Квалиметрическая оценка качества пищевых продуктов (мёд)

1 при  общей оценке качества продукции;

2 при  классификации оцениваемой продукции;

3 при  определении номенклатуры показателей  качества оцениваемой продукции;

4 при  определении коэффициентов весомости  показателей качества продукции;

5 при  оценке показателей качества  продукции органолептическим методом;

6 при  выборе базовых образцов и  их безразмерных показателей  качества;

7 при  сертификации продукции.

Экспертный  метод  оценки уровня качества продукции  не должен использоваться, если качество можно оценить другими методами с большей точностью или с  меньшими затратами. Его необходимо использовать в задачах характеризующихся  наличием одного из условий:

1 задача  не может быть решена никаким  другим способом;

2 другие  методы являются или менее  точными, или более трудоемкими.

Результаты  общей экспертной оценки такого сложного комплекса свойств, какими является качество продукции, имеют элементы неопределенности  и необоснованности. Поэтому экспертная оценка качества продукции в целом является предварительной, ненасыщенной информативно и только в первом приближении ориентировочно характеризует качество оцениваемого изделия.

Метод является не пригодным, так как является субъективным.  Наиболее объективным аргументом против их применения является то, что экспертные оценки не достоверны, отсюда не пригодны для использования в научных  исследованиях. Достоверными считаются  научные данные удовлетворяющие  двум условиям:

1 точности  – можно ожидать погрешность  до 5 – 10 %, вполне сопоставимую  с погрешностью многих технических  методов;

2 воспроизводимости  – для достижения высокой воспроизводимости  важно правильно подобрать экспертную  группу. Результаты специально поставленных экспериментов подают факт воспроизводимости экспертных оценок, т.е. экспертные оценки являются достоверными.

 

2.1.2 Алгоритм  нахождения коэффициентов весомостей  показателей качества

 

Наиболее общий алгоритм экспертных операций оценки качества продукции состоит из следующих этапов:

1 Этап подготовительный, который включает:

- формирование рабочей группы;

- формирование экспертной группы;

- классификация продукции и потребителей;

- построение структурной схемы показателей качества.

2 Этап получения индивидуальных экспертных оценок, который включает:

- выбор процедуры назначения оценок экспертами;

- выбор метода получения информации от эксперта и подготовка необходимых для опроса документов (анкет, пояснительных записок);

- опрос экспертов.

3 Этап получения коллективных экспертных оценок:

- Обобщение индивидуальных экспертных оценок;

- Определение согласованности индивидуальных экспертных оценок;

- Определение объективности коллективных экспертных оценок.

 

2.1.3 Выбор  шкалы. Составление анкет

 

Различают несколько оптимальных типов  оценочных шкал:

1 Шкала  наименований

С помощью  данной шкалы можно отличить один объект от другого, причем если такие  объекты пронумерованы, то номера выступают  в роли своеобразных ярлыков или этикеток. Эта шкала является классификационной шкалой, она используется лишь для цифрового кодирования отдельных свойств в анкетах.

2 Шкала  порядка (ранга)

С помощью  данной шкалы можно упорядочить (ранжировать) оцениваемые объекты  в порядке возрастания или  убывания количественной характеристики какого– либо свойства. Преимущество этой шкалы в том, что при её применении упрощается экспертная процедура  упорядочивания показателей качества по их значимости для потребителей.

3 Шкала  интервалов

С помощью  данной шкалы можно проранжировать объекты и в установленных  единицах измерения определить насколько  один объект больше другого, но так  как начало отсчета вводиться  произвольно, то с её помощью нельзя определить во сколько раз один объект больше другого.

4 Шкала  отношений

Эта шкала  позволяет достичь самого высокого уровня измерений, так как с её помощью можно определить во сколько  раз один объект больше другого. Точка  отсчета не является произвольно  заданной. Результаты измерений по этой шкале обладают всеми свойствами чисел, с ними можно производить  любые статистические операции.

Для экспертного  метода основной является шкала порядка (ранга). Шкала порядка имеет то преимущество, что при ее применении упрощается экспертная процедура упорядочения показателей качества по их значимости для потребителя. Использованию шкалы порядка препятствуют два обстоятельства: 

- неправомочность арифметических действий над ранговыми оценками;

- неточность, грубость ранговых оценок, которая позволяет упорядочить показатели по важности, но не позволяет определить, на сколько один показатель важнее другого.

        Шкала ранга из-за отсутствия  равенства между интервалами  не дает оснований для использования  средне арифметической величины. Но поскольку каждому из объектов  могут быть присвоены различные  ранги, то в результатах, полученных  при усреднении оценок группы  экспертов, в большинстве случаев  будет учитываться неравенство  интервалов. При этом оказывается  возможным переходить от шкалы  ранга к шкале интервалов и  использовать результаты для  решения задачи.  

Для проведения экспертного опроса была сформирована группа из 7 экспертов и составлены анкеты. Содержание анкеты и пример заполнения карт опроса изложены в  Приложении Г. Заполненные экспертами карты опроса, приведены в Приложении Д.

Полученные  результаты опроса объединены в сводную таблицу 4.

Т а б л и ц а 4 - Результаты опроса экспертов 1 тура

Свойства	Ранжирование свойств экспертами
	1	2	3	4	5	6	7
Вкус	1	1	1	2	1	1	1
Запах	2	3	3	1	3	4	2
Цвет	3	2	2	3	4	2	3
Внешний вид	4	4	5	4	2	3	5
Консистенция	5	5	4	5	5	5	4

 

 

2.1.4 Проверка анкет на согласованность

 

После получения  результатов опроса, необходимо проверить  их на согласованность по коэффициентам конкордации с последующим использованием критерия Кси-квадрат. Для этого проводят расчеты, указанные ниже.

1 Проводим  операцию преобразования рангов, и результаты помещаем в таблицу 5.

Т а б л и ц а 5 - Преобразованные результаты опроса

Преобразованные ранги								Δi	Δi2	S
1	2	3	4	5	6	7
5	5	5	4	5	5	5	34	13	169	362
4	3	3	5	3	2	4	24	3	9
3	4	4	3	2	4	3	23	2	4
2	2	1	2	4	3	1	15	-6	36
1	1	2	1	1	1	2	9	-12	144

 

 

2 Подсчитываем сумму рангов  каждого объекта

= 5+5+5+4+5+5+5=34

= 4+3+3+5+3+2+4=24

= 3+4+4+3+2+4+3=23

= 2+2+1+2+4+3+1=15

= 1+1+2+1+1+1+2=9

3 Определяем  отклонения средней суммы рангов  от суммы рангов каждого показателя

 Δ_i = Σа_ij - Т_р                                                                                          (2.1)

Т_р = N (n+1) / 2,   где                                                                           (2.2)

N-количество экспертов, 7

n- количество показателей, 5

Тр = 7*((5+1)/2)=21

4 определяем  сумму квадратов отклонений средней  суммы рангов от суммы квадратов  ранга каждого показателя

S=169+9+4+36+144=362

5 Вычисляем  коэффициент конкордации

W = 12∙S^| / N² (n³ – n)                                                    (2.3)

W=12*362/49(125-5)=4344/5880=0,74

6 Проверка  значимости коэффициента конкордации

Проверку  значимости коэффициентов конкордации  проводят по формуле

χ² = N (n-1) ∙ W                     (2.4)

χ= 7*(5-1)*0,74=20,72

Чтобы убедиться, что согласованность соответствующая  W неслучайна, необходимо проверить W по критерию Пирсена. Для этого значение χ сравнивается со значением χтабл , взятым для доверительной вероятности α и соответствующей степени свободы υ=n-1, взятых из специальных таблиц. Принимая доверительную вероятность α=0,95 и вычисляя число степеней свободы υ=5-1=4 по стандартной таблице квантилей χ- распределения получаем χтабл =9,49.

При рассчитанном значении χ > χтабл можно с заданным уровнем значимости считать величину W значимой, поскольку в нашем случае 20,72 > 9,49, величина W значима и мнения экспертов согласуются.

 

 

2.1.5 Нахождение качества экспертов

 

Проверку  качества экспертов проводим статистическим методом по отклонению от среднего с помощью коэффициента конкордации. Для этого поочередно исключаем  каждого эксперта, вычисляем коэффициент  конкордации W_i и сравниваем его с ранее найденным W.

Исключим  первого эксперта. Результаты вычислений в таблице 6.

Т а б л и ц а 6 - Преобразованные результаты опроса

свойства	1	2	3	4	5	6	7	Σ	Δi	Δi2	S
Вкус		5	5	4	5	5	5	29	8	64	299
Запах		3	3	5	3	2	4	20	-1	1
Цвет		4	4	3	2	4	3	20	-1	1
Внешний вид		2	1	2	4	3	1	13	-8	64
консистенция		1	2	1	1	1	2	8	-13	169