Creative Saplings

Delphi-tekniikka ennustustyökaluna: kysymykset ja analyysi

joulukuu 29, 2020
No Comments

Tässä artikkelissa tarkastellaan systemaattisesti empiirisiä tutkimuksia, joissa tarkastellaan Delphi-tekniikan tehokkuutta ja antaa kritiikkiä tästä tutkimuksesta. Tulokset viittaavat siihen, että Delphi-ryhmät ylittävät tilastolliset ryhmät (12 tutkimuksella kahteen, joissa on kaksi ’sidosta’) ja tavanomaiset vuorovaikutuksessa olevat ryhmät (viidellä tutkimuksella yhdelle, jolla on kaksi ’siteitä’), vaikka ei ole olemassa johdonmukaista näyttöä siitä, että tekniikka olisi muita strukturoituja ryhmiä parempi menettelyt. Tekniikan tyypillisen laboratorioversion ja Delphin alkuperäisen konseptin välillä on kuitenkin merkittäviä eroja, jotka tekevät yleistyksiä Delphistä sinänsä. Nämä erot johtuvat tärkeiden ryhmä-, tehtävä- ja tekniikkaominaisuuksien (kuten paneelin asiantuntijoiden suhteellisen tason ja käytetyn palautteen luonteesta) hallinnan puutteesta. Itse asiassa on olemassa teoreettisia ja empiirisiä syitä uskoa, että ”ihanteellisten” spesifikaatioiden mukaisesti suoritettu Delphi voisi toimia paremmin kuin tavalliset laboratoriotulkinnat. Johtopäätöksenä on, että Delphi-tehokkuutta koskeviin kysymyksiin vastaamiseksi tarvitaan erilaista tutkimusta, joka keskittyy analyysiin arviointiprosessista nimellisryhmissä.

Articles
Previous Post

Instant Checkmate Review: Legit vai huijaus? {2020 -päivitys}

Next Post

Gastroenteriitti koirilla

Vastaa Peruuta vastaus

Viimeisimmät artikkelit

  • Maailman parhaat valokuvauskoulut, 2020
  • Suvereenit kansalaiset vievät hallitustenvastaisen filosofiansa tielle
  • Stukkokorjauskustannusten opas
  • Muckrakers (Suomi)
  • Tarkka onkologia

Arkistot

  • helmikuu 2021
  • tammikuu 2021
  • joulukuu 2020
  • marraskuu 2020
  • lokakuu 2020
  • syyskuu 2020
  • Deutsch
  • Nederlands
  • Svenska
  • Norsk
  • Dansk
  • Español
  • Français
  • Português
  • Italiano
  • Română
  • Polski
  • Čeština
  • Magyar
  • Suomi
  • 日本語
  • 한국어
Proudly powered by WordPress | Theme: Fmi by Forrss.