Быстрый поиск

Курсовая работа: Исследование аналогов среди почтовых клиентов

Усредненная матрица парных сравнений, полученная посредством разработанной системы, представлена на рисунке 3.2.1:

	интерфейс	удобство использования	поддержка	функциональность
интерфейс	0,5	0,62654	0,6588	0,64578
удобство использования	0,37346	0,5	0,53996	0,67288
поддержка	0,3412	0,46004	0,5	0,6363
функциональность	0,35422	0,32712	0,3637	0,5

Рисунок 3.2.1. Усредненная матрица парных сравнений

Так как было опрошено 30 человек, то приводить результаты анкетирования всех респондентов не имеет смысла и в данном курсовом проекте будет приведено только 5 оценок случайно выбранных экспертов.

Следующим шагом является нахождение вектора q. На основании формул (2.5) и (2.6) получаем нескорректированный вектор q, который представлен на рисунке 3.2.2.

интерфейс	удобство использования	поддержка	функциональность
0,3756	0,2490	0,2139	0,1508

Рисунок 3.2.2. Нескорректированный вектор q

Рассмотрим процесс вычисления данного вектора. Изначально на основании формулы (2.5) вычисляем матрицу W-весов, которая представлена в таблице 3.2.1

Таблица 3.2.1

	Интерфейс	Удобство использования	Поддержка	Функциональность
Интерфейс	1	1,6776629	1,9308324	1,823104285
Удобство использования	0,5960673	1	1,173724	2,056982147
Поддержка	0,5179114	0,851989	1	1,749518834
Функциональность	0,548515	0,4861491	0,5715857	1

Затем на основании формулы (2.6) вычисляем непосредственно сам вектор. Как можно заметить из рисунка 3.2.2, сумма элементов вектора åq = 0,989294 стремится к единице, но для улучшения результата необходимо рассчитать скорректированный вектор q. На основании формул (2.7)-(2.11) получаем скорректированный вектор q, который представлен на рисунке 3.2.3.

интерфейс	удобство использования	поддержка	функциональность
0,2930	0,1809	0,1029	0,4232

Рисунок 3.2.3. Скорректированный вектор q

Рассмотрим процесс вычисления данного вектора. Изначально на основании формулы (2.7) вводим матрицу Z-весов:

Таблица 3.2.2

	Интерфейс	Удобство использования	Поддержка	Функциональность
Интерфейс	0	0,657951	0,760722	-0,2580232
Удобство использования	-0,657951	0	0,7212399	-0,830896
Поддержка	-0,760722	-0,7212399	0	-1,5424734
Функциональность	0,2580232	0,830896	1,5424734	0

Далее согласно формуле (2.10) получаем усредненную матрицу Z-весов:

Таблица 3.2.3

	Интерфейс	Удобство использования	Поддержка	Функциональность
Интерфейс	0	0,482064399	1,0462715	-0,3676856
Удобство использования	-0,482064	0	0,5642071	-0,84975
Поддержка	-1,046271	-0,564207097	0	-1,41395709
Функциональность	0,3676856	0,849749995	1,4139571	0

На заключительном шаге согласно формуле (2.11) восстанавливаем матрицу W-весов:

Таблица 3.2.4

	Интерфейс	Удобство использования	Поддержка	Функциональность
Интерфейс	1	1,619414071	2,8470162	0,69233482
Удобство использования	0,6175073	1	1,7580533	0,427521801
Поддержка	0,3512449	0,56881098	1	0,243179095
Функциональность	1,4443878	2,339062003	4,1121956	1

Затем на основании формулы (2.6) вычисляем непосредственно сам вектор. Как можно заметить из рисунка 3.2.3, сумма элементов скорректированного вектора åq = 1.

3.2.1. Усреднение оценок альтернатив

Кроме того, что каждый респондент выставляет оценки предпочтительности всех критериев, ему необходимо также выставить оценки альтернативам по каждому критерию. Оценки выставленные респондентами представлены в приложении Б к данному курсовому проекту. Однако для дальнейшего проведения исследований необходимо усреднить оценки респондентов, т.е. получить усредненную матрицу оценок альтернатив. Для этого используется следующая формула:

(3.1)

где i – номер критерия, j номер респондента, N – количество критериев, at – альтернатива, t = 1.n, где n – количество альтернатив.

Согласно данной формуле посредством разработанной системы получаем усредненную матрицу оценок, которая представлена на рисунке 3.2.4:

эксперт1	эксперт2	эксперт3	эксперт4	эксперт5
5,4208	6,3179	7,1029	8,6041	6,8464
7,6548	9,2174	8,6314	7,4739	8,3203
5,0599	5,2150	6,5625	6,5625	7,2606
6,3203	6,3203	6,3203	5,2082	6,1901
6,1121	8,1394	8,7070	6,6889	9,2174

Рисунок 3.2.4. Усредненная матрица оценок альтернатив

3.2.2. Расчет рейтинга альтернатив

Рассмотрим процесс вычисления медианы Кемени на примере.

На первом шаге, на основании полученной усредненной матрицы оценок альтернатив (рисунок 3.2.4), при помощи метода «Медиана Кемени», найдем рейтинг альтернатив, т.е. оптимальную ранжировку. Оптимальная ранжировка, полученная посредством разработанной системы, представлена на рисунке 3.3.1.

Альтернатива	Место
OutLookExpress	3
FoxMail	5
Mozilla ThunderBird	2
The Bat!	1
Becky Internet Mail	4

Рисунок 3.3.1. Рейтинг альтернатив

На основании анализа оптимальной матрицы получаем результаты, отображенные на рисунке 3.3.1.

3.3 Статистический анализ

Поскольку в рамках данного курсового проекта для исследования почтовых клиентов были выбраны такие критерии как удобство использования, поддержка и функциональность того или иного клиента, то для проведения дополнительных исследований представляет интерес сбор следующих статистических данных: как часто респондент пользуется почтой и в каких целях – по этому показателю можно судить о том, нужны ли ему высокая функциональность почтового клиента. Информация, полученная с помощью вопросов о количестве времени и денег, потраченных на сеть Интернет помогут определить среди всех респондентов категорию опытных пользователей, что сможет увеличить объективность оценки. Подобные выводы можно сделать исходя из предположения о том, что если пользователь довольно много времени проводит в сети, то он, скорее всего является опытным пользователем и, попробовав один почтовый клиент и сочтя его не очень удобным с большей вероятностью мог начать использовать другой, удовлетворяющий его требованиям.

Выполнить сбор необходимых для подобного исследования данных можно посредством анкеты, составленной в разделе 2.1 данного курсового проекта и представленной в приложении А. Так, определив количество респондентов, использующих тот или иной способ доступа в сеть, и зная, сколько в среднем денег на Интернет тратят респонденты использующие тот или иной почтовый клиент, можно сделать выводы об опытности пользователя сети. Следствием этого может стать вывод о том, объективна ли оценка этого респондента.

Изначально рассмотрим, какими способами доступа в сеть Интернет пользуются опрошенные респонденты. Для этого построим гистограмму частот (рисунок 3.5.1) для способов доступа, рассматриваемых в анкете.