Creative Saplings

Technika Delphi jako narzędzie prognostyczne: problemy i analiza

29 grudnia, 2020
No Comments

W tym artykule dokonano systematycznego przeglądu badań empirycznych dotyczących skuteczności techniki Delphi oraz stanowi krytykę tych badań. Wyniki sugerują, że grupy Delphi osiągają lepsze wyniki niż grupy statystyczne (o 12 badań do dwóch z dwoma „ powiązaniami ”) i standardowe grupy interakcji (o pięć badań do jednego z dwoma „ powiązaniami ”), chociaż nie ma spójnych dowodów na to, że technika ta przewyższa inne zorganizowane grupy procedury. Istnieją jednak istotne różnice między typową laboratoryjną wersją tej techniki a oryginalną koncepcją metody Delphi, co utrudnia uogólnienia dotyczące pojęcia „Delphi” per se. Różnice te wynikają z braku kontroli nad ważnymi cechami grupy, zadań i technik (takich jak względny poziom ekspertyzy panelistów i charakter użytych informacji zwrotnych). Rzeczywiście, istnieją teoretyczne i empiryczne powody, by sądzić, że metoda Delphi przeprowadzona według „idealnych” specyfikacji może działać lepiej niż standardowe interpretacje laboratoryjne. Stwierdzono, że aby odpowiedzieć na pytania dotyczące skuteczności metody Delphi, konieczne jest inne ukierunkowanie badań, skupiające się na analizie procesu zmiany opinii w grupach nominalnych.

Articles
Previous Post

Błyskawiczna weryfikacja Checkmate: Legit czy Scam? {2020 Update}

Next Post

Zapalenie żołądka i jelit u psów

Dodaj komentarz Anuluj pisanie odpowiedzi

Najnowsze wpisy

  • Najlepsze szkoły fotograficzne na świecie, 2020
  • Suwerenni obywatele zabierają na drogi swoją antyrządową filozofię
  • Przewodnik po kosztach naprawy sztukaterii
  • Muckrakers (Polski)
  • Precyzyjna onkologia

Archiwa

  • Luty 2021
  • Styczeń 2021
  • Grudzień 2020
  • Listopad 2020
  • Październik 2020
  • Wrzesień 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.