Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Modellerinde Kriterlerin Ağırlıklandırılmasına Yönelik Bir Model Önerisi: Normalize Edilmiş Maksimum Değerler [NMD] Metodu (Normalized Maximum Values [NMV] Method)

Mevcut durumda çoklu karar verme modellerinde analiz aşamasına geçilmeden önce karşılaşılan problemlerin başında kriterlerin ağırlıklarının nasıl belirleneceğidir. Literatürde ağırlıkların belirlenmesine yönelik bir çok yöntem ve yaklaşım bulunmakla birlikte bunların büyük bir çoğunluğu kriter ağırlıkları belirlenirken belirli şartların ve varsayımların yerine getirilmesini öngörür. Bazılarında ağırlık belirlemeden önce önceden önem sırasının belirlenmesi istenmekte, bazılarında ise belirleyeceğiniz kriterlere yönelik hiyerarşik bir düzen, araştırma yapılması, likert ölçeklerinin kullanılması, uzman görüşlerine başvurulması gibi işlemler istenmektedir. Literatürde yaygın olarak kullanılan ağırlıklandırma (weighting) yöntemleri ise şunlardır;

  • Delphi Tekniği
  • SAW
  • Oran Metodu
  • AHP
  • ANP
  • ROC
  • Borda Kuralı
  • Critic Yöntem
  • Swing
  • MAU
  • Likert Ölçekleri
  • Uzman Görüşleri
  • SMART ve Türevleri
  • Entropi

Geliştirilen modelde ise yukarıda istenen özelliklerden hiç biri istenmemektedir. Diğer bir deyişle, kriterleri belirlediniz ancak önem sırasını ve ağırlığını belirleyemiyorsanız geliştirdiğim model bu noktada bahse konu problemleri ortadan kaldıracaktır. Geliştirilen modelin uygulama adımları 4 aşamadan oluşmaktadır:

Adım 1: Alternatiflerin ve kriterlerin olduğu karar matrisinin oluşturulması

Adım 2: Karar matrisi değerlerinin oransal değerlere dönüştürülmesi

Bu aşamada oluşturulan karar matrisindeki her bir kriter kendi içindeki kriter toplamlarına oranlanır. Bunun nedeni, aşırı dağılım (overdispersion)’ların önüne geçmeye yönelik ilk adım atılarak veri setini olabildiğinde karşılaştırılabilir seviyeye çekmektir.

Adım 3: Maksimum Kriter Değerlerinin Belirlenmesi Ve Normalize Edilmiş Değerlerin Hesaplanması

Bu aşamada ilk olarak her bir kritere ait değer serisi içerisinden maksimum değer belirlenir. Daha sonra her bir kritere ait değer serisinin ortalaması, standart sapması hesaplanarak normalize edilmiş değerleri elde edilir.

Adım 4: Kriter Ağırlıklarının (Weighting) Belirlenmesi

Bu aşamada her bir kritere ait değer serisi için önceki adımda hesaplanan normalize edilmiş değerler bütün kriterlerin normalize edilmiş değerlerine oranlanarak ağırlıklandırılmış değer (weighted value) elde edilmiş olur ve ağırlıklandırma işlemi tamamlanmış olur. Bundan sonraki aşama, analiz için karar verilecek çoklu karar verme modelini belirlemektir.

Belirtilen adımların örnekleştirilmesi ve somutlaştırılması adına hazırlamış olduğum ağırlıklandırma işlemine ilişkin excel dökümanını buradan indirebilirsiniz: Ağırlıklandırma (Weighting)_Şifre:tb

Excel dökümanında formüllerin ve sayfa düzeninin bozulmaması adına formüller ve excel çalışma sayfası şifrelenmiştir. Şifre: tb. Şifreyi kaldırarak kendi çalışmalarınız için düzenleyebilir ve uyarlayabilirsiniz.

Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle…

Not: Emeğe saygı adına alınan kaynağın ve indirilen excel dökümanının başka bir mecrada ya da ortamda kullanılması halinde alındığı yer adının belirtilmesini rica ederim.

Saygılarımla.

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s