Слайд 2
![В зависимости от источника информации Социологический метод определения показателей качества](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-1.jpg)
В зависимости от источника информации
Социологический метод определения показателей качества продукции -
сбор мнений фактических или потенциальных потребителей.
Методы сбора информации:
При выборе методов сбора информации в прикладном исследовании нужно определить:
Какая именно первичная информация поможет описать и проанализировать предмет исследования?
Из какого источника можно получить необходимую (искомую) информацию?
Каким методом искомая информация может быть получена?
Слайд 3
![Выбор метода сбора информации в зависимости от источника](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-2.jpg)
Выбор метода сбора информации в зависимости от источника
Слайд 4
![Выборочный метод в социологическом исследовании Выборочный метод – метод выборочного](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-3.jpg)
Выборочный метод в социологическом исследовании
Выборочный метод – метод выборочного исследования, позволяющий
делать заключения о характере распределения изучаемых признаков генеральной совокупности на основании рассмотрения некоторой ее части, называемой выборочной совокупностью или выборкой.
Слайд 5
![Генеральная совокупность – совокупность всех возможных социальных объектов, которая подлежит](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-4.jpg)
Генеральная совокупность – совокупность всех возможных социальных объектов, которая подлежит изучению
в пределах программы социологического исследования.
Выборка (вторичная совокупность) – часть объектов генеральной совокупности, отобранная с помощью специальных приемов для получения информации обо всей совокупности в целом.
Слайд 6
![Объем выборки - число единиц наблюдения, составляющее выборочную совокупность. 10%](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-5.jpg)
Объем выборки - число единиц наблюдения, составляющее выборочную совокупность.
10% от генеральной
совокупности, но не более 2000-2500 человек.
Репрезентативность – свойство выборочной совокупности воспроизводить параметры и значительные элементы генеральной совокупности.
Расхождение между генеральной выборочной совокупностью (ошибка выборки) не должна превышать 5%.
Слайд 7
![Виды выборки I. Вероятностная выборка (случайная) позволяет обеспечить всем элементам](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-6.jpg)
Виды выборки
I. Вероятностная выборка (случайная) позволяет обеспечить всем элементам генеральной совокупности
равные возможности попасть в выборку.
1. Модель вероятностной (случайной) выборки связана с понятием статистической вероятности - отбор случайным методом.
Можно применять, если генеральная совокупность не превышает 800-1000 единиц.
Слайд 8
![2. Механическая выборка. Все элементы генеральной совокупности сводятся в единый](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-7.jpg)
2. Механическая выборка. Все элементы генеральной совокупности сводятся в единый список,
и из него через равные интервалы отбирается соответствующее число респондентов.
Шаг отбора (К) рассчитывается по формуле: К= N ÷ n,
где:
N – величина генеральной совокупности; n – величина выборочной совокупности.
Слайд 9
![3. Метод серийной выборки - что генеральная совокупность разбивается на](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-8.jpg)
3. Метод серийной выборки - что генеральная совокупность разбивается на однородные
части (серии) по заданному признаку (полу, возрасту, должности и т.д.) и отбор респондентов осуществляется из каждой серии отдельно пропорционально общему числу элементов в ней.
Количество респондентов, подлежащих отбору из каждой серии, определяется из соотношения: n(i) = N(i) x n ÷ N
где i – число серий, выделенных в генеральной совокупности N(i) – число единиц в серии.
Слайд 10
![4. Метод гнездовой выборки. Он предполагает отбор в качестве единиц](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-9.jpg)
4. Метод гнездовой выборки. Он предполагает отбор в качестве единиц исследования
не отдельных респондентов, а групп, с последующим сплошным опросом в отобранных группах.
Слайд 11
![2. Целенаправленная выборка осуществляется без применения теории вероятности с помощью](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-10.jpg)
2. Целенаправленная выборка осуществляется без применения теории вероятности с помощью следующих
методов:
стихийной выборки (выборка «первого встречного») – опросы с помощью СМИ, а также анкет, публикуемых в печати и Интеренте;
метода основного массива – применяется в разведывательных исследованиях для «зондажа» какого-нибудь контрольного вопроса;
квотной выборки – отбор людей с конкретным набором характеристик в соответствии с заданными пропорциями.
Слайд 12
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-11.jpg)
Слайд 13
![Обработаем эту информацию следующим образом. 1. Очевидно, что нужно учитывать](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-12.jpg)
Обработаем эту информацию следующим образом.
1. Очевидно, что нужно учитывать ср.
балл и число покупателей, которые за него высказались. Для этого определим сумму баллов оценок каждого параметра и общую сумму баллов. Это позволит рассчитать их отношения и определить, таким образом, весовые коэффициенты каждого показателя качества.
2. Определим все весовые коэффициенты показателей качества и проверим результаты суммированием.
Q= 90/4805 +476/4805 + 342/4805+486/4805+403/4805+175/4805+320/4805+61/4805+183/4805+372/4805+497/4805+164/4805+228/4805+442/4805+504/4805+62/4805 = 0,999
Слайд 14
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-13.jpg)
Слайд 15
![Домашнее задание: провести опрос потребителей любого продукта. Цель - выявление элементов продукта, определяющих потребительские предпочтения.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-14.jpg)
Домашнее задание: провести опрос потребителей любого продукта. Цель - выявление элементов
продукта, определяющих потребительские предпочтения.
Слайд 16
![Экспертный метод определяются значения таких показателей качества, которые не могут](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-15.jpg)
Экспертный метод
определяются значения таких показателей качества, которые не могут быть определены
более объективными методами
в состав экспертной комиссии не должны входить авторы изделия
экспертов должно быть не менее 5 человек
экспертная комиссия может принимать решения, либо проставляя оценки, либо проводя голосование
решение принимается, если за него подано не менее 2/3 голосов членов экспертной комиссии
целесообразно провести несколько туров опроса экспертов с публичным обоснованием выставленных оценок (3 тура)
Слайд 17
![Пример Определить коэффициенты весомости показателей качества при следующих данных ранжирования,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-16.jpg)
Пример
Определить коэффициенты весомости показателей качества при следующих данных ранжирования, полученных от
экспертов:
Эксперт № 1 – Q5 Q3 Q2 Q1 Q6 Q4 Q7
Эксперт № 2 – Q5 Q3 Q2 Q6 Q4 Q1 Q7
Эксперт № 3 – Q3 Q2 Q5 Q1 Q6 Q4 Q7
Эксперт № 4 – Q5 Q3 Q2 Q1 Q4 Q6 Q7
Эксперт № 5 – Q5 Q3 Q1 Q2 Q6 Q4 Q7
Слайд 18
![Оценка согласованности мнения 5-ти экспертов Рассчитаем сумму рангов по каждому объекту и общую](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-17.jpg)
Оценка согласованности мнения 5-ти экспертов
Рассчитаем сумму рангов по каждому объекту и
общую
Слайд 19
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-18.jpg)
Слайд 20
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-19.jpg)
Слайд 21
![21 – 20 = 1 15 – 20 = -](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-20.jpg)
21 – 20 = 1
15 – 20 = - 5
9 –
20 = - 11
28 – 20 = 8
7 – 20 = - 13
25 – 20 = 5
35 – 20 = 15
Рассчитаем квадрат отклонений по каждому объекту и сумму квадратов отклонений S.
S = 630
Слайд 22
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-21.jpg)
Слайд 23
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-22.jpg)
Слайд 24
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-23.jpg)
Слайд 25
![4) На основании полученных сумм рангов построим обобщенный ранжированный ряд,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-24.jpg)
4) На основании полученных сумм рангов построим обобщенный ранжированный ряд, как
видно, все данные равны мнению первого эксперта:
Слайд 26
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-25.jpg)
Слайд 27
![Вывод: т.к. сумма коэффициентов весомости обобщенных экспертных оценок = 1, можем считать мнение экспертов согласованным.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-26.jpg)
Вывод: т.к. сумма коэффициентов весомости обобщенных экспертных оценок = 1, можем
считать мнение экспертов согласованным.
Слайд 28
![Задание для самостоятельного решения. Определить коэффициенты весомости показателей качества при следующих данных ранжирования, полученных от экспертов:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-27.jpg)
Задание для самостоятельного решения.
Определить коэффициенты весомости показателей качества при следующих данных
ранжирования, полученных от экспертов:
Слайд 29
![Задание 2. Данные для оценки](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-28.jpg)
Задание 2.
Данные для оценки
Слайд 30
![В зависимости от способа получения информации Органолептический метод – это](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-29.jpg)
В зависимости от способа получения информации
Органолептический метод – это метод, осуществляемый
на основе анализа восприятий органов чувств: зрения, слуха, обоняния, осязания и вкуса. Значение показателей качества находятся путем: анализа полученных ощущений на основе полученного метода.
Слайд 31
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-30.jpg)
Слайд 32
![Оценка качества тортов на основе определяющего показателя качества](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-31.jpg)
Оценка качества тортов на основе определяющего показателя качества
Слайд 33
![Оценка качества конфет на основе определяющего показателя качества Вывод об относительном качестве продукции. Факторы качества продукции.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-32.jpg)
Оценка качества конфет на основе определяющего показателя качества
Вывод об относительном качестве
продукции. Факторы качества продукции.
Слайд 34
![Домашнее задание. Составьте таблицу показателей качества конкретной продукции. Сформируйте экспертную](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-33.jpg)
Домашнее задание.
Составьте таблицу показателей качества конкретной продукции.
Сформируйте экспертную группу.
Проведите ранжирование показателей
качества.
Определите коэффициенты весомости показателей качества.
Определите степень согласованности мнения экспертов.
Слайд 35
![Методы оценки уровня качества продукции](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-34.jpg)
Методы оценки уровня качества продукции
Слайд 36
![Расчет параметрических и взвешенных параметрических индексов согласно техническим и экономическим характеристикам Оценка качества контейнеров для ТБО](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-35.jpg)
Расчет параметрических и взвешенных параметрических индексов согласно техническим и экономическим характеристикам
Оценка
качества контейнеров для ТБО
Слайд 37
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-36.jpg)
Слайд 38
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-37.jpg)
Слайд 39
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-38.jpg)
Слайд 40
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-39.jpg)
Слайд 41
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-40.jpg)
Слайд 42
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-41.jpg)
Слайд 43
![Рассчитываем интегральный индекс качества Кинт1 = 80,2/130 = 0,62; Кинт2](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-42.jpg)
Рассчитываем интегральный индекс качества
Кинт1 = 80,2/130 = 0,62;
Кинт2 = 79,5/154 =
0,52;
Кинт3 = 75,1/100 = 0,75,
Слайд 44
![Рассчитаем цену различных типов контейнеров. Принимаем контейнер покрашенный как базовую](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-43.jpg)
Рассчитаем цену различных типов контейнеров.
Принимаем контейнер покрашенный как базовую модель.
Его цена составляет 6500 руб., а общая оценка – средневзвешенный параметрический индекс – составляет 75,1.
Цена одного балла = 6500 руб. / 75,1 = 86,6 руб.
Определим цену каждого из десяти параметров модели контейнера с порошковым напылением. Цена параметра определяется как произведение средневзвешенного параметрического индекса и цены одного бала базовой модели
Слайд 45
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-44.jpg)
Слайд 46
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-45.jpg)
Слайд 47
![Пусть базовой моделью является контейнер с порошковым напылением, тогда цена](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-46.jpg)
Пусть базовой моделью является контейнер с порошковым напылением, тогда цена одного
бала базовой модели составит - ???
Слайд 48
![Пусть базовой моделью является контейнер с порошковым напылением, тогда цена](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-47.jpg)
Пусть базовой моделью является контейнер с порошковым напылением, тогда цена одного
бала базовой модели составит:
Цена одного балла = 8500 руб. / 80,2 = 106 руб.
Слайд 49
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-48.jpg)
Слайд 50
![Пусть базовой моделью являются оцинкованные контейнеры. Цена одного балла базовой модели составляет -???](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-49.jpg)
Пусть базовой моделью являются оцинкованные контейнеры. Цена одного балла базовой модели
составляет -???
Слайд 51
![Пусть базовой моделью являются оцинкованные контейнеры. Цена одного балла базовой](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-50.jpg)
Пусть базовой моделью являются оцинкованные контейнеры. Цена одного балла базовой модели
составляет:
Цена одного балла = 10000 руб. / 79,5= 125,8 руб.
Слайд 52
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-51.jpg)
Слайд 53
![Задачи для самостоятельного решения Задача 1. Определить уровень качества ткани, предназначенной для изготовления нарядной одежды.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-52.jpg)
Задачи для самостоятельного решения
Задача 1.
Определить уровень качества ткани, предназначенной для
изготовления нарядной одежды.
Слайд 54
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-53.jpg)
Слайд 55
![Задача 2. Определить показатели качества нового холодильника относительно базовой модели,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-54.jpg)
Задача 2.
Определить показатели качества нового холодильника относительно базовой модели, рассчитать конкурентоспособное
соотношение «цена-качество» относительно базовой модели.
Слайд 56
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-55.jpg)
Слайд 57
![J=0,962/0,911 = 1, 056](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-56.jpg)
Слайд 58
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-57.jpg)
Слайд 59
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-58.jpg)
Слайд 60
![Оценка уровня качества разнородной продукции Индексом качества продукции называется комплексный](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-59.jpg)
Оценка уровня качества разнородной продукции
Индексом качества продукции называется комплексный показатель качества
разнородной продукции, равный среднему взвешенному значению относительных показателей качества различных видов продукции за рассматриваемый период.
Слайд 61
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-60.jpg)
Слайд 62
![Задача 1. Цех выпускает автомобильные шины двух типов. Нужно оценить](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-61.jpg)
Задача 1. Цех выпускает автомобильные шины двух типов. Нужно оценить уровень
их качества в текущем интервале времени. Показатель качества – ходимость шин в тыс. км. За базовое значение принимается значение ходимости шин, выпущенных в прошлом году:
Слайд 63
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-62.jpg)
Слайд 64
![Ик = ((64 / 60) ×5×50 + (60 / 50)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-63.jpg)
Ик = ((64 / 60) ×5×50 + (60 / 50) ×36×
40)/(5×50 + 36× 40) = 2000/1700 = 1,176
Таким образом, уровень качества шин увеличился на 17,6%.
Слайд 65
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-64.jpg)
Слайд 66
![Пример 2. Предприятие выпускает продукцию видов А, Б, В. В](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-65.jpg)
Пример 2. Предприятие выпускает продукцию видов А, Б, В. В каждый
её вид входит продукция 1 и 2 сортов с соответствующей ценой:
Слайд 67
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-66.jpg)
Слайд 68
![Вычислим коэффициент сортности по формуле Кс = ((600 + 250)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-67.jpg)
Вычислим коэффициент сортности по формуле
Кс = ((600 + 250) +
(250 + 80) + (270 + 90)) /(6 × (100 + 50) + 5 × (50 + 20) + 4,5 × (60 + 30)) = 0,93
Слайд 69
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-68.jpg)
Слайд 70
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-69.jpg)
Слайд 71
![Пример 3. Для автомобильных шин определённого типа установлены 4 вида](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-70.jpg)
Пример 3. Для автомобильных шин определённого типа установлены 4 вида дефектов
(А, Б, В и Г). Эти дефекты имеют весовые коэффициенты, указанные в табл. 3.3. При проверке выборки из 50 шин было обнаружено 7 дефектов:
Слайд 72
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/416047/slide-71.jpg)