиться в выборе! С этим попробуем разобраться с помощью построения комплексного показателя для оценки качества.

2 ТЕОРИЯ

2.1 Коэффициент конкордации

При анализе оценок, полученных от экспертов, нужно определить согласованность мнений экспертов, она оценивается коэффициентом конкордации. Коэффициент конкордации определяют по формуле

                                     ,                                         (2.1)

где S – средняя сумма рангов;

       m – число экспертов;

       n –  число объектов;

       Ti – поправочный коэффициент.

Средняя сумма рангов вычисляется по формуле

                                                   .                                                                 (2.2)

Поправочный коэффициент Ti вычисляется по формуле

                                              ,                                                    (2.3)

где i – номер эксперта;

      ki – кол-во уровней качества выделенных i-м экспертом;

     nil – число объектов, которые  i-м экспертом были отнесены к l -ному уровню качества (l = 1,….,ki).

После вычисления коэффициента конкордации вычисляют:

                                                .                                                        (2.4)

И сравнивают с . Если , то между экспертами имеется согласованная точка зрения. В случае отсутствия согласования необходимо проверить комитет на резко отличающихся по своей точки зрения экспертов.

          2.2 Вычисление ранговой корреляции

Корреля́ция — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.

Корреляция может быть положительной и отрицательной (возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин). Отрицательная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной, при этом коэффициент корреляции отрицателен. Положительная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной, при этом коэффициент корреляции положителен.

Для того чтобы проверить гипотезу о наличии или отсутствии мнений двух экспертов воспользуемся коэффициентом корреляции Спирмена. Коэффициент корреляции Спирмена (Spearman rank correlation coefficient) — мера линейной связи между случайными величинами. Корреляция Спирмена является ранговой, то есть для оценки силы связи используются не численные значения, а соответствующие им ранги. Коэффициент корреляции Спирмена вычисляется по формуле:

                                     ,                                                             (2.5)   

где n – число объектов;

S – сумма квадратов разностей рангов.

      Сумма квадратов разностей рангов S вычисляется по формуле

                                ,                                                            (2.6)

где - ранг, который поставил первый эксперт i-му  объекту;

     - ранг, который поставил второй эксперт i-му объекту.

Если же хотя бы в одной ранжировке имеются связанные ранги, то формула (2.5) перестает быть эффективной, и её применение даже может исказить результат. В силу этого обстоятельства рекомендуется при наличии связных рангов вычислять ранговый коэффициент корреляции Спирмена, применяя к рангам общую формулу (2.7) для вычисления парного коэффициента корреляции.

               ,                         (2.7)

где – ранг i объекта у первого эксперта;

       – ранг, i объекта у второго эксперта;

        n – число объектов;

       – средний ранг первого эксперта;

       – средний ранг второго эксперта.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена не является единственной мерой связи между ранжировками. Рассмотрим другой вариант построения показателя корреляции между ранговыми переменными - ранговый коэффициент Кендела. Ранговый коэффициент Кендела для связанных рангов вычисляется по формуле:

                                     ,                                               (2.8)

где С – сумма;

        n – число объектов;

        U – ранговая дисперсия.

Сумма С вычисляется о формуле:

                                                         ,                                                         (2.9)

где tij – элементы матрицы x и y

Ранговая дисперсия U вычисляется по формуле:

                                                            .                                                      (2.10)

Ранговый коэффициент Кендела для несвязанных рангов вычисляется по упрощенной формуле:

                                                            ,                                                          (2.11)

где М – общее число соответствия;

       n – число объектов.

2.3 Комплексный показатель качества объекта

Комплексный показатель качества объектов рассчитывается по формуле:

                                              ,                                           (2.12)

где p1…pn – весовые коэффициенты;

       – единичное значение показателя качества.

Единичные показатели различают: позитивные и негативные. Позитивные - показатели с ростом значения, которых качество объекта возрастает. Негативные - показатели с ростом значения, которых качество объекта убывает. Нормировка значений позитивных показателей качества объекта осуществляется по формуле:                                 

                                                        ,                                          (2.13)

                                              ,                                               (2.14)

где X*i – нормированное значение для позитивного и для негативного показателя             соответственно;

       Xi – ненормированное значение показателя;

       Xmin – минимальное значение ненормированного показателя;

       Xmax – максимальное значение ненормированного показателя.

Весовые коэффициенты рассчитываются по формуле:

                                                                      ,                                                     (2.15)                                           

где Si – сумма рангов i-го единичного показателя качества.

3 ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

Для выявления лучшей автошколы предоставляющей услугу обучение вождению категории "В" была составлена выборка из 10 автошкол, находящихся в Санкт-Петербурге:

1. "Автопилот"
2. "Болид"
3. "Волна"
4. "Дилижанс"
5. "Драйвер"
6. "Мустанг"
7. "Невская"
8. "Светофор"
9. "Триумф"
10. "Тур"

Наиболее важными показателями, характеризующими качество предоставления услуги обучение вождению категории "В", являются следующие:

1)      Стоимость. Здесь подразумевается как явная стоимость, так и скрытая, включающая расходы на бензин, проведение медкомиссии (утро-вечер).

2)      Можно ли платить в рассрочку. Действительно важный момент, всегда лучше заплатить потом, чем сразу, естественно без процентов.

3)      Наличие скидки.

4)      ДТП. Количество произошедших дорожно-транспортных происшествий, совершенных их выпускниками в течение 2-х лет после завершения курса обучения.

5)      Наличие лицензии  на предоставление данного вида образования. Обязательно обратите внимание, не истек ли срок действия лицензии. В противном случае, если автошкола не имеет действующей лицензии, вас не допустят к экзаменам в ГИБДД (указаны на сайте автошколы).

6)      Количество филиалов по городу.

7)      Информация об автошколе.

8)      Сколько лет существует.

9)      Срок обучения.

10)  Рейтинг автошкол (по 5 бальной шкале, по отзывам выпускников).

3

Все полученные данные приведены в таблице № 1

Таблица № 1 - Объектов и присущих им показателей

3

4 ВЫЧИСЛЕНИЯ

4.1 Коэффициент конкордации

Все ранги, проставленные комитетом экспертов опроса при ранжировке показателей качества и автошкол, сведены в таблицу № 2 и № 3.

Рассчитаем сумму рангов для каждого показателя качества и поправочные коэффициенты по формуле (2.3). Результаты занесем в  таб­лицу № 2.

Таблица № 2 - Результаты расчетов по показателям качества.

              Далее вычисляем средний ранг по формуле (2.2)

.

              Затем вычисляем коэффициент конкордации по формуле (2.1)

.

              После вычисления коэффициента конкордации вычисляем по формуле (2.4)

                                          .                                                              

Далее сравниваем с =18,31. Так как, то между экспертами имеется согласованная точка зрения.

Аналогичным образов считаем коэффициент конкордации по автошколам.

Рассчитаем сумму и поправочные коэффициенты по формуле (2.3). Результаты занесем в  таб­лицу № 3.

Таблица № 3 - Результаты расчетов по автошколам.

              Далее вычисляем средний ранг по формуле (2.2)

.

              Затем вычисляем коэффициент конкордации по формуле (2.1)

.

              После вычисления коэффициента конкордации вычисляем по формуле (2.4):

                                          .                                                             

Далее сравниваем с =16,92. Так как, то между экспертами имеется согласованная точка зрения.

4.2 Вычисление ранговой корреляции

Пользуясь формулами (2.5 – 2.11) заносим полученные коэффициенты корреляции между экспертами по показателям качества в таблице №4 по банкам в таблицу №5.

Таблица № 4 – Ранговые коэффициенты корреляции между ранжировками

экспертов по показателям качества.

Таблица №5 – Ранговые коэффициенты корреляции между ранжировками

экспертов по автошколам.

Для лучшей наглядности и анализа, полученные коэффициенты корреляции преобразуем следующим способом:

- если значение ранговой корреляции попадает в интервал (-1; -0,75) и (0,75; 1), то ему присваиваем значение -1 и 1 соответственно;

- если значение ранговой корреляции попадает в интервал (-0,75; -0,25) и (0,25; 0,75), то ему присваиваем значение -0,5 и 0,5 соответственно;

- если значение ранговой корреляции попадает в интервал (-0,25; 0,25), то ему присваиваем значение 0.

Полученные данные приведем в таблицы №6 и №7

Таблица №6 – Ранговые коэффициенты корреляции между ранжировками

экспертов по показателям качества после преобразования