1.7. Построение дерева свойств. Правила построения деревьев свойств
Имеются некоторые эмпирически установленные правила построения деревьев свойств. Серьезного теоретического обоснования их пока еще нет и, возможно, они неверны. По этой причине трудно дать их четкие формулировки и приходится иллюстрировать их применение на нескольких примерах.
Деление по равному основанию (одинаковому признаку)
В любой группе свойств должен быть единый для всей группы признак деления, т.е. более простые свойства, раскрывающие сложное свойство, должны действительно относиться к данному сложному свойству, а не к другому.
- не всегда легко безошибочно выполнить группировку показателей;
- краткое название свойства позволяет разным специалистам вкладывать в него различное содержание;
- формирование дерева свойств целесообразно начинать с последних его уровней;
- возникает необходимость проверять согласованность экспертных группировок;
- выпадающие (еретические) оценки отдельных экспертов нельзя просто отбрасывать как заведомо ошибочные, т.к. они могут быть правильными;
- причиной расхождение индивидуальных оценок может являться различие информации, которой располагают эксперты или же различие логики их мышления;
Независимость свойств по их влиянию на качество Независимость свойств по их влиянию на качество означает, что оценка влияния на качество показателя, характеризующего одно свойство, не зависит от оценки влияния на качество другого показателя, характеризующего другое свойство. Для краткости, это условие формулируют, как «отсутствие взаимодействия» показателей. Взаимодействие — есть повышение или же снижение оценки качества по Комплексному показателю по сравнению с суммой оценок по составляющим его показателям. Есть несколько способов представления взаимодействия: 1) Построение кривых изолированного влияния и «желательности». Прежде всего, составим простейшую вспомогательную шкалу, используя которую можно с единых позиций взглянуть на то или иное значение любого показателя по уровню удовлетворения им потребностей пользователя. Такая шкала может иметь вид: 
С помощью этой шкалы будем выражать желательность различных проявлений, как отдельных свойств, так их сочетаний в объекте. Пример. Микроклимат в цехе завода характеризуют показатели: температура воздуха и подвижность воздуха. 
Рисунок (а) представляет собой сплошную линию желательности различной температуры, построенную одним из экспертов. Так же на рисунке (б) сплошная линия представляет собой кривую желательности подвижности воздуха (в см/с). Однако кривая по каждому показателю построена в предположении, что другой показатель зафиксирован на оптимальном уровне. Теперь предложим эксперту построить кривую желательности подвижности воздуха, предполагая, что в силу эксплуатационных условий температура в цехе находится в пределах 0-5 градусов. Тогда кривая желательности скорости воздуха сместится влево (б). Если же наоборот, эксплуатация проходит в условиях жаркого климата, то кривая сместится вправо (б). Дописать 2) таблица или матрица взаимодействия. Используют, если взаимодействующие показатели имеют градуированные шкалы. 
Q=x1m1+x2m2 , где m1=m2=0,5 Ожидаемая оценка желательности в ячейке (1‚3) — 2 балла, что соответствует «хорошему» состоянию микроклимата. Однако экспертная оценка комфортности данного сочетания — 0 баллов, т.к. сочетание невысокой температуры и довольно сильного сквозняка нельзя считать «хорошим» для рабочих цеха. Здесь взаимодействие происходит по типу «потенциирования» отрицательных влияний. Другой тип взаимодействия обнаруживается в ячейке (3,3). Здесь сочетание повышенной температуры (что само по себе не оптимально) и повышенной скорости воздуха (что также не оптимально) приводит к максимальной удовлетворенности работников: 4 балла против ожидаемых 2-х по суммации без взаимодействия. Имеет место взаимодействие по типу потенцинрования положительных влияний. Необходимость и достаточность числа свойств в группе В квалиметрии приходиться выполнять группировки 3-х типов объектов:
- самих промышленных изделии;
- потребителей этих изделий;
- показателей качества.
Первоначально составляемая группа показателей должна удовлетворять требованию наибольшей полноты: в неё должны войти все показатели, включенные в состав группы хотя бы одним экспертов известные хотя бы из одного источника. Возможно, что некоторые показатели будут статистически зависимы при их измерениях на группе объектов подлежащих оцениванию. Это совершенно неважно т.к. комплексная оценка качества нечувствительна к корреляции показателей. Если какой-либо показатель можно выразить через другие, то его можно исключить из дерева. Из группы будут исключены показатели, оценки принадлежности которых не достигают заданного уровня согласованности. Получив достаточный набор показателей, эксперты выполняют определение оценок их весомости. После нормировки оценок из каждой группы исключают показатели, у которых значения нормированных коэффициентов весомости не превышают m(кр) = 0,1. Отбросив малозначимые показатели, получают необходимое число «определяющих» показателей, с использованием которых рассчитывают комплексную оценку качества. Практически число частных показателей в группе бывает от 2 до 5, реже — 6- 7.
Источник