скачать рефераты
  RSS    

Меню

Быстрый поиск

скачать рефераты

скачать рефератыКурсовая работа: Исследование аналогов среди почтовых клиентов

сбор аналитической информации в сети Интернет и из различного рода журналов компьютерной тематики;

анкетирование респондентов (студентов специальностей ИСТ и АИС 3-5 курсов, работников организации, непосредственно связанных с ПК, т.к. они являются опытными пользователями, что позволяет наиболее качественно оценить почтовые клиенты ).

Определение метода сбора данных.

Можно ли использовать уже имеющиеся вторичные данные?

Да, в исследовании будут использоваться вторичные данные, при определении ценовых категорий почтовых клиентов. Также в качестве уже имеющихся данных в данном случае целесообразно использовать данные из аналитических статей, полученных в сети Интернет и в журналах компьютерной тематики

Что именно необходимо измерить и каким образом?

определить какие свойства почтовых клиентов являются наиболее важными для пользователя;

определить каким существующим почтовым клиентам пользователи отдают непосредственное предпочтение;

провести сравнительный анализ почтовых клиентов, указанных респондентами, по интересующим пользователей критериям;

дать количественные оценки критериям наглядности интерфейса и привлекательности внешнего вида для каждого аналога, определив их из анкет респондентов.

Из каких источников можно получить требуемые данные?

Требуемые данные можно получить из анкетирования определенной группы пользователей, из Интернета и аналитических журналов.

Существуют ли какие-либо факторы или ограничения (культурные, этические, правовые, финансовые и т. д.), которые нужно учесть при разработке метода сбора данных?

На мнение пользователя может повлиять его окружение (друзья, знакомые, коллеги и т.д.). Особенно сильное влияние этого фактора на респондента можно заметить в вопросах, касающихся пользовательского интерфейса и функциональности, если на вопросы анкеты отвечал не очень опытный пользователь.

Могут ли полученные путем опроса данные быть приняты как объективные? (Можно ли их использовать в исследовании?)

Да, данные, полученные путем анкетирования и голосования, могут быть использованы в исследовании, но необходимо учесть склонность пользователя к более привычного для него почтового клиента, а также то, что респондент может быть не ознакомлен со всеми возможностями рассматриваемых программных продуктов или вообще не знает об их существовании.

Можно ли использовать какие-либо устройства при сборе данных?

Поскольку в рамках данной работы производится исследования аналогов программного обеспечения, то дополнительные устройства в данном исследовании не требуется.

Разработка форм и бланков анкет.

Следует ли использовать открытые или закрытые вопросы?

Следует использовать открытые вопросы, так как пользователи, понимающие суть проблемы, дадут более объективные ответы на вопросы.

Нужно ли сообщать респондентам цель исследования?

Нужно, чтобы участники анкетирования были в курсе о целях исследования, так как рассматриваемая проблема актуальна (необходимо определить оптимальный почтовый клиент, который впоследствии будут использовать большинство респондентов).

Нужно ли использовать в анкетах рейтинговые шкалы?

Нужно для количественной оценки таких критериев как наглядность интерфейса программы, привлекательности е внешнего вида, функциональные возможности и др.

На основании каких признаков определяется генеральная совокупность респондентов?

Генеральной совокупностью респондентов являются студенты специальности АИС и ИСТ 3-5 курсов, а также сотрудники фирмы, связанной с непосредственной работы на ПК, являющиеся опытными пользователями ПК, которые имеют практику использования хотя бы некоторых из выделенных почтовых клиентов.

Проектирование выборки и сбор данных.

Имеется ли перечень объектов генеральной совокупности или шаблон описания типового объекта? Для того, чтобы была возможность объективного сбора данных, необходимо, чтобы объекты генеральной совокупности были пользователями ПК, активно использующими сеть Интернет. Таким образом, объектом генеральной совокупности может стать список групп студентов специальностей ИСТ и АИС, а также работники предприятия, активно использующие компьютеры.

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 q являются 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 qi рассчитывается по формуле:

                                                   (2.6)

Сумма элементов полученного вектора qi должна 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.

Далее считается сумма элементов оставшихся строк, вычёркивается следующая строка и столбец, и так далее. В результате получаем некоторое ранжирование, максимально близкое к оптимальному.

Полученное начальное решение проверяется на необходимость в дальнейшей оптимизации: идём вдоль главной диагонали и проверяем соседние элементы, если верхний из них больше, чем нижний, то необходимо поменять местами эти соседние строки и столбцы, при этом сумма остальных элементов выше главной диагонали не меняется.

Получаем оптимальное ранжирование.


3. Основная часть

 

3.1. Сбор данных

Для объективного определения рейтинга рассматриваемых в рамках данного курсового проекта почтовых клиентов необходимо произвести определенные социальные исследования. Как уже отмечалось в разделе 2.1, сбор данных производится методом анкетирования посредством заполнения анкеты представленной в приложении А к данному курсовому проекту. На основании полученных из анкеты данных определяются следующие параметры исследования:

матрицы предпочтительности критериев оценки;

оценки, выставленные экспертами для альтернатив, участвующих в исследовании;

статистические данные.

Всего посредством разработанной анкеты в рамках данного курсового проектирования было опрошено 30 человек.

 

3.2. Исследование данных

Перед началом оценивания альтернатив необходимо провести дополнительное исследование для определения степени значимости каждого критерия, по которому осуществляется оценка альтернатив. Для этого необходимо, чтобы каждый эксперт дал оценку предпочтительности всех критериев.

Изначально от матриц парных сравнений каждого респондента (которые представлены в приложении Б к данному курсовому проекту) необходимо перейти к усредненной матрице парных сравнений, т.е. найти среднее значение коэффициента предпочтения для каждой пары критериев. Для этого используется формула (2.2)

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5


Новости

Быстрый поиск

Группа вКонтакте: новости

Пока нет

Новости в Twitter и Facebook

  скачать рефераты              скачать рефераты

Новости

скачать рефераты

© 2010.